模糊自整定PID控制器的设计及仿真

针对传统PID控制器调节时间较长、鲁棒性差、不利于改善控制系统的快速性的问题,提出把模糊理论与PID控制算法结合起来构成模糊一PID控制器。这种控制器能随着过程控制的要求在线自动整定合适的PID参数,从而充分发挥PID功能,达到更好的控制品质。给出了参数可调整的模糊自适应控制器的设计方法,并对其进行一个三阶系统的仿真。结果表明,参数可调整的模糊PID控制器在复杂的控制系统中能取得较常规PID控制器更好的控制效果,系统稳态和暂态性能指标完全得到进一步的提高。     

自动驾驶汽车近在眼前

还在认为自动驾驶的汽车遥遥无期吗？现在，安装了高级驾驶辅助系统（ADAS）的本田雅阁轿车已经在欧洲上市了。它可以让车辆自动保持在行驶的车道中，并能够根据道路的交通状况调整车速，而你只需要告诉车辆你希望的车速和你想要到达的目的地就可以了。     

一种多传感弧形算法自动泊车系统设计

<正>自动泊车技术指汽车可以不需要人工干预,通过车载传感器、处理器和控制系统就可以实现自动泊车入库操作,目前已装载在约20%中高端车辆上。王文佳等归纳自动泊车过程可以分为环境感知、停车位检测与识别、泊车路径规划、泊车路径跟随控制以及模拟显示五个步骤,该技术最早可追溯至1992年,由最早的“人配合车”的泊车模式开始,慢慢演变出一代又一代的泊车辅助系统。     

一种多传感弧形算法自动泊车系统设计

<正>自动泊车技术指汽车可以不需要人工干预,通过车载传感器、处理器和控制系统就可以实现自动泊车入库操作,目前已装载在约20%中高端车辆上。王文佳等归纳自动泊车过程可以分为环境感知、停车位检测与识别、泊车路径规划、泊车路径跟随控制以及模拟显示五个步骤,该技术最早可追溯至1992年,由最早的“人配合车”的泊车模式开始,慢慢演变出一代又一代的泊车辅助系统。     

基于模糊控制的自动泊车系统研究

随着汽车工业飞速发展,汽车的普及率越来越高,随之而来的问题是"停车难"的问题,停车位需求越来越大,停车位空间越来越小,经验不够丰富的驾驶员很难将汽车泊入一个较小的车位。随着汽车智能化程度越来越高,很多车型都推出了自动泊车系统来解决这个问题。目前自动泊车系统的实现主要有路径规划、人工神经网络和模糊控制等方法,本文基于模糊控制理论对自动泊车系统中侧方位停车进行研究。     

自动泊车系统专利布局与发展趋势

自动泊车系统是一种通过探测车辆周围环境信息来找到合适的泊车位,从而控制车辆的转向速度,使得车辆能够自主驶入泊车位的系统。相比于传统倒车雷达的智能度低以及人工泊车事故率高的缺点,自动泊车系统提高了车辆的智能化水平和安全性,进一步降低了新手司机驾驶车辆的难度,提高了驾驶舒适性。本文以自动泊车系统的专利文献为样本,从专利文献的视角对自动泊车系统的发展进行了全面的统计分析,分析了自动泊车系统国内和国外专利的申请趋势、主要申请人分布,确定了自动泊车系统的技术发展路线,重点对自动泊车系统领域重要申请人博世进行了研究分析,最后,对我国汽车企业及研发机构在自动泊车系统的研发方面给出了建议。     

自动驾驶汽车 近在眼前

还在认为自动驾驶的汽车遥遥无期吗？现在．安装了高级驾驶辅助系统（ADAS）的本田雅阁轿车已经在欧洲上市了。它可以让车辆自动保持在行驶的车道中．并能够根据道路的交通状况调整车速．而你只需要告诉车辆你希望的车速和你想要到达的目的地就可以了。     

基于Matlab的模糊自整定PID控制器设计

本文通过将模糊控制和PID控制结合起来,应用模糊推理的方法实现对PID参数进行在线自整定,实现PID参数的最佳调整,设计出了参数模糊自整定PID控制器,并进行了Matlab/Simulink仿真,研究的PID控制器参数的自动整定技术适应了复杂工况高指标的控制要求。     

电动智能车设计

随着经济的发展汽车已经成为人们日常生活不可缺少的交通运输工具,车辆智能控制也随之越来越受到重视。本文提出一种自动识别路径并智能控制车辆前进的方法,并基于MC9S12DG128单片机设计了电动智能车。该模型车采用光电传感器,在指定的跑道上自动识别路线,沿跑道前进。该设计采用嵌入式实时操作系统UC/OS-Ⅱ做核心控制,采用光电传感器阵列获取赛道信息,采用模糊算法进行转向控制,采用PID算法进行速度控制,还具有模式输入状态显示等功能。     

基于模糊PID的智能车车体控制研究

本文基于模糊PID控制对智能车车体控制展开研究。分别基于Car Sim和Simulink搭建了车辆动力学模型和预瞄模型,以及基于模糊PID控制的车体控制模型。在Car Sim/Simulink联合仿真平台上,分别用PID、模糊PID控制智能车对正弦路径和规划的避障路径进行变速跟踪,结果表明,相同条件下模糊PID控制具有更好的控制效果、跟踪准确且能成功的避开动态障碍物。     

