（光学工程专业论文）车辆垂直泊车模糊控制策略研究.pdf

摘要 自动泊车技术是当今热门的汽车电子技术之一 它的运用可以极大地减轻 驾驶员的体力 脑力劳动强度 降低了泊车操作的难度 避免驾驶员因方向感 不强 判断和操作失误而引起的事故 同时该技术也将对车辆最终实现无人驾 驶产生积极的意义 本课题研究内容是基于模糊智能控制的实际停车场环境下 车辆自动垂直泊车控制算法的研究和基于a d a m s c a r 整车模型的仿真验证分析 文章对比分析了当前不同类型的车辆自动泊车系统 以及不同的车辆自动 泊车控制方法 在考察实际停车场泊车环境的具体情况后 提出了区别于轮式 机器人泊车领域的 更为简洁有效的车辆自动垂直泊车的模糊控制方法 并总 结出了新的模糊控制规则 最后利用m a t l a b 模糊逻辑工具箱将其实现 以车辆 泊车轨迹和方向盘转角为考察对象 得出本文提出的自动垂直泊车模糊控制仿 真的结果 同时 因车辆运动学模型对自动泊车模糊控制效果的影响很重要 本文在目前一般的车辆运动学基础上 建立了一种新的集成了车辆转向系结构 特性的拓展的车辆运动学模型 使得本文设计的泊车模糊控制效果能更加接近 真实的车辆泊车操作 此外 本文还引入了机械动力学仿真软件 a d a m s 的相 关应用 利用其在整车操纵性能仿真方面的强大功能 建立了基于a d a m s 的整 车模型来代替实车仿真 通过导入本课题前期基于m a t l a b 自动泊车模糊控制仿 真得到的结果生成d r i v e r 文件导入a d a m s c a r 软件进行仿真验证 仿真结果分 析可知 本文设计的基于实际停车场的自动泊车模糊控制系统能按要求准确地 完成泊车任务 且操作结果符合真实车辆的操纵特性 模糊控制方法有效 本文的创新之处在于 拓展了车辆自动泊车系统的运动学模型 加入了转 向系结构参数的影响 使得模糊控制的结果更符合真实车辆的操纵特性 研究 分析了实际停车场的环境因素对车辆泊车操作的影响 设计出了符合实际停车 场泊车环境的更为简洁有效的模糊控制泊车方法 利用a d a m s 软件建立整车模 型 代替实车仿真 验证本文车辆自动泊车控制方法的有效性 关键词 自动垂直泊车 运动学模型 模糊控制 a d a m s 仿真 a b s t r a c t a u t o m a t i cp a r k i n gt e c h n o l o g yi so n eo fh o ta u t o m o t i v ee l e c t r o n i ct e c h n o l o g i e s t h e s ed a y s w h i c hw i l lg r e a t l yr e d u c et h ed r i v e r sp h y s i c a la n dm e n t a ls t r e n g t h a s w e l la sr e d u c i n gt h ed i f f i c u l t yo fp a r k i n go p e r a t i o n a n dt r a f f i ca c c i d e n tc a u s e db yt h e r e a s o n ss u c ha st h ed r i v e ri sn o ts u r ea b o u tt h es e n s eo fd i r e c t i o n f a u l t yo p e r a t i o n s a n dj u d g e s b yt h es a m et i m e t h i st e c h n o l o g yw i l lu l t i m a t e l yh a v eap o s i t i v em e a n i n g t ot h eu n m a n n e da u t ov e h i c l e s t h ec o n t e n to ft h er e s e a r c hi sa b o u tt h ef u z z yc o n t r o l a l g o r i t h mf o ra u t o m a t i cv e r t i c a lp a r k i n gb a s e do nt h ea c t u a lp a r k i n gl o t a n da l s oh a s g i v et h es i m u l a t i o na n a l y s i sb a s e do na d a m s c a r v e h i c l em o d e l t h i se s s a yc o m p a r a t i v e l ya n a l y s e st h ec u r r e n td i f f e r e n tt y p e so fa u t o m a t i c p a r k i n gs y s t e m s s t r u c t u r e sa sw e l la st h ed i f f e r e n tc o n t r o lm e t h o d s b a s e do nt h e a c t u a lc a rp a r k i n ge n v i r o n m e