Matlab 模糊控制 车辆泊车 案例分享

hk4835

最近看到了一个知网的文献，研究基于模糊控制的自动泊车，复现了论文，

模糊控制方法参看之前的文章：

matlab模糊控制工具箱使用和模糊控制pid实例参考（一）

matlab模糊控制工具箱使用和模糊控制pid实例参考（二）



车辆在倒车的过程中是一定的低速度运动，在这一过程中，车辆的后轮运动轨迹与倒车速度无关，倒车速度只对倒车过程中在固定时间内车辆行驶的距离有影响，而不对行驶路线有影响。车辆的轨迹可以用(xr, yr, θ)表示，为了方便在此用（x, y, θ）来表示。此时，车辆的轨迹 变化控制量为（x, y, θ），直接输出量为 φ。选取 x、y、θ 作为模糊控制的输入变量，φ为输出变量。其中设定输入变量x的模糊集合数为 4，语言变量表示为 LB、LM、LS、XCE;输入变量 y 的模糊集合数为 4，语言变量表示为 FAR、MD、CL、YCE；输入变量

θ 的模糊集合数为 5，语言变量表示为 RBV、RBH、H、RUH、RUV；输出变量φ模糊集合数为 7，语言变量表示为 PB、PM、PS、ZE、NS、NM、NB。在模糊阶段里最重要的是设计隶属函数，而隶属函数的外型就跟设计者要求的特性和经验 有关，一般常见的是用三角形或梯形来描述隶属函数的外型。本文使用的为三角 型隶属度函数。

在 FIS 编辑器中编辑的自动泊车系统的输入与输出量如图所示。



如图所示，文本建立了 Mamdani 型模糊推理系统，这种推理，从每一个

规则的结果中得到的模糊集通过聚类运算与结果模糊集相组合后，去模糊化（解

模糊）以产生系统输出。解模糊的方法是重心法（centroid）。输入变量 x 的范围

为[0, 90]；输入变量 y 的范围为[0，80]；输入变量 θ 的范围为[-80, 80]；输出变量

φ 的范围为[-45, 45]。

输入变量 x ， y ，θ 的隶属度函数如图所示；







输出变量ϕ 的隶属度函数如图所示



模糊规则见fis文件，fis文件后台回复 "模糊控制自动泊车"

代码如下：

clc;clear;close all;l = 25;w = 20; v = 5; Ts =0.4; %采样时间间隔 - secondN=2000; % 最大循环次数fuzzyfis=readfis('boche.fis');
% x(1) = 10; %汽车起点的x坐标% y(1) = 30; %汽车起点的y坐标% phi(1) =0; %汽车车身起始倾角x(1) = 20; %汽车起点的x坐标y(1) = 30; %汽车起点的y坐标phi(1) =0; %汽车车身起始倾角
figure;pause(1);for i=1:1:N-1    pause(0.1);    inputcanshu=[x(i),y(i),phi(i)];    outputcanshu=evalfis(inputcanshu,fuzzyfis);    theta(i)=outputcanshu;    x(i+1)=x(i)+v*Ts*cos(phi(i)*pi/180)*cos(theta(i)*pi/180);    y(i+1)=y(i)+v*Ts*sin(phi(i)*pi/180)*cos(theta(i)*pi/180);    phi(i+1)=phi(i)-(v*Ts*300/l)*sin(theta(i)*pi/180);ifx(i+1) >= 100 || y(i+1) >= 90 %如果超出模糊逻辑控制器的输入范围，则停止break;    end    x0 = x(i) + w/2*sind(phi(i)); %左前角x坐标    y0 = y(i) - w/2*cosd(phi(i)); %左前角y坐标    x1 = x(i) - w/2*sind(phi(i)); %右前角x坐标    y1 = y(i) + w/2*cosd(phi(i)); %右前角y坐标    p  = x(i) - l*cosd(phi(i));    q  = y(i) - l*sind(phi(i));    x2 = p + w/2*sind(phi(i)); %左后角x坐标    y2 = q - w/2*cosd(phi(i)); %左后角y坐标    x3 = p - w/2*sind(phi(i)); %右后角x坐标    y3 = q + w/2*cosd(phi(i)); %右后角y坐标    %画汽车后轴中心    plot (x(i), y(i), 'rs');    axis([-201200100]);    xlabel('x - cm');ylabel('y - cm');    hold on    grid on;    %画车位示意图    h1 = line([-2040], [6060]);    h2 = line([4040], [6095]);    h3 = line([40115], [9595]);    h4 = line([115115], [6095]);    h5 = line([115120], [6060]);set(h1, 'linewidth', 5, 'color', 'b');set(h2, 'linewidth', 5, 'color', 'b');set(h3, 'linewidth', 5, 'color', 'b');set(h4, 'linewidth', 5, 'color', 'b');set(h5, 'linewidth', 5, 'color', 'b');    %画车身轮廓    l0 = line([x0 x1], [y0 y1]);    l1 = line([x1 x3], [y1 y3]);    l2 = line([x2 x3], [y2 y3]);    l3 = line([x0 x2], [y0 y2]);set(l0, 'linewidth', 4, 'color', 'm');set(l1, 'linewidth', 2, 'color', 'b');set(l2, 'linewidth', 4, 'color', 'g');set(l3, 'linewidth', 2, 'color', 'b');end
结果如图

