人工智能-机器学习-模糊神经PID应用于智能小车寻踪与避障控制.pdf

人工智能-机器学习-模糊神经PID应用于智能小车寻踪与避障控制 人工智能在现代技术领域中的应用非常广泛，特别是在智能小车的研究和开发中发挥着重要作用。智能小车的主要性能体现在行为控制和目标追踪避障能力方面。因此，研究智能小车的目标追踪和避障能力对于智能小车的安全运作至关重要。 传统控制算法通常依赖于精确的控制对象模型和充分的环境信息。但是，当控制对象复杂、控制参数众多或环境信息不确定时，传统控制算法的效果往往不尽如人意。为解决这个问题，本文提出了一个新的控制算法，即模糊神经PID控制算法。该算法结合了模糊控制理论、神经网络控制和PID控制的优点。 模糊神经PID控制算法的关键是如何使用神经网络描述模糊控制规则。在本文中，我们解决了这个问题。我们介绍了智能小车如何获取外部环境信息、如何处理获取的数据，并设计了目标追踪与避障算法。该算法可以分为目标追踪模式和避障模式，在某些条件下这两个模式可以相互转换。目标追踪模式和避障模式的算法是控制汽车的转向角度，使汽车驶向目标点，并在面临障碍时判断是否采取避障措施。 在本文的我们使用Matlab工具对算法进行了仿真验证。实验结果表明，模糊神经PID控制算法能够有效地实现智能小车的目标追踪和避障。 知识点： 1. 智能小车的主要性能体现在行为控制和目标追踪避障能力方面。 2. 传统控制算法的不足之处在于依赖于精确的控制对象模型和充分的环境信息。 3. 模糊神经PID控制算法能够结合模糊控制理论、神经网络控制和PID控制的优点。 4. 神经网络可以用来描述模糊控制规则。 5. 智能小车可以通过获取外部环境信息和处理数据来实现目标追踪和避障。 6. 目标追踪模式和避障模式可以相互转换。 7. 模糊神经PID控制算法可以有效地实现智能小车的目标追踪和避障。 8. Matlab工具可以用于仿真验证模糊神经PID控制算法。 本文提出的模糊神经PID控制算法能够有效地解决智能小车的目标追踪和避障问题，为智能小车的研究和开发提供了新的思路和方法。