Тема: Моделирование системы датчиков беспилотного автомобиля

Ценность моделирования заключается в том, что очень часто оно позволяет изучать процессы, которые невозможно наблюдать напрямую. Не секрет, что при движении беспилотного автомобиля протекает большое количество таких «скрытых» процессов (например, процесс обнаружения препятствий, определения местоположения автомобиля и регулирования его скорости или угла поворота). Соответственно, с помощью моделирования можно увидеть, например, каким образом происходит процесс определения положения автомобиля, и вычислять точность алгоритмов, осуществляющих этот процесс.
Кроме того, появляется возможность ещё на этапе моделирования сформировать представление о применимости или неприменимости конкретных алгоритмов обработки данных и управления транспортным средством .
Проблема, решаемая в данной работе, связана с уменьшением погрешности средств измерений при оценке параметров динамической системы (в частности, местоположения автомобиля). Помимо этого, одной из главных проблем любой системы управления можно считать выработку корректной величины управляющего воздействия на основе данных, полученных с помощью измерительных устройств, расположенных в цепи обратной связи. Обе эти проблемы были рассмотрены в рамках данной работы.
Актуальность темы любой работы научного характера определяется степенью применимости последней. Данная работа, например, может служить фундаментом при изучении и моделировании многих динамических систем (от беспилотных автомобилей до проектирования автоматизированных роботов). Соответственно, и тему данной работы можно считать достаточно актуальной.
В рамках данной работы была написана программа на языке программирования Python. Эта программа позволяет из командной строки запускать модуль нечёткого регулятора и модуль фильтра Калмана, а также задавать параметры, необходимые для моделирования различных ситуаций и характера движения автомобиля (например, начальную позицию автомобиля, его скорость, время моделирования и наличие или отсутствие случайно меняющегося характера движения). В модулях, отвечающих за обработку данных с датчиков, можно задавать погрешность измерительных устройств, наличие дополнительных сенсоров для корректировки оценки позиции автомобиля, а также частоту измерения и получения данных. В модуле нечёткого регулятора можно задавать такие параметры как, например, дистанция до следующей точки поворота и получать рекомендуемую скорость движения автомобиля.

Нечёткий регулятор в данной программе позволяет без использования громоздких математических вычислений получить желаемую скорость движения автомобиля в зависимости от положения автомобиля относительно определённых ориентиров на дороге (например, относительно точки следующего поворота).
Вычисление рекомендуемой величины скорости автомобиля производится с использованием аппарата нечёткой логики, в частности с использованием нечёткого логического вывода и формирования базы правил (например, «если расстояние до точки поворота маленькое, то скорость должна быть низкой» или «если расстояние до точки поворота большое, то скорость должна быть высокой»).
Фильтр Калмана в рамках данной работы позволяет принять на вход данные с GPS-приемника, имеющего достаточно существенную погрешность, и обработать эти данные так, чтобы на выходе получить более точную оценку позиции автомобиля.
Главной целью этой работы является рассмотрение ряда алгоритмов, которые позволят существенно снизить погрешности результатов при обработке информации с датчиков, и алгоритмов, позволяющих вычислить корректную величину управляющего воздействия на основе этих обработанных данных.
Купить

В рамках работы была написана программа для моделирования совокупности датчиков беспилотного автомобиля (GPS-приёмника, спидометра и акселерометра) и дальнейшей обработки данных, полученных с этих датчиков, с помощью фильтра Калмана.
Программа также включает модуль нечёткого регулятора, который позволяет вычислить рекомендуемую величину скорости движения автомобиля в зависимости от его местоположения относительно точки следующего поворота.
В результате моделирования удалось добиться адаптации фильтра Калмана к изменению характера движения автомобиля. В фильтр Калмана также были включены дополнительные датчики скорости и ускорения, в результате чего погрешность определения местоположения автомобиля была снижена приблизительно на 72.56 — 75.70% относительно погрешности GPS-приёмника.
Также вычислено, что алгоритм для определения позиции автомобиля, включающий в себя обработку данных с дополнительных датчиков, позволяет увеличить точность на 2.13 — 10.02% по сравнению с алгоритмом, который основывается лишь на данных, полученных с GPS-приёмника.
Раздел данной работы, посвящённый нечёткому регулятору, демонстрирует, каким образом можно применить данные о позиции автомобиля, полученные с использованием фильтра Калмана, применительно к задаче управления скоростью автомобиля.
Купить