仿驾驶人转向行为的无人车转向系统控制研究

许傲天， 彭永康， 杨炜

（长安大学 汽车学院， 陕西 西安 710064）

摘要:   针对单一神经网络的预测轨迹与实际轨迹偏差较大的问题，同时为使智能无人车在双车道左转和单车道U形弯转向时具有仿熟练驾驶人的操作特性， 基于熟练驾驶人的转向习惯设计一种结合长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM） 及反向传播（Back Propagation，BP） 神经网络的LSTM-BP转向轨迹预测模型。 在PreScan中建立车辆模型与虚拟场景， 基于熟练驾驶人的操作习惯， 通过G29驾驶模拟器操纵车辆得到转向数据训练组合预测模型， 设计基于线性二次型调节（Linerar Quadratic Regulator,LQR） 的 路 径 跟 踪 控 制 器， 并 利 用Simulink-PreScan-CarSim对双车道左转和U形弯行驶两种工况进行联合仿真试验， 验证该轨迹预测模型和轨迹跟踪控制器的准确性。

关键词:  汽车；无人驾驶汽车；转向系统；转向行为；熟练驾驶人；神经网络；轨迹预测；轨迹跟踪控制

全文下载地址：仿驾驶人转向行为的无人车转向系统控制研究_许傲天

引用格式：  许傲天,彭永康,杨炜.仿驾驶人转向行为的无人车转向系统控制研究[J].公路与汽运,2025,41(01):1-5.

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