《智能駕駛系統(tǒng)設計與實踐》 課件 第八章 自動泊車系統(tǒng)設計與實踐

智能駕駛系統(tǒng)設計與實踐第八章自動泊車系統(tǒng)設計與實踐8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.3智能小車APS系統(tǒng)實踐8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.1組成及原理自動泊車系統(tǒng)(AutomaticParkingSystem,APS)作為高級駕駛輔助系統(tǒng)(AdvancedDriverAssistanceSystem,ADAS)的重要組成部分。如圖8-1所示，該系統(tǒng)能自動尋找車位，泊車過程無需駕駛員操縱轉向盤、觀察周邊環(huán)境情況，為司機尤其是一些駕駛新手節(jié)省大量的時間與精力，極大地彌補駕駛員因泊車經驗不足而導致的碰撞事故，同時還可以降低汽車燃油消耗，節(jié)省停車空間，改善雜亂無章的泊車環(huán)境。8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.1組成及原理自動泊車系統(tǒng)能使車輛快速、安全地自動駛入車位，首先是通過超聲波和圖像傳感器感知車輛周圍環(huán)境信息來識別泊車車位，并根據(jù)車輛與停車位的相對位置信息，產生相應的泊車軌跡并控制車輛踏板和轉向盤完成泊車。常見的泊車類型有平行泊車、垂直泊車和斜式泊車，平行泊車示意圖如圖8-2所示，W為泊車位寬度;L為泊車位長度;D為泊車起始位置，車身與障礙物的距離；H為完成泊車時，車身與障礙物的距離；dx,df分別為完成泊車時，車尾、車頭與障礙物的距離。8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.1組成及原理自動泊車系統(tǒng)主要由三大模塊組成，分別是環(huán)境感知模塊（環(huán)境數(shù)據(jù)采集）、中央處理器模塊（決策運算）、車輛策略控制（執(zhí)行泊車）和人機協(xié)同模塊（人機交互），如圖8-3所示。8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.1組成及原理環(huán)境感知的主要任務是泊車位識別和泊車過程避障，該模塊依賴各種傳感器進行數(shù)據(jù)采集，一般采用超聲波傳感器、圖像傳感器等，如圖8-4a、8-4b所示。環(huán)境感知的關鍵技術是車位識別、車輛與車位定位，車位識別的重點在于傳感器信息融合，一般是將超聲波雷達和慣性導航儀結合，得到泊車位的尺寸信息和車輛的位置信息，間接獲得車輛姿態(tài)信息等一系列泊車相關的信息，這些信息作為整個自動泊車系統(tǒng)的輸入量。8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.1組成及原理中央處理器的決策運算功能是指根據(jù)這些輸入信息，決定該車是否能夠泊入車位，采取哪種方式泊入，其中關鍵技術是泊車的路徑規(guī)劃。路徑規(guī)劃就是根據(jù)車輛自身狀態(tài)、環(huán)境障礙信息、車位的位置和大小，規(guī)劃出無障礙路徑并形成泊車指令。最后將指令文件傳給車輛策略控制系統(tǒng)的。路徑規(guī)劃的關鍵在于算法可支持任意車位的自動泊車規(guī)劃，且具有實時無障礙性與車輛可執(zhí)行性。車輛策略控制模塊則是指在收到決策單元傳過來的信號文件后，開始路徑跟蹤。路徑跟蹤就是通過轉向盤轉角、加速和制動的協(xié)調控制，使汽車跟蹤預先規(guī)劃的泊車路徑，實現(xiàn)泊車入庫，當車輛偏離預定路徑時，應具有校正的能力和相應的措施，使車輛能夠按照預想的軌跡行駛泊入車位。路徑跟蹤的關鍵技術在于有效耦合縱向及側向控制，保證車輛跟蹤的精確度。8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.2設計要求為了使APS系統(tǒng)具有普適性，并且能發(fā)揮出應有的功能，所以在自動泊車系統(tǒng)系統(tǒng)在設計時應滿足如下要求：1）APS能檢測到的空閑車位、障礙物。2）APS應具備自檢功能。系統(tǒng)應在車輛發(fā)動的30s內啟動并完成對所有主要的系統(tǒng)傳感器和組件的自建，通過信號燈或者顯示屏明確標識系統(tǒng)當前工作狀態(tài)，包括車輛行駛狀態(tài)采集、數(shù)據(jù)存儲、通信模塊工作狀態(tài)、主電源狀態(tài)、與APS主機相連接的其他設備狀態(tài)信息。3）APS應具備自診斷功能，對于運行過程中發(fā)生的故障及時提示駕駛員并實時生成故障碼信息。4）APS應為駕駛員提供人機交互界面，與駕駛員進行信息交互。提供包括以聽覺、視覺或處決中至少兩種方式的車位識別信息以及APS的運行、停止或故障狀態(tài)信息。顯示的信息應在陽光直射下或夜晚均能清晰顯示。8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.2設計要求5）當車輛處于泊車狀態(tài)時，確保駕駛員對轉向盤、制動踏板和加速踏板的接管。6）APS應在車輛點火時自動恢復至正常工作狀態(tài)，APS功能解除后應采用光學預警信號向駕駛員預警指示，提示駕駛員APS處于關閉/開啟狀態(tài)。7）對于APS出發(fā)事件數(shù)據(jù)，應進行本地數(shù)據(jù)備份和遠程數(shù)據(jù)備份。本地數(shù)據(jù)備份的最近存儲時間不應該少于48h，遠程數(shù)據(jù)存儲時間不應該少于60天。8）APS觸發(fā)事件數(shù)據(jù)應至少包括以下信息：①操作行為：APS產生的具體操作行為，包括的信息應不少于啟動車位識別、終止車位識別。②操作狀態(tài)：系統(tǒng)響應指定操作行為的狀態(tài)，至少應包括狀態(tài)正常、狀態(tài)異常、未響應。③時間戳：系統(tǒng)產生相應的操作行為的時刻信息。9）APS系統(tǒng)應根據(jù)制造商所提供的使用說明書進行安裝和使用，包括系統(tǒng)的校準、最小啟動車速，以及適用和不適用的工況等。8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.3功能要求本書所設計的自動泊車系統(tǒng)應滿足如下基本功能。1）具有自動識別車位功能。2）具有車位調節(jié)功能。3）具有基于整車參數(shù)的路徑生成功能。