四轮转向(Four-Wheel steering 4WS)是指在车辆转向时,除了前轮转向外,后轮也参加转向。由于四轮转向具有使车辆在低速时机动灵活性好,能够大大减小汽车的转向半径;在高速时具有很好侧向稳定性,能够提高汽车的主动安全性和操纵稳定性,论文对此特性进行了研究。论文对已建立的车辆4WS的二自由度模型、线性三自由度和非线性三自由度进行了分析和比较,确定了非线性三自由度模型为研究对象。由于该模型具有较强的非线性,即时求解非常困难,本文利用神经网络的能比较精确的求解非线性特点,确定了网络拓扑结构,建立了带反馈的神经网络,并在设定的误差精度情况下,在MATLAB中进行训练,使其能代替原数学模型。将训练好的神经网络转化为具有多输入、多输出端口和动力学行为的SIMULINK模块。针对该神经网络模型,设计出PID神经网络控制器。把PID神经网络控制效果和四轮转向比例控制、反馈控制和前轮转向进行比较,代入车辆参数进行仿真,可以看到神经网络控制效果优于其他三种控制效果。为了验证设计方案的正确性,论文设计了试验车系统的上位机部分硬件电路(包括电路原理图和PCB板)。选取了CC1110作为射频芯片,MAX232进行把CC1110和PC机电平转换,TPS7333作为电压转换,并设计了CC1110射频电路和软件编程的前期工作。