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1、目前,智能車(chē)是智能產(chǎn)品的一個(gè)研究熱點(diǎn),受到汽車(chē)廠商和IT企業(yè)的廣泛關(guān)注。但現(xiàn)有技術(shù)的保密性以及理論研究與應(yīng)用之間還存在較大差距,欲實(shí)現(xiàn)完全智能化還比較困難。因而,局部實(shí)現(xiàn)智能車(chē)自主控制功能在短期內(nèi)是可行的研發(fā)策略,其中自主倒車(chē)技術(shù),是可望實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù),也正是本文研究的重點(diǎn)。
本文首先從理論上研究了模糊軟集與泛多目標(biāo)軟優(yōu)化問(wèn)題之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。其將模糊軟集從多個(gè)不同的單一屬性對(duì)目標(biāo)事物進(jìn)行的近似描述的思想用于多目標(biāo)優(yōu)化。對(duì)于每個(gè)
2、近似描述僅需分別對(duì)單一屬性建立隸屬函數(shù),并將該隸屬函數(shù)視為泛多目標(biāo)軟優(yōu)化問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)。本文認(rèn)為模糊軟集為復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題提供了一個(gè)簡(jiǎn)介的描述辦法,然而求解方法尚不夠完善,而多目標(biāo)軟優(yōu)化問(wèn)題有較為系統(tǒng)的求解方法,故而嘗試給出了兩者之間的轉(zhuǎn)換方法。進(jìn)而從實(shí)用角度出發(fā),給出了一種多目標(biāo)優(yōu)化在無(wú)限可行解集上的尋優(yōu)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為有限劃分構(gòu)成的有限可行解集上的近似尋優(yōu)問(wèn)題及其求解方法,并從理論上證明了當(dāng)該有限劃分足夠細(xì)時(shí)能夠按精度要求逼近原優(yōu)化問(wèn)
3、題的最優(yōu)解。
其次是將上述軟優(yōu)化思想用于鄰域系統(tǒng)動(dòng)態(tài)決策中滿意可行鄰域和可行鄰域內(nèi)滿意控制規(guī)則的選取?;卩徲蛳到y(tǒng)的動(dòng)態(tài)決策思想可以有效模仿智能生物生存過(guò)程中的行為方式,其要點(diǎn)如下:首先根據(jù)被控系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性,選定合適的鄰域系統(tǒng),然后實(shí)施周期性的測(cè)控過(guò)程。該過(guò)程由兩步完成,第一步是根據(jù)當(dāng)前狀態(tài),在其鄰域系統(tǒng)中按照軟優(yōu)化方法找出滿意的可行鄰域,并將其看作靜止不變的;其次在滿意的可行鄰域內(nèi)利用多目標(biāo)軟優(yōu)化理論給出滿意控制軌跡對(duì)應(yīng)的
4、控制量并實(shí)施控制動(dòng)作。整個(gè)控制過(guò)程由各個(gè)鄰域控制過(guò)程的順序疊加而成。
然后分析了智能車(chē)動(dòng)態(tài)行駛特性,理論上證明了車(chē)輛動(dòng)態(tài)倒車(chē)過(guò)程是一個(gè)典型的單調(diào)慣性系統(tǒng)。由智能車(chē)初始位向信息,選定七個(gè)標(biāo)準(zhǔn)倒車(chē)初始位置,據(jù)此確定七條標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則,構(gòu)成綜合控制規(guī)則基。結(jié)合單調(diào)慣性性質(zhì)給出綜合控制函數(shù),可以實(shí)現(xiàn)任意初始倒車(chē)位置的倒車(chē)控制。
最后利用Matlab對(duì)實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)車(chē)庫(kù)內(nèi)具有代表性的不同初始位置進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了上述方法的可行性,較
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