4）具有基于路徑規(guī)劃的軌跡控制功能。5）具有車速控制功能。通過對泊車系統(tǒng)的功能和泊車的過程進行分析，設計一套滿足泊車需求的泊車系統(tǒng)架構，如圖8-5所示，該系統(tǒng)架構圖主要由三大模塊構成。其中第一個模塊是最核心的模塊，是以工控板(IndustrialControlBoard，ICB)為核心的整車控制單元和圖像處理單元。第二個模塊是以電動助力轉向控制板(ElectronicPowerSteeringBoard，EPSB)為核心的轉向控制單元。第三個模塊是以超聲波車速控制板(UltrasonicBoard，ULB)為核心的車位識別、車速控制單元。8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.3功能要求8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.3功能要求以上三個模塊主要構建了五個控制系統(tǒng)：超聲波控制系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)，電動助力轉向控制系統(tǒng)，車速控制系統(tǒng)和整車控制系統(tǒng)。上述系統(tǒng)構成了自動泊車系統(tǒng)的控制系統(tǒng)，各個系統(tǒng)之間具有統(tǒng)一的CAN(ControllerAreaNetwork)通信協(xié)議，整車控制系統(tǒng)可以采集各個模塊的通信信息并協(xié)調模塊之間互相協(xié)同工作，實現(xiàn)在泊車過程中對整車執(zhí)行機構的控制，從而安全、快速地完成泊車操作。超聲波控制系統(tǒng)實現(xiàn)車位檢測和障礙物檢測功能。其中，兩個超聲波探測器分別安裝在車輛右側的前后端，在泊車的過程中，超聲波探頭發(fā)送和接收回波，通過計算超聲波發(fā)送和接收回波的時間差值來確定車輛與障礙物之間的距離，從而實現(xiàn)車位識別功能。圖像處理系統(tǒng)實現(xiàn)車位調節(jié)功能。其中，互補金屬氧化物半導體型(ComplementaryMetalOxideSemiconductor，CMOS)的廣角攝像頭安裝在車輛的尾部，廣角攝像頭的水平視角大于160°，廣角攝像頭采集環(huán)境信息并傳送給圖像處理系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)能夠實現(xiàn)圖像測距，并能夠在圖像中建立一個與實際車位大小相同的虛擬車位，通過在圖像中調節(jié)虛擬車位便可實現(xiàn)虛擬車位與實際車位之間的匹配。電動助力轉向控制系統(tǒng)實現(xiàn)轉向盤轉向控制功能。首先將原車轉向系統(tǒng)進行改裝，在原轉向系統(tǒng)的基礎上安裝直流電機和角度傳感器，形成電機閉環(huán)控制系統(tǒng)，通過對角度傳感器的CAN協(xié)議解析便可根據(jù)轉向盤的實際角度，對電機角度進行控制進而實現(xiàn)轉向盤轉向目標角度控制。8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.3功能要求車速控制系統(tǒng)實現(xiàn)車輛速度控制功能。首先將制動踏板進行改裝，在制動踏板上安裝真空助力泵系統(tǒng)，通過對真空助力泵系統(tǒng)的壓力調節(jié)，可以改變其作用在制動踏板上的作用力，采集當前的車速信息便可實時地根據(jù)車速需求，改變真空助力泵系統(tǒng)的壓力值實現(xiàn)對目標速度的控制。自動泊車系統(tǒng)的一般過程為當駕駛員準備進行泊車操作時，開啟自動泊車系統(tǒng)，由配置在車上的各種傳感器搜集環(huán)境信息，即系統(tǒng)對車輛行進道路附近區(qū)域進行分析和建模，根據(jù)搜集到的環(huán)境信息，對泊車位進行識別;當識別到泊車位后，系統(tǒng)自動提示駕駛員駐車并匹配泊車位，獲取車位精確尺寸信息和車輛初始姿態(tài)角，然后由軌跡生成算法計算泊車軌跡，最后通過軌跡跟蹤控制車輛駛入泊車位。從機理上分析，系統(tǒng)運行的基本過程為信息采集、車位識別、車位調節(jié)、軌跡生成和軌跡跟蹤，自動泊車系統(tǒng)軟件流程圖如圖8-6所示。8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.3功能要求8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.3功能要求由圖可知，當駕駛員準備進行泊車操作時，開啟該自動泊車系統(tǒng)，此時，系統(tǒng)會提示駕駛員選擇泊車方式，泊車方式分為平行泊車和垂直泊車(為以后開發(fā)打下基礎)。當駕駛員選擇泊車方式后，超聲波傳感器車位檢測系統(tǒng)和圖像傳感器測距系統(tǒng)開始工作，超聲波傳感器發(fā)送和接收超聲波回波數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)傳送給超聲波控制系統(tǒng)進行相應的車位檢測處理。當檢測到合適的車位信息后，系統(tǒng)提示駕駛員停車并提示駕駛員進行泊車車位調節(jié)，駕駛員可以通過上、下、左、右、左旋、右旋按鍵對人機交互界面中的虛擬車位進行調節(jié)來選擇駕駛員中意的泊車區(qū)域。當駕駛員確定泊車區(qū)域后，圖像處理系統(tǒng)根據(jù)虛擬車位的位置確定車輛與實際車位之間的距離信息，整車控制系統(tǒng)根據(jù)距離信息生成合適的泊車軌跡，此時，提示駕駛員掛入倒擋開始泊車。在泊車過程中，整車控制系統(tǒng)一方面根據(jù)軌跡信息產生角度控制信號和車速控制信號并傳送給電動助力轉向控制系統(tǒng)和車速控制系統(tǒng)，電動助力轉向控制系統(tǒng)和車速控制系統(tǒng)根據(jù)控制信號控制轉向盤和車速，當轉向盤角度和車輛行駛距離達到目標軌跡要求時，整車控制系統(tǒng)發(fā)送指令停止車輛，從而實現(xiàn)泊車操作;另一方面檢測制動踏板信號、加速踏板信號、觸碰轉向盤信號進行緊急的安全操作處理。8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.4開發(fā)流程自動泊車系統(tǒng)的開發(fā)一般是基于V模型開發(fā)流程，如圖8-7所示8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.4開發(fā)流程（1）第一階段

