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汽车中的自动化系统自动化系统在汽车行业中扮演着重要的角色，它们通过集成多种技术和设备，实现了汽车的自动化控制和功能增强。
本文将详细介绍汽车中的自动化系统，并探讨其在汽车行业中的应用。
一、自动驾驶系统自动驾驶系统是汽车中最具代表性的自动化系统之一。
它利用传感器、摄像头、雷达和激光等设备，实时感知周围环境，并通过算法和控制系统进行分析和决策，从而实现车辆的自主导航和驾驶。
自动驾驶系统可以提高行车安全性、减少驾驶疲劳，并为交通拥堵和车祸事故等问题提供解决方案。
二、智能辅助驾驶系统智能辅助驾驶系统是一种集成了多种技术的自动化系统，旨在提供更安全、更便捷的驾驶体验。
该系统包括自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKAS）、自动泊车系统等功能。
自适应巡航控制可以根据前方车辆的速度和距离，自动调整车速，保持与前车的安全距离。
车道保持辅助系统可以监测车辆的行驶轨迹，并通过电子稳定系统进行微调，保持车辆在车道内行驶。
自动泊车系统利用传感器和摄像头，自动控制车辆进行停车操作，提高停车的准确性和安全性。
三、智能车联网系统智能车联网系统是将汽车与互联网技术相结合的自动化系统。
它通过车载通信设备和云平台，实现了车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息交互和数据共享。
智能车联网系统可以提供实时导航、远程车辆控制、远程诊断和故障排除等功能，为驾驶员提供更便捷、更智能的出行体验。
四、智能座舱系统智能座舱系统是一种集成了多种技术的自动化系统，旨在提供更舒适、更安全的驾驶环境。
该系统包括人机交互界面、语音识别、智能座椅等功能。
人机交互界面可以通过触摸屏、手势识别等方式，实现驾驶员与车辆之间的信息交互。
语音识别可以通过语音指令控制车辆的各项功能，提高驾驶员的操作便捷性。
智能座椅可以根据驾驶员的身体状况和健康需求，自动调整座椅的角度和支撑力，提供更舒适的驾驶体验。
总结：汽车中的自动化系统包括自动驾驶系统、智能辅助驾驶系统、智能车联网系统和智能座舱系统等。
汽车自动驾驶系统课件一、概括近年来随着科技的飞速发展，汽车自动驾驶系统成为了人们关注的焦点。
什么是汽车自动驾驶系统呢？简单来说就是能够让汽车自己识别路况、做出决策并安全行驶的技术。
这种技术给人们的出行带来了极大的便利，想象一下以后我们出行不再需要手动驾驶，只需设定目的地，汽车就能自动带我们到达目的地，真是让人期待。
这节课件就是为了让大家更全面地了解汽车自动驾驶系统而准备的。
我们会从基本概念讲起，逐渐深入了解它的工作原理、技术难点以及发展前景。
让我们一起开启这场自动驾驶的奇妙之旅吧！1. 自动驾驶汽车概述自动驾驶汽车，简单来说就是能让汽车自己识别路况、做出决策，自行前进。
它们使用传感器、雷达、摄像头等设备来感知周围环境，再通过复杂的计算机系统做出判断。
这种技术融合了人工智能、传感器、通信等多个领域的知识，可谓是现代科技的集大成者。
想象一下我们的汽车在行驶过程中，能自动识别红绿灯、避开行人、选择最佳路线，甚至还能自动泊车，是不是感觉像是科幻电影里的场景呢？而且随着技术的不断进步，自动驾驶汽车的普及已经不再是遥不可及的梦想。
许多车企都在积极布局自动驾驶领域，未来可能我们的道路上会有越来越多的自动驾驶汽车与我们相伴。
这种技术的发展不仅仅让我们的生活更加便捷，还能在一定程度上提高道路安全性，减少交通事故的发生。
让我们一起期待这个充满无限可能的未来吧！2. 自动驾驶系统的重要性和发展趋势——开篇就说几句人话啦。
