【摘 要】
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提出一种基于行驶特征预测和离线最优轨迹的最优控制策略,将离线最优轨迹运用到在线中。利用动态规划(DP)算法获得了离线全局最优轨迹。将行驶特征分为行驶工况和行驶模式。
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提出一种基于行驶特征预测和离线最优轨迹的最优控制策略,将离线最优轨迹运用到在线中。利用动态规划(DP)算法获得了离线全局最优轨迹。将行驶特征分为行驶工况和行驶模式。选取了11种标准行驶工况,利用欧几里得贴近度法实现了对行驶工况的预测;将行驶模式定义为5种类别,利用BP神经网络实现了对行驶模式的预测。采用神经网络对标准工况下离线最优轨迹及相应汽车状态进行学习,设计了基于神经网络和离线最优轨迹的能量分配模型,以及基于行驶特征预测和离线最优轨迹的最优控制策略并进行仿真验证。结果表明:与ADVISOR自带的电机助
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