神经网络与模糊控制 张乃尧

引用:论 文 题 目 基于多传感器数据融合的全自动泊车系统研究与应用 论文选题来源 以某公司自动泊车项目为依托 本课题研究的目的、意义 。 引用:随着科技的进步，多传感器技术得到了发展。面对城市空间车位的减小、泊车安全问题，对自动泊车系统的研究与应用具有实际的工程意义。 此课题的研究内容比较丰富，课题的工作量比较大，在保证质量的同时，希望对单个重点内容展开更加深入的研究，并增加创新之处。此课题内容详细、充实，符合开题要求，工作安排合理，时间分配符合一般程序。 参考文献： 。 引用:（2）对车位智能识别，需要融合超声波传感器、轮速脉冲传感器、视觉感知传感器信息；针对不规则的停车位，建立车位空间参数模型，设计出一种车位智能识别方法，并通过算法实现。 解决办法：需要对传感器方面的知识进行了解，泊车控制器内容的学习；了解车辆运动学简化模型，构建车辆空间参数模型；模糊推理理论知识的学习，设计车位类型的智能识别方法及算法的实现。此外，需要熟练掌握MATLAD软件，阅读大量的文献书籍。
对于神经网络与模糊控制，这两个概念在自动泊车系统中起着重要的作用。神经网络是一种模拟神经系统的计算模型，通过训练和学习来模拟人类的神经网络，从而实现智能化的决策和控制。在自动泊车系统中，可以使用神经网络来学习和识别不同的停车位类型，并根据传感器数据做出相应的决策。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理不确定性和模糊性的问题。在自动泊车系统中，由于环境和传感器数据的不确定性，模糊控制可以帮助系统更好地适应不同的泊车场景，并给出相应的控制策略。
因此，通过神经网络和模糊控制的应用，可以提高自动泊车系统的智能化程度和泊车的精度，从而提升泊车的安全性和效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于多传感器数据融合的全自动泊车系统研究与应用（开题报告）](https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/127784166)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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