【摘要】：智能車是當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn),許多汽車廠商與IT行業(yè)重資投入并取得了一定的進(jìn)展,但其理論與技術(shù)是保密的,因此對(duì)智能車的理論與技術(shù)研究仍具有重要意義。由于路況的復(fù)雜性,實(shí)現(xiàn)完全智能化無(wú)人駕駛還存在一定的難度,所以研究汽車的某個(gè)局部智能功能是短期內(nèi)比較可行的方案。而智能車在障礙路況中的避障控制與路徑選擇是自動(dòng)駕駛技術(shù)重要的組成部分,本文利用鄰域系統(tǒng)和粗糙集的相關(guān)理論對(duì)其進(jìn)行了研究。首先,為了區(qū)分單參數(shù)模糊集和多參數(shù)模糊集,提出了多維模糊集的概念,從理論上證明了多維模糊集在某參數(shù)論域上的投影為一個(gè)單參數(shù)模糊集。同時(shí)基于參數(shù)個(gè)數(shù)探討了模糊軟集與多維模糊集的關(guān)系,并從理論上研究了此關(guān)系在模糊綜合評(píng)判中的體現(xiàn)和作用,指出了模糊綜合評(píng)判的多樣性。為了研究智能車在有障礙路況下的動(dòng)態(tài)控制問(wèn)題,先根據(jù)微分的思想建立了可移動(dòng)物體在三維空間中微分鄰域的數(shù)學(xué)模型,并將其用于動(dòng)態(tài)障礙路況條件下的智能車平面可行鄰域的創(chuàng)建方法。該方法根據(jù)鄰域中關(guān)鍵邊界點(diǎn)的變化趨勢(shì),綜合考慮鄰域的寬度和長(zhǎng)度等因素得到智能車的實(shí)時(shí)可行鄰域。為了算法易于實(shí)現(xiàn),用有限個(gè)梯形鄰域?qū)⒋肃徲蚋采w,再取其覆蓋粗糙集模型意義下的下近似作為梯形可行鄰域。對(duì)于靜態(tài)障礙物,用有限個(gè)梯形鄰域?qū)⒄系K物覆蓋并取其覆蓋粗糙集模型意義下的上近似作為障礙區(qū)域,從而使不易進(jìn)行數(shù)學(xué)描述的非規(guī)則障礙物處理為易于描述的。相對(duì)于動(dòng)態(tài)障礙物,靜態(tài)障礙路況條件下的智能車平面可行鄰域的創(chuàng)建方法相對(duì)簡(jiǎn)潔。該方法以鄰域相關(guān)參數(shù)為限定條件,利用模糊軟集和多維模糊集建立了梯形可行鄰域系統(tǒng),然后基于此鄰域系統(tǒng)給出了相對(duì)于規(guī)則障礙物的智能車可行鄰域的選擇方法。不論道路上是動(dòng)態(tài)障礙物還是靜態(tài)障礙物,一旦智能車的梯形可行鄰域確定,再用有限個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的梯形可行鄰域?qū)⒋肃徲蚋采w,取其覆蓋粗糙集模型意義下的下近似來(lái)近似該鄰域,并調(diào)取標(biāo)準(zhǔn)梯形可行鄰域相應(yīng)的控制規(guī)則進(jìn)行決策。最后通過(guò)Matlab對(duì)有障路況下的避障控制算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),說(shuō)明了上述方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U463.6;O159

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