现在自动驾驶系统可是汽车界的一大热门话题，为什么它这么火呢？还不是因为它给我们的生活带来了太多便利和惊喜，咱们都知道，驾驶其实是一件挺累人的事儿，尤其是在繁忙的城市里，堵车、找车位，够让人头疼了。
而自动驾驶系统呢，它就像是一个超级司机助手，帮我们解决这些烦恼。
说到自动驾驶系统的重要性，那可不仅仅是方便我们出行这么简单。
想象一下有了自动驾驶系统，交通事故的发生率会大大降低，因为系统可以比人类更准确地判断路况、避免危险。
无人驾驶汽车的自动驾驶控制系统分析现代科技的持续发展使得无人驾驶汽车成为现实。
无人驾驶汽车的出现引起了广泛的讨论。
其中，自动驾驶控制系统是无人驾驶汽车的核心技术，它决定了车辆的安全性和行驶效果。
本文将对无人驾驶汽车的自动驾驶控制系统进行详细分析。
1. 无人驾驶汽车的自动驾驶控制系统概述无人驾驶汽车的自动驾驶控制系统是由多个组件组成的复杂系统。
它通过传感器从外部环境获取信息，并通过决策算法和执行机制来实现对车辆的控制。
该系统可以分为感知模块、决策模块和执行模块三部分。
2. 感知模块感知模块是自动驾驶控制系统的基础，它通过传感器获取车辆周围的环境信息。
常用的传感器包括摄像头、雷达、激光雷达和超声波传感器等。
这些传感器能够实时感知周围的障碍物、道路状况、交通标志和其他车辆等。
3. 决策模块决策模块根据感知模块提供的信息进行决策，确定车辆的行驶策略。
这个模块通常由多种算法组成，包括路径规划、障碍物避免和交通信号识别等。
它考虑到交通规则、路径优化和风险评估等因素，保证车辆在不同情况下做出正确的决策。
4. 执行模块执行模块是自动驾驶控制系统的执行者，其主要任务是控制车辆执行决策模块确定的动作。
这个模块控制车辆的加速、转向和刹车等操作，并与车辆的动力系统和操纵系统进行交互。
它还负责保证车辆的动作稳定、高效和安全。
5. 自动驾驶控制系统的挑战和应对自动驾驶控制系统的研发和应用面临着许多挑战。
首先，传感器的准确性和鲁棒性是关键问题，影响着系统的感知能力。
其次，决策算法的智能化和自适应性需要不断改进，以适应复杂多变的交通环境。
此外，执行模块的可靠性和安全性也是重要的考虑因素。
为应对这些挑战，研究人员们正在开发更先进的传感器技术，如高精度摄像头和毫米波雷达等。
他们还在不断改进决策算法，引入机器学习和人工智能等技术，以提高系统的自适应性和决策能力。
此外，强化学习等方法也被应用于系统的优化和控制。
同时，为确保系统的可靠性和安全性，自动驾驶汽车的相关法规和标准也在不断完善和制定。
汽车中的自动化系统概述：汽车中的自动化系统是指通过电子控制单元（ECU）和传感器等设备实现的自动化功能。
这些系统可以提高汽车的安全性、舒适性和性能，并为驾驶员提供更好的驾驶体验。
本文将详细介绍汽车中的几个主要自动化系统：自动驾驶系统、智能驾驶辅助系统、智能停车系统和自动化照明系统。
一、自动驾驶系统自动驾驶系统是指汽车能够在无人驾驶的情况下自动行驶的技术。
它通过使用激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器来感知周围环境，并通过高精度地图和实时数据处理来规划和控制车辆的行驶路径。
自动驾驶系统的发展需要依靠先进的人工智能技术和大数据分析能力。
二、智能驾驶辅助系统智能驾驶辅助系统是指通过自动化技术来辅助驾驶员进行驾驶操作的系统。
其中包括自适应巡航控制系统（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、盲点监测系统（BSD）等。
这些系统通过使用传感器和摄像头来监测车辆周围的情况，并根据情况提供相应的警示或辅助操作，提高驾驶的安全性和舒适性。
三、智能停车系统智能停车系统是指通过自动化技术来辅助驾驶员进行停车操作的系统。
