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构造了一个虚拟自主汽车（Vinual Autonomous Vehicle，VAV）视觉行为模型：信息获取、障碍物避免、目的地追踪和行为融合四部分组成。采用模糊神经网络控制器来模拟该模型中的障碍物避免行为，此控制器共分为五层，可以警免传统的势场法产生局部最小问题，或用模糊控制器造成的主观性强的问题，使VAV轨迹更加平滑。通过神经网络学习，修正模糊隶属函数参数值，可模拟不同类型的驾驶员。