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基于模糊理論的汽車驅(qū)動(dòng)和制動(dòng)數(shù)學(xué)模型案例分析目錄TOC\o"1-3"\h\u26396基于模糊理論的汽車驅(qū)動(dòng)和制動(dòng)數(shù)學(xué)模型案例分析 )1.2車輛驅(qū)動(dòng)和制動(dòng)意圖辨識(shí)的參數(shù)選擇查閱大量國內(nèi)外文獻(xiàn)得知，許多機(jī)構(gòu)及學(xué)者對(duì)車輛行駛意圖的識(shí)別參數(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，得出不同變速強(qiáng)度下加速過程中車輛行駛速度、加速度、加速踏板開合度、滑移率等數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，分析了利用不同參數(shù)描述駕駛意圖的利弊，最終確定預(yù)測加速度是研究駕駛員加速意圖的最確切參數(shù)。顯然，僅僅使用預(yù)測加速度一個(gè)參數(shù)并不能非常全面地體現(xiàn)車輛行駛意圖意圖。根據(jù)相關(guān)研究，未來汽車發(fā)展趨勢，汽車更偏向于自動(dòng)駕駛方面發(fā)展，雖然國內(nèi)無人駕駛技術(shù)不是非常成熟，但許多學(xué)者都致力于該項(xiàng)技術(shù)的研究，無人駕駛汽車出現(xiàn)，使驅(qū)車出行更加安全，降低事故發(fā)生概率，無人駕駛汽車已經(jīng)出現(xiàn)，但要實(shí)現(xiàn)大眾化還需要更多的時(shí)間和技術(shù)。為了保持一定的前瞻性，本文最終確定研究駕駛員起步意圖時(shí)采用預(yù)測加速度和滑移率作為識(shí)別參數(shù)。1.3基于模糊理論的車輛驅(qū)動(dòng)意圖辨識(shí)上述驅(qū)動(dòng)意圖的分類和識(shí)別參數(shù)確定的基礎(chǔ)上，運(yùn)用模糊控制進(jìn)行驅(qū)動(dòng)意圖辨識(shí)。在模糊控制工具箱中，將預(yù)測加速度和滑移率作為輸入量，輸出量為意圖特征。其隸屬度函數(shù)選擇如表4-2。表4-1駕駛員起步意圖、分類及其特征駕駛意圖分類意圖特征輕度加速預(yù)測加速度正值接近于0或很小，滑移率的值很小加速意圖中度加速預(yù)測加速度正值很小或適中，滑移率適中緊急加速預(yù)測加速度正值很大，滑移率的值很大勻速意圖勻速行駛預(yù)測加速度為0，滑移率為0表4-2加速意圖的輸入量模糊變量論域語言值隸屬度函數(shù)Z三角形PE三角形預(yù)測加速度0-10PS三

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