它可以通过使用超声波传感器和摄像头来检测周围的障碍物，并根据检测结果自动控制方向盘、油门和刹车等操作，实现自动停车。
智能停车系统可以提高停车的准确性和效率，减少停车事故的发生。
四、自动化照明系统自动化照明系统是指根据车辆行驶的情况自动调节车辆灯光的系统。
它可以根据车速、环境亮度和周围车辆的情况来自动切换远光灯和近光灯，并根据需要调节灯光的亮度和角度。
自动化照明系统可以提高夜间行驶的安全性和可视性，减少驾驶员的疲劳和视觉疲劳。
总结：汽车中的自动化系统是现代汽车技术的重要组成部分，它们通过使用传感器、摄像头和电子控制单元等设备，实现了自动驾驶、智能驾驶辅助、智能停车和自动化照明等功能。
这些系统可以提高汽车的安全性、舒适性和性能，为驾驶员提供更好的驾驶体验。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，汽车中的自动化系统将会越来越智能化和先进化。
汽车自动驾驶系统的使用教程在当今科技快速发展的时代，汽车自动驾驶系统正逐渐成为现实。
它不仅给驾驶员带来了更加舒适和便捷的驾车体验，还为道路安全带来了显著的提升。
本文将为您详细介绍汽车自动驾驶系统的使用教程，以帮助您更好地了解和操作这一先进技术。
第一步：了解汽车自动驾驶系统的基本原理汽车自动驾驶系统基于激光雷达、摄像头、超声波传感器和车载芯片等装置，通过实时感知和分析周围环境，从而使汽车能够自主实现加速、刹车、转向等动作。
它通过人工智能和深度学习等技术，不断提升对复杂道路环境的适应能力和安全性。
第二步：启动汽车自动驾驶系统开启汽车自动驾驶系统前，确保车辆停稳并处于空旷无障碍物的区域。
然后根据车辆型号和系统要求，将车辆启动，进入主菜单界面。
在主菜单界面，找到并点击自动驾驶系统选项，系统将开始自检功能并进入待命状态。
第三步：选择合适的自动驾驶模式汽车自动驾驶系统通常提供多种模式供用户选择，包括完全自动驾驶模式和辅助驾驶模式等。
完全自动驾驶模式下，系统全权控制车辆的加速、制动、转向等操作，驾驶员仅需监控。
辅助驾驶模式则需要驾驶员参与部分操作，如转弯、变道等。
根据实际需求和个人驾驶经验，选择合适的自动驾驶模式。
第四步：设置导航目的地在启动自动驾驶系统后，您需要设置导航目的地。
通过触摸屏或声控系统，输入您要前往的目的地地址或关键词。
系统将根据输入信息规划最佳行驶路线，并提示您确认。
第五步：启动自动驾驶功能确认导航目的地后，您可以选择启动自动驾驶功能。
根据系统要求，将双手放在方向盘上，并保持警惕以便随时接管控制。
然后按下启动按钮，系统将开始自主驾驶。
在此过程中，驾驶员可以通过中控台显示屏或仪表盘上的信息，了解当前车辆状态、行驶速度和导航路径等。
第六步：实时监控行驶状况尽管车辆正在自动驾驶，驾驶员仍需实时监控行驶状况。
通过仪表盘上的车速、导航路径和交通标志信息，驾驶员可了解车辆行驶状态。
此外，根据系统要求，驾驶员应时刻保持双手放在方向盘上，以便在必要时接管控制。
自动驾驶汽车系统自动驾驶汽车系统是一种利用先进的技术，以无人驾驶的方式实现车辆行驶的系统。
这一新颖而引人注目的技术正在成为汽车行业的热门话题。
本文将介绍自动驾驶汽车系统的原理、功能和未来发展趋势。
自动驾驶汽车系统的原理基于人工智能和机器学习技术。
车辆上搭载了多种传感器，如雷达、摄像头、激光雷达和超声波传感器，这些传感器能够感知周围的环境并收集相关数据。
通过人工智能算法对这些数据进行分析和处理，车辆能够对道路、车辆和行人进行实时的感知和识别。
自动驾驶汽车系统的功能包括自动驾驶、自动泊车和自动避障等。
自动驾驶功能使得车辆能够在没有人类干预的情况下自主行驶。
它能够识别和遵守交通规则，感知道路标识和行车线，并采取相应的行驶决策。
