智能车辆视觉导航：横向模糊控制策略与仿真

"该研究探讨了智能车辆视觉导航中的横向模糊控制策略，旨在解决横向控制的适应性问题。文中提出了一种基于横摆角速度和横向偏差的控制策略，通过建立横摆角速度预测模型、7自由度车辆操纵动力学模型和横向模糊推理模型来提高控制精确性并增强系统的鲁棒性和自适应性。通过仿真对比，表明该策略优于常规位置偏差控制策略。此外，还详细介绍了控制系统结构设计和横摆角速度预测模型的构建过程。" 智能车辆在视觉导航中面临的横向控制挑战是本次研究的核心关注点。传统的控制策略往往在处理环境变化和路径复杂性时表现不佳，因此，研究者提出了一种创新的横向模糊控制策略，该策略基于横摆角速度和横向偏差，以增强系统对不同条件的适应性。横摆角速度，作为车辆动态的重要指标，能反映车辆的横向运动趋势，而横向偏差则反映了车辆相对于行驶路径的位置差异。 为了实现这一策略，首先，研究者建立了横摆角速度预测模型，该模型通过车辆的实时信息预测未来的横摆角速度，以便更精确地调整车辆的运动状态。其次，构建了7自由度车辆操纵动力学模型，以全面考虑车辆在多维度的动态响应。这两个模型的结合使得系统能够更准确地理解和预测车辆的行为。 此外，引入了横向模糊推理模型，该模型利用模糊逻辑来处理不确定性和非线性问题，增强了系统的鲁棒性。模糊控制策略允许系统在面对复杂环境和不确定性时，通过调整控制规则来自适应地响应，从而提高控制精度。 控制系统结构设计包括了对预瞄点相对位置的处理，以及选择横摆角速度和横向偏差作为模糊控制器的输入，因为这两个参数直接影响车辆的横向运动。通过这样的设计，可以实时调整车辆的行驶方向，确保其更准确地遵循导航路径。 在横摆角速度预测模型的建立中，考虑到车辆横摆角速度对于轨迹控制的重要性，研究者忽略了质心偏差，简化了模型，以提高控制效果。这种方法使系统能够更加灵敏地响应横摆角速度的变化，从而更好地控制车辆的运动状态。 这项研究通过综合运用横摆角速度预测、车辆动力学模型和模糊控制，提供了一个高效且适应性强的智能车辆视觉导航横向控制策略，这对于提升自动驾驶的安全性和可靠性具有重要意义。未来的研究可能会进一步优化这些模型，以应对更复杂的道路情况和更高的驾驶需求。