多傳感器信息融合技術(shù)在智能車輛避障中的應(yīng)用.pdf

1、提高車輛的行車安全性、操縱穩(wěn)定性、避障靈活性以及良好的人機交互性等是智能車輛當(dāng)前開發(fā)研究的重點，其研究領(lǐng)域涉及傳感器技術(shù)、電機拖動及控制、車輛工程、數(shù)據(jù)處理及融合等。本文主要針對智能小車的行車安全性和避障靈活性進行了研究，其中包括智能小車的運動控制系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計，多傳感器信息融合技術(shù)，基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能小車避障算法及控制器設(shè)計等相關(guān)技術(shù)。
　　本文在智能車輛避障控制當(dāng)中應(yīng)用多傳感器信息融合技術(shù)。首先介紹了多傳感器

2、信息融合技術(shù)的基本原理及其結(jié)構(gòu)和融合層次等內(nèi)容，對其一般的信息融合方法進行了學(xué)習(xí)，并在此基礎(chǔ)上通過比較選擇出本文所采用的信息融合方法。
　　隨后，為驗證避障算法的可靠性和有效性，將一輛安裝有超聲波傳感器和紅外傳感器的智能模型小車作為實驗載體，對智能模型小車的各主要功能模塊進行了詳細介紹，并對控制器硬件電路進行了設(shè)計。而后，根據(jù)智能模型小車上超聲波傳感器和紅外傳感器的安裝特點以及安裝位置，對傳感器采集的數(shù)據(jù)分組處理及初級融合進行了探

3、討，研究并提出了智能小車基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的避障控制算法，并在此基礎(chǔ)上對智能小車的避障控制器進行了設(shè)計。對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各初始隸屬度函數(shù)的訓(xùn)練采用離線訓(xùn)練的方式，并通過仿真實驗得到了基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障控制算法不僅兼有模糊邏輯控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制兩者的優(yōu)點，而且對非線性系統(tǒng)具有高精度的逼近性的結(jié)論，能夠使智能小車安全有效地進行避障。
　　提出了智能模型小車運動控制系統(tǒng)的總體程序設(shè)計方案及流程，對控制器各主要功能模