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随着汽车技术的发展和人民生活水平的提高,人们对汽车操纵稳定性的要求也越来越高,由于四轮转向能显著改善汽车的操纵稳定性,因此,在不久的将来四轮转向系统必将在各类汽车中得到广泛的应用。四轮转向系统与前轮转向系统相比具有如下优点：1.低速时,减小转弯半径,提高汽车机动性,从而使汽车更容易进出停车场或者在狭窄的道路上行驶；2.高速时,能迅速变道,时刻保证质心侧偏角基本为零,提高循迹能力,减少侧滑和甩尾现象,从而改善汽车的操纵稳定性和提高安全性。本文提出了一种新的控制策略,利用神经网络控制理论对四轮转向控制方法进行了研究。其主要内容如下：1.详细介绍了四轮转向系统的工作原理及发展历程,汽车汽车分析了四轮转向汽车中的非线性因素,重点研究轮胎侧偏非线性对汽车转向特性及操纵稳定性的影响,介绍了一些常用的轮胎模型,选择“半经验轮胎模型”为汽车非线性因素的研究对象,通过MATLAB编程拟合出轮胎侧偏力和侧偏角的关系曲线,在Simulink中建立三自由度非线性四轮转向汽车模型,并与前轮转向系统进行对比；2.根据汽车稳定性评价指标对四轮转向系统的稳定性进行分析,提出四轮转向汽车的控控制策略,即高速小转角时,保证质心侧偏角为零,大转角时,抗侧滑,低速时保证汽车机动性；3.根据控制目标和控制策略设计非线性汽车数据采集模块,利用数据训练BP神经网络,经过参数比较,确定最优网络结构和参数值,训练BP神经网络控制器,利用Simulink与前轮转向系统对比仿真,结果表明神经网络控制的四轮转向汽车的操纵稳定性良好；4.提出一种新的四轮转向控制方法,通过与神经网络四轮转向控制方法和其他四轮转向控制方法进行仿真比较,结果表明,本文提出的基于参考横摆角速度的神经网络控制的四轮转向控制效果最好,改善了车辆的操纵稳定性,提高了循迹能力,验证本文的研究工作对四轮转向车辆的研究有一定的参考价值。