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國立交通大學 電機與控制工程系 李祖添所指導 陳俊維的 以模糊類神經為基礎的適應性導航控制 （2001），提出Smart 451 變速箱 油關鍵因素是什麼，來自於適應性導航控制、模糊類神經。
以模糊類神經為基礎的適應性導航控制
為了解決Smart 451 變速箱 油 的問題，作者陳俊維 這樣論述：
在智慧型運輸系統（ITS）中的先進車輛控制與安全系統裡，適應性導航控制（ACC）系統扮演著一個相當重要的角色。當前方有車輛時，ACC系統會進到跟車模式，跟隨前方的車輛並保持一定的安全距離；當前方沒有車輛時，ACC 系統會自動切換到定速模式，以一個預先設定的速度行駛。其中車輛油門與煞車的角度及切換的根據主要是依據車輛上的感測器，來偵測與前方車輛的相對速度及相對距離。在這裡我們利用模糊類神經網路來設計我們的控制器。利用模糊類神經網路的好處在於我們不需要知道複雜非線性的車輛動態模型。而且類神經網路具有學習的功能，可以透過學習使控制器適用於各種車輛。我們將ACC控制器分為三個部分：第一個部分是根據目
前的交通狀況（相對速度及相對距離）和駕駛者的駕駛型式來決定車子需要多少加（減）速度；第二個部分是根據目前的車速及第一個部分所得到的加（減）速度來決定車子應該加多少油門或踩多少煞車；第三個部分則是用來補償誤差及干擾的。我們利用MATLAB程式在電腦上模擬真實的車輛及真實的環境，並同時考慮駕車舒適度及系統延遲時間來檢驗ACC控制器的性能。根據模擬結果顯示，所提出以模糊類神經網路為基礎的控制器可以提供一個安全、舒適和便利的駕駛，而且可以自動切換於跟車與定速兩種模式。