n t a lc o n d i t i o n s i tr a i s e san e ws i m p l ea n de f f i c i e n tf u z z y p a r k i n gc o n t r o lm e t h o d w h i c hi sd i f f e r e n tf r o mt h es t u d yo fw h e e l e dr o b o ta u t o m a t i c p a r k i n go fv e h i c l e s s u m su pt h en e wf u z z yc o n t r o lr u l e s t h e nu s e sm a t l a b sf u z z y l o g i ct o o l b o xt ob u i l di ta n dg i v e st h es i m u l a t i o nr e s u l t s m e a n w h i l e i ti sk n o w nt h a t t h ev e h i c l e sk i n e m a t i c sm o d e lp l a y sa l li m p o r t a n tr o l et ot h ee f f e c to ft h ef u z z y p a r k i n gc o n t r o l s ot h i se s s a ya n a l y z e st h eg e n e r a lv e h i c l ek i n e m a t i c sm o d e lt h e n b u i l d sa ne x p a n s i o nv e h i c l e sk i n e m a t i c sm o d e lb yi n t e g r a t i n gt h es t r u c t u r a l c h a r a c t e r i s t i c so fv e h i c l e ss t e e r i n gs y s t e m m a k i n gab e t t e ra n dr e a le f f e c to ft h e c o n t r o lr e s u l t s i na d d i t i o n t h ee s s a ya l s or e s e a r c h e sa n da n a l y s e st h ek n o w l e d g eo f t h es o f t w a r ea d a m s u s e si t sf u n c t i o no fm e c h a n i c a ld y n a m i c ss i m u l a t i o n i n s t e a d o far e a lv e h i c l es i m u l a t i o n t oe s t a b l i s ha na d a m sb a s e dv e h i c l em o d e l a n dt h e n 析mt h ei n t r o d u c eo ft h em a t l a bc o n t r o ls i m u l a t i o nr e s u l t st og e n e r a t et h ed r i v e rf i l e w h i c hi su s e db yt h ea d a m s c a rs i m u l a t i o ns o f t w a r e t h r o u g ha n a l y z i n gt h e r e s u l t s w ec a nf i n do u tt h a tt h i sf u z z yc o n t r o lm e t h o di se f f e c t i v e t h ei n n o v a t i o n so ft h i se s s a ya r ea sb e l o w d e v e l o p i n gan e wv e h i c l ek i n e m a t i c m o d e lf o rl o w s p e e dp a r k i n g r e s e a r c h i n ga n da n a l y z i n gt h ea c t u a lv e h i c l ep a r k i n g t h e nd e s i g n i n gac o m p a c ta n de f f i c i e n t 如z 巧c o n t r o la l g o r i t h m u s i n ga d a m st o s i m u l a t et h ev e h i c l e sp a r k i n go p e r a t i o na n dv e r i f y i n gt h ee f f e c t i v e n e s so ft h em e t h o d k e y w o r d s a u t o m a t i cv e r t i c a lp a r k i n g k i n e m