基于安全鄰域和模糊控制的智能汽車自主行駛研究.pdf

1、近年來，自動駕駛技術(shù)作為智能交通系統(tǒng)的一個重要組成部分，一直在業(yè)界受到廣泛關(guān)注，有關(guān)自動駕駛技術(shù)的研究無疑具有重要意義。本文的主要工作是研究智能汽車的自主行駛，嘗試給出一種有效的控制方法。
　　本文首先根據(jù)粒計算的思想和基于鄰域?；姆椒?，定義了二維平面上的鄰域信息粒子。并給出了由鄰域信息粒子對普通二維平面上的道路信息狀態(tài)?；姆椒ā＿M一步給出了兩信息粒子之間的鄰近概念，基于此將道路分割成一列兩兩鄰近的粒子序列，并將汽車在整條道路

2、上的行駛控制轉(zhuǎn)化為鄰域內(nèi)的行駛控制，其疊加的整體效果可以達到最終的控制日的。
　　由于目前對于智能汽車的研究一般是基于視覺的，即采用計算機視覺技術(shù)，模仿人眼的視覺機理，通過對汽車上攝像頭捕捉到的圖像進行處理，獲得信息，并采用相應(yīng)的控制策略實現(xiàn)對汽車的控制。本文嘗試將實際道路的邊界由二維平面內(nèi)兩條等距曲線給出，給出了其數(shù)學模型?；诖耍瑢④囕v抽象為該“路”上的一個質(zhì)點，嘗試采用模糊多目標最優(yōu)控制實現(xiàn)汽車的自主行駛。為了解決該問題，本

3、文定義了平面道路上的安全鄰域，給出了各種常見安全鄰域的數(shù)學模型，并給出了扇形安全鄰域的尋找方法。本文選擇以扇形安全鄰域作為汽車的行駛鄰域，在其上對智能汽車的自主行駛問題進行了分析和定義，將其轉(zhuǎn)化為一個多目標最優(yōu)化問題，建立了相應(yīng)的數(shù)學模型，并通過求解該多目標問題得到了一種確定最優(yōu)行駛鄰域的方法。此外設(shè)計了兩個雙輸入單輸出的模糊控制器，通過求解多目標最優(yōu)模型得到了控制器的控制規(guī)則。在此基礎(chǔ)上對不同道路，不同障礙信息進行了仿真試驗，仿真試驗