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智能小車同遙控小車的一個(gè)重要區(qū)別在于: 能否實(shí)現(xiàn)自動(dòng)行駛。遙控小車完全由人來控制,人們的視覺無法達(dá)到或者人們的反應(yīng)不夠及時(shí)的情況下, 遙控小車就不能行駛或者會(huì)與障礙物發(fā)送碰撞;而智能小車可以利用路徑規(guī)劃算法,尋找一條從起始坐標(biāo)到目標(biāo)坐標(biāo)的無碰撞路徑。路徑規(guī)劃方法有人工勢場法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、柵格法已及模糊控制方法。在這些方法中,模糊控制具有較強(qiáng)的優(yōu)勢, 因?yàn)樗梢岳萌祟悓<铱刂平?jīng)驗(yàn)來彌補(bǔ)智能小車動(dòng)態(tài)性能中的非線性和不確定因素帶來的不利影響,同時(shí)計(jì)算量小,構(gòu)成方法較為簡單,節(jié)省系統(tǒng)資源,實(shí)時(shí)性好。本文將模糊控制算法應(yīng)用于智能小車多超聲波測距傳感器數(shù)據(jù)融合的處理方法中, 能以模糊邏輯推理的方式產(chǎn)生智能小車避障用的速度和轉(zhuǎn)向角,并用 Matlab 進(jìn)行了仿真,驗(yàn)證了此方法的有效性和實(shí)用性。
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