《考虑驾驶员特性的四轮独立驱动电动汽车转向控制研究》这篇论文探讨了四轮独立驱动电动汽车在转向控制方面的独特优势和挑战。四轮独立驱动电动汽车因其驱动力矩可独立控制的特点，为汽车控制提供了新的可能性，相比传统汽车具有显著的优势。文章主要关注如何结合驾驶员的转向特性来设计更有效的转向控制系统。
作者首先基于驾驶模拟器的实验，对驾驶员的转向特性进行了分类和建模。通过驾驶员转向时的特征数据，利用模糊C均值聚类方法将驾驶员分为谨慎型、一般型和激进型三类，并建立了基于BP神经网络的驾驶员转向特性辨识模型。这一模型能反映出不同转向特性的驾驶员对车辆响应的期望。
接下来，论文提出了一种考虑驾驶员转向特性的四轮独立驱动电动汽车转向控制策略。采用RBF神经网络建立驾驶员不同转向特性的参考模型，该模型的输出可以反映驾驶员的期望车辆响应。通过合理控制四轮驱动扭矩，实现汽车对驾驶员期望的跟踪，从而提高操纵稳定性和驾驶舒适性。
论文中还引用了国内外的研究成果，如日本东京大学、东京农工大学、美国俄亥俄州立大学、清华大学、同济大学以及吉林大学等机构在四轮独立驱动电动汽车控制领域的研究，这些研究主要集中在汽车横向稳定性、节能控制、驱动和制动转矩分配等方面。然而，多数研究并未充分考虑驾驶员特性，而本文则填补了这一空白。
论文通过驾驶模拟器对提出的控制方法进行了在线验证，结果显示参考模型的输出能够有效反映不同转向特性的驾驶员期望，证实了该方法的有效性。这为未来四轮独立驱动电动汽车的设计和控制提供了理论支持，有助于提升车辆的操纵性能和驾驶体验。
这篇论文深入研究了驾驶员特性和四轮独立驱动电动汽车转向控制的融合，对于推动新能源汽车技术的发展，特别是提高电动汽车的驾驶安全性和舒适性具有重要意义。同时，它也为相关领域的研究人员提供了宝贵的参考文献和专业指导。
