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通过遗传算法实现无人驾驶飞机的自动横向控制
摘要：众所周知,软件计算不仅具有强烈的学习和认知能力，还有良好的耐受性、不确定性和不精确性。 由于这些特性，它们可以成功地应用于智能车辆系统； 它是一种广泛的技术和技巧,是许多交通问题的答案。控制的无人驾驶的汽车方向盘，是研究人员在这个地区所面临一个最重要的挑战之一。本文提出了一种方法，来自动调整模糊控制器，管理大量生产的汽车方向盘信息：你到达一个关于汽车的状态,让人类驾驶这辆车，用调整遗传算法被处理,, 通过迭代遗传算法的模糊控制器来挪用。为了评价获得控制器,它将被认为是最终取得的跟踪性能,以及证明任务的光滑驱动执行。
关键词：自主车辆遗传算法 模糊控制 智能交通系统 横向控制
1 引言
引进智能交通系统（ITS）应用信息和通信技术，以实现安全，高效的驾驶。在汽车行业，其主要是用来给司机提供信息，并在某些情况下，它们连接到汽车传动器，试图以减少和防止碰撞受伤【1】。
本文所描述的工作已经进行的AUTOPIA计划中心的自动化和机器人的一个组成部分,西班牙议会为科学研究(CSIC),这是集中在区域自主车辆。更具体地说,这项研究的目的是自动控制工作的方向盘(也称为横向控制)大量生产的车辆,虽然研究的另一部位进行AUTOPIA纵向控制程序控制车辆的速度和其适应道路特点,所采用的油门和刹车踏板的需要【2-3】。研究类似项目AUTOPIA存在,在不同的国家【4-7】。
程序使用的AUTOPIA车辆配备仪表和软件必须进行自主管理的,因为一个自治的车必须控制其功能的一些或全部没有外部干预【8-10】。目前的研究工作开展以来,他们已经要求:一套测试道路沥青(全称叫ZOCO驾驶区)、差分GPS提供高精度GPS覆盖基站和无线局域网为微分修正生成和传输和一个大量生产的柚子C3 Pluriel配备了DGPS、致动器为方向盘和踏板、电脑连接到通信网络。有很长的一段路,直到实现了全自动转向控制是在市场【11】。由于整个世界,研究者在集中精力在这项研究中,实施和验证,这种系统是显示在著名的无人驾驶汽车竞赛主办的Agency1国防高等研究计画署(DARPA),中央研究组织的美国国防部的。DARPA已在该地区赞助三个比赛自主车辆。
经典控制技术是通常的方法来管理复杂