a t i cm o d e l f u z z yc o n t r o l a d a m 独创性声明 本人声明 所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及 取得的研究成果 尽我所知 除了文中特别加以标注和致谢的地方外 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果 也不包含为获得 武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料 与我一 同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示了谢意 签名 巷蜘期 卫 噜 埠乡闷 学位论文使用授权书 本人完全了解武汉理工大学有关保留 使用学位论文的规定 即 学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版 允许论文被查阅和借阅 本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的 全部内容编入有关数据库进行检索 可以采用影印 缩印或其他复制 手段保存或汇编本学位论文 同时授权经武汉理工大学认可的国家有 关机构或论文数据库使用或收录本学位论文 并向社会公众提供信息 服务 保密的论文在解密后应遵守此规定 研究生c 刊叫铷州 移膨日酬 缈6 司 武汉理工大学硕士学位论文 1 1 研究背景 第一章绪论 美国密西根大学交通研究中心曾对2 0 0 6 年美国交通事故数据库的资料以及 同年度美国保险公司事故资料进行了统计 统计发布的研究结果如表1 1 n 其 报告中明确指出车辆因泊车而导致的事故占到了各类事故数量总数比例的4 4 另一项早期资料也表明乜1 在我国2 0 0 2 年汽车事故的发生比例中 泊车引起的 事故占到了2 l 可见一直以来车辆泊车都是一项令人十分头疼的事情 即使 是对于经验丰富的驾驶员也难以摆脱泊车的困扰 其往往会给人们带来生命财 产的损失以及精神伤害 现在 随着人们生活水平的不断提高和汽车产业的蓬 勃发展 汽车的数量也随之在逐年增加 公路 街道及停车场变得愈加拥挤狭 窄 相关专家预计 因车辆泊车而引起的纠纷事件数量也将呈逐年上升的趋势 表1 1 车辆行车事故统计结果 行车事件数量 比例 前行 1 6 3 94 6 驶入泊车位 1 2 1 13 4 驶离泊车位 3 5 51 0 转弯 3 5 21 0 总计 3 5 5 71 0 0 总结车辆在泊车过程中遇到的问题 可以归纳为以下几点 1 泊车时驾驶员仅依靠后视镜 侧视镜以及后车窗玻璃来观察车辆周围的 环境 视野受到很大限制 视觉清晰度差 驾驶员无法完全掌控其车辆后方的 状况 2 泊车时驾驶员因要兼顾车辆周围的状况 而扭身回头观察驾驶车辆与周 边车辆的距离 体力和脑力负担重 同时 这样的操作也易产生不安全因素 3 泊车操作极大地程度上要依赖于驾驶员的驾驶经验 技巧及反应灵敏程 度这几个方面 任一环节出问题都将导致驾驶员无法准确连贯地完成泊车 同 时如果遇到不熟悉的环境或者车位狭窄的情况 泊车操作的难度亦会随之增加 许多 武汉理工大学硕士学位论文 如何才能摆脱泊车过程中遇到的窘境这一议题 已被越来越多的人所关注 人们对汽车操纵的便捷性 安全性也提出了更多更高的要求 虽然完全地自主 驾驶车辆并不是近期所能实现的 但是研究学者也普遍指出目前该领域的主要 趋势是辅助驾驶员操作而不是控制驾驶员或者替代驾驶员 正因如此才有了当 前广为使用的助力转向和a b s 等辅助驾驶技术以及本文所有提出的自动泊车技 术 可以说如今是否装配有泊车辅助系统常常成为某车型是否为高档车配置的 重要标志之一 当前市场上的泊车辅助系统可以分为两种 一种是传统的泊车系统 另一 种则是智能泊车系统 前者主要是以泊车语音提示和泊车雷达为系统的关键构 成部分 此类系统会在车辆泊车的过程中发出相应的警示声音或语音来提醒车 旁的行人 以此使其主动闪避 从而减少事故伤害 但这类系统也存在很多弊 端 例如驾驶员仍是无法掌握足够的车辆后方信息 视野盲区依然存在 对于 驾驶员来说主动操作性很差 虽然能在一定程度上避免车辆因误泊车而对行人 造成的伤害 却仍无法有效地避免车辆刮擦 碰撞事件的发生 随着泊车系统的不断发展 开始出现了现在广为使用的车辆泊车影像系统 此系统可通过车载显示屏以及车后安装的微型广角摄像头 真实地呈现车辆后 方的视频影像 依赖此技术 驾驶员可以及时避开车后的障碍物以应对突发事 故 在泊车影像的基础上 泊车辅助系统也在不断向着更加智能化 人性化的 产品化要求迈进 即有了现在加入泊车控制的智能泊车轨迹系统 随着机器人 领域中轮式机器人自动泊车控制方法的广泛研究 其为智能泊车系统提供了有 利的理论研究基础 使得车辆自动泊车系统作为未来车辆自动驾驶系统的前期 研究部分 具备了很高的产品化价值 这也是现今该技术继续吸引相关技术人 员来研究的主要原因之一 前期的研究经验显示 目前可将车辆自动泊车的问题的解决方法分为以下 两大类 1 路径规划 此类方法是以车辆动力学和运动学 以及泊车环境参数为 基础 由车载计算机实时规划出车辆可行的几何路径 常见的路径是由正弦曲 线和直线段衔接而成 然后再生成相关车辆操作命令由控制系统操作车辆沿这 一预先规划好的路径来行驶 