关键词：智能汽车;换道;熟练驾驶员;可拓控制;TSK模糊控制
摘 要：为提高智能汽车自主换道的轨迹跟踪精度和乘员舒适性，提出了一种将可拓控制与TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊控制相结合的智能汽车仿人换道控制方法。通过驾驶模拟器对熟练驾驶员的实际驾驶轨迹数据进行采集，基于广义回归神经网络进行仿人理想轨迹拟合。为提高智能汽车对拟合轨迹的跟踪能力，引入可拓控制策略根据系统状态划分不同控制域，并在经典域和可拓域分别采用PID反馈控制和PID前馈-反馈控制，解决单一控制算法的局限性。为进一步改善可拓控制在不同控制域边界的抖动问题，采用了TSK模糊控制对其稳定性进行优化。仿真结果表明，该控制算法保证在不同换道工况下都具有较高的跟踪精度和舒适性。
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