一种基于模糊逻辑智能控制的驾驶员模型

摘要：

模糊逻辑智能控制由于不需要精确的数学模型,能较好的适用于非线性系统,因此被广泛地应用于控制领域.驾驶员模型主要分析车辆路径跟踪的效果,为了提高车辆路径跟踪精度和适应性,需要建立人-车-路闭环系统.由于车辆模型具有高度的非线性,无法用精确的数学表达式来建立.同时由于驾驶员具有反应和操作的滞后因素,因此,难以用精确的数学模型来建立人-车-路闭环系统模型.而驾驶员模型对方向盘的决策主要通过引入控制理论来处理分析.因此,文章将模糊逻辑智能控制运用于方向盘转角的输入控制.通过模糊逻辑智能控制,建立以侧向误差和车速的二维输入变量,方向盘转角为一维的输出变量控制模型.将车辆的方向盘转角通过模糊化、隶属度函数的选择、模糊规则的制定、解模糊化四个步骤来决策出最优的方向盘转角.避免了对车辆模型的数学表达式的依赖.通过仿真验证,所建立的驾驶员模型能较好地适应于非线性系统,可有效提高车辆路径跟踪的精度.

关键词：模糊逻辑;驾驶员模型;控制理论

所属期刊栏目：46

分类号：U469.7(汽车工程)

资助基金：重庆工商职业学院2020年度科研项目NDQN2020-01

在线出版日期：2021-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：30-33