2 经验基础 此类方法与第一类方法的不同点就是其没有预定的路径可 循 控制命令是基于车辆相对于停车位的位置以及方向所得出的 通常采用模 糊控制和神经网络等智能控制方法 将有经验驾驶员的泊车经验或者大量的试 2 武汉理工大学硕士学位论文 验数据转换成自动泊车控制器的控制命令 在每一个采样周期中以最终成功达 到指定泊车位为目的操纵汽车行驶 二者的异同点 总体来说 不管是路径规划方法还是基于泊车经验的智能 控制方法 二者都受到环境模型以及传感器信息等这些不确定因素的影响 路 径规划方法得出路径的精确性取决于执行器的精确程度 但由于车辆本身结构 的复杂性 会在一定程度上导致控制器动作的控制效果并非完全可靠 另外执 行机构引起的误差虽然可以由随后的反复迭代运动来弥补 但这也仍是会带来 系统计算时间和实现成本的增加 而我们根据模糊智能控制方法的特点可以知 道 其可以在系统存在传感器不确定性以及一定控制误差的前提下产生可靠的 控制规则 鲁棒性更强 另一方面 随着计算机技术的发展 研究人员可以很 方便的通过相关软件 如m a t l a b 来模拟出模糊控制的效果 待得到满意的仿真 结果以后 再将其移植到真实环境中的试验车辆上 这样就可以大大简化设计 周期 节省试验的费用n 7 1 1 2 国内外自动泊车技术的发展现状 1 2 1 自动泊车系统介绍 通常的自动泊车系统包括有以下几个部分 1 环境数据系统 基于传感器或导航定位装置 采集车体与周边环境的位 置数据 并将其传输给车载e c u 确定车辆泊车策略 2 车载e c u 处理环境数据采集系统传送过来的数据 实时在线反馈车辆 的当前位置 目标位置以及车辆周围的环境信息 并确定相应的自动泊车策略 最后将其传输给车辆泊车控制系统 3 车辆泊车操纵系统 依据车载e c u 得出的控制指令操纵车辆 使其完 成方向盘转角 油门或者刹车方面的操控动作 安全将车辆停入泊车位 其系统结构组成如下图1 1 所示 3 武汉理工大学硕士学位论文 图1 1 车辆泊车系统结构图 1 2 2 国外相关研究现状 n a o h i s ah a s h i m o t o 研究小组 4 j j 嗣进行了以引导装置为基础的路边泊车系 统 到目前为止其已经研发出了由声波作为引导媒介的三种不同类型的基于 w l a n 无线局域网 的h m i h i 拍施m a c h i i l ei n t e r f a c e 系统 他们分别是 直接在车载显示屏上显示车辆当前的位置关系 侧偏角和目标泊车区域的 h m l l 在车载显示屏上以垂直图表的形式表明车辆的目标转向角的h m l 2 以 音频信号为引导方式的h m l 3 驾驶员仅需根据屏幕或者语音指示来操纵车辆完 成泊车 同时文中也给出了其课题组选用的三种不同类型的驾驶员 并通过主 观上的满意度调查问卷 以及客观上统计的车辆行驶轨迹和转向角的改变情况 来检验系统的性能 这类研究方向的特点是其泊车系统均由两部分组成 泊车引导系统和被引 导车辆口 q 如图1 2 所示 引导系统作为整个泊车系统的核心 是由激光距离 测量仪 数据处理电脑以及f m 信号发射器组成 其会提供车辆的位置 行驶方 向 速度 航向角以及自动泊车控制策略这些重要信息 这类研究方向主要的 特点就是其泊车系统对原车辆本身结构的改装并不大 可移植性强 图1 2 引导泊车系统 武汉理工大学硕士学位论文 m a s s a k i k a n gs u p y o o n 以及h i d e k i h a s h i m o t o 等人研究了停车场先进 自动泊车系统1 9 1 作为i c a n i n t e l l i g e n t c a r n a v i g a t i o n s y s t e m s 项目的初级课题 其研究的目的是探讨多层次任务下辅助泊车系统的可行性 确定了基于停车场 引导系统的泊车控制方法和系统结构 该课蹶研究的泊车系统的组成有泊车管 理系统 p a r k i n g a d m i n i s l l a t l o ns y s t e m 当车辆进入泊车场时可以与车辆进行信 息交流 管理泊车场并安排泊车序列 传感系统 s e n s i n gs y s t e m 提供车辆泊 车全过程所需的实时状态参量 辅助驾驶系统 d r i v e r o a s i s t a n c cs y s t e m 利用 泊车的静态环境参数 车辆尺寸以及车辆状态 由泊车管理系统给出泊车控制 命令 其信息流如下图l 3 所示 整个泊车步骤可以分成三步 如图1 4 圈1 3 停车场自动泊车系统结构图 1 首先车辆进入停车场 辅助驾驶系统开始起作用 完成与泊车管理系统的相 关数据传输 包括有泊车位尺寸以及泊车位车道尺寸等 并确定泊车位安排 这一系列前期任务 2 然后引导系统将引导车辆驶向预定的泊车位 这期间需要保证车辆按预定路 径行驶并避免碰撞摩擦 3 最后当车辆到达泊车位时由控制系统操纵车辆自动泊车 武汉理工大学硕士学位论文 峙钯p i 1 1 s t e pi i 章曩刻 囝 j 圜3 g 四 嗵 c 四 l 髟n jc 四固 乜 缓貔籍一歹 图l 4 停车场自动泊车步骤 作为自动泊车系统的重要组成部件之一 国外对车辆泊车环境探知系统的 研究方面也已经做出了很多成果 目前道路检测的方法概括起来有道路磁钉标 记体i