Supervisory recurrent fuzzy neural network control for vehicle collision avoidance system design

Yi-Jen Mon; Chih-Min Lin

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Supervisory recurrent fuzzy neural network control for vehicle collision avoidance system design

机译：监控递归模糊神经网络控制的车辆防撞系统设计

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This paper develops an intelligent method called supervisory recurrent fuzzy neural network (SRFNN) control to deal with the vehicle collision avoidance system (VCAS), which is an uncertain nonlinear model-free system. This SRFNN control system is composed of a recurrent fuzzy neural network (RFNN) controller and a supervisory controller. The RFNN controller is investigated to mimic an ideal controller, and the supervisory controller is designed to compensate for the approximation error between the RFNN controller and the ideal controller. This SRFNN control is employed to keep the VCAS within a safety range to avoid traffic accidences. The simulation results show the performance and effectiveness of the proposed control system are better than that obtained by formal formula-based control.

机译：本文开发了一种智能方法，称为监督递归模糊神经网络（SRFNN）控制，以处理车辆避撞系统（VCAS），这是一种不确定的非线性无模型系统。该SRFNN控制系统由递归模糊神经网络（RFNN）控制器和监控控制器组成。对RFNN控制器进行了研究，以模仿理想控制器，而监督控制器设计为补偿RFNN控制器和理想控制器之间的近似误差。此SRFNN控制用于将VCAS保持在安全范围内，以避免交通事故。仿真结果表明，所提出的控制系统的性能和有效性均优于基于形式公式的控制系统。

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来源
《Neural computing & applications》 |2012年第8期|共7页
作者
Yi-Jen Mon; Chih-Min Lin;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类人工智能理论;
关键词
Vehicle collision avoidance system (VCAS); Recurrent fuzzy neural network control;

机译：车辆避撞系统（VCAS）;递归模糊神经网络控制;
入库时间 2022-08-18 13:19:12

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