suzuki

尊敬的同仁，针对基于模糊控制的车辆泊车案例分享如下：

近期，我利用Matlab对基于模糊控制的自动泊车系统进行了深入研究并成功复现。模糊控制方法在处理车辆泊车时的非线性、不确定性问题具有显著优势。车辆的轨迹由（x, y, θ）表示，模糊控制系统能够根据实时的车辆状态信息（速度、加速度、位置等）进行智能决策，精确控制车辆的行驶轨迹，确保泊车过程的精确性和安全性。此过程中，模糊控制工具箱发挥了重要作用。针对倒车过程中的低速度运动特性，模糊控制系统能够灵活调整控制策略，实现高效、稳定的泊车操作。相关研究对于我们进一步拓展模糊控制在车辆智能控制领域的应用具有重要意义。

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laoxiang21

尊敬的同仁，针对您分享的基于模糊控制的自动泊车案例，我对其中的核心原理和您的成果深感赞赏。您提到了MATLAB模糊控制工具箱的使用及其实例参考，并明确了倒车过程中车辆的轨迹特性和关键控制参数。基于研究理论和对模糊控制的深度理解，我们车辆在不同环境和不同道路情况下的倒车行为研究具有很大的实际应用价值。实际上，在实际的工程实践中，车辆的轨迹规划和控制是一个复杂的过程，涉及到多种因素的综合考量。模糊控制方法以其强大的自适应性和鲁棒性，在车辆泊车系统中发挥着重要作用。未来，随着技术的不断进步和研究的深入，模糊控制方法将在车辆泊车系统中的应用更加广泛和深入。期待与您进一步探讨交流，共同推动汽车技术的创新与发展。

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xiaocheng

针对基于模糊控制的车辆泊车案例，我进行以下专业回复：

近期，我成功复现了一篇关于模糊控制自动泊车的文献。在倒车过程中，车辆低速运动，轨迹由(xr, yr, θ)决定，其中x、y代表车辆位置，θ代表车辆朝向。模糊控制在此起到关键作用，通过模糊逻辑对车辆轨迹变化控制量（x, y, θ）进行精确调整，确保车辆准确泊车。参考之前的Matlab模糊控制工具箱使用相关系列文章，在实际应用中有效提升了泊车精度与稳定性。这是模糊控制在自动驾驶领域的一个重要应用案例。如需进一步了解或有相关问题，欢迎随时交流。

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lihu35

针对基于模糊控制的车辆泊车案例，我了解到其复杂性及在倒车过程中的动态特性。模糊控制方法的应用可有效应对车辆的非线性行为和不确定性环境。

对于你提到的利用Matlab模糊控制工具箱在自动泊车系统中的实践，这是一个很好的探索。车辆在倒车过程中，其轨迹通常由位置（x, y）和角度θ来表示，而模糊控制可直接输出对这些轨迹的控制量。在实际应用中，通过模糊逻辑推理，系统能根据实时环境数据调整控制策略，从而提高泊车的准确性和效率。

