【摘 要】
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线控汽车相对于传统汽车具有较多的控制自由度,控制算法设计可将人的因素考虑在车辆集成控制中,进行人性化设计,变＂人适应车＂为＂车适应人＂,最终实现车辆的安全、智能驾驶。文中确
【机 构】
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吉林大学,辽宁工业大学汽车与交通工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（50775096、51105165和E51305190）资助
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线控汽车相对于传统汽车具有较多的控制自由度,控制算法设计可将人的因素考虑在车辆集成控制中,进行人性化设计,变＂人适应车＂为＂车适应人＂,最终实现车辆的安全、智能驾驶。文中确定了驾驶员特性辨识系统,以转向行为为例,对驾驶员特性进行分类,并采用神经网络方法建立了辨识模型,在驾驶模拟器上对所研究方法进行实验验证。结果表明,所建立的驾驶员特性辨识模型有较高精度,能对驾驶员特性进行预测,方法可行。
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