导读:本文包含了控制车速论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:PID控制算法,车速控制,仿真
控制车速论文文献综述
焦渊[1]（2019）在《嵌入式智能小车车速控制算法与仿真》一文中研究指出本文简单介绍PID控制算法,根据控制算法设计嵌入式智能小车车速控制系统,使智能小车在行驶中根据需要进行缓慢且匀速加速或者减速,避免侧翻或因入弯速度过快而造成的冲出跑道等危险行为,并仿真验证该控制系统可行。(本文来源于《时代汽车》期刊2019年16期）
蔡雅苹,王伟智[2]（2019）在《基于公交优先的多路口车速引导控制方法》一文中研究指出对于复杂的交通流,传统公交信号优先有可能会破坏干线协调控制效果,为此,提出公交优先可变车速引导和多交叉口信号配时优化的集成方案.以背景公交线路需求的历史数据为前提,通过定时检测公交车流状况,优化公共周期、绿信比和相位差,实时调整多路口交通信号配时,以此改善公交车的通行效率.同时,以福州市金山大道叁个交叉口为例,进行Vissim仿真模拟验证,仿真结果表明:所提方法可有效提升多交叉口公交车流的通行效益,减少公交车辆的延误,最大化减少停车次数.(本文来源于《福州大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
陈刚,吴俊[3]（2019）在《无人驾驶机器人车辆非线性模糊滑模车速控制》一文中研究指出为了实现不同行驶工况下车速的精确、稳定控制,提出一种基于非线性干扰观测器的无人驾驶机器人车辆模糊滑模车速控制方法。考虑模型不确定性和外部干扰对车速控制的影响,建立车辆纵向动力学模型。通过分析无人驾驶机器人油门机械腿、制动机械腿的结构、机械腿操纵自动挡车辆踏板的运动,建立油门机械腿和制动机械腿的运动学模型。在此基础上,分别设计油门/制动切换控制器、油门模糊滑模控制器以及制动模糊滑模控制器,并进行控制系统的稳定性分析。油门/制动切换控制器以目标车速的导数为输入来进行油门与制动之间的切换控制。油门模糊滑模控制器和制动模糊滑模控制器以当前车速以及车速误差为输入,分别以油门机械腿直线电机位移和制动机械腿直线电机位移为输出来实现对油门与制动的控制。模糊滑模控制器中,为了减少控制抖振,滑模控制的反馈增益系数由模糊逻辑进行在线调节。模糊滑模控制器中的非线性干扰观测器用于估计和补偿无人驾驶机器人车辆的模型不确定性与外部干扰。仿真及试验结果对比分析表明:本文方法能够精确地估计和补偿无人驾驶机器人车辆的模型不确定性和外部干扰,避免了油门控制与制动控制之间的频繁切换,并实现了精确稳定的车速控制。(本文来源于《中国公路学报》期刊2019年06期）
杨宗凌[4]（2019）在《基于车速影响的车内空气质量控制研究》一文中研究指出文章通过结构分析与整车测试的方法,讨论了旁通气流的存在及其对车内空气质量的不利影响。综合考虑了鼓风机电压、内外循环风门位置以及车速这3个重要因素,提出了相关控制算法,避免旁通气流对车内空气质量产生不利影响。文章提出的控制算法是解决旁通气流对车内空气质量影响的重要措施,对汽车空调控制逻辑开发与车内空气质量优化具有重要的指导意义。(本文来源于《上海汽车》期刊2019年05期）
姚明,陈浩杰,黄丽莹,陈士安[5]（2019）在《考虑运行效益评价的车速引导与预信号协同控制研究》一文中研究指出为减少综合待行区中车辆因为预信号设置增加的停车次数和信号控制延误,优化了主预信号相位设置,提出了一种车速引导与预信号协同控制的方法。以镇江市禹山路—谷阳路交叉口为例,利用Matlab对接Vissim软件COM接口进行二次开发实现车速引导仿真。以延误变化、停车次数、进口道通行能力为主要评价指标,对比传统综合待行区与改进后的综合待行区的各进口道指标参数变化。仿真结果表明:经过车速引导与预信号协同控制优化后的交叉口各方向预停车线停车次数均降低20%以上,东进口道直行和左转方向平均延误分别降低了7. 8%和16. 4%;西进口道直行和左转方向平均延误分别降低了8. 4%和10. 5%;优化后交叉口东西方向直行和左转通行能力分别提升了19. 8%和27. 8%。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年10期）
孟德邻,戴力源,任卫林,王屹[6]（2019）在《城市信号交叉口车辆自适应车速控制系统的设计》一文中研究指出城市道路交叉口作为交通拥堵的症结所在,本方案针对驾驶人无法预知前方交通信号具体信息而导致的不合理速度控制给交通安全、交通流的流畅度及排放量增加造成的影响,设计了一种以不停车通过信号控制交叉口为目标的车辆自适应车速控制系统。该系统基于车路协同理念,用c语言实现车速控制算法,并录入智能车控制芯片,进而实时控制车速,使车辆不停车通过交叉口。该系统可有效节省行车时间,提高道路通行能力,同时减少燃油消耗和尾气排放,提高行车安全。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年04期）