功能需求定義和控制方案設計。首先需要確定自動泊車系統(tǒng)的功能需求，包括設計要求和功能要求，具體的要求如節(jié)8.1.2和節(jié)8.1.3所示。然后確定控制方案，可使用matlab/simulink等計算機軟件建模，建立的模型包括控制策略模型、車輛動力學模型、車輛輪胎模型、節(jié)氣門控制模型、制動壓力控制模型等，最后對仿真模型進行測試與評價。（2）第二階段快速控制原型。利用計算機軟件將自動泊車系統(tǒng)系統(tǒng)仿真模型轉化為代碼。即移除離線仿真模型中的車輛動力學模型，接入dSPACE提供的RTI接口模塊，建立實時仿真模型；通過Matlab下的RTW(realtimeworkshop)生成實時代碼并下載到dSPACE原型系統(tǒng)中;接入實際被控對象，對象中必須包含實際系統(tǒng)的各種I/O口、軟件及硬件的中斷實時特性等，進行快速控制原型實驗，以驗證控制系統(tǒng)軟硬件方案的可行性。該過程主要包括以下三步：1）為滿足dSPACE系統(tǒng)的I/O和A/D接口對輸入電壓范圍和輸入信號品質的要求，須對傳感器輸入信號進行濾波、整形處理。2）針對具體的乘用車開發(fā)對象制作相應的接口并改裝線路，使實車傳感器如超聲波傳感器、圖像傳感器、激光雷達傳感器、輪速傳感器、節(jié)氣門位置傳感器等的處理電路滿足dSPACE原型系統(tǒng)的I/O接口要求。3）利用dSPACE提供的RTI接口模塊修改APS控制器模型，使之與真實車輛組成閉環(huán)控制系統(tǒng)，進行ABS的RCP試驗。8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.4開發(fā)流程（3）第三階段生成代碼。采用dSPACE的產品代碼生成軟件Targetlink對Simulink/Stateflow中離線仿真模型進行定點數(shù)定標和轉換，自動生成產品代碼。這過程中可針對特定ECU進行代碼優(yōu)化。生成代碼的運行效率不低于手工代碼的10%，內存占用量不超過手工代碼的10%。（4）第四階段

