基于鄰域系統(tǒng)和軟優(yōu)化的智能車自動倒車控制算法.pdf

1、目前，智能車是智能產品的一個研究熱點，受到汽車廠商和IT企業(yè)的廣泛關注。但現(xiàn)有技術的保密性以及理論研究與應用之間還存在較大差距，欲實現(xiàn)完全智能化還比較困難。因而，局部實現(xiàn)智能車自主控制功能在短期內是可行的研發(fā)策略，其中自主倒車技術，是可望實現(xiàn)的關鍵技術，也正是本文研究的重點。
　　本文首先從理論上研究了模糊軟集與泛多目標軟優(yōu)化問題之間的對應關系。其將模糊軟集從多個不同的單一屬性對目標事物進行的近似描述的思想用于多目標優(yōu)化。對于每個

2、近似描述僅需分別對單一屬性建立隸屬函數(shù)，并將該隸屬函數(shù)視為泛多目標軟優(yōu)化問題的目標函數(shù)。本文認為模糊軟集為復雜的多目標優(yōu)化問題提供了一個簡介的描述辦法，然而求解方法尚不夠完善，而多目標軟優(yōu)化問題有較為系統(tǒng)的求解方法，故而嘗試給出了兩者之間的轉換方法。進而從實用角度出發(fā)，給出了一種多目標優(yōu)化在無限可行解集上的尋優(yōu)問題轉化為有限劃分構成的有限可行解集上的近似尋優(yōu)問題及其求解方法，并從理論上證明了當該有限劃分足夠細時能夠按精度要求逼近原優(yōu)化問

3、題的最優(yōu)解。
　　其次是將上述軟優(yōu)化思想用于鄰域系統(tǒng)動態(tài)決策中滿意可行鄰域和可行鄰域內滿意控制規(guī)則的選取?；卩徲蛳到y(tǒng)的動態(tài)決策思想可以有效模仿智能生物生存過程中的行為方式，其要點如下:首先根據被控系統(tǒng)的動態(tài)特性，選定合適的鄰域系統(tǒng)，然后實施周期性的測控過程。該過程由兩步完成，第一步是根據當前狀態(tài)，在其鄰域系統(tǒng)中按照軟優(yōu)化方法找出滿意的可行鄰域，并將其看作靜止不變的;其次在滿意的可行鄰域內利用多目標軟優(yōu)化理論給出滿意控制軌跡對應的

4、控制量并實施控制動作。整個控制過程由各個鄰域控制過程的順序疊加而成。
　　然后分析了智能車動態(tài)行駛特性，理論上證明了車輛動態(tài)倒車過程是一個典型的單調慣性系統(tǒng)。由智能車初始位向信息，選定七個標準倒車初始位置，據此確定七條標準經驗規(guī)則，構成綜合控制規(guī)則基。結合單調慣性性質給出綜合控制函數(shù)，可以實現(xiàn)任意初始倒車位置的倒車控制。
　　最后利用Matlab對實際標準車庫內具有代表性的不同初始位置進行仿真實驗，驗證了上述方法的可行性，較