自动泊车功能能够使车辆在停车场内自动找到合适的停车位并完成停车动作。
自动避障功能则能够让车辆在遇到障碍物时自动停车或绕过障碍物，保证行车的安全性。
虽然自动驾驶汽车系统在技术上取得了不小的突破，但它仍面临一些挑战和限制。
首先是技术的可靠性和安全性问题。
尽管自动驾驶技术经过了大量的测试和验证，但在实际道路条件中的复杂性和不确定性仍然是一个巨大的挑战。
其次，法律和道路交通规则方面的限制也是自动驾驶汽车系统发展的一个瓶颈。
目前，大多数国家和地区的交通法规对无人驾驶车辆的使用和上路仍有限制，需要进行相关制度的完善。
然而，自动驾驶汽车系统仍然具有广阔的发展前景，并且在未来将发挥重要的作用。
首先，它有望提高汽车行驶的安全性和效率。
自动驾驶汽车系统能够实时感知和应对交通环境的变化，减少人为因素造成的事故风险，并优化车辆行驶路线，提高道路利用率。
其次，它有望解决交通拥堵和空气污染等城市交通问题。
自动驾驶汽车系统可以通过智能车队的形式进行车辆之间的智能通信和协同，提高道路通行能力和交通流的效率。
最后，它也将给出行方式和出行体验带来巨大的改变。
乘客可以在自动驾驶汽车中进行休息、工作或娱乐，大大提高出行的便利性和舒适度。
汽车自动驾驶分级标准
汽车自动驾驶分级标准是基于美国汽车工程师学会（SAE）制定的标准。
根据SAE J3016标准，汽车自动驾驶系统分为六个级别：
1. Level 0（无自动化）：驾驶者完全控制车辆。
2. Level 1（辅助驾驶）：驾驶者执行主要的驾驶任务，但某些驾驶辅助系统能够执行特定的功能，例如巡航控制或自动刹车。
3. Level 2（部分自动驾驶）：驾驶者仍需监控车辆，但某些高级驾驶辅助系统能够同时执行多个功能，如跟车巡航、车道保持和车辆自动变道。
4. Level 3（有条件自动驾驶）：驾驶者可以完全将驾驶任务交给自动驾驶系统，但在某些情况下需要驾驶者介入执行紧急操作。
5. Level 4（高度自动驾驶）：驾驶者不需要持续监控车辆，系统能够在大部分环境中独立驾驶，但在某些特定情况下可能需要驾驶者介入。
6. Level 5（完全自动驾驶）：车辆能够在任何道路和环境条件下完全自主驾驶，无需驾驶者干预。
这个分级标准是为了描述自动驾驶系统功能和驾驶者参与程度的不同，便于消费者和开发者了解并评估自动驾驶技术的能力和安全性。
汽车中的自动化系统引言概述：汽车中的自动化系统是指通过电子技术和计算机技术实现车辆自动控制和驾驶的系统。
随着科技的不断发展，汽车中的自动化系统越来越普及和完善，为驾驶员提供了更加便捷、安全和舒适的驾驶体验。
本文将从多个方面详细介绍汽车中的自动化系统。
一、自动驾驶系统1.1 感知系统：自动驾驶系统通过激光雷达、摄像头、雷达等传感器实时监测车辆周围的环境，识别道路、车辆和障碍物。
1.2 决策系统：基于感知系统获取的数据，自动驾驶系统通过算法和人工智能进行决策，实现车辆的自主驾驶和导航。
1.3 控制系统：控制系统根据决策系统的指令，控制车辆的加速、刹车、转向等动作，确保车辆安全行驶。
二、智能驾驶辅助系统2.1 自适应巡航控制（ACC）：ACC系统通过雷达和摄像头感知车辆周围的车流情况，自动调整车速和保持与前车的安全距离。
2.2 车道保持辅助系统（LKA）：LKA系统通过摄像头监测车辆在车道内的位置，主动纠正车辆的行驶方向，防止车辆偏离车道。
2.3 盲点监测系统（BSD）：BSD系统通过传感器监测车辆侧后方盲点，当有其他车辆靠近时发出警告，避免盲点事故发生。
三、智能停车系统3.1 自动泊车系统：自动泊车系统通过摄像头和传感器感知车辆周围的环境，自动寻找合适的停车位并完成停车动作。
3.2 远程停车系统：远程停车系统通过手机App或遥控器控制车辆的停车动作，方便驾驶员在狭窄空间或复杂环境下停车。
