基于模糊决策的自主陆地车辆变阻制动系统建模

IF 0.3 Q4 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS Computer Science-AGH Pub Date : 2022-09-16 DOI:10.53070/bbd.1173849
Semir Sünkün, Berke Ogulcan Parlak, Alper Yildirim, H. Yavasoglu
{"title":"基于模糊决策的自主陆地车辆变阻制动系统建模","authors":"Semir Sünkün, Berke Ogulcan Parlak, Alper Yildirim, H. Yavasoglu","doi":"10.53070/bbd.1173849","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Otonom araçların (OA'lar) en temel özelliği otonom olmalarıdır. Ancak aracın dinamik çalışma ortamı nedeniyle kontrol algoritmaları kesin olmayan, yaklaşık ve güvenilmez kararlar verebilir. Bu nedenle, özellikle tutarlı engellerden kaçınma algoritmaları olmak üzere daha sağlam sürüş algoritmalarının oluşturulmasına ihtiyaç vardır. Bazen, engellerden kaçınmak için aracın tamamen durması gerekir. Bu durumda aracın motor freni kontrolü devreye alınabilir. Bu çalışmada, reostatik frenleme olarak bilinen elektrikli fren sistemi ile otonom kara taşıtlarını etkin bir şekilde frenlemek için bulanık bir model önerilmiştir. Reostatik fren sistemi (RFS) kullanıldığı için, tasarlanan bu modelleme için bulanık denetleyicinin giriş değerleri araç hızı ve zemin kayganlığı, çıkış değeri ise reostat direnç değeridir. Geliştirilen bulanık denetleyicide Mamdani çıkarımı ve Toplama yöntemleri kullanılmıştır. Bu iki yönteme ek olarak, bulanık denetleyici ayrıca kullanıcıya ağırlık merkezi, açıortay, maksimumun ortalaması, maksimumun en küçüğü ve maksimumun en büyüğü keskinleştirme yöntemlerinin çıktısını verir. Son olarak, Python programlama dilini ve Tkinter kitaplığını kullanarak, grafik kullanıcı arayüzü, kullanıcının girdilerinin dilsel ifadesini ve üyelik derecesini, nihai bulanık çıktı grafiğini ve tüm durulaştırma yöntemlerinden (GUI) kesin çıktıları görüntüler.","PeriodicalId":41917,"journal":{"name":"Computer Science-AGH","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2022-09-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Fuzzy Decision Based Modeling of Rheostatic Brake System for Autonomous Land Vehicles\",\"authors\":\"Semir Sünkün, Berke Ogulcan Parlak, Alper Yildirim, H. Yavasoglu\",\"doi\":\"10.53070/bbd.1173849\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Otonom araçların (OA'lar) en temel özelliği otonom olmalarıdır. Ancak aracın dinamik çalışma ortamı nedeniyle kontrol algoritmaları kesin olmayan, yaklaşık ve güvenilmez kararlar verebilir. Bu nedenle, özellikle tutarlı engellerden kaçınma algoritmaları olmak üzere daha sağlam sürüş algoritmalarının oluşturulmasına ihtiyaç vardır. Bazen, engellerden kaçınmak için aracın tamamen durması gerekir. Bu durumda aracın motor freni kontrolü devreye alınabilir. Bu çalışmada, reostatik frenleme olarak bilinen elektrikli fren sistemi ile otonom kara taşıtlarını etkin bir şekilde frenlemek için bulanık bir model önerilmiştir. Reostatik fren sistemi (RFS) kullanıldığı için, tasarlanan bu modelleme için bulanık denetleyicinin giriş değerleri araç hızı ve zemin kayganlığı, çıkış değeri ise reostat direnç değeridir. Geliştirilen bulanık denetleyicide Mamdani çıkarımı ve Toplama yöntemleri kullanılmıştır. Bu iki yönteme ek olarak, bulanık denetleyici ayrıca kullanıcıya ağırlık merkezi, açıortay, maksimumun ortalaması, maksimumun en küçüğü ve maksimumun en büyüğü keskinleştirme yöntemlerinin çıktısını verir. Son olarak, Python programlama dilini ve Tkinter kitaplığını kullanarak, grafik kullanıcı arayüzü, kullanıcının girdilerinin dilsel ifadesini ve üyelik derecesini, nihai bulanık çıktı grafiğini ve tüm durulaştırma yöntemlerinden (GUI) kesin çıktıları görüntüler.