基于MATLAB軟件的自動泊車控制系統(tǒng)設(shè)計與仿真

1、基于MATLAB軟件的自動停車控制系統(tǒng)設(shè)計與仿真之五兆芳芳創(chuàng)作摘要現(xiàn)代社會汽車的使用已經(jīng)相當(dāng)普遍.而每一個司機都會見對倒車問題，有經(jīng)驗的司性能夠快速、準(zhǔn)確的將汽車停到指定的位置.然而多數(shù)的司機尤其是一些方才考到駕照的新手們尤其對停車的問題十分懊惱.在準(zhǔn)確性和速度之間往往很難同時滿足，設(shè)想如果能有個智能裝置，按照當(dāng)前的車速和位置能夠自動將車停到適合位置，且又同時滿足快速性和準(zhǔn)確性.本課題正是基于以上的設(shè)想，結(jié)合我們最近學(xué)習(xí)的模糊控制的相關(guān)知識以MATLAB為軟件平臺，搭建一個基于MATLAB的自動倒車模糊控制系統(tǒng).以往的各類傳統(tǒng)控制辦法均是成立在被控對象精確數(shù)學(xué)模型根本上的，然而，隨著系統(tǒng)龐雜程

2、度的提高，將難以成立系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型.在工程實踐中，人們發(fā)明，一個龐雜的控制系統(tǒng)可由一個操縱人員憑著豐厚的實踐經(jīng)驗得到滿意的控制效果.這說明，如果通過模擬人腦的思維辦法設(shè)計控制器，可實現(xiàn)龐雜系統(tǒng)的控制，由此產(chǎn)生了模糊控制.模糊控制是成立在人工經(jīng)驗根本之上的.對于一個熟練的操縱人員，他往往憑借豐厚的實踐經(jīng)驗，采納適當(dāng)?shù)膶Σ邅砬擅畹乜刂埔粋€龐雜進程.若能將這些熟練操縱員的實踐經(jīng)驗加以總結(jié)和描述，并用語言表達出來，就會得到一種定性的、不精確的控制法則.如果用模糊數(shù)學(xué)將其定量化就轉(zhuǎn)化為模糊控制算法，形成模糊控制理論.糊控制理論具有一些明顯的特點：（1）模糊控制不需要被控對象的數(shù)學(xué)模型.模糊控制是以人

3、對被控對象的控制經(jīng)驗為依據(jù)而設(shè)計的控制器，故無需知道被控對象的數(shù)學(xué)模型.（2）模糊控制是一種反應(yīng)人類智慧的智能控制辦法.模糊控制采取人類思維中的模糊量，如“高”、“中”、“低”、“大”、“小”等，控制量由模糊推理導(dǎo)出.這些模糊量和模糊推理是人類智能勾當(dāng)?shù)捏w現(xiàn).（3）模糊控制易于被人們接受.模糊控制的焦點是控制法則，模糊法則是用語言來暗示的，如“今天氣溫高，則今天天氣暖和”，易于被一般人所接受.（4）機關(guān)容易.模糊控制法則易于軟件實現(xiàn).（5）魯棒性和適應(yīng)性好.通過專家經(jīng)驗設(shè)計的模糊法則可以對龐雜的對象進行有效的控制.關(guān)頭詞：模糊控制；MATLAB仿真；智能控制；自動停車課題的布景及研究意義世界汽

4、車產(chǎn)業(yè)已有百年歷史.在新世紀(jì)，隨著計較機、通信、控制、傳感器技巧的成長，新型汽車日益趨向智能化.當(dāng)前，汽車的智能化成為汽車產(chǎn)業(yè)成長的熱點之一.對于汽車智能化的研究，主要有以下幾個方面內(nèi)容：智能化的信息系統(tǒng).為駕駛者提供豐厚的交通信息.如GPS導(dǎo)航系統(tǒng)，可為駕駛者提供方位信息，并可給出到達目的地的路徑.智能化的平安系統(tǒng).使駕駛進程更平安，削減交通事故產(chǎn)生的頻率，下降事故的危害如ABS（防抱死剎車系統(tǒng)）和ESP（電子穩(wěn)定程序），兩者結(jié)合可使車輛在各類情況下保持最佳的穩(wěn)定性.智能化的節(jié)能系統(tǒng).實現(xiàn)下降能源消耗、削減情況污染.如混雜動力車的出現(xiàn)，有效地提高了能源利用率.智能化的幫助駕駛系統(tǒng).指導(dǎo)、協(xié)助

5、駕駛者完成駕駛?cè)蝿?wù)，進而完全實現(xiàn)車輛的自主駕駛?cè)鏏CC（適應(yīng)型巡航控制）、ICC（智能巡航系統(tǒng)）和國際外一些高校研制的陸地自主車（ALV）.隨著過來幾十年汽車產(chǎn)業(yè)的快速成長，現(xiàn)今的發(fā)財國度汽車普及率已很是高了.在成長中國度，近年的汽車市場也增長得很是快.由于車輛的日益普及，現(xiàn)代都市中“停車難”問題逐漸顯現(xiàn)，停車車位供不該求.為了減緩這一問題，停車場需要在有限的空間內(nèi)劃分出更多的車位，這樣一來，每個車位的空間就相對窄小了.在窄小的空間進行倒車入位操縱，對駕駛者來說，是一個不小的挑戰(zhàn).如果在停車的進程中，有智能系統(tǒng)的協(xié)助，將大大下降停車的難度.自動停車系統(tǒng)的概念由此而生.一特性能良好的自動停車系統(tǒng)

6、，可以幫忙駕車者平安、快速地完成停車的操縱.節(jié)省了時間，加重了駕車的壓力.更重要的是，下降了停車進程中車輛產(chǎn)生碰撞的可能性.一個低成本、高性能的自動停車系統(tǒng)擁有良好的市場前景.國際外研究及應(yīng)用現(xiàn)狀自動停車系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀從二十世紀(jì)90年代起，國外學(xué)者開始對自動停車的問題進行研究.參考采取多個超聲波傳感器和編碼器獲得車輛周邊障礙物及停車位的信息.考慮到丈量的誤差、車輛轉(zhuǎn)向角和速度不成突變、轉(zhuǎn)向角不成過大、倒車進程中不成產(chǎn)生碰撞及情況可能產(chǎn)生變更等限制條件，先將車輛停在適合的起始位置，然后按設(shè)計好的控制函數(shù)對轉(zhuǎn)向角和車速進行控制，將車輛駛?cè)胪＼囄?由于車位尺寸的限制及丈量誤差的影響，車輛很難通過一步

7、操縱就達到目的位置，所以需要通過實施的丈量車位信息，經(jīng)過車輛的向前、向后多次的移位后，才干將車輛位置調(diào)整到目的位置.這個辦法在LIGIER自主車上進行實驗.實驗結(jié)果標(biāo)明，LIGIER能動態(tài)修正車位長度，并完成停車操縱.現(xiàn)如今專家提出了一種新的基于傳感器的智能車位系統(tǒng)結(jié)構(gòu).智能車可在動態(tài)的部分信息可知的情況下，實現(xiàn)自主運動.此文的創(chuàng)新點是，成立一個數(shù)據(jù)庫，辦理各類罕有的基于傳感器的操縱法則(SBM,sensor-basedmaneuver),SBM以腳本形式保管.對于智能車需要執(zhí)行的任務(wù)，首先分化成若干條SBM,形成參數(shù)化運動籌劃(PMP,parameterizedmotionplan);然后由

