一种基于模糊逻辑智能控制的驾驶员模型

模糊逻辑智能控制由于不需要精确的数学模型,能较好的适用于非线性系统,因此被广泛地应用于控制领 域。驾驶员模型主要分析车辆路径跟踪的效果,为了提高车辆路径跟踪精度和适应性,需要建立人-车-路闭环系统。 由于车辆模型具有高度的非线性,无法用精确的数学表达式来建立。同时由于驾驶员具有反应和操作的滞后因素, 因此,难以用精确的数学模型来建立人-车-路闭环系统模型。而驾驶员模型对方向盘的决策主要通过引入控制理论 来处理分析。因此,文章将模糊逻辑智能控制运用于方向盘转角的输入控制。通过模糊逻辑智能控制,建立以侧向 误差和车速的二维输入变量,方向盘转角为一维的输出变量控制模型。将车辆的方向盘转角通过模糊化、隶属度函 数的选择、模糊规则的制定、解模糊化四个步骤来决策出最优的方向盘转角。避免了对车辆模型的数学表达式的依 赖。通过仿真验证,所建立的驾驶员模型能较好地适应于非线性系统,可有效提高车辆路径跟踪的精度。