[发明专利]一种基于模糊推理的机场智能驱鸟系统鸟群驱离避障算法

权利要求书

1.提供一种基于模糊推理的机场智能驱鸟系统鸟群驱离避障算法，其特征是利用的是鸟类与声光障碍的距离、声光障碍避障半径、鸟类与声光障碍间的相对速度矢量，鸟类与声光障碍的距离矢量作为输入模糊集，隶属函数为模糊集的每个成员分配隶属度，每个成员的隶属度构成了模糊集，利用模糊推理当前的声光障碍是否对当前目标鸟类构成驱离效果；模糊推理是通过模糊规则将给定输入转化为输出的过程，将输入的模糊集通过一定运算对应到特定输出模糊集的计算过程，模糊推理采用最大乘积推理方法，模糊规则是在进行模糊推理时依赖的规则，在判断障碍对目标鸟类构成驱离效果，根据人工控制的经验得出模糊规则，解模糊化采用最大隶属度法，针对系统要求或运行情况的不同而选取相适应的方法，从而将模糊量转化为精确量，用以实施最后的控制策略，有效解决了机场智能驱鸟系统鸟群驱离避障算法调整时间较长、造成声光障碍频繁改变问题，减少系统工作负担，提高系统鲁棒性。

2.根据权利要求1，所述隶属函数完全定义了模糊集，隶属函数提供元素与模糊集的相似程度的度量，模糊集合论是把声光障碍自身属性以及声光障碍与目标鸟群得关联属性，通过模糊规则将给定输入转化为输出的过程，将输入的模糊集通过一定运算对应到特定输出模糊集的计算过程，从而判断当前的声光障碍是否对当前目标鸟类构成驱离效果，并对应进行调整达到最优得驱离效果。

3.根据权利要求1，所述模糊推理采用最大乘积算法估算，模糊集变量的边缘概率分布以及模糊集多个变量的联合概率分布，采用求解依据是最大概率分布，根据人工控制的经验得出模糊规则判断，采用最大隶属度法解模糊化，针对系统要求或运行情况的不同而选取相适应的方法，选取推理结果模糊集合中隶属度最大的元素作为输出值，从而将模糊量转化为精确量，用以实施最后的控制策略。