\",\"PeriodicalId\":41917,\"journal\":{\"name\":\"Computer Science-AGH\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.3000,\"publicationDate\":\"2022-09-16\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Computer Science-AGH\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.53070/bbd.1173849\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q4\",\"JCRName\":\"COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Computer Science-AGH","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.53070/bbd.1173849","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

自动驾驶汽车是自动驾驶汽车的主要特征。然而,由于工作环境的动态性,控制算法可以做出不确定、接近和可靠的决策。因此,回避算法尤其需要更稳健的驾驶算法来避开障碍物。有时车辆需要完全停车以避开障碍物。在这种情况下,可以切换发动机制动控制。在这项研究中,提出了一种称为再静态制动器的电动制动系统,作为一个开放模型来激活自动黑色运动。由于使用了餐厅制动系统(RFS),该型号控制器的输入值为车速和地面密度,输出值为再稳态电阻。Geliştirilen bulanık denetleyicide Mamdaniçıkarımıve Toplama yöntemleri kullanılmıştır。此外,通过这两种方式,检测监视器还为用户提供了最大化加权中心、曝光量、最大值平均值、最大值和最大值增加的能力。最后,使用Python编程语言和中文库、图形用户界面、用户的语言和成员级别、最后可用的输出图表和所有停止方法(GUI)。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Fuzzy Decision Based Modeling of Rheostatic Brake System for Autonomous Land Vehicles
Otonom araçların (OA'lar) en temel özelliği otonom olmalarıdır. Ancak aracın dinamik çalışma ortamı nedeniyle kontrol algoritmaları kesin olmayan, yaklaşık ve güvenilmez kararlar verebilir. Bu nedenle, özellikle tutarlı engellerden kaçınma algoritmaları olmak üzere daha sağlam sürüş algoritmalarının oluşturulmasına ihtiyaç vardır. Bazen, engellerden kaçınmak için aracın tamamen durması gerekir. Bu durumda aracın motor freni kontrolü devreye alınabilir. Bu çalışmada, reostatik frenleme olarak bilinen elektrikli fren sistemi ile otonom kara taşıtlarını etkin bir şekilde frenlemek için bulanık bir model önerilmiştir. Reostatik fren sistemi (RFS) kullanıldığı için, tasarlanan bu modelleme için bulanık denetleyicinin giriş değerleri araç hızı ve zemin kayganlığı, çıkış değeri ise reostat direnç değeridir. Geliştirilen bulanık denetleyicide Mamdani çıkarımı ve Toplama yöntemleri kullanılmıştır. Bu iki yönteme ek olarak, bulanık denetleyici ayrıca kullanıcıya ağırlık merkezi, açıortay, maksimumun ortalaması, maksimumun en küçüğü ve maksimumun en büyüğü keskinleştirme yöntemlerinin çıktısını verir. Son olarak, Python programlama dilini ve Tkinter kitaplığını kullanarak, grafik kullanıcı arayüzü, kullanıcının girdilerinin dilsel ifadesini ve üyelik derecesini, nihai bulanık çıktı grafiğini ve tüm durulaştırma yöntemlerinden (GUI) kesin çıktıları görüntüler.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
Computer Science-AGH
Computer Science-AGH COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS-
CiteScore
1.40
自引率
0.00%
发文量
18
审稿时长
20 weeks
期刊最新文献
A Nature Inspired Hybrid Partitional Clustering Method Based on Grey Wolf Optimization and JAYA Algorithm Database Replication for Disconnected Operations with Quasi Real-Time Synchronization Hybrid Variable Neighborhood Search for Solving School Bus-Driver Problem with Resource Constraints A Survey on Multi-Objective Based Parameter Optimization for Deep Learning Melanoma Skin Cancer and Nevus Mole Classification using Intensity Value Estimation with Convolutional Neural Network
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1