硬件在環(huán)回路仿真。采用真實控制器，被控對象或者系統(tǒng)運行環(huán)境部分采用實際物體，部分采用仿真模型來模擬，進行整個系統(tǒng)的仿真測試。硬件在環(huán)仿真檢驗APS控制程序在在各種路面(高附路面、低附路面、高附轉低附對接路面、低附轉高附對接路面和車輪兩邊附著系數(shù)不一樣的對開路面)上的控制效果，標定控制參數(shù)和門限值，并仿真研究一些極限工況。主要步驟如下：1）在離線仿真模型中保留被控對象模型，增加RTI接口模塊，以實現(xiàn)APS控制器、傳感器與dSPACE的系統(tǒng)通信。2）設計硬件在環(huán)實驗臺，加裝制動系統(tǒng)、動力系統(tǒng)、信號系統(tǒng)、ESC系統(tǒng)等的真實硬件和超聲波雷達、車載攝像頭,將超聲波雷達、車載攝像頭和控制器實物通過接口線路與dSPACE連接。3）進行硬件在環(huán)實驗，修改車輛模型中輪胎模型參數(shù)或車輛模型結構參數(shù)以模擬不同類型車輛，或設定不同的路面附著系數(shù)模擬各種路面工況。根據(jù)仿真結果修改APS控制算法及其參數(shù)，重新生成代碼并下載到控制器，達到完善APS控制邏輯的目的。8.1自動泊車系統(tǒng)簡介8.1.4開發(fā)流程（5）第五階段

標定與匹配。dSPACE的標定系統(tǒng)允許用戶對ECU進行所有的標定和測試，可在最便利的情況下及最短的時間內對ECU進行最后的參數(shù)調整最后需要進行系統(tǒng)集成測試。如果一次V模型流程開發(fā)結束后沒有達到要求，就需要繼續(xù)按照本開發(fā)流程繼續(xù)進行下去，直至達到要求。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.1環(huán)境感知算法1.基于超聲波傳感器的車位識別算法

8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.1環(huán)境感知算法

1.基于超聲波傳感器的車位識別算法8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.1環(huán)境感知算法1.基于超聲波傳感器的車位識別算法8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.1環(huán)境感知算法車位探測示意圖如圖8-10所示，為了便于說明，將被研究車輛編為1號車，路邊所停車輛編號為2號車和3號車。對于路邊空余車位的前后都有車的情況，司機泊車往往難度較大。而對于前后有一方有車一方無車，或者都無車的情況，司機完全不用借助自動泊車系統(tǒng)就可以輕松完成泊車，所以本自動泊車系統(tǒng)的設計都是基于空余車位前后都有車的情況。1.基于超聲波傳感器的車位識別算法8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.1環(huán)境感知算法

