模糊PID控制策略：自主车辆速度跟踪的智能决策

本文主要探讨了基于模糊控制和PID控制的自主车辆速度跟踪控制方法。设计的核心理念是通过结合两种控制策略来实现对车辆速度的有效管理。具体来说： 1. **增量式PID控制**：油门控制采用增量式PID（比例-积分-微分）控制算法，这是一种经典的控制策略，它可以根据当前的速度偏差（e(k)）和速度变化率（ec = e(k) - e(k-1)）调整油门开度，以减小速度误差并保持稳定。 2. **模糊控制**：刹车控制则采用了模糊逻辑系统，该方法通过模糊语言变量定义问题的输入和输出范围。作者选择了离散化的方法，将速度偏差（e）、速度变化率（ec）和刹车控制量（u）的论域分别取-50到50 km/h，-20到20 km/h，以及-30到30 km/h，并将这些值离散为3个等间距的值（E=EC=U={-3,-2,-1,0,1,2,3}）。 3. **模糊隶属度函数**：选择钟形和三角形隶属度函数，以描述语言值与输入值之间的关联程度。当输入超出语言值论域时，使用边界值作为模糊推理的结果。 4. **模糊控制规则**：原规则表考虑了加速和减速的情况，但考虑到实际应用中的简化，规则表中e<0的部分未包含规则。为便于仿真和参数调节，作者重新定义了模糊规则表，以便于理解和调整控制策略。 5. **选择控制策略**：根据速度偏差和变化，设计了明确的选择规则，如当速度偏差小于-50 km/h时，优先选择油门控制；当速度偏差在一定范围内且油门不为零时，继续油门控制；否则，先关闭油门再启动刹车控制，直至速度为零或达到预设的阈值。 这种混合控制策略结合了PID的精确性和模糊控制的灵活性，旨在提供一种适应性强、鲁棒性好的车辆速度跟踪控制方案，有助于提高自动驾驶汽车的安全性和舒适性。通过详细的模糊规则和选择规则，系统能够根据实时的车辆状态做出智能决策，确保车辆在各种驾驶条件下都能保持稳定的速度跟踪。