matlab开发-基于模糊控制的负载频率控制。使用Fiuzzy逻辑控制的LFC

本文针对现有的自动泊车路径规划方法中对于车辆初始位姿及泊车环境等限制要 求较多的问题，研究了满足车辆运动学约束和避障约束的泊车路径规划方法。同时，基于规划所得的路径，搭建了跟踪系统并进行了仿真验证。 首先，对自动泊车的车位检测进行研究，选取超声波传感器来感知车位及障碍物信 息，并实际开展了检测试验来验证其效果与精度。同时，根据阿克曼转向原理建立了车辆运动学模型，分析计算得出泊车时的低速运动方程。 其次，针对泊车环境存在较多限制的各种复杂场景及不同的泊车方式展开路径规划 研究。明确规划模块的整个设计流程，并对其中一些基础原理和前提条件做预处理以便于之后的说明。详细阐述了规划算法中的两个重要的子算法：简单连接算法及路径与障碍物碰撞检测算法，对其采取了仔细的计算和验证，方便后续使用。分别对平行泊车与垂直泊车给出了不同的规划方案，包括单步式泊入和多步式泊入。在此基础上，设计了探索机制，强化规划算法的冗余性，当泊车环境变化时能够及时调整从而保证规划成功，考虑到某些场景需要车头入式的泊车方法，提出了前向垂直泊车的路线。此外，为提升泊车的安全性和面对不同泊车环境时的适应性，提出了若干优化策略。 最后，搭建了路径跟踪控制模块，完成了自动泊车仿真试验。对比几种控制策略， 根据泊车的特点选取模糊控制器作为主要的跟踪控制方式，并详细阐述了模糊控制的隶属度函数及规则库等。针对规划路径中存在的曲率非连续的问题，提出了相应的跟踪模型。根据规划模块给出的泊车路线，利用 MATLAB/Simulink 软件联合仿真，验证路径规划及跟踪控制效果。结果表明，本文提出的规划算法具有较好的泊车精度及鲁棒性，对复杂的泊车环境适应性较强，有较重要的实际应用价值。

用MATLAB的FuzzyT具箱设计了汽车倒车的模糊控制器．通过仿真实验发现，用模糊控制方法控制汽车倒车，汽车运动轨迹圆滑，倒车准确，具有很好的鲁棒性，具有实际应用价值

模糊控制永磁同步电机matlab/simulink仿真，只用控制模型，没有说明文档，方便实用，节省时间。

为降低泊车操作的难度, 减少因泊车引发的事故, 以 LABVIEW 为开发平台, 运用现代图像处理技术、无线通信技术及模糊控制理论设计了自动泊车系统。 介绍了用图像处理技术获得汽车的位置信息及方向信息的方法, 详细阐述了运用模糊控制理论设计自动泊车控制器的过程, 以及用单片机 MSP430F149 及无线收发芯片 nRF905 搭建无线通信模块的方法。 最终系统以无线的方式控制汽车进入目标位置。 该系统对车辆的改装小, 可移植信强。 测试结果表明 , 该系统安全性好, 可靠性高。

针对模糊控制算法在自动泊车技术中的应用，提出了基于模糊控制和自动泊车的运动学模型，建立精简模糊规则库，设计模糊控制器模型，并使用学习算法对模糊控制器的参数进行优化，实现了自动泊车的最优的控制。利用MATLAB软件建立模糊控制器模型，进行了仿真对比验证。结果表明，通过学习算法优化的模糊控制器能够较好地实现自动泊车，并且具有自学习能力，大幅缩短了泊车时间。

平行泊车技术对驾驶人员来说是众多驾驶技术中比较难掌握的一种，因为在泊车的过程中，一方面驾驶员的视线会受到一定程度的遮挡，另一方面，在倒车过程中驾驶员既要注意规避车辆后方的障碍物，同时又要注意车的左右两边不能蹭到障碍物，这对驾驶员，尤其是那些驾驶技术并不熟练的驾驶员来说，确实有一定的难度。研究了辅助平行泊车的路径规划问题，引导车辆从设定位置，根据指定的点和线的位置，改变方向盘的转向无碰撞地泊车入位。针对车辆的平行泊车路径规划问题，借助于驾校教练的泊车经验，提出了一种基于模糊控制的三段式的路径规划方法，进一步平滑化了泊车路径。仿真结果验证了该方法的有效性和实用性，为自动泊车路径的规划提供了参考。

首先,建立了包括车身横摆运动、侧倾运动和横摆角速度的前轮转向小车运动学模型对自动泊车的各个过程做了详细分析并探讨了泊车位和车辆位姿参数的确定。其次,基于建立的运动学模型和自动泊车的各个过程,分别设计了自动泊车各个过程中的模糊控制器,给出了相应的输入、输出变量,设计了各自的隶属度函数和各阶段的模糊控制规则表。并运用进行了仿真研究和算法验证。 再次,为了进一步优化模糊控制器生成的轨迹,利用遗传算法对设计的模糊控制器进行优化。由于对控制规则的修改不能取得明显的优化效果,采用对隶属度函数进行优化调整的方法尝试优化模糊控制器。通过的仿真分析,加入遗传算法的模糊控制器能够有效改善系统响应,缩短运动轨迹。 最后,从传感器系统和电动转向系统两方面探讨了自动泊车系统的实现。通过合理安装超声波传感器组群,实现对车身周边环境的自动感知通过对方向盘进行电动转向控制,可以根据智能控制器的输出来实现车辆动作的自动控制。

本文以某 SUV 车型为研究对象，建立车辆在低速时的运动学模型，通过逆 向路径规划分析平行泊车和垂直泊车过程中可能发生的碰撞点，计算一次性完 成泊车所需的最小泊车空间以及确定泊车的初始点；实车试验采集泊车过程的 数据，采用不同的数据样本用于粒子群优化的神经网络，避免对安全距离等多 种约束关系的分析，使生成的泊车路径能较好适用于实际泊车过程。仿真结果 和实车试验均表明按照上述方法生成的路径泊车成功率较高；结合模糊控制和 神经网络理论，建立泊车模糊控制器，经过对不同大小的泊车位进行泊车仿真， 采用多步入库的方式，汽车能在更小的空间内完成泊车，泊车路径更合理和安 全。

本文设计了一种自动平行泊车系统。首先分析了车辆泊车时低速情况下，车辆运动学模型和车辆转弯半径与方向盘转角的关系。根据运动学模型和实际泊车过程，研究了平行泊车的几何路径规划方法，并结合实际情况，对所探讨的几何路径进行改进，设计出一种适应性较强的泊车几何路径，并针对该方法分析了其误差来源。 然后，设计了实现自动泊车的模糊控制器，并通过 matlab/simulink 进行仿真分析，以验证模糊控制器的可行性，并对设计的几何路径加以验证。 此外，本文还介绍了自动泊车系统的硬件设备，主要包括用于数据采集的感知系统和实现自动驾驶的执行结构。通过感知系统以获得车身周围环境和车身姿态，控制系统根据感知系统的数据计算泊车路径，通过发送命令控制执行机构实现自主泊车。 最后，在车辆上对整个系统进行了实车实验。根据车辆参数和感知系统的特性，计算了泊车几何路径的关键点位置，设计了一种查找平行泊车有效停车位的方法。控制系统根据感知系统获得的数据和关键点位置的计算结果，并根据停车位大小计算一条有效的泊车路径，按照计算获得的泊车路径，控制系统控制方向盘实现自动泊车。