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基于模糊控制的智能寻迹小车
张磊
(深圳大学工程技术学院自动化系,广东深圳)
学号:2002112002
【摘要】本文基于语言规则与模糊推理实现了智能小车的路径识别与运动控制。推导并建
立了智能小车的运动学方程,对不同速度和路径情况下智能小车的行驶进行了分析与仿真,
利用Matlab的模糊控制工具箱对系统的输入输出进行了验证,在获得大量实验数据的基础
上,采用freescale公司的MC9SC12系列16位单片机实现了智能小车的自动寻迹和行驶。
【关键词】智能小车;模糊控制;路径识别

The Smart Car for Route Recognition and Tracking Based on
Fuzzy Control
【Abstract】The rule of language and fuzzy control are applied to
route recognition and tracking of a smart car. The kinematics equations
of smart car are deducted, analysis and simulation are carried out
for the motion of smart car under different speed and route. The
functions in fuzzy control toolbox of are employed to check
the validation of input and output. The experiment results
demonstrate the smart car based on a 16bit-MCU of Freescale is capable
of racing in the specific racetrack.
【Key Words】smart car; fuzzy control; route recognition

【教师点评】:利用模糊控制算法实现智能车的自动路径识别有一定的创新意义。模型建
立和算法设计科学合理,实验数据充分,方案比选详尽,论文涵盖了检测和控制,有一定的
难度和工作量。最终实现了智能车在特定跑道上的正常行驶。
指导教师:邓元龙
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国内外学者和科技人员已经研究出了很多针对具体目标的识别和跟踪算法,但是相对来
说利用模糊控制算法来实现智能小车的目标识别与跟踪较少,原因为模糊算法需要在大量实
验的基础上得出结论,同时需要有丰富的专家经验融合在所设计的系统中,模糊控制器的参
数调整相对传统的控制方法来说也较为困难。但是由于模糊控制运算周期短,无需建立复杂
的数学模型,所以非常适合智能小车的目标识别与跟踪。本文提出了一种在速度保持一定的
前提下,采用“飞斯卡尔”MC9S12DG128B单片机为核心控制器,利用模糊控制策略处理来自
光电传感器所采集到的指引线数据的设计方法,从而减少系统运算时间,提高系统的响应速
度,减少系统的响应时间,加强系统的稳定性,为今后进一步研究提供了一个平台。