首页|期刊简介|投稿指南|分类索引|刊文选读|订阅指南|证明资料|样刊邮寄查询|常见问题解答|联系我们
刘庄,朱茂桃,徐晓明,等. 基于工况识别的安全距离模型[J]. 科学技术与工程, 2020, 20(32): 13431-13438.
Liu Zhuang,Xu Xiaoming,et al.Research on Safety Distance Model Based on Driving Condition Recognition[J].Science Technology and Engineering,2020,20(32):13431-13438.
基于工况识别的安全距离模型
Research on Safety Distance Model Based on Driving Condition Recognition
投稿时间:2020-03-08  修订日期:2020-08-04
DOI:
中文关键词:  自适应巡航控制系统 神经网络 工况识别 安全距离模型
英文关键词:adaptive cruise control system  artificial neural network  driving condition identification  safety distance model
基金项目:国家自然科学基金(51875259)
           
作者单位
刘庄 江苏大学 汽车与交通工程学院
朱茂桃 江苏大学 汽车与交通工程学院
徐晓明 江苏大学 汽车与交通工程学院
杨晗 江苏大学 汽车与交通工程学院
摘要点击次数: 182
全文下载次数: 79
中文摘要:
      针对传统自适应巡航控制系统安全距离模型缺乏对车辆驾驶工况变化考虑的问题,提出一种基于驾驶工况识别的安全距离模型。依据城市驾驶工况特点构建了4种典型城市工况,引入人工神经网络对车辆实时驾驶工况进行识别与预测,然后以现有安全距离模型为基础,结合工况识别结果,完成对该模型的优化。通过CarSim和Simulink联合仿真验证,结果表明:基于驾驶工况识别的安全距离模型可以更好地实现与前车的速度跟随与距离控制,提高了乘坐安全性与道路利用率。
英文摘要:
      In view of the lack of consideration for the vehicle driving condition changes in traditional adaptive cruise control system, this paper proposed a safety distance model based on driving condition recognition. According to the characteristics of city driving conditions, four typical city conditions were constructed. The artificial neural network was introduced to identify and predict the real-time driving conditions of the vehicle, then the model was optimized by the existing safety distance model and the recognition results of the driving conditions. Through the joint simulation of CarSim and Simulink, the results show that the safety distance model based on driving condition recognition can better achieve speed following and distance control with the preceding vehicle, and improve ride safety and road utilization.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭
你是第35516946位访问者
版权所有:科学技术与工程编辑部
主管:中国科学技术协会    主办:中国技术经济学会
Tel:(010)62118920 E-mail:stae@vip.163.com
京ICP备05035734号-4
技术支持:本系统由北京勤云科技发展有限公司设计

京公网安备 11010802029091号