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采用软计算方法设计了智能车辆巡航的神经网络-模糊控制模型。模型采用两输入、单输出方式，两输入分别为车间距离和两车相对车速，单输出为油门量或者刹车量。为了获取模型训练和仿真的数据，设计了车辆跟随试验，试验采用GPS和蓝牙无线通信模块来实时获得两车间的相对距离和相对车速。利用试验数据对CANFIS（collective adaptive neuro-fuzzy inference system）模型进行离线训练，建立了巡航车间距离模型。根据建立的模型设计了控制器，并基于实时仿真平台DSPACE1103进行了硬