l o l 无线电引导 微波检测 g p s 以及视觉图像识别这几大类 m a n a b u o m a e 1 1 等人研究的基于r t k g p s r e a l t i m ek i n e m a t i c 以及线控转向为基 础的车辆自动驾驶系统 其位置信息的误差可以控制在2 0 c m 以内 信号更新频 率为5 h z 每个检测周期系统均将重新获得车辆实时的位置信息以及侧偏角 并综合车辆的运动学数据 如 速度 加速度 侧偏角速度以及侧偏角 来确 定车辆下一步的行驶轨迹 同时修正r t k g p s 信号处理 数据传输延时 控 制效果良好 其控制变量的确定是由车辆当前的位置以及与其预先存储在控制电脑中的 目标路径和目标泊车区域的相对位置关系来决定的 整个行驶控制系统过程可 以总结为如下几步 首先在每一个单独的控制周期 车辆根据储存在数据库 可 理解为d p s 电子地图 中的目标曲线上的目标点 获得车辆当前所在位置的目 标点 然后由计算机根据车辆在当前的行驶车速 侧偏角 侧偏角速度以及侧 滑角这些参数推导出车辆在2 s 后将要到达的位置 进而得到了车辆行驶目标点 与计算机推导点之间的差值 根据这个差值相应地就产生了一个方向盘转角的 变化量 使其差值趋近于o 该系统中的速度的控制是根据目标曲线的曲率以及 雷达检测到的车辆周边的障碍物的信息来制定的 图卜5 可以清楚的反应出 6 武汉理工丈学硕士学位论文 r t k g p s 自动泊车系统的工作原理 t g 女 i 图l 5r t k g p s 自动泊车系统 另一方面 因从轮式移动机器人w m r w h e t i e dm o b i l er o b o t 研究中汲取了 大量的营养 国外很多研究者将轮式移动机器人的研究方法移植到智能车辆自 动泊车系统中来 在前人研究基础上将自动泊车的控制方法进行总结和优化 成果丰硕 ie p a r o m t c h i k h 1 3 l 1 等人提出了一种非完整性约束车辆的平行泊车方 法 车辆在确定倒入车位前会先获得泊车区域的有关信息 然后由计算机生成 一正弦曲线形式的行驶路径 最后控制车辆的方向盘转角以及车速 使其按这 一规划好的路径行驶 该部分和kj i a n g l ds e n e v i r a t a e f 提出的基于传感器 引导自动泊车系统大致一样 其整个泊车过程也分为扫描 定位 控制三个阶 段 其最后制定的行车路径是阻最小转弯半径为限制的两段相切圆弧组成的 另外i ep a r o m t c h i k 的研究中 其特别指出为了避免泊车过程中车辆与泊车位前 左拐角的碰撞 控制器会根据泊车位的长度以及车辆距泊车位前左拐角的横向 距离来寻找一个合适的泊车起始点 这一原理后来被广为使用 y a n a nz h a o e m m a n u e lg 以及c o l l i n s 埋出了一种专门针对紧凑的 泊车空间的 其研究的是基于模糊逻辑的自动泊车控制 该研究中提出的紧凑 空间的自动泊车操作策略是通过对前人一般的模糊控制器进行适当调校而得到 的 文中分析指出此前关于自动泊车控制算法的研究都是以驾驶员实际反复的 试验操作为依据 这是一项费时的工作 因此 文中引入了融合遗传算法的遗 武汉理工大学硕士学位论文 传模糊控制系统 使得其可以自动调整原有模糊控制器的参数 可以在更短的 时间内得到有效的控制规则 从而提高模糊控制器的控制效果 与此类似的还 有c h i a ns o n g c h i u k u a n g y o wl i a n 和p e t e rl i u 提出的自动平行泊车的模糊增益 控制策略 其除了提取优秀驾驶员的专业驾驶经验作为控制规则以外 还增加 一个变滑模模糊控制控制器 并取得了良好的控制效果 w o l f g a n ga d a x w a n g e r 和g u n t h e rk s c h m i d t t 翻研究了基于人工神经网络技术的自动泊车模型 利用神 经网络极强的实时学习能力以及自动模式识别方面的优势 将神经网络和模糊 控制结合 大大拓宽了神经网络处理信息的能力 同时也提高了模糊控制器的 控制效果 j x u gc h e r t m x i e 1 9 1 研究了基于图像识别的自动泊车系统 其主要特 点是制定了一条五次多项式曲线来作为参考行驶路径 通过及时的转向角操作 来维持车辆的路径跟随 h i t o s h im i y a t a m a k o t oo h k i y a s u y u k iy o k o u e h i 和m a s a a k io h k i t a t 删j 研究 了机器人自动平行泊车方法 其给出了一种m i n m a x 权重法来完成模糊控制规 则的确定 同时对机器人自动泊车系统的物理层和软件层的实现作出了大量相 关的研究工作 m k o c h e m r n e d d e n r i e p r i s e r m a n n l 2 3 提出了一种车辆自动泊车系统 应用时车辆位置参数的精确测量方法 通过安装在前两侧车轮上的轮式编码器 经过对两侧车轮转过的不同圈数计算 推导出实际车辆在泊车域中的位置 而 不仅仅是像其他一些方法一样仅仅基于运动学方程推导 1 2 3 国内相关研究现状 目前 国内以科研院校为主力 在自动泊车整车研究中的代表机构有清华 