【摘 要】
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为了实现汽车驾驶机器人挡位决策的智能化,提出了一种驾驶机器人模糊神经网络换挡控制方法。模糊神经网络模型的输入为驾驶机器人油门机械腿的位移、试验车辆的车速和加速度,
【机 构】
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南京理工大学机械工程学院,东南大学仪器科学与工程学院
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为了实现汽车驾驶机器人挡位决策的智能化,提出了一种驾驶机器人模糊神经网络换挡控制方法。模糊神经网络模型的输入为驾驶机器人油门机械腿的位移、试验车辆的车速和加速度,模型的输出为挡位。输入变量的隶属函数都为3个,类型都采用广义钟形函数gbellm f,网络训练算法选用反向传播算法和最小二乘法相结合的混合学习算法。仿真结果表明,汽车驾驶机器人模糊神经网络控制仿真挡位与试验挡位基本一致,该方法可根据操作工况环境实现正确的汽车驾驶机器人挡位控制。
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