3.3 泊车辅助系统：泊车辅助系统通过显示屏和声音提示，引导驾驶员进行停车操作，避免碰撞和刮擦。
四、智能互联系统4.1 车载导航系统：车载导航系统通过GPS定位和地图数据，为驾驶员提供实时的路况信息、导航路线和路线规划。
4.2 语音识别系统：语音识别系统可以通过语音指令实现拨打电话、播放音乐、调节空调等功能，提高驾驶员的驾驶安全和便捷性。
4.3 车载娱乐系统：车载娱乐系统可以连接手机、平板电脑等设备，提供音乐、视频、游戏等多媒体娱乐功能，丰富驾驶员和乘客的驾驶体验。
智能化车辆自动驾驶系统的设计与实现随着科技的飞速发展，智能化车辆自动驾驶系统的研究越来越受到人们的关注，也有越来越多的汽车厂商和科技公司开始研制这种新型智能化汽车。
智能化车辆自动驾驶系统是将车辆控制技术、车辆智能化、计算机技术和通信技术等多种技术融合而成的新型智能化汽车系统，它可以使汽车实现自主、智能、安全地行驶，提高行车效率，降低交通事故率，是未来智能交通的发展趋势。
一、智能化车辆自动驾驶系统的种类智能化车辆自动驾驶系统按照汽车的行驶状态可以分为以下几类：1. 自适应巡航控制系统自适应巡航控制系统（adaptive cruise control，ACC）是一种能够根据前方路况智能变速、自动跟随前车的系统。
2. 车道保持辅助系统车道保持辅助系统（lane keeping assistance，LKA）可以识别当前车道的车辆状况，当车辆驶出车道时，LKA可以主动纠正轨迹，保证汽车安全行驶。
3. 盲区监测系统盲区监测系统（blind spot monitoring，BSM）可以对车辆的侧方盲区进行监测，当发现有其他车辆在盲区时，自动报警提醒驾驶员。
4. 自动泊车辅助系统自动泊车辅助系统（Park Assist）可以自动识别停车位，控制车辆进行停车操作，帮助驾驶员完成停车操作。
5. 自动驾驶系统自动驾驶系统是一种可以让车辆自主行驶的系统，包括自动加速、制动、转向、避障等一系列功能，完全不需要驾驶员操作。
二、智能化车辆自动驾驶系统的设计与实现需要涉及多种技术领域，包括计算机视觉技术、机器学习技术、传感器技术、动力学模型和控制理论等。
1. 计算机视觉技术计算机视觉技术是智能化车辆自动驾驶系统的核心技术之一，通过车辆上搭载的摄像头进行图像采集和处理，实现车辆的路线识别、障碍物检测、交通信号灯识别等功能。
2. 机器学习技术机器学习技术可以让车辆通过不断的学习和迭代，从而可以更准确地处理车辆行驶中的各种复杂情况，提高驾驶技术。
汽车自动驾驶系统
----模糊控制的工程应用
姓名：冯皓伟
学号：09001214
专业：自动化
汽车自动驾驶模糊控制
摘要：
针对车辆动力学控制系统所具有的强非线性特点提出了基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制方案. 采用车辆系统动力学模型, 通过模糊控制规则的量化划分对车辆在道路上的运动进行了仿真.仿真的结果显示, 本方案可以很好地解决空旷道路上的车辆自动驾驶问题, 并且该控制方法可以保证车辆快速准确地在道路上安全高速行驶, 具有很好的鲁棒性.此外，还可以基于模糊逻辑和滑模控制理论设计一种车辆纵向和横向运动综合控制系统。
该控制系统通过对前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩进行协调控制, 使车辆能够以期望速度在理想道路轨迹上行驶, 并提高车辆在行驶过程中的操纵稳定性。
关键字：
车辆自动驾驶机器视觉模糊控制规则模糊逻辑滑膜控制仿真
引言：
模糊控制是上个世纪诞生的一种基于语义规则的人工智能，是以模糊集合理论为基础的一种新兴控制手段，它是模糊集合理论和模糊技术与自动控制技术相结合的产物。
