基于多傳感器信息融合的自主車導(dǎo)航研究.pdf

1、　　自主車的環(huán)境感知能力、避障導(dǎo)航與模糊控制功能一直是人工智能和智能控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)基于多傳感器信息融合的避障導(dǎo)航和基于PMAC的自主車運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)進(jìn)行較深入的研究，旨在研究開(kāi)發(fā)一套快速、準(zhǔn)確、可靠的自主車導(dǎo)航與控制系統(tǒng)，以提高自主車的智能化水平。主要研究成果和結(jié)論如下：第一，成功地將PMAC應(yīng)用于自主車控制，基于IPC+PMAC設(shè)計(jì)了新型的自主車運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有控制精度高，實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性好的特點(diǎn)，可使自主車以精確的

2、速度進(jìn)行連續(xù)行走。第二，采用超聲波傳感器陣列和紅外防碰傳感器設(shè)計(jì)了QDU-I自主車的多傳感器系統(tǒng)，給出了傳感器類型、數(shù)量的選擇條件和布局的優(yōu)化設(shè)計(jì)。第三，提出了“基于相對(duì)誤差的最小二乘法”，并將其應(yīng)用超聲波傳感器標(biāo)定的數(shù)據(jù)擬合。該方法的近距離標(biāo)定精度比高斯最小二乘法高，具有工程實(shí)用意義。第四，給出了基于Kohonen聚類模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自主車避障導(dǎo)航算法，并利用Kohonen聚類模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化自主車的環(huán)境類型。第五，在VC++6.0開(kāi)發(fā)