大学和吉林大学 虽然研究成果还处于试验模拟的阶段 但是无论在控制方法 还是硬件构成上也已经是成果丰硕 清华大学 2 5 先后成功研发了移动机器人t h m r 系列 又称清华智能车 其 可通过安装在以智能车车体前方 9 0 9 0 以车体为中心等角度均匀分布在的 水平边缘上的1 5 个超声波传感器 将轮式机器人的可能行驶区域以二维方格阵 的形式 笛卡尔坐标的矩形 进行划分 用累积值c v 表示每个方格中存在障碍物 的可信度 推导出一种改进的栅格法 完成对轮式机器人泊车导航以及避障的 8 武汉理工大学硕士学位论文 实时操作 吉林大学依托其汽车动态模拟国家重点实验室的资源 在郭孔辉院 士早期研究的汽车行驶预瞄理论的基础上 对自动平行泊车的各类算法做了深 入的研究 并以实际试验样车为基础进行了大量有效的实验 2 1 其试验样车从先 期配备的超声传感车位识别 到后来的视觉图像识别 在研究方法各方面均有 所突破 并将泊车系统的研究成果拓展到了进一步的智能自动驾驶车辆上 可 完成对任意道路行驶的车辆进行速度 转向角和横摆角速度的控制 此外 根据目前国内个人发表的研究结果来看 国内研究学者在自动泊车 领域的研究已基本与国际接轨 在前人的研究基础上作出了一定的进步 清华大学的于伟 张乃尧和白巾凡 冽等人在美国斯坦福大学的w i d o w 教 授题提出的关于非线性多变量系统最优控制问题以及南加州大学的k o s k o 教授 提出的模糊控制方案的基础上 研究了拖斗卡车匀速泊车的模糊控制方法 其 研究课题中的控制变量包括有拖斗车后中点的横纵坐标 拖斗与拖车的偏角以 及前轮转向角 在k o s k o 教授原有的模糊控制方案的基础上 利用遗传算法对 输入和输出变量的隶属函数进行优化 相比前人的研究 其控制方案明显缩短 了拖斗卡车泊车的运动轨迹 北京师范大学杨昔阳 尤晴曦 s o n g c h i u k u a n g y o wl i a n 和p e t e r l i u 李洪兴 2 4 1 采用的研究方法类似于c h i a n 其也是将变论域理论和模糊控制器相结 合 构建了自适应模糊控制器的基本思想 对自动泊车问题进行了模拟仿真 其研究还给出了自适应模糊控制器与普通模糊控制器分别进行车辆泊车仿真试 验的结果 分析比较可知 变论域自适应模糊控制器具有相当的普适性 控制 灵敏且几乎无超调 深圳大学的谢维信和高新波1 2 6 j 等人针对泊车位中的死区问题 巧妙地设 计了一个模糊预测器 可以在不改变原有控制系统规则的前提下 解决泊车过 程中遇到死区的解决方案 该研究的基本思路是通过增加一个车辆到达停车位 前的中间目标 以改变它原来的泊车轨迹 使其可以顺利完成泊车操作 同时 谢维信等人给出一种基于聚类有效性神经网络的模糊规则提取的新方法 该方 法通过对训练样本进行分子集聚类 实现模糊语言量的自动确定 模糊隶属度 函数自适应调整等策略 克服了以往模糊规则提取方法中存在训练样本不充分 时 规则提取不足及规则数目难以确定等缺点 该方法结合了神经网络技术使 所提取的控制规则的质量得到提高 改善了模糊控制器的性能 其在控制算法 上比上文提到的杨昔阳以及c h i a ns o n g c h i u 等人提出的更为复杂 与之类似的 研究还有西安电子科技大学魏立梅等人提出了基于模糊联想记忆 f a m 系统 其 9 武汉理工大学硕士学位论文 阐述了一种f a m 系统规则提取的方法 并将之应用于自动泊车控制中 在己知 控制系统输入特征空间的划分时 其规则的提取可以转化为聚类平面的问题 当 可以确定输出变量的语言值的个数时 首先利用数据各维直方图抽取平衡点处 的规则 然后通过聚类平面将其余规则的提取转化为分类器特征空间的划分问 题 用树型分类器确定输入特征空间的划分 陈涌 陈涛 马勇 2 7 j 给出了一种基于模糊神经网络再励学习控制器设计 的自动泊车控制方法 该方法结合了模糊自组织神经网络和再励算法两者的优 点 在控制过程中可以在线实时调整网络结构以及对网络参数学习 学习效率 高 控制结构简单 可以不要求被控对象的学习模型 实现在线控制 在泊车 模型中的仿真结果展示了系统良好的控制性能 林瑞 吴志坚等人瞄1 采用一种多维模糊控制器取代传统的二维模糊控制 器 较好地解决了对小车泊车控制问题的仿真研究 其在隶属函数和控制规则 的设计上 考虑到小车在停车场四周和中间行为的差异 允许小车正向行驶的 同时 增加了对其速度大小的控制 从而避免了小车驶出停车场而导致控制失 败 研究中还指出 如果要进一步提高控制精度 就必须将各模糊变量等级进 一步细化 而这样做的同时会使得模糊规则数目成倍的增加 降低模糊控制器 的运算速度 文中作者尚未涉及针对小车最优行车路线的最优模糊控制器设计 方面的问题 通过以上的叙述可以看出 目前在自动泊车控制领域已进行了大量的相关 研究 无论是在控制算法上还是自动泊车系统的搭建上均有了很多研究成果 以轮式机器人自动泊车为研究对象的自动泊车控制系统已经相当成熟 但是对 于实际人类驾驶车辆的自动泊车系统的相关研究的研究成果并不多 少数也是 停留在概念化以及试验阶段 对于车辆自动泊车系统的研究还需要加入关于车 辆以及停车场这些实际因素方面的考虑 这也将是本文所要重点针对分析和研 究的地方 1 3 自动泊车技术的应用现状 2 0 0 1 年1 0 月3 0 日 英国 新科学家 