1.基于超聲波傳感器的車位識別算法8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.1環(huán)境感知算法

1.基于超聲波傳感器的車位識別算法8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.1環(huán)境感知算法2.基于圖像傳感器的車位識別算法基于圖像傳感器的環(huán)境感知克服了超聲波傳感器信息采集的局限性，可以獲得車身周圍更豐富、更準確的數(shù)據(jù)，為開發(fā)適用范圍更廣泛、更可靠的自動泊車系統(tǒng)提供了可能?；趫D像傳感器的車位識別算法可分為計算機視覺算法、深度學習目標檢測算法、深度學習語義分割算法等。計算機視覺算法一般是對車位引導線和車位分割線進行直線檢測，引導線是指停車位平行于道路的直線，通常為白色實線，分割線則是指劃分不同停車位的直線，分割線通常垂直于引導線，再經過圖像處理的方法得到車位。在檢測車位線之前，通常需要對相機直接采集到的圖像做預處理，其中包括對圖像畸變的校正，以便在圖像中能直觀的觀察到實物的實際形狀，如在圖像進行畸變校正之前，入口線與分割線在圖像中并不是直觀的表現(xiàn)為嚴格的直線，而在圖像進行畸變校正以后，引導線與分割線等線性物體更接近于實際的物理形狀。車位檢測過程將受到光照不均勻、光照強度變化等環(huán)境因素的干擾，為提高后續(xù)車位檢測的精度和算法對環(huán)境的魯棒性，須先對圖像進行預處理，再經過邊緣提取、車位識別，最終可以得到車位的信息，如圖8-11所示。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.1環(huán)境感知算法2.基于圖像傳感器的車位識別算法8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.1環(huán)境感知算法2.基于圖像傳感器的車位識別算法深度學習算法可以通過前期大量的車位數(shù)據(jù)集訓練，有效提升復雜場景下車位的識別率和準確率，有效避免車位內障礙物、地面紋理特征、環(huán)境光線等對檢測結果的影響。一般先通過四個魚眼相機生成車輛全景環(huán)視圖，在此基礎上設計基于深度學習的停車位檢測算法，選擇車位入口線、車位角點等為檢測目標，如圖8-12所示。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.1環(huán)境感知算法2.基于圖像傳感器的車位識別算法部分學者使用常見的目標檢測框架設計車位識別算法，如YOLO、SSD、FasterRCNN等，算法識別效果如圖8-13所示。圖8?13基于深度學習的車位檢測a）基于目標檢測算法的車位識別效果圖b）基于語義分割算法的車位識別效果圖基于深度學習的車位識別算法效果較好，但由于算法本身的參數(shù)過多，導致計算成本過高、實時性無法保證，所以在實車上部署的案例并不多。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.1環(huán)境感知算法2.基于圖像傳感器的車位識別算法基于多傳感器融合的車位識別目前處于研究階段，此類算法有效彌補了單一傳感器的不足，但對融合算法、計算平臺要求較高，量產車上鮮有搭載。常見的融合算法有基于超聲波與圖像傳感器的融合、基于圖像傳感器與激光雷達的融合。在超聲波與圖像傳感器融合的車位檢測算法中，融合的方式可分為低層次融合與高層次融合。低層次融合分別將超聲波的檢測結果與圖像的檢測結果進行對比分析，通過設定優(yōu)先級等方式確定最終的停車位信息。高層次融合中的一種方式為：通過其與相機的位置關系，將超聲波的信息投影到圖像中，以此對視覺檢測的范圍等進行優(yōu)化，再通過視覺方式進行停車位檢測，得到更好的檢測結果。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.1環(huán)境感知算法2.基于圖像傳感器的車位識別算法在圖像與激光雷達融合的算法中，使用環(huán)視監(jiān)視器AVM（aroundviewmonitor）和激光雷達傳感器來提供車位與環(huán)境信息。如圖8-14所示，停車線特征通過AVM和激光雷達傳感器數(shù)據(jù)融合來提取，由于這些特征可以通過利用地圖中累積的停車線來檢測停車位，算法運算成本降低，但對算法本身的設計要求較高。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.2路徑規(guī)劃算法自動泊車系統(tǒng)的路徑規(guī)劃是車輛在獲取了周圍環(huán)境信息后開始的，進行路徑規(guī)劃的前提是系統(tǒng)檢測到有效車位，然后結合車輛和車位的相對位置、車輛自身運動學、車輛初始位姿、道路邊界等約束條件，以車輛參考點行駛軌跡為設計對象，生成起始點至泊車終止點的路徑曲線，且路徑曲線需滿足連續(xù)、避障和易于跟蹤等條件。路徑規(guī)劃的基本結構如圖8-15所示。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.2路徑規(guī)劃算法1.車輛運動學建模

