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.
Información de la revista
Vol. 7. Núm. 2.
Páginas 91-98 (abril 2010)
Vol. 7. Núm. 2.
Páginas 91-98 (abril 2010)
Open Access
Estimación de un Control Lateral Difuso de Vehículos
Visitas
2439
Enrique Onieva, Vicente Milanés, Joshué Pérez, Teresa de Pedro
Departamento de Informática Industrial, Centro de Automática y Robótica (UPM-CSIC), La Poveda-Arganda del Rey, 28500 Madrid, España
Este artículo ha recibido
Información del artículo
Resumen
Palabras clave:
Conducción Autónoma
Lógica Difusa
Control Lateral
Algoritmos Genéticos
El Texto completo está disponible en PDF
Referencias
[Awawdeh et al., 2004]
A.M.H. Awawdeh, F. Espinosa, M. Mazo.
Nonlinear trajectory generation and lateral control new algorithms to minimize platoon's oscillations.
Proc. American Control Conference the 2004, Vol. 4 (2004), pp. 3345-3350
[Driankov, 1993]
M. Driankov.
An Introduction to Fuzzy Control.
Springer-Verlag, (1993),
[Eshelman and Schaffer, 1993]
L.J. Eshelman, J.D. Schaffer.
Real Coded Genetic Algorithms and Interval Schemata.
Morgan Kaufmann, (1993),
[Eshelman et al., 1989]
L.J. Eshelman, R.A. Caruana, J.D. Schaffer.
Biases in the crossover landscape.
Proceedings of the 3rd international conference on Genetic algorithms, (1989), pp. 10-19
[Fritz, 1995]
H. Fritz.
Autonomous lateral road vehicle guidance using neural network controllers.
European Control Conference, (1995), pp. 285-290
[García and de Pedro, 1998]
R. García, T. de Pedro.
Modeling a fuzzy coprocessor and its programming language.
Mathware and Soft Computing, V (1998), pp. 167-174
[García and de Pedro, 1999]
R. García, T. de Pedro.
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 (1999), pp. 265-273
[Goldberg, 1989]
D.E. Goldberg.
Genetic Algorithms in Search, Optimization.
and Machine Learning, Addison Wesley, (1989),
[Holland, 1975]
J.H. Holland.
Adaptation in Natural and Artificial Systems.
The University of Michigan Press, (1975),
[Ji et al., 2007]
Ji, Jie, Yinong Li, Ling, Zheng.
Self-adjusting fuzzy logic control for vehicle lateral control.
Proc. Fourth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery FSKD 2007, Vol. 2 (2007), pp. 614-618
[Jones, 2001]
W.D. Jones.
Keeping cars from crashing.
IEEE SPECTRUM, (2001), pp. 40-45
[Mamdani, 1974]
E.H. Mamdani.
Applications of fuzzy algorithms for simple dynamic plant.
Proc. IEEE, 62 (1974), pp. 1585-1588
[Mencar and Fanelli, 2008]
C. Mencar, A.M. Fanelli.
Interpretability constraints for fuzzy information granulation.
Information Sciences, 178 (2008), pp. 4585-4618
[Milanés et al., 2008]
V. Milanés, J.E. Naranjo, C. González, J. Alonso, R. García, T. de Pedro.
Sistema de posicionamiento para vehículos autónomos.
Revista Iberoamericana de Autom ática e Informática Industrial, 5 (2008), pp. 36-41
[Naranjo et al., 2007]
J.E. Naranjo, C. González, J. Reviejo, R. García, T. de Pedro, M.A. Sotelo.
Using fuzzy logic in automated vehicle control.
IEEE Intelligent Systems, 22 (2007), pp. 26-95
[Netto et al., 2006]
M. Netto, J.M. Blosseville, B. Lusetti, S. Mammar.
A new robust control system with optimized use of the lane detection data for vehicle full lateral control under strong curvatures.
Proc. IEEE Intelligent Transportation Systems Conference ITSC’06, (2006), pp. 1382-1387
[Parsons and Zhang, 1989]
R. Parsons, W.B. Zhang.
Program on advanced technology for the highway lateral guidance system requirements definition.
Int. Conf. Application of Advanced Technology in Transportation Engineering, (1989), pp. 257-280
[Sugeno, 1999]
M. Sugeno.
On stability of fuzzy systems expressed by fuzzy rules with singleton consequents.
IEEE Transactions Fuzzy Systems, 7 (1999), pp. 201-224
[Takagi and Sugeno, 1985]
T. Takagi, M. Sugeno.
Fuzzy identification of systems and its application to modelling and control.
IEEE Trans. on Syst. Man and Cybernetics, SMC–15 (1985), pp. 116-132
[Tsugawa et al., 1996]
S. Tsugawa, M. Aoki, A. Hosaka, K. Seki.
A survey of present ivhs activities in japan.
13th Int. Federation of Automatic Control (IFAC) World Congress, (1996), pp. 147-152
[Tsugawa et al., 1979]
S. Tsugawa, T. Yatabe, T. Hirose, S. Matsumoto.
An automobile with artificial intelligence. Proc.
6th Int. Joint Conf. Artificial Intelligence, (1979), pp. 893-895
[Ulmer, 1992]
B. Ulmer.
Vita - an automonomous road vehicle (arv) for collision avoidance in traffic.
Intelligent Vehicles Conference, (1992), pp. 26-41
[Zadeh, 1965]
L.A. Zadeh.
Fuzzy sets.
Information and Control, 8 (1965), pp. 338-353
Copyright © 2010. Elsevier España, S.L.. Todos los derechos reservados