随着时代的发展，科技的创新，模糊理论在控制领域取得了广泛的应用。
自动驾驶便是其中一个重要的应用对象。
汽车是现代的主要交通工具，自动驾驶系统是交通体系中最重要的部分之一，一方面它可以推动在机器人自主导航方面的研究进程，在航天和水下机器人的应用中起到重要的作用；另一方面这种技术在未来的智能交通系统中的运用既可以避免驾驶员因判断和交通失误而引起的交通事故，提高交通系统效率，又可以最终实现无人驾驶。
汽车自动驾驶是一个比较复杂的问题，难以建立精确的数学模型，如果采用模糊控制器，通过一些不精确的观察，执行一些不精确的控制，这个问题就容易解决。
模糊控制原理：
1.车辆的运动模型
现在假设汽车在某处行驶，我们需要达到的目标是：设计一个基于模糊控制的汽车自动驾驶系统，使得无论汽车的起始点在哪儿，汽车都能自动驾驶到设定的目标位置。
其中，汽车的任意时刻的位置可以通过GPS获得。
根据模糊规则进行推理，选择一条最优的行驶路线达到目标位置。
车辆的系统动力学模型如图1所示 : XOY是地面固定的直角坐标系,VɳOcVع为车辆的相对坐标系,Vɳ为车辆的纵向速度, Vع为车辆的横向速度. θ为车辆与y 轴的夹角, 到y 轴逆时针为正, 顺时针为负. 对地面固定的坐标系xoy, 车辆的运动模型为
X cosθsinθVع
= (1.1)
Y -sinθcosθVɳ
其中, 这个系统的输入量为{ δ, Pf }, 分别为车辆的方向盘转角和前轮驱动力, 由车辆的动力学模型可知,中间量为{ Vع,Vɳ,θ},分别为车辆的横向速度、纵向速度和角速度, 输出量为{x, y,θ}, 分别为车辆在地面固定的xoy 直角坐标系中的横坐标、纵坐标和车辆前进方向与y 轴的夹角. 其中系统输入量的取值范围为
- 0. 2 rad ≤δ≤0. 2 rad,
- 8 000N ≤Pf ≤ 4 000N. ( 1. 2)
在此车辆上, 我们假设安装了基于机器视觉的车辆导航系统, 其视觉系统包括安装在车辆四周的CCD摄像机和内部微机主板上的图像采集卡. 车载CCD 摄像机根据路面和路边的明显路径标志线, 动态摄取路面图像, 经过车载计算机处理识别出路径标志线, 送给执行机构, 由本文提出的控制方法控制车辆在道路上行驶.
图1 车辆运动模型
2.自动驾驶的模糊控制的系统设计
由车辆的动力学模型可知, 对于车辆的运动控制主要是控制其方向盘的转角和前轮驱动力。
方向盘的转角是完成对车辆的转向控制，前驱动力是控制车辆的速度。
基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制与驾驶员驾驶汽车的行为相似, 驾
驶员驾驶本身就是一种模糊控制行为, 对于扯得位置，转过的角度，驾驶员的驾驶经验一般难于精确地进行描述, 而模糊控制正是解决这类问题的有效途径. 此外, 机器视觉等传感器获得的路面情况都具有近似、不完善等信息, 而模糊控制的优点就是能容纳这种不确定的输入信息而产生类似于人的控制输出量. 车辆驾驶是一种典型的时延、非线性系统, 而模糊控制器可以完成从输入空间到输出空间的非线性映射。
2.1汽车自动驾驶系统描述
图2 控制器的输入
如图2所示，车辆在车道上行驶，汽车目前所在的位置是A点，箭头方向即为前进方向。
d = AC - AB为车辆重心偏离参考路径的距离(横向偏差) ，α表示车辆车体纵轴与参考路径之间的角度(方向偏差)。
两个状态变量作为模糊控制器的输入, 模糊控制器的输出即为车辆模型的两个输入: 方向盘转角δ和前轮驱动力Pf。
其中,横向偏差可以由车载视觉系统CCD摄像机实时摄取道路情况并由车载计算机计算得出. 模糊控制器输入的物理论域:
- 4m ≤ d ≤4m, - π/3 ≤α≤π/3.