杂志最早报道了一家英国公司正研 发一种可自动泊车汽车的消息 其系统首先通过摄像机 雷达等收集的关于停 车空间大小的信息 计算出车辆是否可泊入车位 并提供如何泊车的建议 如 果车辆进入泊车位的过程中有可能发生刮擦 或恰巧有人从停车路线上走过 1 0 武汉理工大学硕士学位论文 或距离其它车辆太近时 汽车将自动停下 在2 0 0 3 年1 0 月的第3 7 届东京车展上 丰田汽车展出了其泊车 h i p a s 如下图1 6 所示 该系统由m s i n 和丰田汽车联台开发 在车辆泊车过车中 可在驾驶室内的液晶面板上显示车后环境情况 并在车体后方摄像头拍摄的实 时影像上合成当前车轮转角情况下车辆预计的泊车路线 除了该套影像设备以 外 该系统还可通过声音向驾驶员发出指示 指导驾驶员泊车 该系统支持垂 直泊车和平行泊车两种情况 但由于该系统没有转向 加速及刹车操作的辅助 功能 驾驶员必须自己踩油门和刹车来可完成车辆泊车的全过程 王岔噬 图1 6h i p a s 系统工作示意图 2 0 0 5 年5 月 沃尔沃汽车推出了其首教具有自动泊车功能的新型轿车 比 较丰田汽车先前推出的泊车系统 其在车辆上安装了一套自动变速箱 电子驾 驶装置和一个全新研制的电脑系统 使得整个泊车过程可自动完成 其电子装 置带有一套超频感应系统 不但可以控制方向盘转角 还可感应出车辆四周的 障碍物 驾驶员停车时 此套超频感应系统可自动拉现是否有足够的泊车空间 并发出相应的泊车信号 整个泊车过程只需不到5 秒钟 同年1 0 月份 雪铁龙汽车也推出一款融合了全新技术的概念车 雪铁龙 c 3 c i t y p a t k 而c 3 c i t y p a r k 中最吸引入的技术 是其装载的自动泊车辅助系统 如 图l 一7 所示 驾驶员只需按下中央仪表盘上的泊车位置检测按钮 便可启动泊 车空间定位功能 确定泊车空间 当车辆探测到足够的泊车位空间之后 便会 武汉理工大学硕士学位论文 向驾驶员发出语音提示信号 然后驾驶员便可启动泊车辅助装置 按照视频和 声音提示前进和后退操作车辆 特别指出的是 该过程中车辆的方向盘是由辅 助操作系统来控制的 其会自动转过相应的角度 直至完成泊车 长 n 图1 7c 3 c i t y p m k 系统工作示意图 同年1 2 月份 d 札 w m 图3 7i b 模糊控制器结构图 慵 其中 w a y 表示行驶方向 前进 后退 停止 c e l 表示速度大小 f w b w 为前进 后退时的曲率 处理后 可由以上四个输出得到两个新的参数 t 勘r 小倍d 作为下一个控制回路的输入 可以看出其整个系统引入的控制参数 多达5 个 本文所讨论的现实环境中垂直泊车系统 根据上文分析可知由于泊车环境 的不同 实际的泊车问题可以在一定程度上进行简化 本文设计了仅引入两个 输入控制参数 x 方向坐标值以及车辆航向角口 的控制器 控制器输出也是通 过改变方向盘转角来完成泊车操作 如下图3 8 所示 在后面的分析中我们可以 武汉理工大学硕士学位论文 看出 本文所设计的模糊控制器同样能很好地完成泊车任务 图3 8 本文所设计的模糊控制系统 3 5 2 泊车专家经验描述 车辆垂直泊车的控制任务如图3 9 所示 车辆首先启动自动泊车系统 寻找 并确定合适的泊车位 将车辆控制到泊车初始位置 同时将车辆姿态调整到规 1 一翻 一 武汉理工大学硕士学位论文 范的范围并开始垂直泊车 车辆从预备泊车位置进行泊车 当车辆的尾部到达 停车空问的右侧时 车辆的前轮以一定的角度进行转向 随着车辆与停车空间 相对位置的变化车辆的前轮转向也随之发生变化 车辆主轴的角度由矿左右开始 逐渐增大 当接近于9 0 0 对 即车辆主轴与x 轴正向垂直时 车辆前轮的转向角 也回正到0 0 此后车辆沿直线方向垂直入库 当车辆的尾部接近停车空间的底部 时 到达期望目标位置 停车 整个自动垂直泊车任务完成 3 5 3 垂直泊车的逻辑系统建立 1 初步建立的模糊控制系统的结构图如下 图3 1 0 模期控制器设置界面 系统的相关信息如下 系统类型 m a m d a n i 型 与 算法 p r o d 求积 或 算法 m a x 取大 蕴涵 算法 p r o d l 础n 求积 武汉理工大学硕士学位论文 合成 p r o b o r 代数和 清晰化 m o m 最大隶属度平均值法 输入变量有2 个车辆后轴中点的横坐标值x 车辆的航向角p 输出变量为方 向盘转角旯 2 确定各变量的隶属度函数 下图3 1 1 是输入变量车辆横坐标值x 车辆航向角0 以及方方盘转角a 逆 时针方向为正 的隶属函数 表中列出了每个隶属函数的参数以及类型 图3 1 1m a t l a b 各输入输出参数隶属度函数 3 8 武汉理工大学硕士学位论文 表3 一l 模糊控制输入量 输出量的模糊子集及其分布 输入量论域模糊子集隶属函数类型隶属函数参数 n 近 三角形 01 5 0 03 0 0 0 车辆横坐标值 09 0 0 0 m 中间 三角形 2 0 0 03 5 0 04 5 0 0 x m m f 远 梯形 4 0 0 07 0 0 09 0 0 010 0 0 n 负 梯形 1 0 0 2 0 30 车辆航向角 1 0 z 零 三角形 o41 0 p s 正小 三角形 13 07 0 0 1 0 0 p m 正中 三角形 5 07 09 0 p b 正大 梯形 8 