Estimación de un Control Lateral Difuso de Vehículos

Enrique Onieva, Vicente Milanés, Joshué Pérez, Teresa de Pedro

Resumen

La conducción autónoma es uno de los temas más interesantes dentro del área de los Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS) y dentro de ella, el control automático del volante es uno de los retos más importantes al que se enfrentan investigadores de esta área. En este trabajo se presenta un ajuste basado en algoritmos genéticos de controladores difusos capaces de manejar automáticamente el volante de un vehículo convencional, reproduciendo actitudes de un conductor humano en diferentes situaciones. Para ello se ha monitorizado el estado del coche mientras es conducido por un humano y por medio de algoritmos genéticos se ha obtenido un controlador difuso apropiado para el manejo del volante del vehículo. Todo ello teniendo en cuenta dos requisitos básicos: el controlador debe ser capaz de manejar el vehículo a través de una ruta prefijada y ejecutar acciones de control suaves, para lograr así, una conducción confortable para los ocupantes del vehículo.

Palabras clave

Conducción Autónoma; Lógica Difusa; Control lateral; Algoritmos genéticos

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Referencias

Awawdeh, A. M. H., F. Espinosa and M. Mazo (2004). Nonlinear trajectory generation and lateral control new algorithms to minimize platoon’s oscillations. In: Proc. American Control Conference the 2004. Vol. 4. pp. 3345–3350.

Driankov, M. (1993). An Introduction to Fuzzy Control. Springer-Verlag. Berlin.

Eshelman, L. J. and J. D. Schaffer (1993). Real Coded Genetic Algorithms and Interval Schemata. Morgan Kaufmann. San Mateo.

Eshelman, L.J., R.A. Caruana and J.D. Schaffer (1989). Biases in the crossover landscape. Proceedings of the 3rd international conference on Genetic algorithms pp. 10 – 19.

Fritz, H. (1995). Autonomous lateral road vehicle guidance using neural network controllers. In: European Control Conference. pp. 285–290.

García, R. and T. de Pedro (1998). Modeling a fuzzy coprocessor and its programming language. Mathware and Soft Computing V (2-3), 167 – 174.

García, R. and T. de Pedro (1999). First application of the orbex coprocessor: Control of unmanned vehicles. Special issue on Selected papers of the First EUSFLAT Conference and 9th Spanish Congress on Fuzzy Logic and Technology VII (2-3), Part B, Applications, 265 – 273.

Goldberg, D.E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison Wesley. New York.

Holland, J.H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. The University of Michigan Press.

Ji, Jie, Yinong Li and Ling Zheng (2007). Self-adjusting fuzzy logic control for vehicle lateral control. In: Proc. Fourth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery FSKD 2007. Vol. 2. pp. 614–618.

Jones, W. D. (2001). Keeping cars from crashing. IEEE SPECTRUM pp. 40–45.

Mamdani, E. H. (1974). Applications of fuzzy algorithms for simple dynamic plant. Proc. IEEE. 62(12), 1585 – 1588.

Mencar, C. and A. M. Fanelli (2008). Interpretability constraints for fuzzy information granulation. Information Sciences 178, 4585–4618.

Milanés, V., J.E. Naranjo, C. González, J. Alonso, R. García and T. de Pedro (2008). Sistema de posicionamiento para vehículos autónomos. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial 5(4), 36–41.

Naranjo, J.E., C. González, J. Reviejo, R. García, T. de Pedro and M.A. Sotelo (2007). Using fuzzy logic in automated vehicle control. IEEE Intelligent Systems 22(1), 26 – 95.

Netto, M., J. M. Blosseville, B. Lusetti and S. Mammar (2006). A new robust control system with optimized use of the lane detection data for vehicle full lateral control under strong curvatures. In: Proc. IEEE Intelligent Transportation Systems Conference ITSC ’06. pp. 1382–1387.

Parsons, R. and W.B. Zhang (1989). Program on advanced technology for the highway lateral guidance system requirements definition. In: Int. Conf. Application of Advanced Technology in Transportation Engineering. pp. 257–280.

Sugeno, M. (1999). On stability of fuzzy systems expressed by fuzzy rules with singleton consequents. IEEE Transactions Fuzzy Systems 7, 201 – 224.

Takagi, T. and M. Sugeno (1985). Fuzzy identification of systems and its application to modelling and control. IEEE Trans. on Syst. Man and Cybernetics SMC-15(1), 116 – 132.

Tsugawa, S., M. Aoki, A. Hosaka and K. Seki (1996). A survey of present ivhs activities in japan. In: 13th Int. Federation of Automatic Control (IFAC) World Congress. pp. 147–152.

Tsugawa, S., T. Yatabe, T. Hirose and S. Matsumoto (1979). An automobile with artificial intelligence. Proc. 6th Int. Joint Conf. Artificial Intelligence pp. 893–895.

Ulmer, B. (1992). Vita - an automonomous road vehicle (arv) for collision avoidance in traffic. In: Intelligent Vehicles Conference. pp. 26–41.

Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control 8, 338–353.

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