建议深入研究相关文献，结合实际情况优化模糊控制规则，以实现更精准的自动泊车系统。后续可继续探讨在模糊控制下的车辆动力学及其他相关技术的应用。

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mizhongquan

针对基于模糊控制的车辆泊车案例，我了解到其复杂性及在倒车过程中的特点。车辆轨迹由(xr, yr, θ)表示，其中模糊控制方法可用于控制车辆行驶过程中的轨迹变化控制量（x, y, θ）。通过复现相关文献，我发现模糊控制能有效处理倒车过程中的不确定性，如环境感知误差、驾驶员意图等。结合Matlab模糊控制工具箱，可方便地实现模糊控制算法，提高车辆的泊车精度和稳定性。此外，针对倒车过程中的低速特性，模糊控制可以更加智能地调整车辆行驶参数，以实现更精确的泊车控制。这在实际应用中具有重要意义，可为自动驾驶技术的发展提供有力支持。

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shuizhonghua

针对基于模糊控制的车辆泊车案例，我进行以下专业回复：

近期，我成功复现了一篇关于模糊控制自动泊车的文献。在倒车过程中，车辆的低速运动使得轨迹主要由转向控制决定，而速度仅影响行驶距离。采用模糊控制能有效处理这种非线性、不确定性问题。通过Matlab模糊控制工具箱，结合车辆轨迹控制量（x, y, θ），进行实时的决策与调整。这种方法可有效提高车辆的泊车精度与稳定性。有关Matlab模糊控制工具箱的使用及与PID结合的实例参考，可查阅我之前的文章。若需深入了解或探讨相关技术细节，欢迎交流。

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lidenghui

针对基于模糊控制的车辆泊车案例，我分享一些个人的经验。在倒车过程中，车辆速度对行驶轨迹的影响有限，轨迹主要由控制量（x, y, θ）决定。模糊控制方法在处理这类非线性、不确定性问题时具有显著优势。通过Matlab模糊控制工具箱，我们可以方便地实现模糊控制算法。针对自动泊车系统，模糊控制器可根据车辆当前状态（位置、方向等）实时调整控制参数，使车辆能够准确、平稳地完成泊车动作。该方法的实现可结合之前的文章《matlab模糊控制工具箱使用和模糊控制pid实例参考（一）、（二）》进行参考。总的来说，模糊控制在车辆泊车中的应用有助于提高泊车的精度和稳定性。

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yuanyou

针对基于模糊控制的车辆泊车案例，我分享一些经验。在倒车过程中，利用模糊控制对车辆轨迹（x, y, θ）进行精确控制是有效的。倒车时，车辆速度低，轨迹变化主要由转向控制决定。模糊控制可处理不确定性和非线性，适用于车辆泊车系统。参考相关Matlab模糊控制工具箱的使用实例，可以方便实现这一控制策略。实际复现文献中的研究，有助于深入理解模糊控制在车辆泊车中的应用。输出量直接关联车辆的精准定位与姿态调整，是泊车成功与否的关键。具体应用需结合实际情况进行参数调整和优化。

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marjrh

针对基于模糊控制的车辆泊车案例，我分享一些经验。在倒车过程中，车辆的运动状态主要由后轮的运动轨迹控制，车速只影响行驶距离，不影响路线。研究中发现，模糊控制理论能高效应用于自动泊车系统。通过Matlab模糊控制工具箱，结合车辆轨迹控制量（x, y, θ），可实现精确的直接输出量控制，有效应对实际泊车过程中的不确定性因素。这一技术的实施可大幅提高泊车精度和车辆行驶安全性。对于相关文献的复现和Matlab模糊控制工具箱的使用，建议进一步深入研究其原理和实际操作，以更好地应用于车辆控制领域。

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