8、執(zhí)行機構(gòu)實現(xiàn)各條SBM,如果在某SBM執(zhí)行進程中，出現(xiàn)異常情況，如檢測到前方有障礙物等，則修改PMP或重選SBM,以適應(yīng)外界的變更執(zhí)行完P(guān)MP,就完成一項任務(wù).此文將軌跡跟蹤戰(zhàn)爭行停車作為SBM的兩個例子，通過在自主車上進行的實驗結(jié)果，說明此體系結(jié)構(gòu)的可行性.這里的自動停車操縱，正是使用了文中所描述的辦法.當(dāng)今社會有一種利用超聲波傳感器的丈量數(shù)據(jù)，以網(wǎng)格EM形式表示智能車周邊情況信息的辦法，并將此辦法應(yīng)用于車輛導(dǎo)航、車輛避障戰(zhàn)爭行停車上.網(wǎng)格圖以智能車的位置為中心，按與智能車的距離大小，把網(wǎng)格圖分紅三部分:離車身最近的區(qū)域，每個網(wǎng)格面積小，分辯率高;離車身較遠的區(qū)域，網(wǎng)格面積較大，分辯率較低:

9、離車身最遠的區(qū)域，網(wǎng)格面積最大，分辯率最低.傳感器探測到障礙物，則將網(wǎng)格圖相應(yīng)網(wǎng)格填充，暗示此處有障礙物:當(dāng)智能車運行時,網(wǎng)格圖中暗示為障礙物的移動.每一個網(wǎng)格中的障礙物有一個生存期，在傳感器不克不及檢測到障礙物時，障礙物其實不馬上在圖中消失，而是要經(jīng)過一段時間后，確定障礙物不再存在，才從圖中消失.在討論平行停車問題時，使用的是路徑籌劃的辦法，倒車的路徑由兩個圓弧和一段線段組成.本文中使用的模糊控制辦法，在模型小車上實現(xiàn)了自動停車功效.模型小車與真實車輛的比例約為1:10,配置了三個超聲波傳感器和一個編碼器.整個停車進程分為四個步調(diào):首先，車輛前行，檢測車位;然后，車輛到達停車操縱的開始位置，

10、接著，車輛以S形軌跡，倒入車位;最后，車輛調(diào)整位置，到達目標(biāo)停車位.在整個停車進程中，將人們的停車經(jīng)驗以模糊法則形式暗示出來，組成模糊控制器，以控制車輛完成直線前進和S形倒車操縱.所描述的平行停車辦法相似，也是基于超聲波傳感器和編碼器獲得情況信息.此文中選擇兩個圓弧相切而組成的S形路徑作為倒車的軌跡.文中還提出“禁區(qū)”(forbiddenarea)的概念，當(dāng)車身參考點進入禁區(qū)，則標(biāo)明車身至少有一個部位與障礙物產(chǎn)生了碰撞.所以，車輛倒車的路徑，應(yīng)包管車身參考點不進入禁區(qū).本文描述了一種模糊控制辦法，實現(xiàn)在狹小空間的平行停車.與所述辦法相同的是，把停車進程分化為掃描車位、到達起始點、倒車入位等步調(diào)

11、:不合的是，每一步的控制又分為若千個子進程，每個子進程只控制車輛的一個狀態(tài)量，在一個狀態(tài)量接近目標(biāo)值時，再控制另一個狀態(tài)量，使其也接近目標(biāo)值.在停車的進程中，主要有兩個狀態(tài)量:車身偏向角和車輛位置.這兩個狀態(tài)量是相互藕合的，不克不及完全獨立地進行控制.但在一些情況下，對各狀態(tài)量輪流進行控制，可使各狀態(tài)量收斂于日標(biāo)值.文獻10還考慮到自動停車模糊控制跟的最優(yōu)化和可移植性問題.即當(dāng)車輛的特征參數(shù)(車身長度、寬度、軸距等)改動時，如何對模糊控制器的參數(shù)進行調(diào)整，以取得適合的控制器，達到應(yīng)用要求.文中提出了一種利用遺傳算法對模糊控制器的參數(shù)進行優(yōu)化的辦法.在車輛特征參數(shù)改動時，可使用此辦法取得性能優(yōu)良

12、的模糊控制器.這種辦法主要通過調(diào)整隸屬度函數(shù)和比例因子實現(xiàn)模糊控制器的優(yōu)化.本文中所用的辦法，用網(wǎng)格圖的方法記實車輛周圍的情況信息.在控制辦法上，使用了模糊控制辦法.本文將模糊控制和滑動模式控制(SMC,slidingmodecontrol)結(jié)合，用于車輛的軌跡跟蹤控制.并使用模糊增益調(diào)度辦法(fuzzygainscheduling),從典型軌跡集中，生成車輛的參考路徑.綜上所述,根本上是利用超聲波傳感器和編碼器,獲得車輛周圍障礙物信息.在控制辦法上,主要分為兩類:一種是按參考路徑進行停車;另一種是將駕駛者的倒車經(jīng)驗，以模糊法則的形式表示，設(shè)計模糊控制器.隨著圖像處理、識別技巧的成長，有一些學(xué)

13、者開始研究圖像傳感器在自動停車系統(tǒng)上的應(yīng)用問題.本文中，探討了如何利用攝像頭所取得的信息，將車輛駛?cè)胗蓸?biāo)記線劃分出來的停車位的問題.攝像頭被裝置在車后部，可拍攝到標(biāo)記線.首先對拍攝圖像進行濾波、邊沿檢測、二值化、下降分辯率等預(yù)處理，取得控制器的輸入數(shù)據(jù).控制器的設(shè)計上，給出了兩種控制辦法:一種是純粹使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制;另一種是將模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制相結(jié)合.本文使用兩個攝像頭獲得停車位信息.其中一個攝像頭裝在車輛前端，擔(dān)任拍攝停車位前端車輛的圖像;另一個攝像頭裝在車后部，擔(dān)任拍攝停車位后端及正面路肩的圖像.圖像經(jīng)過預(yù)處理后，得到前后車輛及正面路肩的邊沿信息.通過計較邊沿與參考點的距離(以像素為單

14、位)，估測車輛的位置.使用模糊控制辦法生成控制命令，通過人機界面指導(dǎo)駕駛者完成停車操縱.文中所討論的問題與實際相似，也是利用攝像頭收集的信息將車輛駛?cè)霕?biāo)記線劃分的長方形區(qū)域中.此文在圖像處理時，使用了離散小波變換(DWT,discretewavelettransformation)以削減數(shù)據(jù)量.使用SOM(self-organizingmap)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制，實現(xiàn)對車輛的控制.在自動停車系統(tǒng)中，停車位的檢測是一個重要的問題.文獻16,17對這個問題進行了研究，辨別使用激光雷達和超聲波傳感器，實現(xiàn)停車位的檢測.本文對自動停車系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)進行了論述.對傳感器的選擇、標(biāo)的目的盤的控制、停車控制

