Neural-network-based fuzzy logic navigation control for intelligent vehicles
Other Title(s)
نظام الشبكات العصبوية الاصطناعية المستندة على المنطق الغامض لعمليات التحكم في تنقل العربات الذكية
Joint Authors
Source
Sultan Qaboos University Journal for Scientific Research-Science and Technology
Issue
Vol. 2002, Issue 7 (30 Jun. 2002), pp.211-219, 9 p.
Publisher
Sultan Qaboos University College of Science
Publication Date
2002-06-30
Country of Publication
Oman
No. of Pages
9
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
يقترح هذا البحث نظاما للشبكات العصبوية الاصطناعية التي تستند للمنطلق الغامض لعمليات التحكم في تنقل عربات ذكية.
يبدأ البحث أولا بمناقشة استخدام الشبكات العصبوية الاصطناعية و المنطق الغامض لتجهيز العربات الذكية بمقابلية حركية ذاتية, ثانيا بناء شبكة عصبوية (تستخدم الغموض المنطقي) لاجتياز الحواجز الثابتة و المتحركة.
و في الواقع إن المنطق الغامض يحسن قابلية الشبكات العصبوية في اجتياز العوائق بتطبيق اللادقة و التفكير التقريبي.
إن هذا النظام يزود العربة بعد التدريب الموجه بالقابلية على إنجاز مهمتين هما : أولا التوجه نحو الهدف باستخدام شبكة عصبوية, و ثانيا تجنب الحاوجز الثابتة و المتحركة باستخدام شبكة عصبوية غامضة تختزل السلوك البشري.
Abstract EN
This paper proposes a Neural-Network-Based Fuzzy logic system for navigation control of intelligent vehicles.
First, the use of Neural Networks and Fuzzy Logic to provide intelligent vehicles with more autonomy and intelligence is discussed.
Second, the system for the obstacle avoidance behavior is developed.
Fuzzy Logic improves Neural Networks (NN) obstacle avoidance approach by handling imprecision and rule-based approximate reasoning.
This system must make the vehicle able, after supervised learning, to achieve two tasks: 1- to make one’s way towards its target by a NN, and 2- to avoid static or dynamic obstacles by a Fuzzy NN capturing the behavior of a human expert.
Afterwards, two association phases between each task and the appropriate actions are carried out by Trial and Error learning and their coordination allows deciding the appropriate action.
Finally, the simulation results display the generalization and adaptation abilities of the system by testing it in new unexplored environments.
American Psychological Association (APA)
Farah, Hasan& Chohra, Amin. 2002. Neural-network-based fuzzy logic navigation control for intelligent vehicles. Sultan Qaboos University Journal for Scientific Research-Science and Technology،Vol. 2002, no. 7, pp.211-219.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-24520
Modern Language Association (MLA)
Farah, Hasan& Chohra, Amin. Neural-network-based fuzzy logic navigation control for intelligent vehicles. Sultan Qaboos University Journal for Scientific Research-Science and Technology No. 7 (2002), pp.211-219.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-24520
American Medical Association (AMA)
Farah, Hasan& Chohra, Amin. Neural-network-based fuzzy logic navigation control for intelligent vehicles. Sultan Qaboos University Journal for Scientific Research-Science and Technology. 2002. Vol. 2002, no. 7, pp.211-219.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-24520
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 219
Record ID
BIM-24520