无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性，对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力，为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面，对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类，分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题，并展望了可能的发展方向

矿用车辆无人驾驶是实现矿山无人化开采的关键技术, 而路径跟踪控制是无人驾驶系统的核心技术之一.路径跟踪控制系统是多变量、多约束系统, 采用传统方法在多约束条件下存在执行器饱和等问题.针对上述问题, 本文引入模型预测控制方法, 通过考虑车辆的姿态与位置之间的关系, 以跟踪路径的横向偏差最小化和车辆的航向角偏差最小化为目标对预测控制的目标函数进行优化, 以获得车辆速度和铰接角度的最优控制量, 实现对多变量、多约束系统的求解.针对模型预测控制算法不能提前判断道路曲率突变而导致跟踪超调的问题, 提出基于预瞄距离的控制方法, 通过提前判断道路突变信息, 提高车辆路径跟踪精确性和稳定性.使用Matlab/Adams仿真软件进行对比仿真试验, 结果表明: 使用模型预测跟踪控制器能够解决多变量、多约束系统控制问题, 有效防止执行器饱和; 而使用基于预瞄距离的模型预测跟踪控制器能够使车辆的横向位置偏差保持在±0.04 m, 航向角偏差保持在±1.8°范围内, 相较于改进前的控制器, 其横向位置偏差减少了80.9%, 航向角偏差减少了59.1%, 证明改进后的控制器具有更好的横向稳定性和精确性

影响汽车完成运输工作的各类外界条件, 它包括:气候条件、道路条件、运输条件、汽 车安全运行技术条件。 气候条件 气候条件对不同车辆结构提出了不同的要 求。应根据具体气候的季节条件,使用相应结 构的不同类型汽车,以提高车辆与气候的适应 程度

间隙失效:汽车因离地间隙不足而 被地面托住无法通过的现象。 顶起失效:车辆中间底部的零部件 碰到地面而被顶住的现象。 脊触头或托尾失效:因车辆前端或尾 部触及地面而不能通过的现象。 几何参数:最小离地间隙、纵向通 过角、接近角、离去角

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运用运筹学中图论及多目标优化的理论和方法建立应急救援物资车辆最佳运输路线的选择模型，并基于启发式算法求解该模型.从静态网络应急物资车辆运输路线的双目标优化问题入手，设计适合本文模型的算法，并将之推广至含有三个及三个以上优化目标的路线选择问题.引入时间扩展图的概念，将动态网络中的最佳运输路线问题转化为静态网络中的路径选择问题.算法实质是通过构造辅助决策函数实现Dijstra算法的调用，并在辅助函数构成的搜索空间上寻找最优解，是一种快速的、近似的算法.利用随机路网和真实路网测试本文算法，测试结果与本文的理论分析一致，证明本文算法在应急救援物资车辆运输路线的多目标优化问题中可行且有较好的应用效果

汽车悬架中存在多种非线性因素,采用非线性模型的时域求解可获得更准确的平顺性分析结果.考虑到单一软件的局限性,本文采用协同仿真技术分析非线性车辆模型的平顺性.用机械系统软件ADAMS建立汽车多体模型,并用MATLAB/Si mulink的S函数建立路面模型、轮胎模型和驾驶员模型.以随机生成的路面不平度数据为输入,在Si mulink环境下建立协同仿真模型并完成车辆非线性模型的时域求解.给出了平顺性协同仿真算例,并根据响应量时间历程数据计算了簧载质量加权加速度均方根值和车轮动载均方根值.平顺性分析结果表明该协同仿真方法合理、可靠,满足非线性车辆模型的平顺性时域分析需要

机械设计制造及其自动化专业 《金工实习(1)(2)》 《电工电子实习 A》 机械电子工程专业 工业工程专业 《金工实习》 《电工电子实习 B》 车辆工程专业 工业设计专业 新能源科学与工程专业 测控技术及仪器专业 光电信息科学与工程专业 自动化专业 自动化专业(卓越计划) 电气工程及其自动化专业 智能科学与技术专业 工商管理专业 质量管理工程专业 信息与计算科学专业 机械设计制造及其自动化专业(外培计划) 机械电子工程专业(外培计划) 测控技术及仪器专业(外培计划)

在对新型蓄能器充液阀结构与性能分析的基础上,建立了制动系统充液特性动态分析数学模型,分析了充液过程中充液阀的动态特性及功率消耗,得到了系统参数及充液阀结构参数对充液特性的影响规律.实验验证了仿真模型的正确性

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