【摘 要】
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为在节能车比赛中预测加速点位置并提醒车手,利用CarSim软件建立原型车模型开展仿真,将仿真数据用于反向传播(BP)神经网络训练,并通过实车数据进行验证,建立了原型车全工况BP神经网络降速预测模型,实现了不同工况下原型车降速规律和加速点位置的预测,并结合车载设备通过声光提醒辅助车手操作.实车试验结果表明,该模型平均提前5.15s预测加速点位置,辅助实现了单次平均4.07％的燃油消耗量下降.
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为在节能车比赛中预测加速点位置并提醒车手,利用CarSim软件建立原型车模型开展仿真,将仿真数据用于反向传播(BP)神经网络训练,并通过实车数据进行验证,建立了原型车全工况BP神经网络降速预测模型,实现了不同工况下原型车降速规律和加速点位置的预测,并结合车载设备通过声光提醒辅助车手操作.实车试验结果表明,该模型平均提前5.15s预测加速点位置,辅助实现了单次平均4.07％的燃油消耗量下降.
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人工势场算法在移动场景中的避撞路径规划很少考虑其与前车未来轨迹的时序耦合影响,基本将每个规划周期内的前车视为静态,通过不同规划周期滚动更新的方式进行准动态路径规划,导致规划路径不够合理、一致性差.本文针对性提出通过时序耦合关联,将前车预测轨迹融入智能汽车路径规划过程.首先构建了改进人工势场算法的引力场及斥力场模型,提出在每个规划周期内,将前车位置在斥力场中根据其预测值进行动态更新;而后提出了基于驾驶意图聚类识别及离散优化结合的前车轨迹长时间预测算法,以及基于运动学模型聚类识别与无迹卡尔曼滤波算法结合的前车
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