基于模糊神经网络的智能车辆避障方法研究

摘要：

基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的模糊神经网络兼具有模糊逻辑推理能力和自学习训练的优点.将基于T-S模型的模糊神经网络的信息融合算法应用于智能车辆的安全避障控制中,提高了车辆的避障控制精度.采用多个超声波和红外测距传感器探测障碍物的方位,信息经过模糊神经网络控制器融合后,实现了智能小车对障碍物和环境类型的识别以及安全避障控制.通过MATLAB仿真实验验证此方法能够使智能小车安全避障.

关键词：模糊神经网络、信息融合、避障、智能车辆

所属期刊栏目：53

分类号：U495(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2015-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：33-35