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基于误差分析法的驾驶员模型及其在ADAMS中的应用:驾驶员方向控制模型在汽车操纵稳定性闭环研究及智能车辆的研究开发中占有重要的地位。本文围绕驾驶员模型的应用需要，首先建立了简单的预瞄优化神经网络驾驶员模型，进行了驾驶员-汽车闭环系统数值仿真，将其结果与在吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室的驾驶模拟器上得到的试验结果进行了对比，并分析了驾驶员模型滞后环节的参数对模型特性的影响；其次，以预瞄-跟随系统理论为基础研究了用于汽车方向控制的驾驶员建模的误差分析方法，并结合道路的复杂程度和驾驶员的驾驶个性，给出了基于误差分析的方向控制驾驶员建模的解析方法；最后用所建立的驾驶员模型与ADAMS 中的车辆模型一起进行了驾驶员-汽车闭环系统仿真试验。
第一章 绪论 ..11.1 课题的提出..1
1.1.1 研究驾驶员模型的意义1
1.1.2 建立高效而准确的驾驶员模型的必要性..2
1.2 驾驶员模型的研究历史和现状..3
1.2.1 驾驶员传递函数模型.5
1.2.2 驾驶员最优控制模型.5
1.2.3 驾驶员模糊控制模型.6
1.2.4 神经网络驾驶员模型.6
1.2.5 其他类型的驾驶员模型8
1.3 本文的主要研究工作9
第二章预瞄优化人工神经网络驾驶员模型及闭环系统仿真 .10
2.1 人工神经网络简介..10
2.1.1 人工神经网络的基本概念10
2.1.2 人工神经网络的拓扑结构11
2.1.3 人工神经网络的工作过程和学习算法.12
2.2 预瞄优化人工神经网络驾驶员模型.13
2.2.1 基本预瞄优化人工神经网络驾驶员模型13
2.2.2 简化的预瞄优化人工神经网络驾驶员模型..16
2.3 二自由度角输入车辆模型..18
2.3.1 运动模型与坐标.18
2.3.2 微分方程与传递函数..20
2.3.3 车辆参数.23
2.4 试验道路25
2.4.1 试验道路设计..25
2.4.2 双移线试验道路.25
2.4.3 蛇形试验道路..26
2.5 闭环系统仿真结果及分析..27
2.5.1 仿真与试验验证.27
2.5.2 驾驶员模型滞后环节的参数对其特性的影响.32
2.6 本章小结35
第三章基于误差分析的方向控制驾驶员建模的解析方法 ..36
3.1 预瞄-跟随系统基本理论..36
3.2 驾驶员模型参数的误差分析法38
3.2.1 预瞄优化神经网络驾驶员模型的进一步简化.38
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