15、辦法、人機界面的設(shè)計等問題進行了闡發(fā).我國目前有多家高校在進行陸地自主車(AMAutonomouslandvehicle)的研究.主要成果有清華大學(xué)、北京理工大學(xué)、南京理工大學(xué)、浙江大學(xué)、國防科技大學(xué)等幾所高校配合研制開發(fā)的7138系統(tǒng);清華大學(xué)的THMR-III和THMR-V研究的一個子問題.進入二十一世紀(jì)，多個汽車生產(chǎn)廠家陸續(xù)推出了自動停車系統(tǒng):2003年，豐田(Toyota)公司首先在其Prius混雜動力車型上配置了智能停車系統(tǒng):2007年，又在新款LS460轎車上使用了自動停車系統(tǒng);2006年，本田(Honda)公司宣布在改良款life車型上提供智能停車幫助系統(tǒng):2006年，法國的汽車

16、零部件供給商法雷奧(Valeo)公司宣布了其第一代自動停車系統(tǒng)(Park4UlM)，并己在大眾(Volkswagen)公司的途安系列車型中應(yīng)用;BMW也在測試類似的統(tǒng):SiemensVDO公司正在開發(fā)名為ParkMate的自動停車系統(tǒng)，預(yù)計2008至2009年推向市場.下面介紹一下各廠家自動停車系統(tǒng)的特點丄S460的自動停車系統(tǒng)由雷克薩斯的母公司Toyota以及AisinSeiki協(xié)作研發(fā)，采取了Dens.公司的超聲波傳感器和Aisin基于攝像頭的圖像識別技巧.此系統(tǒng)配置了超聲感應(yīng)裝置車頭六個感應(yīng)頭，車尾四個，目的是能準(zhǔn)確檢測車輛位置.圖像識別上，其圖像收集來自后置攝像頭，Aisin通過色彩對

17、比技巧增強了該系統(tǒng)的空間識別性能.在開始停車前，駕駛者需通過觸摸屏確定停車方法以及調(diào)整停車位的位置.設(shè)置好后，駕駛者按下“OK按鈕，把手從標(biāo)的目的盤上拿開，由駕駛者控制車輛的倒車速度,自動停車系統(tǒng)控制車輛的轉(zhuǎn)向，借助后視攝像頭、超聲傳感器以及轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中的電子馬達.將車駛?cè)胪＼囄?這個進程中，駕駛者可以通過踩剎車或轉(zhuǎn)動標(biāo)的目的盤中止自動停車.本田2006改良款life上的智能停車幫助系統(tǒng)，其實不基于傳感器技巧.其任務(wù)原理是:首先，要求駕駛者將車輛停在某一特定位置（車身某一固定點與停車位邊沿對齊，從而確定了車身與停車位之間的位置關(guān)系）:然后，要求駕駛者選擇停車方法如右倒車停車、左倒車停車，或縱列停

18、車）:接著，駕駛者按下“START鍵，停車幫助系統(tǒng)將車輛誘導(dǎo)至最佳倒車起始位置;最后，停車幫助系統(tǒng)會通過語音提示的方法，指導(dǎo)駕駛者操縱標(biāo)的目的盤，將車倒進停車位.本田的這套系統(tǒng)，相對來講，有一定的成本優(yōu)勢，但需要駕駛者進行較多的操縱，智能性上有所欠缺.法雷奧的Park4UTIn系統(tǒng)，是一個基于超聲波傳感器測距的自動停車系統(tǒng).裝置了此系統(tǒng)的車輛只需按一下“開始位置”時，鋪開標(biāo)的目的盤，只需控制速度和剎車便可停車入位法雷奧的下一代Park4UTM系統(tǒng)，將可以在更狹小的空間內(nèi)完成自動停車，其目標(biāo)是在前后比車長多出50厘米時，仍可完成自動停車.此系統(tǒng)只是在沒有碰撞的情況下，盡量把車倒進車位，在系統(tǒng)操縱

19、完成后，車輛其實不一定能完全停入理想的位置,此時需要駕駛者人工操縱，進行調(diào)整.我國的汽車產(chǎn)業(yè)起步較晚，在自動停車系統(tǒng)的應(yīng)用上也落后于世界先進國度.比亞迪股分有限公司于2003年12月向國度知識產(chǎn)權(quán)局提出了自動停車系統(tǒng)的實用新型專利申請，并在2005年取得授權(quán)211.不過目前未得到更多關(guān)于此技巧在具體車型上應(yīng)用的報導(dǎo).為了縮小國際與國外產(chǎn)品的水平差距，需要在自本文是在國際外現(xiàn)有研究成果的根本上，對自動停車系統(tǒng)進行研究，完成自動停車系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)的任務(wù)，并驗證自動停車系統(tǒng)的功效、性能是否達到設(shè)計要求.課題的研究內(nèi)容有：1.自動停車系統(tǒng)的總體設(shè)計，包含自動停車系統(tǒng)功效模塊的劃分、傳感器的選擇、車位

20、檢測的辦法，以及人機交互方法的確定.2.對平行停車和垂直停車兩種罕有停車方法，闡發(fā)停車時的行駛軌跡，從理論上計較理想的倒車起始位置，并提出基于模糊控制的停車辦法，通過仿真實驗驗證辦法的可行性.3構(gòu)建自動停車系統(tǒng)的實驗平臺.此平臺包含模型車輛、車輛運動控制電路及相關(guān)控制軟件.4.自動停車系統(tǒng)軟件的實現(xiàn).包含車位檢測辦法的軟件實現(xiàn)、平行停車和垂直停車模糊控制辦法的軟件實現(xiàn)、人機界面的軟件實現(xiàn).5在自動停車實驗平臺上進行平行停車和垂直停車實驗，以驗證所設(shè)計的自動停車系統(tǒng)的可行性.本文第二章介紹了自動停車系統(tǒng)研究進程中應(yīng)用到的理論知識和技巧;第三章給出了自動停車系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，并論述了除停車控制辦法以

21、外的各功效模塊的設(shè)計思路;第四、五章辨別對平行停車和垂直停車兩種方法，提出停車控制辦法，給出mattab軟件仿真結(jié)果，并對結(jié)果進行闡發(fā);第六章首先介紹自動停車系統(tǒng)實驗平臺的構(gòu)建，然后論述自動停車系統(tǒng)各功效模塊的軟件實現(xiàn)，最后對自動停車系統(tǒng)在實驗平臺上的測試結(jié)果進行闡發(fā).本文所研究的自動停車系統(tǒng)，主要應(yīng)用于前輪轉(zhuǎn)向的四輪小車上由于在泊車時，車輛行駛的速度一般不會很快，因此疏忽離心力的作用，以及車輪與地面打滑的情況建模時，認(rèn)為車輪是剛體圓盤小車?yán)硐氲膭恿W(xué)模型如圖2.1所示：圖2.1車輛的動力學(xué)模型圖2.1中，車輛前后車軸的距離為L,車身與參考坐標(biāo)x軸夾角為B.因為要求車輛轉(zhuǎn)向時，車輪不打滑，所以

22、過車輛四個車輪中心點，作車輪的垂直線，相交于一點尸.從圖2-1看出，左、右前輪偏轉(zhuǎn)角度是不相同的.可以把兩個前輪等效于在前車軸中點ml的一個車輪，等效的偏轉(zhuǎn)角度為W假定車輛前車軸中點ml的運行速度為，后車軸中點m2的坐標(biāo)為(x,y)，則可列出車輛的運動方程:X=vcos申cos0C(n).通常選擇式()作為國的隸屬函數(shù).f(x)=1_f(x)()2并運算模糊薈萃A和B的并運算暗示為呵呵的隸屬函數(shù)定義為：打b(x)=s(f(x)，石冋(3.3)函數(shù)s滿足以下四個條件：s(1,1)=1,s(0,m)=s(m,0)=m;S(m,n)=s(n,m);如果mm且nn,貝Us(m,n)s(m,n);(4)