基于主动视觉的汽车自动泊车方法实现研究

为使泊车变得简便智能化,针对垂直式泊车设计一种基于主动视觉的适用于自动泊车的方法。以MKL26Z256VLL4为主控的32位单片机,利用ov7725硬件二值化摄像头采集图像输入给单片机,用反正弦函数计算图像边缘角度来识别道路,将处理后的数据换算输出PWM信号驱动舵机和电机,通过PID算法实现系统动力快速响应,利用超声波测距模块检测汽车尾部车距,保障泊车安全。     

科技点亮生活

正ROBOTAXI汽车与传统的汽车不同,它没有车头和车尾之分,可以双向行驶,也没有方向盘,是一辆完全自动驾驶的汽车。它能通过变换不同的灯光和声音来警示路人和其他车辆,保证行车安全。使用也很方便,在专门的应用程序上点击一下,它就能够自动来到你身边。     

模糊控制算法应用于EPS系统的研究

本文采用模糊控制算法计算任意车速下,驾驶员对方向盘施加一定的扭矩,电动助力转向系统电机提供的助力电流。同时,采用模糊自适应PID控制算法对PID参数进行在线自整定,使控制器具有良好的自适应性。使用Matlab软件对助力转向控制系统进行仿真,模糊控制下的输出电流为初始电流。初始电流、传统PID控制输出电流、模糊自适应PID控制输出电流,三者进行对比和分析,结果表明运用模糊控制的EPS系统助力电机电流策略能够得到合适的助力电流,模糊自适应PID控制算法的应用,减少了响应时间和系统误差,为模糊控制算法全面应用于EPS系统提供理论基础。     

基于嵌入式的自动泊车系统研究

本文针对某品牌车型的自动泊车问题,进行了自动泊车系统的研究。通过对自动泊车过程的各个环节进行分析,设计了一种自动泊车系统。该控制系统能实现停车辅助、自动泊车3个功能,对新手驾驶员、交通拥堵停车困难的路况都有很大帮助,并能提升驾驶员的驾乘感受。     

基于模糊自适应PID算法的车辆稳定性控制

针对传统的模糊自适应PID算法在车辆稳定控制的应用中还存在控制精度不高的问题,本文设计了一种以RBF神经网络优化模糊自适应PID算法为基础的车辆稳定性控制模型。这一模型首先优化RBF神经网络算法隐含层的中心数目,这一优化过程主要是借助减聚类的方法进行。然后采用Logistic对其中心值进行精度的提升,最后采用改进RBF神经网络对模糊自适应PID控制算法进行改进,以达到更精确的控制。仿真实验结果发现,与PID算法相比,基于模糊自适应PID算法设计的这一车辆稳定性控制模型的控制精度更高,并且在车辆稳定性控制应用中具有更好的效果。     

基于单神经元自适应PID的汽车稳定性控制

针对汽车稳定性控制存在的非线性和参数时变不确定性问题,提出了一种新的基于单神经元的汽车稳定性控制自适应PID控制算法。仿真结果表明该控制算法可有效地使汽车按照驾驶员期望的行驶方向,且保证了汽车侧向稳定性控制系统具有较强的适应性和鲁棒性。     

自适应前照灯车灯模糊控制系统设计

在分析自适应前照灯系统(AFS)功能的基础上,引入了模糊控制技术,并针对水平和垂直两个方向的车灯控制设计了模糊控制器。同时考虑实际车辆行驶过程中的诸多客观因素,同样采用模糊决策的方法,对车灯控制结果进行补偿。并此基础上提出并建立了自适应前照灯硬件系统结构。     

四轮定位方法在汽车维修中的应用分析

四轮定位是汽车维修保养必需的工作内容之一。当车辆行驶达到一定公里数或是使用一定时期后,可能会出现直行时方向盘不正;轮胎发生不正常磨损等情况,此时就要对车辆进行四轮定位检测。本文就汽车维修中的四轮定位方法进行了简单的分析。     

基于随机漫步的室内驾驶路径规划研究

规划安全可靠的行驶路线是自动驾驶技术所要解决的关键问题之一。路径规划包括车身环境感知和路径轨迹生成两部分。针对车辆在室内行驶的问题,提出了基于随机漫步的室内驾驶路径规划策略。在CoppeliaSim的仿真试验结果表明,这个算法可以准确感知室内环境,并且能生成安全且高效的行驶路径。     

侧风干扰工况EPS反向控制研究

为了研究在侧风影响下汽车正向助力转向偏移过大而威胁驾驶员行车安全的问题,在线性二自由度模型的基础上设计了一种基于自适应滑模算法的反向助力策略,在Matlab软件中建立仿真模型,用以进行仿真试验,Simulink仿真结果表明:在侧向风干扰下,在不同的车速、风速下,采用反向控制策略不仅减小了方向盘角度、齿条位移,还减小了汽车横摆角速度,可以显著地改善汽车行驶的稳定性和安全性,且响应的各项性能指标均优于无风情况;同时,控制器对车速适应性好,对模型精度要求不高,鲁棒性强。