将控制器的输入、输出变量全量化为7个等级, 并采用三角形的隶属函数，图3所示.
图3 输入输出的隶属函数
2.2 模糊控制规则库的建立
模糊控制规则库是模糊系统的核心,对于车辆这类比较复杂的系统,如何有效地构造控制规则是设计模糊控制器的关键.
模糊规则库体现了人类驾驶员对驾驶过程的认识。
一般用if..then..语句表示，例如下表所示
本研究采用的车辆模型的速度vmax ≤65 m / s, 将其量化为6个档次, 分别为
[ 0, 10] , ( 10, 20] ,(20, 30] ,( 30,40]，( ,40,50]，( 50, 65] . 通过对优秀驾驶员驾驶经验的分析, 建立控制规则的形式如下:
IF v ∈( 10, 20] , d is PS and α is NM
THEN δ is PM and Pf is ZO.
所有的这些“IF...THEN"规则构成了该模糊控制器的规则库.
3.道路上的驾驶仿真
根据高速单车道的建设标准，采用的道路宽为4米，此处采用弯道进行仿真。
初始为100m 的直路, 然后为1个弯曲半径为200m的左拐弯道，从图4, 图5可以看出,车辆经过一段直路的加速之后进入1个弯道, 由于此时车速比较大, 所以车辆在拐弯时重心的运动轨迹偏向路的外侧, 这也比较符合实际的驾驶情况.
图4 仿真曲线图5 仿真曲线局部放大
从图6~ 图8可以看出, 车辆在弯道处车速仍在逐渐增大, 拐弯时在方向盘转角的不断变化，控制器对车辆的运动以及对车辆的线速度和前轮驱动力的控制效果依旧良好, 控制结果具有较好的平稳性和平滑性. 这说明按照本文的方法所建立的规则库具有一定的优越性, 可以达到车辆安全高速运动的要求.
图6 线速度随时间变化图7 方向盘转角随时间变化图8 前轮驱动里随时间变化
4.车辆自动驾驶系统纵向和横向运动综合控制
除了上述方法之外为，基于模糊逻辑和滑模控制理论设计了一种车辆纵向和横向运动综合控制系统，也提高车辆自动驾驶系统的运动性能,。
该控制系统通过对前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩进行协调控制, 使车辆能够以期望速度在理想道路轨迹上行驶, 并提高车辆在行驶过程中的操纵稳定性。
纵向和横向运动综合控制系统能够提高车辆在不同行驶工况下的跟踪性能和运动性能, 在车辆自动驾驶过程中是有效的。
利用模糊逻辑控制器对车辆横向运动进行协调控制, 同时减小了转向响应时的横向位置误差和横摆角速度误差, 从而提高了车辆在转向过程中的稳态响应特性。
总结：
通过查书，我认识到模糊控制的最大特征是，它能将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的规则，而移动汽车是一个非线性不稳定系统，很难用精确的数学模型变量去描述，所以利用模糊控制系统的方法，借鉴司机的驾驶经验，就能较好地解决车辆在道路上的自动驾驶问题。
通过对模糊控制原理的理解，以及自动驾驶模糊控制的系统设计，并进行驾驶仿真。
我认识到自动驾驶系统采用模糊控制方法，能较好地控制车辆在道路上的自动行驶问题，安全系数较高，并具有良好的鲁棒性。
参考文献:
李庆中, 顾伟康, 叶秀清, 等. 移动机器人模糊控制方法研究[ J]. 仪器仪表学报, 2002, 23( 5): 480503.。