23、S(m,n),p)=s(m,s(n,p).滿足以上四個條件的函數(shù)為s-范式.經(jīng)常使用的匝的隸屬函數(shù)有max函數(shù).3.走運算.模糊薈萃A和B的走運算暗示為蟲B，陋B的隸屬函數(shù)定義為：fax)=t(f(x)，fB(x)l(3.4)函數(shù)t滿足以下四個條件：t(0,0)=0，t(1，m)=t(m,1)=m;t(m,n)=t(n,m);如果mm且nn，則|t(m,n)t(m,n);t(m,n),p)=t(m,t(n,p).滿足以上四個條件的函數(shù)稱為t-范式.經(jīng)常使用的匝的隸屬函數(shù)有min函數(shù).3.2模糊語言語言是一種符號系統(tǒng)，它包含自然語言，機械語言等等.其中自然語言是以字或詞為符號的一種符號系統(tǒng)，人們

24、用它暗示主客不雅世界的各類事物、不雅念、行動和情感的意義，是人們在日常任務(wù)和生活中所使用的語言.自然語言中常含有模糊概念.在實際生產(chǎn)進程中，人們發(fā)明，有經(jīng)驗的操縱人員，雖然不懂被控對象或被控進程的數(shù)學(xué)模型，卻能憑借經(jīng)驗采納相應(yīng)的決策，很好的完成控制任務(wù).在現(xiàn)實世界中，世界的良多特征是無法精確描述的.為了能用數(shù)學(xué)形式描述這些特征，Zadeh引入了語言變量這個概念語言變量可表征為四元組（X,T,U,M）,各個元素的寄義如下：X為語言變量名稱，如“溫度”；T為語言變量X取值的術(shù)語薈萃，如X=“溫度”，T=冷，暖，熱；U是語言變量X的論域，如X=“溫度”，U=-10,40;M是X取值的語義法則從分類的

25、角度看，u是分類對象，T是各個類此外標(biāo)簽，M是一個分類器，分類的結(jié)果是若干個模糊薈萃.例如，控制加熱爐的溫度時，就可以按照操縱工人的經(jīng)驗調(diào)節(jié)電加熱爐供電電壓，達到升溫和降溫的目的，人工操縱控制溫度時，操縱工人的經(jīng)驗，可以用下述語言來描述：若爐溫低于給定溫度則升壓，低的越多，升壓越高.若爐溫高于給定溫度則降壓，高的越多，降壓越低.若爐溫等于給定溫度，則保持電壓不變.上述這些用以描述操縱經(jīng)驗的一系列模糊性語言，就是模糊條件語句.再用模糊邏輯推理對系統(tǒng)的實時輸入狀態(tài)不雅丈量進行處理.則可產(chǎn)生相應(yīng)的控制決策，這就是模糊控制.有了語言變量的概念后，可以把人們用自然語言描述的命題（稱之為模糊命題）與模糊薈

26、萃成立起對應(yīng)關(guān)系.模糊命題的最復(fù)雜形式為一個單獨的陳述句，如“x是T1”,x是語言變量，目是語言變量的值，即其中一個類此外標(biāo)簽這個陳述句與T1確定的模糊薈萃相對應(yīng)龐雜的模糊命題可分化為若干條復(fù)雜的模糊命題當(dāng)命題可用語言變量這種數(shù)學(xué)形式描述后，人類的知識就可用數(shù)學(xué)形式進行描述.“模糊邏輯”的概念，其底子在于區(qū)散布爾邏輯或清晰邏輯，用來定義那些含糊不清，無法量化或精確化的問題，對于馮諾依曼開創(chuàng)的基于“真假”推理機制，以及因此開創(chuàng)的電子電路和集成電路的布爾算法，模糊邏輯填補了特殊事物在取樣闡發(fā)方面的空白.在模糊邏輯為根本的模糊集公道論中，某特定事物具有特色集的隸屬度，他可以在“是”和“非”之間的規(guī)模

27、內(nèi)取任何值.而模糊邏輯是公道的量化數(shù)學(xué)理論，是以數(shù)學(xué)根本為底子去處理這些不確定、不精確的信息.邏輯學(xué)是研究推理的辦法和原理的一門學(xué)科.這里推理暗示由現(xiàn)命題得到新命題.模糊邏輯是研究從不精確的前提推出不精確的結(jié)論的辦法和原理.其中狹義取式推理是模糊邏輯中的一個重要基來源根底理.狹義取式推理陳述的是，給定兩個模糊命題“x為A”和“如果x為A,則y為B”，可推出一個新模糊命題y為B”即前提1：x為A前提2:如果x為A，則y為B結(jié)論：y為B模糊命題可用一個模糊薈萃描述，模糊法則可用一個模糊關(guān)系描述.對于狹義取式推理的陳述，用模糊薈萃和模糊關(guān)系描述如下：設(shè)語言變量x的論域為U,模糊薈萃A、A辨別與命題“

28、x為A”和“x為A”對應(yīng)，其隸屬函數(shù)為和；語言變量y的論域為V,模糊薈萃B、B辨別與命題“y為B”和“y為B”對應(yīng)，其隸屬函數(shù)為；模糊法則“如果x為A,則y為B”用論域UXV上的模糊關(guān)系Q進行描述，它的隸屬函數(shù)匚回可由式（3.3）或（3.4）計較取得.狹義取式推理的進程，就是給定模糊薈萃團，計較出模糊薈萃因的進程.衛(wèi)的計較公式其中函數(shù)t是t-范式，函數(shù)max對所有函數(shù)t的結(jié)果取最大值.如下f(y)二maxtf(x),f(x,y)BfAfxUAtB(3.5)成立的模糊控制法則要經(jīng)過模糊推理才干決策出控制變量的一個模糊子集，它是一個模糊量而不克不及直接控制被控對象，還需要采納公道的辦法將模糊量轉(zhuǎn)換

29、為精確量，以便最好地闡揚出模糊推理結(jié)果的決策效果.把模糊量轉(zhuǎn)換為精確量的進程稱為清晰化，又稱解模糊（defuzzification）、去模糊化、逆模糊化、反模糊化.模糊控制是基于模糊邏輯描述的一個進程的控制算法.它是用模糊數(shù)學(xué)的知識模仿人腦的思維方法，按照模糊現(xiàn)象進行識別和判決，給出精確控制量，進而對被控對象進行控制的.對于參數(shù)精確已知的數(shù)學(xué)模型，我們可以用波特圖或奈克斯特圖來闡發(fā)其進程以取得精確的設(shè)計參數(shù).而對一些龐雜系統(tǒng)，如粒子反響，氣象預(yù)報等設(shè)備，成立一個公道而精確的數(shù)學(xué)模型是很是困難的.對于電力傳動中的變速矢量控制問題，盡管可以通過丈量得知其模型，但由于其多變量且非線性變更的特點，精確

