基于视觉的智能车行驶控制技术的改进

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本文针对车辆的行驶控制技术进行了研究,提出了一种模糊神经网络PID控制算法来实现车辆的行驶控制。该方法将模糊理论和神经网络相结合,并利用其调整PID参数,实现对自动监测车辆的行驶控制。由仿真得出,该控制算法具有很好的控制性能,解决了普通PID控制器在控制时变、非线性系统中所出现的问题,具有控制速度快、实时性好、稳态误差小的特点。 In this paper, the vehicle driving control technology is studied, and a fuzzy neural network PID control algorithm is proposed to realize the vehicle driving control. The method combines fuzzy theory and neural network, and adjusts the PID parameters by using it to realize the automatic monitoring of the vehicle driving control. The simulation results show that the control algorithm has good control performance and solves the problems of ordinary PID controller in the control of time-varying and nonlinear systems. It has the characteristics of fast control, good real-time performance and small steady-state error .
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