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MATLAB y teoría difusa


Enviado por   •  13 de Mayo de 2021  •  Apuntes  •  4.900 Palabras (20 Páginas)  •  56 Visitas

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  1. Difuminar

1.1 Difusión de posición lateral

Posición_lateral = [-2,  2]

Posición_lateral = { izquierda, derecha }

[pic 1]

Izquierda = triangular (-2, -2, 0)

[pic 2]

Derecha = triangular (0, 2, 2)

Posición_lateral = (1) {0,  .5}

1.2 Difusión de posición angular

Posición_angular = [-180, 180]

Posición_angular = [izquierda, derecha] [pic 3]

Izquierda = triangular (-180, -180, 0)

[pic 4]

Derecha= triangular (0, 180, 180)

Posición_angular = (55.5) {0,  .30}

  1. Difusión de giro de volante

Volante = [ -540,  540]

Volante = [izquierda, derecha]

Izquierda = triangular (-540, -540, 0)

Derecha= triangular (0, 540, 540)

  1. Reglas y operadores

REGLA

1.- SI Posición_angular ES IZQUIERDA O Posición_lateral ES IZQUIERDA ENTONCES volante ES DERECHA.

2.- SI Posición_angular ES DERECHA O Posición_lateral ES DERECHA ENTONCES volante ES IZQUIERDA.

  1. Consecuentes

  1. Desdifuminar

Hasta hace poco, la informática en el vehículo se ha relegado en gran medida a auxiliares

tareas como regular la temperatura de la cabina, abrir puertas y monitorear

niveles de carga de combustible, aceite y batería. Ahora, sin embargo, las computadoras están asumiendo cada vez más tareas relacionadas con la conducción en algunos modelos comerciales. Entre esas tareas se encuentran

• mantener una velocidad de referencia o mantener una caja fuerte distancia de otros vehículos,

• mejorar la visión nocturna con cámaras infrarrojas, y

• construir mapas y proporcionar rutas alternativas.

Sin embargo,

La tarea de conducción pertenece a una clase de problemas que

Dependen de los sistemas subyacentes para el razonamiento lógico.

y lidiar con la incertidumbre. Entonces, para mover el vehículo

computadoras más allá del monitoreo y en tareas relacionadas

a la percepción del entorno o la conducción, debemos integrar aspectos de la inteligencia y los comportamientos humanos

para que los vehículos puedan gestionar los actuadores de conducción en un

de manera similar a los humanos.

Esta es la motivación detrás del programa AUTOPIA,

un conjunto de proyectos de investigación nacionales en España. AUTOPIA

tiene dos objetivos principales. En primer lugar, queremos implementar la conducción automática utilizando

vehículos probados en carreteras reales. Aunque este objetivo

podría llamarse "utópico" en este momento, es una gran

punto de partida para explorar el futuro. Nuestro segundo

El objetivo es desarrollar nuestro sistema automatizado utilizando componentes modulares que se puedan aplicar inmediatamente en

la industria automotriz.

AUTOPIA se basa en el Instituto de Automática

La amplia experiencia de Industrial en el desarrollo de robots autónomos y sistemas de control difuso y la

El conocimiento de la Universidad de Alcalá de Henares sobre

visión artificial. (Los "sistemas de vehículos inteligentes"

la barra lateral analiza otros proyectos similares). Estamos desarrollando una infraestructura de banco de pruebas para la conducción de vehículos que

incluye experimentación del sistema de control, estrategias,

y sensores. Todas nuestras instalaciones e instrumentos están

disponible para colaborar con otros grupos de investigación

en este campo. Hasta ahora, hemos automatizado e instrumentado dos camionetas Citroën Berlingo producidas en serie.

para llevar a cabo nuestros objetivos.

Equipamiento de vehículos automatizados

La Figura 1 muestra dos furgonetas Citroën Berlingo eléctricas producidas en serie, que hemos automatizado utilizando

un sistema de control integrado basado en lógica difusa para

controlar su velocidad y dirección. El sistema principal

las entradas del sensor son un CCD (dispositivo de carga acoplada)

cámara a color y un sistema de posicionamiento global de alta precisión. A través de estos, el sistema controla la

actuadores de conducción de vehículos, es decir, los pedales de dirección, acelerador y freno. Ambos vehículos incluyen un

computadora a bordo basada en PC; un centimétrico, en tiempo real

GPS diferencial cinemático (RTK DGPS); Inalámbrica

Soporte LAN; dos servomotores; y una tarjeta de E / S analógica / digital. Agregamos un sistema de visión en otro

computadora conectada a la computadora de control.

La figura 2 muestra el sistema de control que desarrollamos.

para manejar todos estos dispositivos.

El Berlingo tiene un acelerador electrónico.

control, por lo que acortamos el circuito electrónico

para accionar el acelerador usando una salida analógica

tarjeta. El pedal de freno es completamente mecánico; nosotros

automatizado mediante polea y servomotor DC. Equipamos la transmisión con un

caja de cambios electrónica con avance y retroceso

selección. Automatizamos esto usando un digital.

Tarjeta de E / S que envía el equipo correcto al

computadora interna del vehículo. Diseñamos nuestro

zona de conducción para emular un entorno urbano

porque la conducción urbana automática es una de

Temas menos investigados de ITS.

Sistema de guiado

Modelamos el sistema de guiado usando

variables y reglas difusas. Además de

funcionalidades del volante y de la velocidad del vehículo, también consideramos las variables que

El sistema se puede utilizar en el control de crucero adaptativo.

(ACC) y capacidad de adelantamiento. Entre

...

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