基于多Agent系統的智能車輛自主行駛控制研究.pdf

1、智能車輛是集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、輔助駕駛等功能于一體的綜合智能系統，是計算機視覺、人工智能、控制理論和電子技術等多學科交叉的產物，能夠在具有一定地形特征的環(huán)境中運行，順利到達期望目的地或沿期望路徑行駛，具有廣闊的應用前景。
　　 本研究以四輪智能車為研究對象，采用高精度線陣CCD攝像頭、高速雙核DSP和超聲波傳感器等構成智能車輛的視覺導航、運動控制、避障和信息獲取系統。著重研究智能車輛的圖像處理、行駛控制、軌跡規(guī)劃以及多電機控制

2、問題。主要工作包括以下幾個方面：
　　 ⑴為了增強運動環(huán)境條件下視覺系統的適應性，解決運動模糊、失真和噪聲等問題，研究了多種圖像處理技術，嘗試的方法主要有：道路圖像平滑濾波處理中的鄰域濾波、中值濾波等；邊緣增強處理中的Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、LOG算子及Canny算子，以及最佳閾值分割迭代算法。對上述處理方法進行了大量的對比實驗，從實際處理效果與實時性方面對相關試驗結果進行了比較分析，提出了適合智能

3、車輛導航的圖像預處理方法，突出標識線與環(huán)境之間的邊緣線，為車體中心線與標識線的側向距離偏差和角度偏差的計算提供依據。
　　 ⑵在結構或非結構環(huán)境下智能車輛必須具有實時反應能力、行為自主決策能力，因此，設計構建由協調和控制兩層結構組成的Multi Agent System，一方面，根據智能車輛相對標識線位置的不同，采用由不同控制算法的Agent控制，通過傳感器及其快速信息處理過程獲得比較好的運行效果，同時也具有快速時間響應的特點；

4、另一方面，協調層起到宏觀調控作用，比如，制定子目標，監(jiān)督智能車輛的運動，優(yōu)化路徑等?？朔藗鹘y基于行為的結構中以犧牲優(yōu)化為代價的缺點，使應激行為更具有全局優(yōu)化的特性。該控制結構既能在局部行動上顯示出靈活的反應能力和魯棒性，又能在全局上做出長遠的、優(yōu)化的運動控制規(guī)劃。
　　 ⑶提出基于GA和LS-SVM的智能車輛變結構控制，利用典型樣本，在離線狀態(tài)下，運用遺傳算法優(yōu)化計算變結構控制律中最優(yōu)參數ε和δ，分別建立ε和δ的支持向量機；在

5、在線狀態(tài)下，通過支持向量機為變結構控制器提供實時的ε和δ，既充分利用了遺傳算法的全局優(yōu)化和支持向量機的小樣本、泛化能力強的特點，又克服了遺傳算法計算時間長的缺陷，較好地解決了由離散指數趨近律設計的變結構控制器易產生抖振的問題。
　　 ⑷針對智能車輛轉向系統的復雜，非線性和時變系統，提出了基于RBF神經網絡在線辨識的單神經元PID控制。在該控制系統結構中，采用RBF神經網絡辨識器實現對轉向系統的Jacobian矩陣信息的在線辨識，