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基于多超聲波信息融合的小車避障算法實現_劉崇翔
智能小車同遙控小車的一個重要區別在于： 能否實現自動行駛。遙控小車完全由人來控制，人們的視覺無法達到或者人們的反應不夠及時的情況下， 遙控小車就不能行駛或者會與障礙物發送碰撞;而智能小車可以利用路徑規劃算法，尋找一條從起始坐標到目標坐標的無碰撞路徑。路徑規劃方法有人工勢場法、神經網絡算法、柵格法已及模糊控制方法。在這些方法中，模糊控制具有較強的優勢， 因為它可以利用人類專家控制經驗來彌補智能小車動態性能中的非線性和不確定因素帶來的不利影響，同時計算量小，構成方法較為簡單，節省系統資源，實時性好。本文將模糊控制算法應用于智能小車多超聲波測距傳感器數據融合的處理方法中， 能以模糊邏輯推理的方式產生智能小車避障用的速度和轉向角，并用 Matlab 進行了仿真，驗證了此方法的有效性和實用性。
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