STM32模糊推理智能小车避障导航技术

"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。