基于行为融合的无人自动驾驶车辆的智能控制.pdf

本文所讲述的知识点集中在无人自动驾驶车辆的智能控制技术上，尤其侧重于通过行为融合和模糊逻辑方法来实现车辆的智能控制。文中主要提出了一个基于行为融合的控制策略，并通过仿真实验验证了其有效性。在详细介绍这一研究之前，有必要先来理解几个关键的概念： 1. 无人自动驾驶车辆：这种车辆是智能汽车的一种，也被称为轮式移动机器人。它整合了环境感知、规划决策、自动驾驶三大功能，通过车载传感器感知周围环境，从而规划和控制车辆的行驶路径。 2. 行为融合：行为融合是智能控制领域的一种方法，它将多个简单的行为模式融合成更复杂的行为控制策略，以处理更为复杂的环境感知和决策需求。行为融合的目的是让车辆能够在面对多变的交通情况时，做出更加灵活和安全的反应。 3. 模糊逻辑：模糊逻辑是一种处理不确定性的逻辑，它允许使用语言变量而不是简单的二进制值（即非真即假）。在自动驾驶车辆中，使用模糊逻辑能够更好地模拟人类驾驶决策过程中的模糊性，并据此设计出一系列基本行为模式。 4. 行为选择机制：行为选择机制是指在一系列的行为模式中，根据车辆的当前状态和环境信息，选择合适的行为模式进行控制。 现在，根据上述概念，本文提出的无人自动驾驶车辆智能控制策略的主要知识点如下： - 控制策略设计：针对动态环境下无人自动驾驶车辆的非线性和时变特点，研究者提出了一种基于行为融合的智能控制策略。这项策略考虑到了实时控制问题，尤其是环境模型未知或半未知的情况。 - 模糊逻辑方法：研究者使用了模糊逻辑来设计基本的车辆行驶行为模式，包括对方向和速度的控制。基于模糊逻辑的行为模式设计，能够更好地处理动态环境中的不确定性。 - 行为模式控制器：通过模糊控制方法建立了不同行为模式的控制器，实现了对车辆的精确控制。 - 行为选择与融合：为了达到有效的避障和完成行驶目标，设计了行为选择机制，该机制限制各行为模式的使用范围，并通过行为的控制和融合，实现了复杂环境下的有效控制。 - 仿真实验：为了验证控制策略的有效性，研究者进行了多种典型障碍环境下的仿真实验。仿真实验显示，基于行为融合的控制策略能够达到预期的控制效果。 文章还提到了传统控制策略的局限性，即顺序处理过程导致的实时性较差，以及无法适应复杂环境和特殊快速反应的需求。而基于行为的控制策略则允许采用一系列简单并行的行为，能够根据传感器数据即时规划下一步动作，对环境变化和障碍物做出及时反应，具有更强的实时性。 此外，文中还提到了几种基于行为的控制方法，包括包容式结构、动态行为选择法和运动架构法，每种方法都有其特定的优势和应用场景。包容式结构强调控制结构的简化和模块化，动态行为选择法依赖于动态机制进行行为选择，并通过层级结构确保系统的鲁棒性和自主协调性；而运动架构法通过矢量相加来实现行为协调，不依赖于固定的层级结构，从而具有更强的动态性。 本文所涉及的知识点涵盖了自动驾驶车辆的智能控制、基于行为融合的控制策略设计、模糊逻辑的应用、行为选择与融合机制的设计、以及仿真实验的实施和结果分析。通过这些知识点的学习，可以对无人自动驾驶车辆的智能控制技术有更深入的理解和认识。