Um Controlador Longitudinal Inteligente para Aplicação em Veículos Semiautônomos

Apresentamos um controlador neuro-fuzzy para controle de cruzeiro inteligente de veículos semiautônomos. Este artigo aborda o problema de controle longitudinal que visa regular a velocidade do veículo controlado a fim de manter um intervalo de tempo constante em relação ao veículo à frente. Um controlador de rede de função de base radial fuzzy (FRBFN) é projetado para incorporar os méritos das lógicas fuzzy, assim como das redes neurais. O FRBFN é pré-estruturado, e seus parâmetros são configurados de tal forma que estão associados ao seu significado físico. Os parâmetros da camada de saída são aprendidos online via algoritmo de gradiente. Uma característica atraente do método proposto é que não requer dados de treinamento e o modelo dinâmico longitudinal do veículo. Resultados de simulação em um modelo teórico de veículo são fornecidos para demonstrar a eficácia deste controlador. Para investigar os algoritmos de controle propostos em situações da vida real, foi desenvolvido um veículo em pequena escala com computador e sensores a bordo. Resultados experimentais de um controlador PID convencional e do controlador FRBFN são fornecidos para comparação.