【路径规划】基于模糊逻辑系统实现车辆的自主导航附matlab代码

简介: 【路径规划】基于模糊逻辑系统实现车辆的自主导航附matlab代码

 1 内容介绍

在过去的30年,用于城市地面交通工具中自动驾驶技术的开发已经得到了飞速的发展.目前,现代自主驾驶车辆已具备一定感知车辆周围环境的能力,比如根椐分类所分析对象的类型并进行检测;观测周身环境的变化并评估对象的移动可能性;在遵循交通法规的基础之上对复杂的交通现状进行车辆路径规划并分析障碍物的移动方向等.在这些复杂的情况下,这种自主导航能力是建立在很多学科(例如:计算机学,电子工程学,机器人技术和控制学等)的基础之上跨越并结合之后研发的.

2 仿真代码

%'LE' = 1, 'LV' = 2, 'VE'=3, 'RV'=4, 'RI'=5

function match=xpos(input,loc,delta)

if (loc==1) | (loc==5)

   

   switch loc

       

       case 1

           %UMF

           p=[0 20 70];  

           if (input<p(1))

               disp('not a valid input');

               match2=0;

           elseif (input>=p(1)) & (input<=p(2))

               match2=1;

           elseif (input>p(2)) & (input<=p(3))

               m=-1.0/(p(3)-p(2));

               c=-m*p(3);

               match2=m*input+c;

           else

               match2=0;

           end

           %LMF

           m=-1.0/(p(3)-p(2));

           p(3)=p(3)-delta;

           c=-m*p(3);

           y_level=m*p(2)+c;

           

           if (input<p(1)) | (input>p(3))

               match1=0;

           elseif ((input>=p(1)) & (input<=p(2)))

               match1=y_level;    

           else

               match1=m*input+c;

           end

       case 5

           %UMF

           p=[130 180 200];

           if (input>p(3))

               disp('not a valid input');

               match2=0;

           elseif (input>=p(2)) & (input<=p(3))

               match2=1;

           elseif (input>p(1)) & (input<p(2))

               m=1.0/(p(2)-p(1));

               c=-m*p(1);

               match2=m*input+c;

           else

               match2=0;

           end

           %LMF

           m=1.0/(p(2)-p(1));

           p(1)=p(1)+delta;

           c=-m*p(1);

           y_level=m*p(2)+c;

           if (input<p(1)) | (input>p(3))

               match1=0;

           elseif ((input>=p(1)) & (input<=p(2)))

               match1=m*input+c;

           else

               match1=y_level;

           end

   end

               

else

   

   switch loc  

   

       case 2

       p=[60 80 100];

       

       case 3

       p=[90 100 110];

       

       case 4

       p=[100 120 140];

   end

   

       %LMF

       if (input<p(1)) | (input>p(3))

           match1=0;

       elseif (input>=p(1)) & (input<p(2))

           m=1.0/(p(2)-p(1));

           c=-m*p(1);

           match1=m*input+c;

       elseif (input>p(2)) & (input<=p(3))

           m=1.0/(p(2)-p(3));;

           c=-m*p(3);;

           match1=m*input+c;

       else

           match1=1;

       end

       %UMF

 

       p(4)=p(3)+delta;

       p(3)=p(2)+delta;

       p(2)=p(2)-delta;

       p(1)=p(1)-delta;

       if (input<=p(1)) | (input>=p(4))

           match2=0;

       elseif (input>p(1)) & (input<p(2))

           m=1.0/(p(2)-p(1));

           c=-m*p(1);

           match2=m*input+c;

       elseif (input>=p(2)) & (input<=p(3))

           match2=1;

       else

           m=1.0/(p(3)-p(4));;

           c=-m*p(4);;

           match2=m*input+c;

       end

end

match(1)=match1;

match(2)=match2;

3 运行结果

image.gif编辑

4 参考文献

[1]秦雅. 基于车辆模型辅助的旋转微惯性自主导航技术[D]. 南京航空航天大学, 2017.

[2]曲龙. 基于MATLAB的自动泊车系统仿真研究[D]. 沈阳理工大学, 2013.

[3]宫照新. 基于模糊逻辑的智能交通控制算法的研究[J]. 科学技术与工程, 2009(18):4.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。


相关文章
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
基于QLearning强化学习的较大规模栅格地图机器人路径规划matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a,通过强化学习算法实现机器人在栅格地图中的路径规划。仿真结果显示了机器人从初始位置到目标位置的行驶动作序列(如“下下下下右右...”),并生成了详细的路径图。智能体通过Q-Learning算法与环境交互,根据奖励信号优化行为策略,最终学会最优路径。核心程序实现了效用值排序、状态转换及动作选择,并输出机器人行驶的动作序列和路径可视化图。
162 85
|
3天前
|
算法 数据可视化 安全
基于DWA优化算法的机器人路径规划matlab仿真
本项目基于DWA优化算法实现机器人路径规划的MATLAB仿真,适用于动态环境下的自主导航。使用MATLAB2022A版本运行,展示路径规划和预测结果。核心代码通过散点图和轨迹图可视化路径点及预测路径。DWA算法通过定义速度空间、采样候选动作并评估其优劣(目标方向性、障碍物距离、速度一致性),实时调整机器人运动参数,确保安全避障并接近目标。
|
16天前
|
算法
基于RRT优化算法的机械臂路径规划和避障matlab仿真
本课题基于RRT优化算法实现机械臂路径规划与避障。通过MATLAB2022a进行仿真,先利用RRT算法计算避障路径,再将路径平滑处理,并转换为机械臂的关节角度序列,确保机械臂在复杂环境中无碰撞移动。系统原理包括随机生成树结构探索空间、直线扩展与障碍物检测等步骤,最终实现高效路径规划。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于QLearning强化学习的机器人避障和路径规划matlab仿真
本文介绍了使用MATLAB 2022a进行强化学习算法仿真的效果,并详细阐述了Q-Learning原理及其在机器人避障和路径规划中的应用。通过Q-Learning算法,机器人能在未知环境中学习到达目标的最短路径并避开障碍物。仿真结果展示了算法的有效性,核心程序实现了Q表的更新和状态的可视化。未来研究可扩展至更复杂环境和高效算法。![](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/nymobwrkkdwks_d3b95a2f4fd2492381e1742e5658c0bc.gif)等图像展示了具体仿真过程。
172 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 传感器 安全
基于模糊神经网络的移动机器人路径规划matlab仿真
该程序利用模糊神经网络实现移动机器人的路径规划,能在含5至7个静态未知障碍物的环境中随机导航。机器人配备传感器检测前方及其两侧45度方向上的障碍物距离,并根据这些数据调整其速度和方向。MATLAB2022a版本下,通过模糊逻辑处理传感器信息,生成合理的路径,确保机器人安全到达目标位置。以下是该程序在MATLAB2022a下的测试结果展示。
|
5月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
257 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
5月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
124 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
5月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
152 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
8月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)