一种基于daubechies小波的智能汽车纵向操纵稳定性提升方法研究

摘要

提出一种神经网络智能车速控制方法,建立的神经网络由输入层、隐含层和输出层组成;网络输入有4个,分别为道路曲率、循迹误差、纵向加速度以及横向加速度;网络输出为车速控制信号.使用daubechies小波变换对得到的车速控制信号进行处理,仿真结果表明,处理后的车速控制信号噪声明显减少,汽车纵向操纵稳定性显著提升,更适于工程应用。