周琪,贾硕,彭娜[7]（2019）在《基于交通信号感知的经济车速控制方法》一文中研究指出随着车联网以及智能交通系统的发展,人们越来越关注车辆燃油消耗的经济性问题。本文通过搭建车辆动力学油耗模型,分析油耗模型,得到车辆在理想状态下油耗率最低行驶速度。利用短途无线通信技术获取路段上交通信号灯的状态及时间,提出了对车辆速度进行经济性控制的方法,降低了车辆行驶在设有交通信号灯的路段的燃油消耗量。运用Carsim仿真软件对得到的经济车速进行仿真,证实该方法确实可以达到节油的目的。(本文来源于《科技创新导报》期刊2019年04期）
赵永永[8]（2019）在《基于PID智能控制算法的智能车车速控制研究》一文中研究指出智能车是综合采用多种传感器与智能公路技术来实现对智能车辆自动驾驶。智能车存有一套导航信息资料库,包含全国高速公路、城市道路、普通公路以及各种服务设施的信息资料。中国重点发展的一些科技促使中国智能车的出现,这种智能车在进行运行的过程中不需要人为的对车速进行控制,整体的速度是由车辆本身自带的系统进行控制。这种智能车的出现极大的方便了人们的生活,并且能够减少交通事故的发生频率。PID智能车车速控制算法是近些年来新兴的一种智能车控制技术,这种控制算法的应用能够极大程度上提高车辆的可控性,在智能车系统的可控技术方面具有光明的研究前景。(本文来源于《软件》期刊2019年01期）
王超,王林杰,李冲冲,王玉[9]（2018）在《雨雾环境下车速动态控制系统研发与应用》一文中研究指出雨雾环境下交通系统稳定性降低、事故频发,针对此类情况本文提出了一种雨雾监测及控速系统。该系统可自行监测雨雾环境,并在雨雾环境下启动减速带,使路段车速达到安全范围内。减速带配有Led灯,能够引起驾驶员注意,增强主动降速可能性。该系统可提前预警并反映实时路况,营造一个较高安全驾驶的环境,减少交通事故的发生。(本文来源于《中国设备工程》期刊2018年21期）
熊璐,付志强,柏满飞,章仁燮[10]（2019）在《一种考虑加速度需求的车速自适应控制方法》一文中研究指出针对智能车辆纵向控制要同时满足期望车速和期望加速度的需求,同时考虑到道路阻力变化对纵向控制的影响,提出一种考虑加速度需求的车速自适应控制方法。利用车辆纵向动力学模型,通过自适应遗忘因子递归最小二乘法对道路阻力进行估计。在此基础上基于条件积分方法设计耦合的车速和加速度控制律,通过积分自动调节和切换策略,保证了车速控制和加速度控制的平滑切换,并且通过建立李雅普诺夫函数,证明了车速跟踪误差的全局渐进稳定。最后,通过仿真试验和实车试验验证了控制方法的有效性。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2019年01期）
控制车速论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对于复杂的交通流,传统公交信号优先有可能会破坏干线协调控制效果,为此,提出公交优先可变车速引导和多交叉口信号配时优化的集成方案.以背景公交线路需求的历史数据为前提,通过定时检测公交车流状况,优化公共周期、绿信比和相位差,实时调整多路口交通信号配时,以此改善公交车的通行效率.同时,以福州市金山大道叁个交叉口为例,进行Vissim仿真模拟验证,仿真结果表明:所提方法可有效提升多交叉口公交车流的通行效益,减少公交车辆的延误,最大化减少停车次数.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
控制车速论文参考文献
[1].焦渊.嵌入式智能小车车速控制算法与仿真[J].时代汽车.2019
[2].蔡雅苹,王伟智.基于公交优先的多路口车速引导控制方法[J].福州大学学报(自然科学版).2019
[3].陈刚,吴俊.无人驾驶机器人车辆非线性模糊滑模车速控制[J].中国公路学报.2019
[4].杨宗凌.基于车速影响的车内空气质量控制研究[J].上海汽车.2019
[5].姚明,陈浩杰,黄丽莹,陈士安.考虑运行效益评价的车速引导与预信号协同控制研究[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[6].孟德邻,戴力源,任卫林,王屹.城市信号交叉口车辆自适应车速控制系统的设计[J].科技经济导刊.2019
[7].周琪,贾硕,彭娜.基于交通信号感知的经济车速控制方法[J].科技创新导报.2019
[8].赵永永.基于PID智能控制算法的智能车车速控制研究[J].软件.2019
[9].王超,王林杰,李冲冲,王玉.雨雾环境下车速动态控制系统研发与应用[J].中国设备工程.2018
[10].熊璐,付志强,柏满飞,章仁燮.一种考虑加速度需求的车速自适应控制方法[J].西安交通大学学报.2019