智能车辆动力学模型下的横纵综合控制策略研究

本研究论文聚焦于"基于动力学模型的智能车辆横、纵向及综合控制策略"这一关键领域，它主要围绕智能交通系统中的智能车辆控制技术展开。作者以智能车辆的横向和纵向动力学模型作为研究的基础，这些动力学模型涵盖了车辆在行驶过程中的运动规律，包括加速度、转向角等动态参数对车辆性能的影响。通过精确理解这些模型，研究者能够设计出更有效的控制算法，确保车辆在复杂道路条件下实现稳定、安全的行驶。 论文的核心目标是设计出一种可行的、稳定的控制策略，它既包括横向控制（处理车辆侧向运动，如规避障碍物、保持车道）也涵盖纵向控制（如加速、减速和稳定车速）。这种综合控制策略旨在优化车辆的动态响应，提高行驶效率，降低能耗，并确保行车舒适性。研究者可能会采用诸如PID控制、模型预测控制（MPC）或其他先进的控制理论，结合实时路况和传感器数据，实时调整车辆的行为。 在硕士研究生层面的研究，该论文可能包含了对现有控制方法的评估，以及新的控制算法的开发与仿真测试。导师扬志刚教授在智能车辆控制领域的深厚经验和指导，对于推动此项研究的深入和实际应用至关重要。研究过程中，作者还强调了原创性和知识产权的尊重，确保论文提交时遵循学术诚信原则，所有引用和合作都得到了恰当的标注。 该论文的撰写和提交时间为2017年6月，表明这项研究是在当时的技术背景下进行的，可能反映了当时对智能车辆控制技术的最新进展。通过将研究成果应用于实际的智能车辆系统，这篇论文不仅提升了我们对智能交通的理解，也为未来自动驾驶和智能交通系统的进一步发展提供了有价值的数据和理论支持。 这篇论文深入探讨了智能车辆动力学模型在控制策略设计中的作用，为提升智能汽车的行驶性能和安全性提供了理论依据和技术方案，具有重要的学术价值和实践意义。