该文首先介绍了AMT技术特点、发展和现状、同时根据国内外车辆自动驾驶发展状况,提出了开发适合中国国情的基于AMT技术上的车辆巡航控制系统.运用该系统可以减轻驾驶员因长时间控制油门而产生的疲劳,从而减少或避免了交通事故的发生;同时又避免了不必要的油门变动,从而改善了汽车的燃料经济性和排放,并在一定程度上提高了汽车的动力性和乘坐舒适性.该文通过具体分析指出车辆巡航控制系统是一个复杂的、变参数非线性系统,因此很难获得其精确数学模型.基于精确数学模型控制的现代控制论和古曲控制论很难解决这一问题.而近年来模糊控制理论和神经网络控制理论的迅速发展为解决这一问题带来了生机.模糊技术和神经网络有机结合组面了模糊神经网络.模糊神经网络充分发挥了模糊技术和神经网络的各自优势并弥补各自不足.利用模糊技术大大拓宽神经网络处理信息的范围和能力,而用神经网络技术进行模糊信息处理,则使得模糊规则的自动提取及模糊隶属函数的自动生成和在线调节有可能得以实现.该文利用模糊神经网络技术这些优势,在系统辨识的基础上初步建立了车辆巡航模糊模型,在此基础上利用模糊神经网络理论建立了车辆巡航模型神经网络控制模型,并对其离线训练后应用于动态电加载发动机恒速台架试验和AMT车辆巡航控制道路试验,均取得满意效果.