针对自动紧急制动系统兼顾制动效能和制动舒适性的要求,设计了两级自动紧急制动系统控制策略。选取具有丰富驾驶经验的驾驶员在驾驶模拟器硬件在环试验台上进行试验,利用驾驶员实际制动数据确认驾驶员最舒适制动减速度,以此在单级自动紧急制动强度的基础上,建立了考虑前车运动状态的两级自动紧急制动安全距离模型和两级自动紧急制动系统控制策略,并通过驾驶模拟器硬件在环试验对所设计的控制策略进行验证。结果表明两级自动紧急制动系统能够有效防止紧急制动车辆发生碰撞危险,具有良好的驾驶辅助功能。

针对现代车辆的智能化、人性化发展的要求,研究"人—车—路"闭环系统中驾驶员在车辆控制中的主导地位。本文通过驾驶模拟器dSPACE实时仿真平台设计实验,通过模拟驾驶员在城市路况的跟车行为,采集驾驶员制动时的相关参数,运用高斯混合模型聚类算法将特征数据分类,并运用BP神经网络工具箱建立了该城市路况下驾驶员制动特性辨识模型,实现了驾驶员制动特性的在线辨识。实验结果表明该辨识方法在实验设计的城市路况,具有良好的驾驶员制动特性辨识能力。

针对传统汽车驾驶模拟器价格昂贵难于普及的现状,研究了一种基于并联机构的三自由度汽车驾驶模拟器。对驾驶模拟器的运动平台机构进行了逆解分析,设计了运动和人机交互控制程序。使用Adams进行运动学和动力学的仿真,对比正逆解仿真数据得出驾驶模拟器的运动特性和动力性能,验证了逆解分析的正确性和平台运动的安全性。利用Visual Studio2013和OpenGL图形工具包设计了三个自由度的模拟驾驶实景软件,用户可在三维沉浸立体显示环境下模拟真实驾驶行为,完成对模拟器的人机交互实时控制。进行了物理样机试验,试验结果表明驾驶模拟器能够实时模拟汽车的各种运动,以较低的成本获得了较逼真的驾驶体验。

为在汽车模拟器上实现运动感觉，需要将汽车运动的线加速度、角速度参数通过体感模拟算法滤波处理。为满足编程要求，需将该算法经过数字化实现。根据经典体感模拟算法原理，针对大型特种车的运动特点，推导了体感模拟算法的滤波器传递函数及其阶次；采用双线性变换方法，将模拟滤波器的频率映射为数字滤波器频率，并将其传递函数推导为差分方程表达式，实现了数字滤波。应用此数字滤波器对模拟信号和虚拟车输出的数字信号进行了滤波，结果表明该数字滤波器能够将高频与低频信号分离，并满足滤波精度和实时性要求，达到了预期的滤波效果。

针对汽车驾驶员转向特性分类与在线辨识问题,基于驾驶模拟器实验台,设计典型实验工况,选取具有一定驾驶经验的驾驶员进行实验研究。采集驾驶员转向过程实验数据并提取特征值,应用模糊C均值聚类算法将驾驶员转向特性分为谨慎型、一般型和激进型三类;根据分类实验数据应用BP神经网络算法建立驾驶员转向特性辨识模型,对模型辨识准确度进行离线验证,并基于辨识模型设计在线辨识方法。实验结果表明：研究方法能够实现对驾驶员转向特性的合理分类和在线准确辨识。

提出了一种可应用于实现多路况模拟的多车型通用汽车驾驶训练装置的4-Stewart并联运动平台。介绍了该平台的组成,在Solidworks中构建了该装置的三维模型。首先,对4-Stewart并联平台的汽车驾驶模拟器进行了机构说明,并建立了坐标系;其次,以汽车和四个较小的六自由度Stewart并联机构构成的运动平台为研究对象,利用空间结构分析方法,得出了汽车驾驶训练装置的运动学反解方程,并用MATLAB编程进行了具体的数值计算;最后,在相同车型、能够实现相同运动输出的情况下,计算传统的汽车驾驶模拟器的结构尺寸和驱动副的输入范围,将各相关参数与4-Stewart并联运动平台相比较,得出了该运动平台体积小、加工工艺好、易控制等结论,为进一步的研究奠定基础。