基于VC++的模糊控制汽车倒车仿真系统

【摘要】用VC++的MFC设计汽车倒车的界面，并用C语言设计模糊控制器.通过仿真实验发现，用模糊控制方法控制汽车倒车，汽车运动轨迹圆滑，倒车准确，具有很好的鲁棒性，具有应用价值。

【关键词】汽车倒车；模糊控制；仿真系统；MFC

利用模糊控制集合理论，把人的控制策略的自然语言转化计算机能够接受的算法语言所描述的控制算法，不仅能实现控制，而且能模拟人的思维方式对一些无法构造数学模型的被控对象进行有效地控制.本文利用VC++编写模糊控制器并通过MFC编写仿真界面。实验表明通过模糊控制汽车的行驶方向，能够顺利到达最终地点，并且轨迹平滑，路径合理。

1.模糊控制器基本结构分析

模糊逻辑控制，是一种基于模糊数学理论的新型控制方法。

（1）模糊化接口：测量输入变量（设定输入）和受控系统的输出变量，并把它们映射到一个合适的相应论域的量程，然后把精确地输入数据被变换为适当的语言值或模糊集合的标识符。

（2）知识库：涉及应用领域和控制目标的相关知识，它由数据库和语言（模糊）控制规则库组成。数据库为语言控制规则的论域离散化和隶属函数提供必要的定义，语言控制规则标记控制目标和领域专家的控制策略。

（3）推理机：是模糊控制系统的核心，根据模糊输入和模糊控制规则，模糊推理求解模糊关系方程，获得模糊输出。

（4）模糊判决接口：起到模糊控制的推断作用，并产生一个精确的或非模糊的控制作用。

2.汽车倒车模糊控制器构建

（1）根据经验产生模糊控制策略。

当距离比较远的时候，应当努力调整小车的正向（朝前轮的轴向方向），使之与终点到连线的方向一致（即减小α的值），同时应当减小汽车实际的正向与最终要求正向（90°）的夹角β。

当距离比较近的时候，应当努力减小汽车与终点水平位置的偏差，同是减小汽车实际的正向与最终要求正向（90°）的夹角β。

（2）模糊控制专家经验简化如下：

当距离近时：；当距离远时：。

由于θ的计算比较复杂，我们可以将θ的计算过程放在模糊推理系统之外完成。先计算出θ1（对应远距离）和θ2（对应近距离），再将θ1和θ2根据远近的模糊感念来进行模糊综合。对于距离D，我们通过汽车的坐标计算出来：D=（X2+Y2）1/2。

（3）建立T-S模型的模糊推理系统。

3.汽车仿真系统构建

3.1 仿真模型构建

在实际的倒车中，当我们把汽车倒入车库时，首先要估计一下车位的位置和车的相对位置（如左前方，距离远近等），然后分析判断，确定一个行驶的方向进行倒车。当确认汽车完全进入车库后，倒车结束。代替人控制，模糊控制汽车倒车的工作流程如图1所示。

由此得出建立汽车仿真模型需要几个模块：模糊控制模块、汽车模块、动画显示模块等。

3.2 汽车模型

根据汽车的动力学方程构造汽车的模型：

其中：v为卡车的速度，l为卡车的长度。

4.系统的仿真及性能分析

在这里可以看到汽车在各个位置开始倒车时的运动轨迹及能否顺利到达车库。仿真图形如图2、图3、图4所示。

通过仿真实验可以发现，汽车距离远、近都可以顺利地到达车库。模糊控制汽车倒车具有汽车行驶轨迹呈光滑的弧线、控制良好的效果。这说明模糊控制汽车倒车是可行的，成功地解决了倒车后视不良的问题，相对于人控有着很大的优越性。

参考文献

[1]吴小莉，林哲辉.MATLAB辅助模糊系统设计[M].西安：西安电子科技大学出版社，2002.

[2]杨智，杨李成.在MATLAB语言中间实现C语言链接[J].甘肃工业大学学报，1998（12）：56-60.

[3]D.Nyuyen and B.Widrow The Truck Back-Upper An Example of Self-Learning in Neural Network.Proc.Int.Joint.Conf.Neural Networks.June，1989：357-363.

[4]D.Nyuyen and B.Widrow.Neural Network for Self-Learning Control System.IEEE Tran.Control System.Apr1990：18-23.

作者简介：杨璞（1986—），男，江苏无锡人，学士，助理工程师，研究方向：调度自动化，调度运行。