基于遗传模糊算法的智能车辆避障路径规划研究

利用模糊逻辑和遗传算法构建一种智能车辆避障路径规划方法.首先建立智能车辆的动力学模型,然后设计模糊控制器,以智能车辆与目标点及障碍物中心点的角度差、智能车辆与障碍物的距离为输入量,智能车辆的速度、转角为输出量分别建立避障行为模糊规则表和趋向目标模糊规则表,最后利用遗传算法对避障行为模糊规则表进行优化.仿真结果表明,该方法是正确和有效的.     

结合模糊逻辑和改进人工势场的局部路径规划

针对人工势场法的死点问题和较为复杂的局部障碍物环境,采取模糊逻辑与改进的人工势场相结合的方式,提出了一种结合模糊控制器与人工势场算法的并行避障处理结构。依据静态目标点位置与多路超声波传感器返回的障碍物距离信息,实行稳定环境的人工势场路径规划与危险环境的模糊控制,使移动机器人能够到达预定目标点。在Mobotsim仿真软件中验证了算法的可行性与有效性。     

随动系统中机器人行走路径的规划研究

把模糊控制算法引入到神经网络中,从而使得模糊控制器规则的在线精度和神经网络的学习速度均有较大的提高,使移动机器人具有较为迅速的反应能力。实验室仿真证明了模糊神经网络在移动机器人路径选择中的智能性。     

基于模糊控制器的移动机器人路径规划仿真

借鉴模糊控制的思想来解决移动机器人路径规划中的避碰问题，介绍了模糊控制的理论基础，对路径规划算法进行了推导，在总结经验建立模糊规则的基础上，运用模糊推理，构造出一张实践效果较好的控制响应表．仿真结果表明，该算法应用于移动机器人路径规划具有正确性、实用性和智能性等，该方法计算量小，运算速度快，提高了机器人控制的速度．     

移动机器人路径规划安全A*算法

针对移动机器人路径规划时安全性不高的问题,提出一种路径规划安全A^*算法.首先,通过扩展搜索邻域,减小路径转角角度,避免不必要的折角;然后,在启发式函数中引入新的评价指标,增加移动机器人与障碍物的距离.最后,提出安全性指数S,对路径安全性进行量化.通过MATLAB软件进行仿真对比,仿真结果表明:文中算法的路径质量和安全性更佳.     

交通灯模糊控制器设计

运用两输入单输出的模糊控制模型，对被控对象的输入量及输出量进行了具体的模糊化，并根据模糊集合理论的计算结果得出了精确的模糊控制表，在此基础上提出了以单片机实现模糊控制器的硬件结构和程序流程。     

移动机器人在障碍空间中路径规划的研究

移动机器人的研究主要转向了多智能体动态不可预测环境中的问题求解。体现移动机器人智能化水平的主要指标即其在障碍空间中的路径规划能力。本文将阐述在障碍空间中移动机器人在路径规划领域取得的研究成果,介绍基于模糊控制的避障思想,以及在该思想基础上发展起来的基于遗传算法的路径规划算法和蚁群算法在移动机器人领域中的研究。     

未知环境下基于模糊神经网络的机器人路径规划

为提高移动机器人在未知环境下避障行为的成功率,通过对障碍物信息的输入,从控制输出数据中找出避障行为模式,生成相应的模糊逻辑控制规则,并把模糊控制算法引入到神经网络中,使得模糊控制器规则的在线精度和神经网络的学习速度均有较大的提高,使移动机器人具有较为迅速的反应能力,实现机器人连续、快速地避障并最终到达目标.系统仿真证明了模糊神经网络在移动机器人路径选择中的智能性.     

用模糊逻辑法对移动机器人进行路径规划的研究

分析模糊逻辑方法在移动机器人路径规划中存在的问题,建立了移动机器人的运动学模型,提出一种基于行为的移动机器人体系结构,设计了一种用于在未知、非结构化环境中规划机器人移动路径的自组织模糊控制器,模糊规则的制定符合贪心算法的思想．提出了解决“对称无法确定”问题的方法,给出了判断机器人是否进入死锁状态、解除死锁以及判断死锁是否解除的新方法,并在多种环境中用仿真实验验证了这些方法的正确性和合理性．     

基于FUZZY-PID复合控制的减摇鳍控制系统仿真

设计了基于模糊控制和PID控制理论的FUZZY-PID复合控制减摇鳍控制系统,以横摇角和横摇角速度为输入量,鳍角为输出量,基于Conolly理论建立了船舶模型,利用MATLAB针对不同海情对控制器进行了仿真,结果表明减摇鳍模糊控制器动态响应性能和稳态控制精度均十分理想,能够满足减摇鳍控制系统的控制要求。     

