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本发明涉及一种基于驾驶人转向意图的无人车线控转向控制方法及系统，利用概率神经网络PNN对熟练驾驶员行车轨迹进行非线性拟合，获取驾驶人转向意图信息，并与其他轨迹拟合方法进行对比分析。随后，通过智能驾驶汽车上的探索，预测出具有熟练驾驶人特征的方向盘转角等参数，建立驾驶员模型和仿熟练驾驶人智能转向控制器，实现线控转向系统的转角和转矩控制，使无人车具备与熟练驾驶员相似的操作特征，提高无人车转向的稳定性。该成果对于提高无人车的转向操纵品质，使其接近驾驶人的转向意图，具有重要指导意义。

仿真驾驶人操控水平的无人车转向控制方法及系统：1）通过概率神经网络PNN对熟练驾驶员轨迹进行非线性拟合。2）预测具有熟练驾驶人特征的方向盘转角等参数，建立智能转向控制器。3）实现线控转向系统的转角和转矩控制，使无人车操作特征接近熟练驾驶员水平。4）提高无人车转向的稳定性，模拟真实熟练驾驶人的操控水平。

1）通过概率神经网络PNN对熟练驾驶员轨迹进行非线性拟合。2）预测具有熟练驾驶人特征的方向盘转角等参数，建立智能转向控制器。3）实现线控转向系统的转角和转矩控制，使无人车操作特征接近熟练驾驶员水平。4）提高无人车转向的稳定性，模拟真实熟练驾驶人的操控水平。

杨炜，长安大学汽车学院车辆工程专业教师，中国汽车工程学会会员，中国公路学会会员，全国三维数字化创新设计大赛创业导师，同时担任多个国内外顶级期刊审稿人。先后在长安大学获得车辆工程专业本科、硕士及博士学位，曾在中华人民共和国教育部科技发展中心基金处借调工作，长安大学交通运输工程博士后流动站博士后。长期从事驾驶人、汽车、道路及信息交叉学科研究，主要学术领域：智能网联汽车技术、车路协同技术、自动驾驶虚拟仿真测试技术、汽车主动安全技术。

，使无人车具备与熟练驾驶员相似的操作特征，提高无人车转向的稳定性。该成果对于提高无人车的转向操纵品质，使其接近驾驶人的转向意图，具有重要指导意义。

主要学术领域：智能网联汽车技术、车路协同技术、自动驾驶虚拟仿真测试技术、汽车主动安全技术。