模糊PID控制在智能小车路径跟踪中的关键应用

在"PID控制算法在智能小车中的研究与应用"这篇硕士学位论文中，作者王祥好针对智能汽车领域的快速发展，选择了以FREESCALE的MC9S12DG128B微处理器为核心，探讨了模糊PID控制算法在智能小车自动化控制中的关键作用。论文的重点集中在以下几个方面： 1. 智能小车背景：智能汽车作为一种集成环境感知、规划决策和自主行驶能力的系统，是自动控制、模式识别、传感器技术、汽车电子、电气、计算机科学和机械等多个学科交叉的产物，其发展对于军事和民用领域具有重要意义。 2. 硬件设计：论文设计了一款基于MC9S12DG128B的智能小车，能够实现自动寻迹功能。这里的关键硬件设备包括CCD摄像头，用于实时获取道路信息。 3. 信息处理与识别：通过数字图像处理技术，对摄像头捕捉的原始图像进行处理，提取出对小车控制有用的道路特征，如车道线、障碍物等。 4. 控制策略：论文的核心内容是将模糊控制理论与PID控制相结合，即模糊PID控制算法。作者首先建立了模糊控制规则，然后生成模糊控制表，根据实时的道路信息，对小车的转向和速度进行精确且快速的控制。 5. 模糊控制与PID控制：模糊控制算法负责处理不确定性，而模糊PID控制则结合了模糊逻辑的灵活性和PID控制的精确性，提供了适应性和稳态性能的优势，使得智能小车在复杂环境中也能保持稳定行驶。 6. 关键词：模糊PID控制、CCD图像采集、道路识别是论文的关键词，反映了研究的主要技术手段和成果关注点。 这篇论文深入研究了如何利用模糊PID控制算法优化智能小车的自主导航性能，展示了其在实际应用中的潜力和挑战，为智能汽车技术的发展提供了有价值的研究成果。