Buck型DC-DC变换器中单输入模糊控制器的设计与实现

提出了一种简化的用于数字控制DC-DC变换器的模糊控制算法——单输入模糊控制算法.通过在算法中引入符号距离法,将常规模糊控制算法中的2个输入简化为单个输入,从而使相应的模糊规则条数明显减少.在此基础上,采用FPGA设计了单输入模糊控制器,并进行了系统验证.测试结果表明,在输入电压为2.7～3.5 V、输出电压为0.8～1.5 V的Buck型DC-DC开关变换器中,系统的建立时间小于150 ms,稳态误差小于10 mV.与常规模糊控制器相比,这种单输入模糊控制器具有设计、调节和硬件实现简单等优势,因而有望在数字控制DC-DC变换器中得到广泛应用.     

轮式移动机器人的模糊控制器

为准确反映移动机器人的实际运动情况,鉴于路径跟踪控制中可能出现的三类偏差.设计了两个模糊控制器,用以纠正移动机器人行走路径的偏差.MATLAB仿真结果表明:加入模糊控制器的系统,运动轨迹相对平缓、波动较小、收敛速度快.其动态和稳态输出特性均较好.该模糊控制器能够提高系统的控制精度,取得比较理想的控制效果.     

基于传感器数学模型的数据融合方法及避障研究

文章介绍了超声波传感器测距中存在的问题,提出了基于传感器数学模型的数据融合方法,在此基础上建立基于信息融合的移动机器人导航系统;结合模糊逻辑控制的方法,设计了符合人类驾驶经验的模糊控制器,以实现移动机器人在障碍物环境下的自主导航;最后用MATLAB模糊工具箱对该模糊控制器进行了仿真,结果表明,机器人能够自主避开障碍物,到达目的地。     

基于插值算法的模糊控制在工程上的应用

提出模糊控制系统的在线插值算法，此方法克服了普通模糊控制系统因控制器输入、输出变量量化所造成的控制精度低与可能出现的稳态颤振等缺点，并将其运用于工程实际。通过系统仿真，系统性能得以明显改善。     

分层遗传算法在DC/DC变换器中的应用

DC／DC变换器为强非线性、时变及不确定系统．由于其自身的特点,使得DC／DC变换器的控制研究工作比较困难．文中提出一种用遗传算法优化的模糊控制器,控制DC／DC变换器．对传统的遗传算法进行改进．使之优化能力更好．由仿真和实际试验证明,经过改进的遗传算法优化的模糊控制器,对DC／DC变换器的控制效果更显著,动态特性和静态特性都得到进一步改善．同时说明所介绍的自适应遗传算法的寻优能力更好,收敛速度也更快．     

输出隶属函数不均匀分布时典型模糊控制器的结构分析

针对两输入 (e,Δe)一输出 (Δu)的典型模糊控制器 ,其输入变量采用三角形、全交迭、均匀分布的隶属函数 ,输出变量采用不均匀分布的单点隶属函数 ,当采用线性控制规则和 Sum- Product推理方法时 ,推导了输出的解析表达式 ,分析了其结构特性和极限特性。进而对最常用的输入变量各取 5个模糊子集的情况进行了详细分析 ,研究了输出隶属函数参数对典型模糊控制器性能的影响 ,并将理论结果应用于倒立摆的模型参考模糊自适应控制     

巡飞弹舵机模糊控制算法研究

为了解决传统的舵机控制模式和算法不适用巡飞弹舵机控制器的问题,提出一个舵机控制器控制三片舵机的控制模式,以及采用电流环、速度环和位置环的三环控制算法实现了舵机位置伺服功能. 对关键的位置环采用模糊PID参数自整定算法,并采用Matlab模糊控制工具箱进行在线仿真.结果表明,该算法能够很快的根据输入信息实时地精确调整PID参数值,可以解决巡飞弹舵机调节参数困难的问题.     

基于一种新误差模型的移动机器人模糊控制

建立了移动机器人的数学模型,并进行离散化. 针对大初始偏差问题提出一种新的误差模型,设计了2个基于人工驾驶思想的模糊控制器. 角速度控制器用距离误差和角度误差作为控制量,加速度控制器用距离误差作为控制量,同时对角速度和加速度进行控制以实现移动机器人路径跟踪. Matlab仿真结果表明该控制器的有效性.