STM32模糊推理智能小车避障导航技术
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更新于2024-08-10
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"模糊推理控制器-lvds高速并口通信协议设计"
本文主要探讨了智能小车的模糊导航控制,特别是模糊推理控制器在STM32微控制器基础上的应用。模糊推理控制器是智能小车导航系统的关键组成部分,它依据预设的模糊控制规则对输入数据进行处理,以实现对小车的精确控制。
模糊控制推理器通常包括以下几个步骤:
1. 输入量模糊化:这是将实际的输入数据转换为模糊集的过程。例如,输入变量如小车与障碍物的距离(dl木,d2木,d3木)和角度偏差(A幸)会被转换成相应的模糊度值,如“UNEAR”,“UFAR”,“NORM”等。
2. 模糊量的推理:根据模糊控制规则,对模糊化的输入量进行匹配。例如,如果输入距离和角度偏差模糊化后的隶属度分别为“UNEAR”和“MEDIUM”,那么会根据预先设定的20条模糊控制规则找到对应的推理结果。
3. 合成:推理结果可能来自多个规则,需要通过某种合成方法(如最小值法、加权平均法等)来合并这些结果。
4. 输出模糊量的清晰化:最后,将合成后的模糊输出转化为实际的控制信号,以驱动小车的马达或其他执行机构。
在这个具体实例中,输入数据dl木=2,d2木=2,d3木=3.8,A幸=-500,经过模糊化后得到了各自的隶属度值。然后,根据“与”的推理规则,即取最小值,匹配模糊控制规则,得出最终的控制决策。
此外,论文还提到了该智能小车系统基于STM32微控制器,这是一种高性能的微处理器,常用于嵌入式系统,因为它具有高速数据处理能力和丰富的外设接口。STM32芯片的使用为智能小车提供了强大的硬件平台,支持如CAN总线和无线通信接口等功能,以实现更复杂的控制任务。
在路径规划和避障方面,论文提到采用了里程计方法进行自主定位,通过多传感器融合获取障碍物距离信息,然后设计了模糊避障导航控制器。同时,还在MATLAB环境下进行了模糊推理系统的仿真验证。
在软件设计上,采用了模块化编程,这有利于后续的系统升级和更新,提高了代码的可维护性和扩展性。
这篇论文详细阐述了基于STM32的智能小车模糊导航控制系统的设计与实现,涵盖了硬件选择、模糊控制理论应用、路径规划以及软件架构等多个方面,体现了模糊逻辑在解决复杂控制问题中的优势和实用性。
2020-10-17 上传
2009-06-08 上传
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