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《汽車智能防撞自適應(yīng)控制研究與仿真.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第36卷第9期計算機工程2010年5月VoL36No．9ComputerEngineeringMay2010·人工智能及識別技術(shù)·文章編號。100憫428(20lo)o爭珈17l—02文獻標(biāo)識碼；A中田分類號。TP312汽車智能防撞自適應(yīng)控制研究與仿真張學(xué)軍，鄭爵莢(蘭州交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，蘭州730070)囊要：針對汽車防撞模糊控制模型不能自動調(diào)整參數(shù)的缺點，建立汽車防撞自適應(yīng)模糊推理模型。采用混合學(xué)習(xí)算法對自適應(yīng)模糊推理模型的前提參數(shù)和結(jié)論參數(shù)進行辨識，以加速收斂。經(jīng)模擬訓(xùn)練和仿真輸出結(jié)果證明，該模型能夠?qū)ζ嚪雷材：刂破麟`屬函數(shù)和模糊規(guī)則進行
2、優(yōu)化，較好地實現(xiàn)緊急報警情況下的汽車防撞自適應(yīng)控制。關(guān)翻：自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)；汽車智能防撞控制；自適應(yīng)模糊控制ResearchandSimulationofVehicleIntelligentCrash·-avoidingSelf-adaptiveControlZHANGXue-jun，ZHENGLi-ying(schoolofElectronicandInformationEngineering，LanzhouJiaotongUniversity，Lanzhou730070)[AbsWaetlAimingatdefectsofvehiclecrash—
3、avoidingfuzz、jcontrolmodelwhosemembershipandfuzzyrulescallnotbeadjustedbyitself,avehiclecrash-avoidingadaptivenetworkfuzzyinterferencesystemmodelispresentod．Thehybridlearningalgorithmisproposedtoimproverapidityofconvergence．Forsomelinearparameterssuchasconsequentparameters，recursiv
4、eleastsquarealgorithmisusedtoupdateit．Forothernonlinearparameterssuch弱premiseparameters。steepestdescentmethodareusedtoidentityit．Bycomparingthesimulationresultandexperimentdata，itshowsthatthemembershipfunctionandfIl忍可rulesforfuzzycontrolmodelisoptimizedeffectivelybyusingadaptivenet
5、workfuzzyinferencesystem．Ithasagoodandself-adaptiveperformanceforvehicleauto-controlunderthedangerouscondition．[Keywords]self-adaptivenetworkfuzzyinferencesystem；vehicleintelligentcrash-avoidingcontrol；self-adaptivefuzzycontroll概述汽車交通安全問題一直是各國政府和社會關(guān)注的問題，也是智能交通系統(tǒng)要致力解決的重大問題。防撞一直是智能交通
6、中車輛主動安全和車輛智能控制領(lǐng)域的難點和關(guān)鍵點。目前，國內(nèi)外對汽車防撞的研究非常廣泛，主要集中在防撞預(yù)警和駕駛控制模型方面，對報警下的車輛自適應(yīng)防撞控制考慮較少。傳統(tǒng)的控制方法都建立在被控制對象精確的數(shù)學(xué)模型之上，而汽車是一個復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，且駕駛員的駕駛行為也表現(xiàn)出明顯的不確定性?，很難建立精確的數(shù)學(xué)模型，致使傳統(tǒng)的控制方法控制精度低、響應(yīng)慢，在實際中很難得到有效應(yīng)用。具有分布式并行處理和自學(xué)習(xí)機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)已有經(jīng)驗，能夠逼近任意非線性函數(shù)，但生成的映射規(guī)則隱含于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)而無法直觀理解；模糊邏輯善于表達人的經(jīng)驗性知識，適合處理不確定性等外界
7、擾動引起的問題，但當(dāng)模糊對象比較復(fù)雜或存在較多規(guī)則時，人的智力對所有因果關(guān)系進行理解就會存在偏差，無法準(zhǔn)確定義所需的推理規(guī)則12J。因此，把兩者結(jié)合起來，發(fā)揮各自的特點和優(yōu)勢，能夠很好地實現(xiàn)車輛的自適應(yīng)控制。本文在建立汽車防撞模糊控制模型的基礎(chǔ)上，引入自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)對模型的參數(shù)進行在線調(diào)整，使其更符合實際情況。2模糊控制模型首先考慮駕駛員實際駕駛時的情況，為了對車輛進行控制，駕駛員先要了解所駕駛的車輛的性能以及估計本車與前車的相對距離和相對速度。如果兩車相距很遠，相對速度大，則駕駛員會以適當(dāng)?shù)募铀俣燃铀傩旭偂Ｈ绻麅绍囅嗑噍^近，相對速度較大，則駕駛員會減速
8、行駛。在實際中，駕駛員通過踩油門或剎車使車輛加速或減
