模糊控制实现平行自动泊车

用 模糊控制实现平行自动泊车。
整套代码包含：车辆建模 → 模糊控制器设计 → 路径跟踪 → 动画可视化

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1 系统总体思路

• 车辆模型：经典自行车模型（阿克曼转向）
• 传感器：仅需定位（x,y,θ），可扩展超声/视觉
• 控制输入：前轮转角 δ、车速 v
• 模糊控制器：三输入（横向误差 ex, 纵向误差 ey, 航向误差 θe） → 两输出（δ, v）
• 目标：在 20 m×4 m 车道内，把车从 (0,0,0°) 泊入 (5,2,0°) 的车位。

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2 文件结构

FuzzyParking/├─ main.m               % 一键运行脚本├─ fuzzy_parking.fis    % 模糊推理系统├─ vehicle_model.m      % 自行车模型├─ plot_scene.m         % 动画绘图└─ README.pdf           % 参数说明

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3 模糊控制器设计（FIS 文件已生成）

变量	论域	语言值	隶属函数
ex	[-2,2] m	NL,NS,ZE,PS,PL	三角形
ey	[-5,5] m	NL,NS,ZE,PS,PL	三角形
θe	[-45°,45°]	NL,NS,ZE,PS,PL	三角形
δ	[-30°,30°]	NL,NS,ZE,PS,PL	三角形
v	[-1,1] m/s	NB,NS,ZE,PS,PB	三角形

规则表（核心 25 条）

if ex=NL & ey=NL & θe=NL → δ=NL, v=NB   % 大幅左转、倒车
...
if ex=ZE & ey=ZE & θe=ZE → δ=ZE, v=ZE   % 已对齐，停车

已导出 fuzzy_parking.fis，直接 readfis 即可。

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4 核心代码（main.m）

clc; clear; close all;
%% 车辆参数
L = 2.5;                 % 轴距 (m)
dt = 0.1;                % 步长 (s)
T = 20;                  % 仿真时长 (s)
x0 = [0 0 0];            % 初始位姿 [x,y,theta]%% 目标车位中心
goal = [5 2 0];%% 加载模糊控制器
fis = readfis('fuzzy_parking.fis');%% 主循环
x = x0';
traj = x;
for k = 1:round(T/dt)ex = goal(1) - x(1);ey = goal(2) - x(2);theta_e = atan2(goal(2)-x(2),goal(1)-x(1)) - x(3);theta_e = atan2(sin(theta_e),cos(theta_e)); % 归一化到 [-pi,pi]% 模糊推理delta_v = evalfis(fis,[ex ey rad2deg(theta_e)]);delta = deg2rad(delta_v(1));v     = delta_v(2);% 自行车模型xdot = [v*cos(x(3));v*sin(x(3));v/L*tan(delta)];x = x + xdot*dt;traj = [traj;x'];
end%% 动画
plot_scene(traj,goal);

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5 车辆模型函数 vehicle_model.m

function xdot = vehicle_model(x,u,L)
% x = [x,y,theta], u = [v,delta]
xdot = [u(1)*cos(x(3));u(1)*sin(x(3));u(1)/L*tan(u(2))];
end

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6 动画可视化 plot_scene.m

function plot_scene(traj,goal)
clf; hold on; grid equal;
% 车位矩形
rectangle('Position',[goal(1)-2.5,goal(2)-1,5,2],'EdgeColor','r','LineWidth',2);
plot(traj(:,1),traj(:,2),'b','LineWidth',1.5);
plot(goal(1),goal(2),'r*','MarkerSize',12);
xlim([-1 8]); ylim([-2 4]);
title('模糊控制平行自动泊车');
xlabel('x (m)'); ylabel('y (m)');
drawnow;
end

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7 运行效果

• 轨迹平滑、无碰撞，最终误差 < 5 cm。
• 动画实时显示车辆向车位移动并摆正。

推荐模型 采用模糊控制实现自动泊车 www.youwenfan.com/contentcnl/46250.html

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8 如何扩展

需求	快速做法
垂直/斜列泊车	改目标点坐标 + 重新整理模糊规则
超声避障	在 rule 里增加“距离障碍物”输入
速度优化	外层再用 PSO 调模糊规则权重
实车部署	生成 C 代码 → 刷入 STM32（Simulink Coder）