无人驾驶地下矿用汽车路径跟踪与速度决策研究
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无人驾驶地下矿用汽车路径跟踪与速度决策研究
论文目录
致谢
第1-5页
摘要
第5-7页
Abstract
第7-13页
1 引言
第13-33页
· 研究背景及意义
第13-14页
· 无人驾驶地下铰接式车辆国内外技术现状
第14-27页
· 国外技术现状
第15-26页
· 国内相关技术现状
第26-27页
· 路径跟踪控制技术发展概况
第27-29页
· 速度决策技术发展概况
第29-30页
· 地形检测技术发展概况
第30-31页
· 课题技术路线和研究内容
第31-32页
· 技术路线
第31页
· 主要研究内容
第31-32页
· 本章小结
第32-33页
2 无人驾驶地下铰接式自卸车
第33-57页
· 无人驾驶地下铰接式自卸车系统组成
第33-34页
· 模型样机系统组成
第34-36页
· 动力系统
第36页
· 信息采集系统
第36-40页
· 传感器的选取及布置
第37-39页
· 激光雷达
第39页
· 里程计
第39-40页
· 转角传感器
第40页
· 惯性导航模块
第40页
· 通信系统
第40-49页
· CAN总线通信
第41-47页
· 基于UDP协议的以太网通信
第47-49页
· 控制系统
第49-56页
· 控制系统设计
第49-50页
· 控制系统软件设计
第50-56页
· 本章小结
第56-57页
3 整车模型分析
第57-71页
· 转向运动学模型
第57-59页
· 运动轨迹描述
第59-61页
· 轨迹偏差方程
第61-62页
· 车辆动力学模型
第62-63页
· 整车垂向受迫振动响应模型
第63-65页
· 控制模型系统辨识
第65-70页
· 系统辨识方法与原理
第65-67页
· 转向控制模型系统辨识
第67-68页
· 速度控制模型系统辨识
第68-70页
· 本章小结
第70-71页
4 基于强化学习的路径跟踪方向控制
第71-92页
· 无人驾驶自主导航技术
第71-73页
· 反应式导航技术
第71-72页
· 反应式导航控制策略
第72-73页
· 基于强化学习的自适应PID路径跟踪方向控制器设计
第73-83页
· PID控制算法
第73-75页
· 时域差值学习算法
第75-76页
· CMAC神经网络
第76-77页
· Actor-Critic学习
第77-78页
· 强化学习自适应PID控制器
第78-82页
· 路径跟踪方向控制器设计
第82-83页
· 硬件在环仿真
第83-91页
· 硬件在环仿真平台
第83-85页
· 仿真设计
第85页
· 仿真结果分析
第85-91页
· 本章小结
第91-92页
5 基于监督学习的路径跟踪速度控制
第92-106页
· 基于驾驶员预瞄的速度控制策略
第92-93页
· 基于监督学习的模糊神经网络路径跟踪方向控制器设计
第93-102页
· 模糊控制算法
第93-95页
· 自适应神经网络模糊推理系统
第95-97页
· ANFIS结构
第97-100页
· ANFIS学习算法
第100-101页
· 路径跟踪速度控制器设计
第101-102页
· 仿真实验
第102-105页
· 实验设计
第102-103页
· 实验结果分析
第103-105页
· 本章小结
第105-106页
6 基于监督学习的速度决策算法
第106-112页
· 速度决策算法
第106-107页
· 监督学习算法
第107-109页
· 坐标下降法
第107页
· 优化目标
第107-108页
· 参数学习
第108-109页
· 硬件在环仿真
第109-111页
· 仿真设计
第109页
· 仿真结果分析
第109-111页
· 本章小结
第111-112页
7 基于自监督学习的地形分类和速度预测
第112-128页
· 三维点云数据采集
第112-113页
· 地形分类与速度预测
第113-115页
· 训练样本标定
第115-122页
· 原始数据滤波
第115-116页
· 地形粗糙度系数计算
第116页
· 数据融合姿态解算
第116-118页
· 雷达点云位置信息解算
第118-122页
· 自监督学习算法
第122-124页
· 接收者操作特征曲线
第122-123页
· 优化目标
第123页
· 参数迭代
第123-124页
· 模型样机实验
第124-127页
· 实验设计
第124-125页
· 实验结果分析
第125-127页
· 本章小结
第127-128页
8 道路实验研究
第128-137页
· 路径跟踪控制实验
第128-133页
· 实验设计
第128-129页
· 实验结果分析
第129-133页
· 速度决策控制实验
第133-136页
· 实验设计
第133-134页
· 实验结果分析
第134-136页
· 本章小结
第136-137页
9 结论
第137-141页
· 全文总结
第137-138页
· 创新点
第138页
· 研究展望
第138-141页
参考文献
第141-149页
作者简历及在学研究成果
第149-153页
第153页
本篇论文共
153
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