一种基于模糊逻辑智能控制的驾驶员模型

• 作者: 杨浩 薛锋 税永波 韩中海
• 来源期刊: 汽车实用技术
• 关键词: 模糊逻辑 驾驶员模型 控制理论
• 年，卷（期）: 2021,（17）
• 所属期刊栏目: 智能网联汽车|Intelligent Connected Vehicle
• 页码范围: 30-33
• 页数: 4页
• 分类号: U469.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2021.017.009

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.