30、控制也是很是困難的.模糊控制技巧依據(jù)與操縱者的實踐經(jīng)驗和直不雅推斷，也依靠設(shè)計人員和研發(fā)人員的經(jīng)驗和知識堆集.它無需成立設(shè)備模型，因此根本上是自適應(yīng)的，具有很強的魯棒性.歷經(jīng)多年成長，已有許多成功應(yīng)用模糊控制理論的案例，如Rutherford、Carter應(yīng)用于冶金爐和熱互換器的控制裝置.3.4模糊控制的優(yōu)點對比常規(guī)控制辦法，模糊控制有以下幾點優(yōu)勢：（1）模糊控制完全是在操縱人員經(jīng)驗控制根本上實現(xiàn)對系統(tǒng)的控制，無需成立數(shù)學(xué)模型，是解決不確定系統(tǒng)的一種有效途徑.（2）模糊控制具有較強的魯棒性，被控對象參數(shù)的變更對模糊控制的影響不明顯，可用于非線性、時變、時滯的系統(tǒng)，并能取得優(yōu)良的控制效果.（3）

31、由離散計較得到控制查詢表，提高了控制系統(tǒng)的實時性、快速性.（4）控制的機理適合人們對進程控制作用的直不雅描述和思維邏輯，是人工智能的再現(xiàn)，屬于智能控制.3.5模糊變量的隸屬函數(shù)MATLAB模糊東西箱提供了許多函數(shù)，如表3.1所示的模糊隸屬度函數(shù)，用以生成特殊情況的隸屬函數(shù)，包含經(jīng)常使用的三角型、高斯型、n型、鐘型等隸屬函數(shù).表3.1模糊隸屬度函數(shù)函數(shù)名函數(shù)功效描述pimf成立n型隸屬度函數(shù)gauss2mf成立雙邊咼斯型隸屬度函數(shù)gaussmf成立咼斯型隸屬度函數(shù)gbellmf生成一般的鐘型隸屬度函數(shù)smf成立S型隸屬度函數(shù)trapmf生成梯形型隸屬度函數(shù)trimf生成三角型隸屬度函數(shù)zmf成立

32、Z型隸屬度函數(shù)在MATLAB東西箱中，把模糊推理系統(tǒng)的各部分作為一個整體，提供了模糊推理系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)辦理函數(shù)，用以完成模糊法則的成立、解析與修改，模糊推理系統(tǒng)的成立、修改和存儲辦理以及模糊推理的計較及去模糊化等操縱.（1）readfis功效：從磁盤載入模糊推理系統(tǒng).（2）addrule功效：向模糊推理系統(tǒng)添加模糊法則.（3）addvar功效：向模糊推理系統(tǒng)添加變量.（4）convertfis功效：將模糊邏輯東西箱1.0版FIS轉(zhuǎn)換為2.0版FIS結(jié)構(gòu).（5）evalfis功效：執(zhí)行模糊推理計較.（6）gensurf功效：生成模糊推理系統(tǒng)的曲面并顯示.（7）getfis功效：取得模糊推理系統(tǒng)特性

33、曲線.（8）mam2sug功效：將MamdaniFIS變換為SugenoFIS.（9）parsrule功效：解析模糊法則.（10）plotfis功效：作圖顯示模糊推理系統(tǒng)輸入/輸出結(jié)構(gòu).（11）plotmf功效：繪制隸屬度函數(shù)曲線.（12）rmmf功效：從模糊推理系統(tǒng)中刪除隸屬度函數(shù).（13）rmvar功效：從模糊系統(tǒng)中刪除對象.（14）setfis功效：設(shè)置模糊推理特性.（15）showfis功效：顯示添加了注釋的模糊推理系統(tǒng).（16）showrule功效：顯示模糊法則.（17）writefis功效：將模糊法則保管到磁盤中.（18）addmf功效：向模糊推理系統(tǒng)添加隸屬度函數(shù).（19）def

34、uzz功效：隸屬度函數(shù)的去模糊化.去模糊化辦法的5個可取的值如下：Centroid：面積重心法.Bisector:面積平分法.Mom:平均最大隸屬度法.Som:最大隸屬度取最小法Lom:最大隸屬度取最大法.（20）evalmf功效:通用隸屬度函數(shù)估量.（21）mf2mf功效:隸屬度函數(shù)間的參數(shù)轉(zhuǎn)換.（22）newfis功效:成立新的模糊推理系統(tǒng).選擇較多的詞匯描述輸入、輸出變量，可以使制定控制法則便利，但是控制法則相應(yīng)變得龐雜；選擇詞匯過少，使得描述變量變得粗糙，導(dǎo)致控制器的性能變壞.一般情況下都選擇七個詞匯，但也可以按照實際系統(tǒng)需要選擇三個或五個語言變量.針對被控對象，改良模糊控制結(jié)果的目的

35、之一是盡量減小穩(wěn)態(tài)誤差.因此，對應(yīng)于控制器輸入（誤差、誤差的變更率）之一的誤差采取:（負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大）用英文字頭縮寫為:NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB另一個輸入誤差的變更率及控制器的輸出采取:（負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大）用英文字頭縮寫為:NB，NM，NS，Z0，PS，PM，PB定義各模糊變量的模糊子集.定義一個模糊子集，實際上就是要確定模糊子集隸屬函數(shù)曲線的形狀.將確定的隸屬函數(shù)曲線離散化，就得到了有限個點上的隸屬度，便組成了一個相應(yīng)的模糊變量的模糊子集.理論研究顯示，在眾多隸屬函數(shù)曲線中，用正態(tài)型模糊變量來描述人進行控制勾當(dāng)時的模糊概念是適宜的

36、.但在實際的工程中，機械對于正態(tài)型散布的模糊變量的運算是相當(dāng)龐雜弛遲緩的，而三角型散布的模糊變量的運算復(fù)雜、迅速.因此，控制系統(tǒng)的眾多控制器一般采取計較相對復(fù)雜，控制效果迅速的三角型散布.3.7模糊推理方法Mamdani模糊模型(邁達尼型)Mamdani型的模糊推理辦法最先將模糊薈萃的理論用于控制系統(tǒng)9.它是在1975年為了控制蒸汽策動機提出來的.其采取極小運算法則定義表達的模糊關(guān)系.如R：IfxisAthenyisB.式中：x為輸入語言變量；A為推理前件的模糊薈萃；y為輸出語言變量；B模糊法則的后件.用RC暗示模糊關(guān)系，如公式(3.6).R二AXBJX,Y卩A(X)7B(y)f(兀I(3.6

37、)當(dāng)x為因，且模糊關(guān)系的分解運算采取“極大一極小”運算時，模糊推理的結(jié)論計較如公式3.7所示.3.7)B=AR-Iv(p(x)a(pA(x)八pB(y)/y.CYx=XATakagi-Sugeno模糊模型(高木-關(guān)野)Sugeno模糊模型也稱TSK模糊模型，旨在開發(fā)從給定的輸入輸出數(shù)據(jù)薈萃產(chǎn)生模糊法則的系統(tǒng)化辦法.此類辦法將解模糊也結(jié)合到模糊推理中，故輸出為精確量.這是因為Sugeno型模糊法則的后件部分暗示為輸入量的線性組合.它是最經(jīng)常使用的模糊推理算法.與Mamdani型類似；其中輸入量模糊化和模糊邏輯運算進程完全相同，主要不同在于輸出隸屬函數(shù)的形式.典型的零階Sugeno型模糊法則的形式

