本文在简要分析汽车操纵逆动力学研究现状的基础上,利用径向基函数神经网络以二自由度前轮转向汽车为对象,对汽车操纵逆动力学进行了仿真研究。本论文完成的主要研究工作如下:1.在线性二自由度角输入前轮转向汽车开环模型基础上,利用径向基函数网络建立了汽车横摆角速度响应与方向盘角输入之间的映射关系。通过方向盘角阶跃输入和正弦输入的识别结果表明,这种识别方向盘角输入的方法是可行的,并且具有识别精度高、运算速度快等优点。2.考虑轮胎侧向力的非线性,根据Fiala轮胎模型[53]理论,建立了非线性二自由度角输入前轮转向汽车开环模型,利用径向基函数网络建立了非线性二自由度汽车在不同摩擦系数路面上高速行驶时,横摆角速度响应与方向盘转角之间的非线性映射关系。3.针对汽车单移线试验,在线性二自由度角输入前轮转向汽车闭环系统模型的基础上,采用均匀设计的方法安排试验,利用径向基函数网络建立了汽车横摆角速度及侧向加速度响应与方向盘角输入之间的映射关系。该方法由汽车横摆角速度和侧向加速度响应能够以比较理想的精度、速度和抗干扰能力识别出方向盘的角输入。综上所述,本文利用径向基函数网络建立了汽车横摆角速度响应与方向盘转角的非线性映射关系,根据仿真试验测得的数据,由汽车的横摆角速度响应识别出了方向盘的转角输入,具有很高的精度和抗干扰能力。为汽车操纵逆动力学的研究提供了一种新的方法,为汽车操纵逆动力学的下一步研究打下了良好的基础。同时,该方法对自动驾驶仪的设计也有一定的参考价值。