关键词：智能汽车;;驾驶员模型;;预瞄跟随;;神经网络;;相关性分析
摘 要：为了更好地模拟真实驾驶员在人车路闭环系统下的操纵行为,提出了一种针对智能汽车驾驶员模型的预瞄时间自适应模型.运用预瞄跟随理论与预瞄优化驾驶员模型构建智能汽车驾驶员模型,进而分析道路环境与汽车行驶状态等因素对智能汽车驾驶员模型中预瞄时间的影响,分别采用基本预瞄时间和补偿预瞄时间表征不同因素对驾驶员前视行为的影响,并将基本预瞄时间和补偿预瞄时间相结合,建立了基于BP神经网络的预瞄时间自适应模型.在Carsim/Simulink联合仿真平台上搭建了预瞄时间自适应的智能汽车驾驶员模型,针对正常驾驶和激进驾驶2种模式进行了仿真分析.结果表明所建立的预瞄时间自适应模型可有效改善智能汽车驾驶员模型的路径跟踪效果.
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