38、：IfxisAandyisBthenz=k.式中：X和y為穿入語言變量；A和B為推理前件的模糊薈萃；z為輸出語言變量；k為常數(shù).更加一般的一階Sugeno模型法則形式為：IfxisAandyisBthenz=px+qy+r.當(dāng)然，以上兩種解模糊辦法各有所長.由于Mamdani型模糊推理法則的形式適合人們的思維和語言表達的習(xí)慣.因而能夠便利地表達人類的知識，但存在計較龐雜、倒霉于數(shù)學(xué)闡發(fā)的缺點；Sugeno型模糊推理則具有計較復(fù)雜，利于數(shù)學(xué)闡發(fā)的優(yōu)點，是具有優(yōu)化與自適應(yīng)能力的控制器或模糊建模東西.3.8模糊控制法則表成立模糊控制器的控制法則.模糊控制器的控制法則是基于手動控制戰(zhàn)略，而手動控制戰(zhàn)略

39、又是人們通過學(xué)習(xí)、試驗以及長期經(jīng)驗堆集而逐漸形成的，存儲在操縱者頭腦中的一種技巧知識薈萃.手動控制進程一般是通過對被控對象（進程）的一些不雅測，操縱者再按照已有的經(jīng)驗和技巧知識，進行綜合闡發(fā)并做出控制決策，調(diào)整加到被控對象的控制作用，從而使系統(tǒng)達到預(yù)期的目標(biāo).手動控制的作用同自動控制系統(tǒng)中的控制器的作用是基底細(xì)同的，所不合的是手動控制決策是基于操縱系統(tǒng)經(jīng)驗和技巧知識，而控制器的控制決策是基于某種控制算法的數(shù)值運算.利用模糊集公道論和語言變量的概念，可以把利用語言歸結(jié)的手動控制戰(zhàn)略上升為數(shù)值運算，于是可以采取微型計較機完成這個任務(wù)以代替人的手動控制，實現(xiàn)所謂的模糊自動控制.模糊控制表一般由兩種辦

40、法取得，一種是采取離線算法，以模糊數(shù)學(xué)為根本進行分解推理，按照采樣得到的誤差e、誤差的變更ec,計較出相應(yīng)的控制量變更Uj.另一種是以操縱人員的經(jīng)驗為依據(jù)，由人工經(jīng)驗總結(jié)得到模糊控制表.然而這種模糊控制表是很是粗糙的,引起粗糙的原因，是確定模糊子集時，完全靠人的主不雅而定，不一定適合實際情況，在線控制時有需要對模糊控制表進行在線修正.由于e的模糊聯(lián)系數(shù)是7，ec的模糊聯(lián)系數(shù)也是7.我們成立的模糊系統(tǒng)共包含49條法則.所暗示的法則依次為：打：如果E是NBandEC是NB則U是NB囤：如果E是NBandEC是NM則U是NB因：如果E是NBandEC是NS則U是NMR8:如果E是PBandEC是PM

41、則U是PMR9:如果E是PBandEC是PB則U是PB在View菜單中選擇Rules命令，可以查抄模糊推理法則.3.9模糊控制器的根本結(jié)構(gòu)模糊系統(tǒng)的根本結(jié)構(gòu)如圖所示:圖模糊系統(tǒng)根本結(jié)構(gòu)各個模塊的功效如下:法則庫.它是一個模糊IF-THEN法則的薈萃.這些模糊法則是人類的知識總結(jié)，模糊推理機依賴于法則庫的數(shù)據(jù)以完成推理的任務(wù).模糊器.因為外部輸入的信號是清晰值，而模糊推理機需要的輸入信號是模糊薈萃，因此需要進行清晰值到模糊薈萃的映射.模糊器的任務(wù)就是完成這一映射操縱.經(jīng)常使用的模糊器有：單值模糊器、高斯模糊器和三角形模糊器等.解模糊器.它是模糊器的逆操縱.因為模糊推理機輸出的是模糊薈萃，而外部情

42、況需要的是清晰的信號值，因此需要進行模糊薈萃到清晰值的映射.經(jīng)常使用的解模糊辦法有：重心法、中心平均法、最大值法等.模糊推理機.以模糊器所產(chǎn)生的模糊薈萃為輸入，對法則庫中的各條法則運用式(3.5)，計較出各條法則的推理結(jié)果每條法則生成一個模糊薈萃)，然后對所有推理結(jié)果進行s-范式或t-范式運算，得到一個模糊薈萃，作為最終的結(jié)論輸出到解模糊器.這種辦法稱為獨立推理，所謂獨立，是指每條法則獨立運用式(3.5)，然后再對結(jié)果進行s-范式或t-范式運算.另外,還有一種辦法，稱為組合推理.它的操縱進程是，先對各條法則所對應(yīng)的模糊關(guān)系進行s-范式或t-范式運算，得到一個單獨的模糊關(guān)系，這個模糊關(guān)系包含了所

43、有法則的信息；然后對輸入的模糊薈萃和這個單獨的模糊關(guān)系運用式(3.5)，得到最終的結(jié)論.就計較結(jié)果而言，獨立推理和組合推理是等價的.在計較的龐雜度上，組合推理比獨立推理復(fù)雜，這是因為每次推理只需調(diào)用一次(3.5).在靈活性上，獨立推理優(yōu)于組合推理，因為獨立推理辦法可適用于法則庫變更的情況，而組合推理是假定法則庫不變的.3.10模糊控制器各部分組成模糊化接口模糊化接接受的輸入只有誤差信號e(t)，由e(t)再生成誤差變更率或誤差的差分Ae(t)，模糊化接主要完成以下兩項功效：論域變換模糊化3.知識庫知識庫中存儲著有關(guān)模糊控制器的一切知識，它們決定著模糊控制器的性能，是模糊控制器的焦點.數(shù)據(jù)庫(D

44、ataBase)數(shù)據(jù)庫中存儲著有關(guān)模糊化、模糊推理、解模糊的一切知識，包含模糊化中的論域變換辦法、輸入變量各模糊薈萃的隸屬度函數(shù)定義等，以及模糊推理算法、解模糊算法、輸出變量各模糊薈萃的隸屬度函數(shù)定義等.法則庫(RuleBase)模糊控制法則集，即以“fthen”形式暗示的模糊條件語句，如R1：Ife*isA1,thenu*isC1,R2：Ife*isA2,thenu*isC2,其中，e*就是前面所說的模糊語言變量，A1,A2,An是et*的模糊子集，Cl,C2,Cn是u*的模糊子集.法則庫中的n條法則是并列的，它們之間是“或”的邏輯關(guān)系,整個法則薈萃的總模糊關(guān)系為：3.10.3模糊推3機I模

45、糊控制應(yīng)用的是狹義前向推理.即通過模糊法則對控制決策進行推斷，以識確定模糊輸出子集3.10.4解模糊接口:【解模糊:被控對象一）論域化反變換模糊推走解模糊一；模糊控制器任務(wù)原3d:模糊控制器的原理圖，如圖所示.圖3.2模糊控制器原3圖由于一個模糊概念可以用一個模糊薈萃來暗示,因此模糊概念的確定問題,就可以直接轉(zhuǎn)換為模糊集隸屬函數(shù)的求取問題.因此,對于一類缺乏精確數(shù)學(xué)模型的被控對象,可以用模糊薈萃的3論,人對系統(tǒng)的操縱和控制的經(jīng)驗,總結(jié)成用模糊條件語句的形式寫出的控制法則.經(jīng)過需要的數(shù)學(xué)處3,來確定一定的推3法例.這樣就可以按照輸入的模糊信息,依照控制法則和推3法例,做出模糊決策,完成控制動作.

