基于雙層模糊邏輯控制的智能小車研究.pdf

1、隨著科學的發(fā)展與進步，智能體的應用越來越深入到人類的日常生活之中，從智能家居到醫(yī)療助手，從“玉兔”號月球車到谷歌機器人AlphaGo，從軍用機器人到家用智能小車，人工智能已然在人類的生活中刻下了深深的烙印。智能小車作為人工智能的科學成果之一，在近年來的研究中得到了較好的發(fā)展和較大的技術提升。
　　本文在前人研究的基礎上，對雙層模糊邏輯算法在無人駕駛智能小車上的應用開展研究，將眾多模糊輸入量分層輸入，降低模糊規(guī)則數(shù)的計算維度。選取S

2、TM32芯片作為主控制器，對主控芯片在智能小車硬件控制方面進行研究，并采用Keil MDK編程工具負責對小車避障活動的程序設計和代碼編譯。
　　論文首先介紹了本課題的研究背景和意義，敘述了國內外學術界在智能小車領域取得的優(yōu)秀成果。接著基于動力學知識構建了智能小車的數(shù)學模型、軌跡定位坐標系和數(shù)學表達式，為后續(xù)的算法研究和程序編寫打下基礎。同時還詳細介紹了智能小車的各個硬件組成部分:包括電源系統(tǒng)、電機驅動模塊、常用傳感器、通信模塊、S

3、TM32主控芯片以及障礙物檢測模塊。然后論文著重介紹了雙層模糊邏輯控制的基本原理和算法組成，用Matlab軟件對基于雙層模糊算法的小車避障運動進行仿真模擬，并與傳統(tǒng)單層模糊算法進行比較，凸顯雙層算法的優(yōu)越性，仿真結果初步驗證了雙層模糊算法對于解決“維度災難”問題的有效性。在軟件設計部分采用了Keil MDK為軟件系統(tǒng)的開發(fā)工具，分別對小車障礙物探測模塊、電機驅動模塊、速度檢測模塊、CAN總線通信模塊等進行模塊化編程，各模塊間相對獨立，便