基于模糊推理和有限状态机的行为决策

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本文提出了一种应用于单向双车道的规则型行为决策算法,通过将模糊推理与有限状态机相结合,提高了算法的可行性和决策结果的准确性。基于有限状态机的决策方法具备场景遍历广度优势,但对某一特定场景缺乏遍历的深度,其状态转移条件也较为简单。使用层次状态机与模糊推理相结合的决策算法,其不仅能提升场景遍历深度,还能根据速度和距离进行自适应调节,进一步提升换道决策的准确性与合理性。先在Matlab自动驾驶工具箱中建立道路场景,然后提出并构建基于模糊推理和有限状态机的行为决策模型,采用B样条曲线进行轨迹规划、模型预测控制进行路径跟踪,最后通过Simulink仿真验证了决策系统的可行性。
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