| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究的现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 智能车避障控制方法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于粗糙集和邻域系统的智能车避障控制方法 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的研究方法和主要内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关术语和基础理论准备 | 第18-30页 |
| 2.1 控制术语 | 第18页 |
| 2.2 粗糙集的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.3 模糊软集与多维模糊集 | 第19-25页 |
| 2.3.1 模糊集与模糊软集的基本概念 | 第19-21页 |
| 2.3.2 模糊集与模糊软集的关系 | 第21-24页 |
| 2.3.3 模糊集与模糊软集间的关系在模糊综合评判中的体现和作用 | 第24-25页 |
| 2.4 邻域系统的基本概念 | 第25-30页 |
| 2.4.1 一般的邻域系统 | 第25-26页 |
| 2.4.2 被控对象的邻域系统 | 第26页 |
| 2.4.3 被控对象的可行邻域 | 第26-27页 |
| 2.4.4 被控对象的微分邻域 | 第27-30页 |
| 第3章 智能车的避障控制方法 | 第30-44页 |
| 3.1 动态障碍物的避障控制方法 | 第30-36页 |
| 3.1.1 微分邻域创建的一般模型 | 第30-33页 |
| 3.1.2 梯形微分邻域的求解模型 | 第33-36页 |
| 3.2 静态障碍物的避障控制方法 | 第36-44页 |
| 3.2.1 静态障碍物的近似处理模型 | 第37-39页 |
| 3.2.2 智能车关于障碍物的避障驶向 | 第39-40页 |
| 3.2.3 智能车梯形可行邻域的求解模型 | 第40-44页 |
| 第4章 仿真实例 | 第44-49页 |
| 4.1 智能车的仿真模型 | 第44-45页 |
| 4.2 基于动态障碍物的梯形微分邻域求解的仿真 | 第45-47页 |
| 4.3 汽车的静态障碍物的控制仿真 | 第47-49页 |
| 4.3.1 静态障碍物的仿真 | 第47-48页 |
| 4.3.2 仿真结果 | 第48-49页 |
| 总结与展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目 | 第57页 |