46、為了了解模糊控制器的任務(wù)原3,圖列出其結(jié)構(gòu)框圖.圖3.3模糊控制器結(jié)構(gòu)顯然，模糊控制器主要由模糊化接口、知識庫、模糊推理機、解模糊接口四部分組成，通過單位負(fù)反響來引入誤差，并以此為輸入量進行控制動作.3.12模糊控制技巧的應(yīng)用概略國際在模糊控制方面也同樣取得了顯著成果.1986年，都志杰等人用單片機研制了產(chǎn)業(yè)用模糊控制器.隨后，何鋼、能秋思、劉浪舟等人相繼將模糊控制辦法成功地應(yīng)用在堿熔釜反響溫度、玻璃窯爐等控制系統(tǒng)中.在社會生活領(lǐng)域中，體現(xiàn)在模糊控制技巧在家電中的應(yīng)用，所謂模糊家電，就是按照人的經(jīng)驗，在電腦或芯片的控制下實現(xiàn)可模仿人的思維進行操縱的家用電器.幾種典型的模糊家電產(chǎn)品諸如：模糊電視

47、機、模糊空調(diào)器、模糊微波爐、模糊洗衣機、模糊洗衣機等的應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)純熟.本章對垂直停車的路徑和控制辦法進行闡發(fā).特別注意，本章中所謂小車的運動軌跡，在沒有特殊說明時，是指小車后輪軸中點的運動軌跡.由于車的狀態(tài)量與控制量之間是非線性關(guān)系，并且考慮到各類誤差，決定選用模糊控制來設(shè)計自動停車系統(tǒng).4.1汽車倒車模糊控制器構(gòu)建利用MATLAB模糊東西箱的圖形界面可視化東西，可以便利直不雅地實現(xiàn)模糊推理系統(tǒng)的設(shè)計進程10.MATLAB模糊東西箱提供的圖形化東西有模糊推理系統(tǒng)編輯器(Fuzzy)、隸屬函數(shù)編輯器(Mfedit)、模糊法則編輯器(Ruledit)、模糊法則不雅察器(Ruleview)、模糊推

48、理輸入輸出曲面視圖(Surfview)等5類.這5個圖形化東西操縱復(fù)雜，相互動態(tài)聯(lián)系，可以同時用來快速構(gòu)建用戶設(shè)計的模糊系統(tǒng).FIS編輯器.通過上節(jié)的闡發(fā)可以知道，系統(tǒng)設(shè)置為3個輸入1個輸出.3個輸入辨別改成距離、角度1和角度2，輸出改成控制角度，這時成立的為初步模糊推理的GUI界面.隸屬度函數(shù)編輯器.通過法則可以知道，在這里需要定義距離的隸屬度函數(shù)類型，這里選擇Z型和S型辨別定義近距離和遠距離.模糊法則編輯器.在法則編輯器中產(chǎn)生已得到的模糊推理法則：如果D是遠，U0=01;如果D是近，則0=02.在FIS編輯器的File下選擇Savetodiskas,將設(shè)計的FIS保管到磁盤文件中，命名為s

49、ltbu，調(diào)用時直接采取sltbufis文件.4.2汽車倒車模糊控制器設(shè)計所包含的內(nèi)容確定模糊控制器的輸人變量和輸出變量(即控制量);設(shè)計模糊控制器的控制法則;確立模糊化和非模糊化(又稱清晰化)的辦法;選擇模糊控制器的輸入變量及輸出變量的論域并確定模糊控制器的參數(shù)(如量化因子、比例因子);模糊控制器的軟硬件實現(xiàn);公道選擇模糊控制算法的采樣時間.4.3汽車倒車模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計是指確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量,究竟選擇哪些變量作為模糊控制器的信息量,還必須深入研究在手動控制進程中,人如何獲得、輸出信息,因為模糊控制器的控制法則歸根到底仍是要模擬人腦的思維決策方法.在手

50、動進程中，人所能取得的信息量根本上為三個：誤差、誤差的變更、誤差變更的變更，即誤差變更的速率.一般來說，人對誤差最敏感，其次是誤差的變更，再次是誤差變更的速率.從理論上講，模糊控制器的維數(shù)越高，控制越精細(xì).但維數(shù)太高，模糊控制法則變得過于龐雜，控制算法的實現(xiàn)相當(dāng)困難.這也許是目前人們普遍設(shè)計和應(yīng)用二維模糊控制器的原因所在，因此，本論文也采取二維模糊控制器，即以誤差、誤差的變更率作為輸入冋4.4汽車倒車模糊控制器法則的設(shè)計控制法則的設(shè)計是設(shè)計模糊控制器的關(guān)頭，一般包含三部分設(shè)計內(nèi)容：選擇描述輸入、輸出變量的詞集，定義各模糊變量的模糊子集及成立模糊控制器的控制法則.（1）選擇描述輸入和輸出變量的詞

51、集.模糊控制器的控制法則表示為一組模糊條件語句，在條件語句中描述輸入輸出變量狀態(tài)的一些詞匯（如“正大”、“負(fù)小”等）的薈萃，稱為這些變量的詞集（亦可以稱為變量的模糊狀態(tài)）.選擇較多的詞匯描述輸入、輸出變量，可以使制定控制法則便利，但是控制法則相應(yīng)變得龐雜；選擇詞匯過少，使得描述變量變得粗糙，導(dǎo)致控制器的性能變壞.一般情況下都選擇七個詞匯，但也可以按照實際系統(tǒng)需要選擇三個或五個語言變量.針對被控對象，改良模糊控制結(jié)果的目的之一是盡量減小穩(wěn)態(tài)誤差.糊子集隸屬函數(shù)曲線的形狀.將確定的隸屬函數(shù)曲線離散化，就得到了有限個點上的隸屬度，便組成了一個相應(yīng)的模糊變量的模糊子集.理論研究顯示，在眾多隸屬函數(shù)曲線

52、中，用正態(tài)型模糊變量來描述人進行控制勾當(dāng)時的模糊概念是適宜的.但在實際的工程中，機械對于正態(tài)型散布的模糊變量的運算是相當(dāng)龐雜弛遲緩的，而三角型散布的模糊變量的運算復(fù)雜、迅速.因此，控制系統(tǒng)的眾多控制器一般采取計較相對復(fù)雜，控制效果迅速的三角型散布.（3）成立模糊控制器的控制法則.模糊控制器的控制法則是基于手動控制戰(zhàn)略，而手動控制戰(zhàn)略又是人們通過學(xué)習(xí)、試驗以及長期經(jīng)驗堆集而逐漸形成的，存儲在操縱者頭腦中的一種技巧知識薈萃.手動控制進程一般是通過對被控對象（進程）的一些不雅測，操縱者再按照已有的經(jīng)驗和技巧知識，進行綜合闡發(fā)并做出控制決策，調(diào)整加到被控對象的控制作用，從而使系統(tǒng)達到預(yù)期的目標(biāo).手動控

53、制的作用同自動控制系統(tǒng)中的控制器的作用是基底細(xì)同的，所不合的是手動控制決策是基于操縱系統(tǒng)經(jīng)驗和技巧知識，而控制器的控制決策是基于某種控制算法的數(shù)值運算.利用模糊集公道論和語言變量的概念，可以把利用語言歸結(jié)的手動控制戰(zhàn)略上升為數(shù)值運算，于是可以采取微型計較機完成這個任務(wù)以代替人的手動控制，實現(xiàn)所謂的模糊自動控制.由于一個模糊概念可以用一個模糊薈萃來暗示，因此模糊概念的確定問題，就可以直接轉(zhuǎn)換為模糊集隸屬函數(shù)的求取問題.因此，對于一類缺乏精確數(shù)學(xué)模型的被控對象，可以用模糊薈萃的理論，人對系統(tǒng)的操縱和控制的經(jīng)驗，總結(jié)成用模糊條件語句的形式寫出的控制法則.經(jīng)過需要的數(shù)學(xué)處理，來確定一定的推理法例.這樣

