李少伟, 程 辉, 王胜正

1(江汉大学 数学与计算机科学学院,武汉 430056)

2(上海海事大学 商船学院,上海 201306)

随着我国各个高校以及科研院所对智能车竞技项目的重视程度不断增加,各种新的智能车控制算法不断涌现. 但是通过比较和分析各种不同的控制算法,我们可以发现,几乎所有的控制方法其核心部分仍然是采用了经典PID控制理论. 虽然在后续研究中,为了提高车辆的竞技水平以及参数调整的效率,在经典算法中加入了分段算法、神经网络算法以及模糊控制算法等[1-5],但是最重要的PID参数设定以及调整往往需要依靠开发者的经验与大量的实验,从而大大降低了开发效率; 采用仿真软件的方式可以大大缩短智能车运行实验的时间周期,不仅可以降低实验成本,还能辅助开发人员进行PID控制参数的设定与调整,刚好弥补了现阶段智能车控制算法设计中的不足.

基于以上原因,清华大学和上海交通大学分别设计了基于光学摄像头的智能车仿真程序Plastid和Cyber-Smart[6,7]. 上海交通大学陆正辰等人利用上述仿真系统,设计了一套基于电磁导引的智能车仿真平台[8].该平台中建立有电磁传感器模型以及车辆的运动模型,以帮助智能车仿真程序识别车辆在跑道中的位置及误差信息. 但在整个系统的设计中并没有涉及到车辆的控制算法,也就意味着,一旦车辆偏离轨道,仿真程序无法根据实际运行情况,修正车辆的位置信息; 杭州电子科技大……