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基于多超聲波信息融合的小車避障算法實(shí)現(xiàn)_劉崇翔
智能小車同遙控小車的一個重要區(qū)別在于： 能否實(shí)現(xiàn)自動行駛。遙控小車完全由人來控制，人們的視覺無法達(dá)到或者人們的反應(yīng)不夠及時的情況下， 遙控小車就不能行駛或者會與障礙物發(fā)送碰撞;而智能小車可以利用路徑規(guī)劃算法，尋找一條從起始坐標(biāo)到目標(biāo)坐標(biāo)的無碰撞路徑。路徑規(guī)劃方法有人工勢場法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、柵格法已及模糊控制方法。在這些方法中，模糊控制具有較強(qiáng)的優(yōu)勢， 因?yàn)樗梢岳萌祟悓＜铱刂平?jīng)驗(yàn)來彌補(bǔ)智能小車動態(tài)性能中的非線性和不確定因素帶來的不利影響，同時計算量小，構(gòu)成方法較為簡單，節(jié)省系統(tǒng)資源，實(shí)時性好。本文將模糊控制算法應(yīng)用于智能小車多超聲波測距傳感器數(shù)據(jù)融合的處理方法中， 能以模糊邏輯推理的方式產(chǎn)生智能小車避障用的速度和轉(zhuǎn)向角，并用 Matlab 進(jìn)行了仿真，驗(yàn)證了此方法的有效性和實(shí)用性。
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