09 01 0 02 0 0 输出量 论域 模糊子集隶属函数类型隶属函数参数 n b 负大 三角形 6 0 0 5 0 0 2 8 0 n m 负中 三角形 4 5 0 3 0 0 1 0 0 方向盘转角 5 5 0 n 负 三角形 1 5 0 8 00 z 零 三角形 1 0 001 0 0 入 5 5 0 p s 正小 三角形 01 5 02 5 0 p m 正中 三角形 1 5 03 5 05 0 0 p b 正大 梯形 3 5 04 0 05 5 07 0 0 3 确定模糊规则 前面已经介绍过模糊规则就是输入量与输出量之间的模糊蕴涵关系 它也 是模糊控制器的核心 目前模糊规则的生成方法大致可以分成两类 根据操作人员或专家对系统进行控制的实际操作经验和知识总结得出 通过对系统进行测试实验 从分析系统的输入一输出数据中 归纳总结 出来 这种方法花费时间较少 客观性较强 生成过程简单 对于那些控制规 则很多或很难用语言表述的控制规则更实用 在工程上是 种十分有效的方法 其形式通常又可分为语言型模糊规则和表格型模糊控制规则 前者的优点 是直观易于理解 但是随着系统复杂程度的增加 其便会显得十分繁琐 也不 利于输入机器 尤其是输入单片机时 后者的特点是查表计算方便 快速简捷 不过 两者间也是可以很容易就相互转化的 本文采用的模糊规则如表3 2 所示 3 9 武汉理工大学硕士学位论文 表3 2 垂直泊车模糊控制表 入 n蕞f np b z p bp mp 噩 p s p b p l l p 噩p b p bz 主要控制规则含义解释如下 当车辆横坐标值x 为远 f 车辆航向角9 为负 n 则方向转角为正 大 p b 此时车辆离目标点较远 位于泊车过程的初始阶段 且车辆与x 轴正向 的夹角在一1 0 0 o o 之间 则控制方向盘转角为正向较大值 即将方向盘向左逆时 针打到4 5 0 0 左右 当车辆横坐标值x 为中间 m 车辆航向角0 为零 z 则方向转角为 正中 p m 此时车辆正在靠近目标点 但还有一定的距离 位于泊车过程的中间阶段 且车辆与x 轴正向基本平行 则控制方向盘转角为正向中间值 即将方向盘向 左逆时针打到3 0 0 左右 约为一圈左右 此时车辆继续泊车动作 调整车辆航 向角 当车辆横坐标值x 为近 n 车辆航向角 为零 z 则方向转角为正 大 p b 此时车辆己进入泊车阶段有一段时间 横向上已经靠近了目标点 且车 辆仍与x 轴正向基本平行 则控制方向盘转角为正向较大值 即需将方向盘向 左逆时针打到极限角度4 5 0 左右的位置 及时调整车辆航向角 否则有可能泊 车将不成功 当车辆横坐标值x 为近 n 车辆航向角 为正大 p b 则方向转角 为零 z 此时车辆横向上已经靠近了目标点 且车辆仍与x 轴正向夹角为正大9 0 左右 即垂直于泊车位 说明车辆已完成航向角的调整并进入垂直泊车阶段 武汉理工大学硕士学位论文 此时控制方向盘转角为零 即将方向盘回正到0 0 保持车辆直线垂直倒入停车 位即可 模糊规则编辑器的界面如下图3 1 2 图3 1 2 模糊规则编辑器界面 3 5m a t i a b 仿真结果 根据前面的分析 我们在以下的仿真过程中为了便于比较 统一设定车辆 泊车起始时后轴中点的位置坐标值为 5 0 0 0 8 0 0 0 仅在每次仿真时改变车辆 的航向角 运行程序 输出车辆泊车过程中的方向盘转角以及行驶轨迹作为参 考 仿真结果如下 i l r l l 图3 1 3a 航向角为o o 时方向盘转角变化 l 武汉理工大学硕士学位论文 山瞌 诗 划函j 1 5 c譬 r 卜1 叶l 武汉理工大学硕士学位论文 h u 鬻 j匿 群 i l l l 囤3 1 5a 航向角为 5 0 时方向盘转角变化 j j 武汉理工大学硬士学位论文 壤弱啊煳 武汉理工大学硕士学位论文 以车辆后轴中点横坐标值以及车辆航向角为输入变量的匀速自动泊车系统的控 制方法 并详细给出了基于m a t l a b 模糊逻辑工具箱的模糊控制器的建立过程 对模糊规则以及系统参数的设置均给出了较为详细的讲解 最后文章给出了基于m a t l a b 软件的自动垂直泊车系统的仿真结果 给出了 车辆从同一点出发 车辆后轴中点坐标值为 5 0 0 0 8 0 0 0 以不同航向角 0 0 8 0 5 0 开始泊车的行驶路径以及方向盘转角的仿真图形 以检验本文建立的 自动垂直泊车控制器的效果 4 5 武汉理工大学硕士学位论文 第四章基于a d a m s 软件的仿真验证 4 1 虚拟样机技术的概念 随着世界经济和科学技术的迅猛发展 市场竞争也日益激烈 同时伴随着 产品消耗结构不断向多元化 人性化方向发展 市场需求方向也越来越难以预 测 企业要想提高竞争力 就必须做到能在极短的时间内更新产品设计 缩短 新产品的研发周期 同时提高产品的设计质量 降低产品的研发成本 并具备 进行创新性设计的能力 这样才能对快速多变的市场需求做出敏捷有效的响应 从而在市场竞争中获得较高的市场份额和利润 虚拟样机技术m r t u a j p r o t o t y p i n g r e 就是在这种迫切需要的背景下产生的 虚拟样机技术是建立在计算机上的模型系统的 它在一定程度上能具有与 物理样机相当的功能真实度 我们可以利用这个在计算机上建立的虚拟样机来 代替物理样机 并对其候选设计的各种特性进行测试和评价 简单说来 虚拟 样