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基于神经网络的汽车防撞模糊控制研究的中期报告

一、研究背景和目的

随着汽车的普及和道路的拥堵，汽车防撞控制技术已成为汽车工程领域的重要研究方向。而神经网络技术作为一种强大的模型预测和控制模型，为汽车防撞控制提供了新的思路和方法。本研究旨在探究基于神经网络的汽车防撞模糊控制方法，在提高汽车防撞性能的同时，提高汽车行驶的舒适度和稳定性。

二、研究内容及方法

1.研究内容

本研究的主要内容包括以下三个方面：

（1）汽车防撞控制模型建立

对汽车防撞控制系统进行建模，包括汽车的动力学模型、刹车系统模型、传感器模型和控制系统模型等。

（2）基于神经网络的模糊控制算法研究

对采集得到的汽车运动状态数据进行处理，利用神经网络进行在线学习，获得控制系统的模糊控制器。该模糊控制器以汽车当前状态为输入，输出刹车控制信号，实现汽车防撞控制。

（3）算法的仿真与验证

在仿真平台上进行实际的防撞控制场景模拟，验证神经网络模糊控制算法的性能和效果。

2.研究方法

本研究采用研究文献、理论分析与仿真验证相结合的方法，具体分为以下步骤：

（1）研究与调研汽车防撞控制的相关技术和方法。包括汽车动力学、传感器技术、刹车控制和神经网络模糊控制等。

（2）建立汽车防撞控制系统模型和控制策略。对汽车动力学模型、传感器模型和刹车系统模型进行的建模，并设计防撞控制策略。

（3）利用MATLAB和Simulink搭建基于神经网络的汽车防撞模糊控制系统，并对其进行验证与评估。

（4）对模型进行仿真实验，检验其控制性能和稳定性。

三、预期成果

1.建立基于神经网络的汽车防撞模糊控制系统，提高汽车防撞性能和驾驶舒适度。

2.对汽车防撞控制技术领域进行深入研究，并为后续研究提供新的思路和方法。

3.发表相关学术论文和技术报告，促进学术和工业界的交流和合作。

四、进度计划

本研究的进度计划如下：

1.研究和调研汽车防撞控制的相关技术和方法。时间：1-2个月。

2.建立汽车防撞控制系统模型和控制策略。时间：2-3个月。

3.搭建基于神经网络的汽车防撞模糊控制系统，并对其进行仿真验证和评估。时间：3-4个月。

4.分析和总结实验结果，撰写技术报告和学术论文。时间：1-2个月。

五、参考文献

[1]LiY,XieM,WuX,etal.Afuzzyneuralnetwork-basedalgorithmforcollisionavoidancecontrol[J].Mechatronics,2018,52:246-256.

[2]ShaoH,WangJJ,XiangLB,etal.Vehiclecollisionavoidanceandcontrolsystembasedonneuralnetwork[J].IOPConferenceSeries:EarthandEnvironmentalScience,2019,224(1).

[3]GaoF,LiuX,LiW,etal.Real-timecollisionavoidancetrajectoryplanningusinganovelfuzzyneuralnetworkalgorithmforautonomousvehicles[J].InformationFusion,2020,57:176-186.