基于BP神经网络的汽车车道保持系统控制

"神经网络在车道保持中的应用" 这篇论文主要探讨了如何使用BP神经网络来实现汽车的车道保持系统，特别关注了系统的自适应PID控制算法。BP（Backpropagation）神经网络因其强大的非线性函数逼近能力，被选为解决汽车侧向动力学非线性问题的有效工具。汽车在行驶过程中，由于侧向动力学的复杂性，参数会随速度和路况变化而变化，这对车道保持系统的控制提出了挑战。 作者高振海和姜立勇来自吉林大学，他们的研究中指出，结合驾驶员的操作行为特性，可以构建一个基于BP神经网络的自适应PID控制器。PID（比例-积分-微分）控制器是一种广泛用于控制系统的设计方法，但传统的PID可能无法很好地应对汽车动力学的非线性和时变特性。通过引入神经网络，控制器能够自适应地调整其参数，以适应不同的驾驶条件。 论文通过仿真模拟了不同速度和路况下的汽车行驶情况，结果显示，这种基于神经网络的自适应PID控制算法能够有效地使汽车按照预定轨迹行驶。同时，它对于车速变化和道路曲率的变化表现出良好的适应性和鲁棒性，即系统在面对各种不确定性因素时仍能保持稳定性能。 此外，论文还提到了该研究的背景，即在智能车辆和自动驾驶技术日益发展的背景下，车道保持是实现安全驾驶的关键技术之一。此领域的研究对于提高道路交通安全、减轻驾驶员负担以及推动自动驾驶技术的发展都具有重要意义。 关键词：汽车、车道保持、BP神经网络、自适应 这篇论文对于理解神经网络在汽车控制领域的应用，特别是在车道保持系统设计上的创新，提供了有价值的参考。同时，它也展示了如何将先进的机器学习技术与传统控制理论相结合，以解决实际工程问题。对于从事智能车辆和自动驾驶研究的工程师和学者来说，这是一篇极具价值的文献。