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道路模拟试验平台运动学反解算法研究
1
作者
邹喜红
王瑞东
+3 位作者
吕强
夏銞
田横
向辉
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2019年第10期23-26,共4页
为了进一步分析道路模拟试验平台的运动情况,根据空间机构学理论进行了运动学计算,编写了运动学反解算法,建立了Matlab Simulink模型,利用CATIA建立了道路模拟试验平台三维模型,然后运用ADAMS进行运动学仿真,仿真结果验证了反解算法的...
为了进一步分析道路模拟试验平台的运动情况,根据空间机构学理论进行了运动学计算,编写了运动学反解算法,建立了Matlab Simulink模型,利用CATIA建立了道路模拟试验平台三维模型,然后运用ADAMS进行运动学仿真,仿真结果验证了反解算法的正确性,为后续的结构优化提供了参考,同时也为道路模拟试验平台的精确控制提供了依据。
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关键词
道路模拟
试验平台
反解算法
运动学仿真
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职称材料
智能车队跟车纵向控制算法设计及仿真验证
被引量：
6
2
作者
叶心
魏劲鹏
+2 位作者
杨杰星
叶明
吕强
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2019年第11期16-23,共8页
为了解决智能车队自动跟随前方车辆行驶的问题,首先基于理论分析模型和车辆实验数据结合,建立智能车队行驶过程中纵向动力学模型。然后基于模糊智能控制算法,建立智能车队领航车驾驶员模型、车队跟随车辆跟车模型,最后通过Matlab/Simuli...
为了解决智能车队自动跟随前方车辆行驶的问题,首先基于理论分析模型和车辆实验数据结合,建立智能车队行驶过程中纵向动力学模型。然后基于模糊智能控制算法,建立智能车队领航车驾驶员模型、车队跟随车辆跟车模型,最后通过Matlab/Simulink/Stateflow平台搭建数学模型。该模型简洁、准确,能满足车辆避撞和跟随的要求。通过仿真分析,验证了模型的正确性和合理性,可达到提高驾驶安全性、减少交通堵塞的目的。
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关键词
智能车队
跟车控制
模糊智能
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职称材料
题名
道路模拟试验平台运动学反解算法研究
1
作者
邹喜红
王瑞东
吕强
夏銞
田横
向辉
机构
重庆
理工大学
汽车
零部件先进制造技术教育部重点实验室
重庆美万新能源汽车科技有限公司
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2019年第10期23-26,共4页
基金
重庆市基金资助项目“节能与新能源汽车动力传动系统关键试验技术及装备”(cstc2017zdcy-zdzxX0008)
文摘
为了进一步分析道路模拟试验平台的运动情况,根据空间机构学理论进行了运动学计算,编写了运动学反解算法,建立了Matlab Simulink模型,利用CATIA建立了道路模拟试验平台三维模型,然后运用ADAMS进行运动学仿真,仿真结果验证了反解算法的正确性,为后续的结构优化提供了参考,同时也为道路模拟试验平台的精确控制提供了依据。
关键词
道路模拟
试验平台
反解算法
运动学仿真
Keywords
road simulation
test platform
inverse algorithm
kinematics simulation
分类号
U27 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
智能车队跟车纵向控制算法设计及仿真验证
被引量：
6
2
作者
叶心
魏劲鹏
杨杰星
叶明
吕强
机构
重庆
理工大学车辆工程学院
重庆
理工大学
汽车
零部件先进制造技术教育部重点实验室
重庆美万新能源汽车科技有限公司
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2019年第11期16-23,共8页
基金
重庆市教委一般项目“基于蜂拥控制的智能混合动力汽车纵向控制理论研究”(KJ1709231)
文摘
为了解决智能车队自动跟随前方车辆行驶的问题,首先基于理论分析模型和车辆实验数据结合,建立智能车队行驶过程中纵向动力学模型。然后基于模糊智能控制算法,建立智能车队领航车驾驶员模型、车队跟随车辆跟车模型,最后通过Matlab/Simulink/Stateflow平台搭建数学模型。该模型简洁、准确,能满足车辆避撞和跟随的要求。通过仿真分析,验证了模型的正确性和合理性,可达到提高驾驶安全性、减少交通堵塞的目的。
关键词
智能车队
跟车控制
模糊智能
Keywords
intelligent fleet
following control
fuzzy control
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
U116.2 [交通运输工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
道路模拟试验平台运动学反解算法研究
邹喜红
王瑞东
吕强
夏銞
田横
向辉
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2019
0
在线阅读
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职称材料
2
智能车队跟车纵向控制算法设计及仿真验证
叶心
魏劲鹏
杨杰星
叶明
吕强
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2019
6
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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