54、就可以按照輸入的模糊信息，依照控制法則和推理法例，做出模糊決策，完成控制動作.在一般情況下，車輛的轉(zhuǎn)向及行進速度均由駕駛者控制；在進行停車操縱時，車輛的轉(zhuǎn)向角由模糊控制器控制，速度依然由駕駛者控制.各傳感器的丈量值需經(jīng)過預(yù)處理（如濾波、歸一化等）后，再傳遞給模糊控制器.系統(tǒng)的輸出值是車輛的狀態(tài)（x,y,O）.在停車進程中，需要獲得車身偏向角0的大小，作為調(diào)整車輛轉(zhuǎn)向角的依據(jù).使用多個超聲波傳感器的測距結(jié)果，可預(yù)算出車身的偏向角.模糊控制器的輸入量有：車身偏向角0,輸出量是前輪轉(zhuǎn)向角設(shè)語言變量A是車身偏向角，它的論域為-90,90，暗示車身偏向角的變更規(guī)模從-90。到+90。.A的語言值有：“正

55、大”（PB）、“正小”（PS）、“零”（Z）、“負(fù)小”（NS）、“負(fù)大”（NB），其隸屬函數(shù)如圖4.1（b）所示.設(shè)語言變量U是前輪轉(zhuǎn)向角，它的論域為-40,40,暗示前輪轉(zhuǎn)向角變更規(guī)模從-40到+40,U的語言值有：“正大”（PB）、“正小”（PS）、“零”（Z）、“負(fù)小”（NS）、“負(fù)大”（NB）.模糊控制的倒車控制中輸入量的隸屬函數(shù)散布如圖4.1所示：（a）（b）（c）圖4.1模糊控制輸入的隸屬函數(shù)模糊控制的倒車控制中輸出量的隸屬函數(shù)散布如圖4.2所示：圖4.2模糊控制輸出的隸屬函數(shù)4.4汽車倒車仿真系統(tǒng)構(gòu)建在實際的倒車中，當(dāng)我們想把汽車倒人車庫時，首先要預(yù)算一下車位的位置和車的相對位置

56、（如左前方，距離遠近等），然后闡發(fā)判斷，確定一個行駛的路線進行倒車.當(dāng)確認(rèn)汽車完全進入車庫后，倒車結(jié)束.代替人工控制后，模糊控制汽車倒車的任務(wù)流程如圖4.3所示.Yes到車位?No結(jié)束汽車定位模糊計較轉(zhuǎn)角停止運動汽車控制系統(tǒng)汽車運動圖4.3模糊控制汽車倒車仿真流程由此得出成立汽車仿真模型需要的幾個模塊：模糊控制模塊、汽車模塊、停止模塊、動畫顯示模塊、定位模塊等.（1）汽車模型.可以按照汽車的動力學(xué)方程機關(guān)汽車的模型：在這里，門為汽車的車軸和水平標(biāo)的目的的夾角，門為汽車的前輪和汽車車軸的夾角從上面的闡發(fā)可以看出汽車有3個控制狀態(tài)變量tx、y、5,個輸出變量門所以可以初步確定計較轉(zhuǎn)角的模型如圖4.

57、4所示.圖4.4模糊控制汽車倒車仿真模型（2）汽車的停止模塊.汽車的停止模塊同樣采取的是用戶自定義模塊中的Fen子模塊.（3）汽車定位模塊.汽車定位模塊主要是利用了用戶自定義模塊中的Fen模塊來實現(xiàn)距離函數(shù)在這個模型中，near和far是2個狀態(tài)反響控制器，它們辨別任務(wù)在2個不合的狀態(tài)變量的時候，而模糊控制器在這里如同個攪拌機使2個狀態(tài)能夠平滑地控制.按照卡車模型成立的仿真模型，如圖4.4所示其中，模塊Truckkinematics為方程組暗示的汽車系統(tǒng)模型.并經(jīng)過了封裝；Fuzzycontroller模塊暗示的是模糊控制器；Animation模塊作為輸出的動畫顯示模塊.本文中主要是編輯結(jié)果輸

58、出的動畫顯示模塊.動畫的輸出與SIMULINK仿真進程中的時間設(shè)定有關(guān)流程如圖4.5所示MATLAB定義的S函數(shù)中，主要用Flag控制標(biāo)簽來實現(xiàn)控制，完成仿真動畫的輸出.圖4.5模糊控制流程圖使用MATLAB軟件對模糊控制器進行仿真實驗，查驗其控制性能.首先，用MATLAB的Simulink東西成立仿真情況，如圖4.4所示.圖4.4中,按照2.1節(jié)描述的小車動力學(xué)模型，成立“車輛模型”模塊，其輸入量是前輪轉(zhuǎn)向角和運行速度，輸出量是車輛的狀態(tài)（位置和車身偏向角）;“編碼器”和“超聲波傳感器”模塊實現(xiàn)了對真實傳感器的模擬；傳感器的丈量結(jié)果經(jīng)過“預(yù)處理”后，輸入到“控制器”模塊；“控制器”模塊是由f

59、uzzy東西箱成立的模糊控制器,它的隸屬函數(shù)和模糊法則依照前面的描述進行設(shè)置；“控制器”模塊的輸出量是前輪轉(zhuǎn)向角的取值，其單位是“角度”，需經(jīng)“單位轉(zhuǎn)換”模塊轉(zhuǎn)換成“弧度”；車輛的轉(zhuǎn)向系用一階系統(tǒng)進行模擬；在仿真進程中,將車輛的狀態(tài)和控制器輸出值實時記實到數(shù)組中，以便利繪制各類曲線圖.仿真實驗中各參數(shù)取值如表4.1所示：表4.1某司機倒車輸入輸出數(shù)據(jù)表法則的每個數(shù)據(jù)屬于其模糊子集的隸屬度相乘的辦法，算出相應(yīng)的控制強度，按照強度大小按“去小留大”原則決定矛盾法則的去留.所有的模糊法則語句經(jīng)過篩選、整理以后得到的模糊法則如表4.2所示.表自動停車的模糊法則表xePBPSZNSNBnearNBNBZ

60、ZPSfarZZZPBPB下面是自動停車的仿真結(jié)果：(1)模糊推理系統(tǒng)編輯器，如圖4.6所示.圖4.6模糊推理系統(tǒng)編輯器(2)模糊法則編輯窗，如圖4.7所示.圖4.7模糊法則編輯窗口模糊推理法則不雅察器，如圖4.8所示.(C)圖4.8模糊推理法則不雅察器垂直距離較近，水平距離較近時仿真結(jié)果如圖4.9所示：圖4.9仿真結(jié)果垂直距離較近，水平距離較遠時仿真結(jié)果如圖4.10所示：圖4.10仿真結(jié)果垂直距離較遠，水平距離較近時仿真結(jié)果如圖4.11所示:圖4.11仿真結(jié)果（7）垂直距離較遠，水平距離較遠時仿真結(jié)果如圖4.12所示：圖4.12仿真結(jié)果從仿真結(jié)果看出，設(shè)計的模糊控制器在車輛初始狀態(tài)與理想的初