8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.2路徑規(guī)劃算法1.車輛運動學建模

8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.2路徑規(guī)劃算法1.車輛運動學建模

8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.2路徑規(guī)劃算法2.路徑規(guī)劃泊車路徑規(guī)劃常用方法有基于有兩段弧式軌跡曲線（見圖8-17a）、圓弧直線（見圖8-17b）、圓弧回旋曲線軌跡（見圖8-17c）、B樣條曲線、五次樣條曲線等。a）b）c）圖8-17泊車路徑規(guī)劃a）兩段弧式軌跡

b）圓弧--直線軌跡

c）圓弧--回旋曲線軌跡8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.2路徑規(guī)劃算法2.路徑規(guī)劃

8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.2路徑規(guī)劃算法2.路徑規(guī)劃8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.2路徑規(guī)劃算法2.路徑規(guī)劃

8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.2路徑規(guī)劃算法2.路徑規(guī)劃

8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.3泊車控制算法準確的車位檢測和合理的路徑規(guī)劃是完成泊車的前提，而控制車輛精確的跟蹤規(guī)劃出的泊車路徑則是整個泊車系統(tǒng)成功的關鍵。因此泊車的運動控制方法是整個泊車系統(tǒng)的核心內容。得到參考泊車軌跡之后，控制系統(tǒng)需要根據(jù)車輛自身位姿與參考泊車軌跡之間的偏差，控制車輛跟蹤當前參考軌跡，完成泊車操作。泊車運動控制主要包括車輛速度控制和方向控制兩大部分，而車輛狀態(tài)估計是實現(xiàn)路徑跟蹤的前提，控制系統(tǒng)架構如圖8-19所示。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.3泊車控制算法在縱向方向上，為了使車輛保持低速且盡可能勻速行駛，并且為了車輛能更好的跟蹤期望路徑，需要精確控制車速的大小?？刂栖囁俚脑硎强刂破鞲鶕?jù)車輛實時反饋的車速進行計算，得到加速或制動控制量，使得車輛的實際速度維持在期望車速附近。不同的控制算法都能達到控制車速的目的，如PID控制、滑?？刂啤⒛：刂坪蜕窠浘W絡等。由于車速控制屬于自動泊車系統(tǒng)中的小規(guī)模控制系統(tǒng)，車速控制器可以看作是單輸入和單輸出的反饋系統(tǒng)，因此常用結構簡單、無需依賴精確模型的PID控制。首先，泊車的過程要求車輛低速平穩(wěn)行駛，縱向方向基于PID控制算法設計了車速控制器，通過控制加速和制動的方式使車速保持在期望車速附近；然后，橫向方向基于模型預測控制算法設計了路徑跟蹤控制器，通過控制轉向的方式控制車輛跟蹤期望路徑；最后，結合車輛搭載的超聲波雷達信號，通過控制制動的方式使車輛在泊車過程中實現(xiàn)避障的功能。為了使車輛順利跟蹤期望路徑，當車速已知時，在橫向方向上，需要對車輛的轉向進行精確控制。路徑跟蹤控制的原理是根據(jù)車輛實時反饋的狀態(tài)信息進行計算，得到最優(yōu)的前輪轉角或轉向盤轉角控制量，將控制量反饋到車輛，以此來控制車輛跟蹤期望路徑。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.3泊車控制算法路徑跟蹤的過程實際是對期望路徑上的一系列點的逐個跟蹤過程，當路徑跟蹤過程中車速發(fā)生變化時，將會影響到跟蹤效果。許多研究學者研究路徑跟蹤控制方法時，將車速視為勻速條件進行研究，忽略了車速變化對跟蹤效果的影響。車輛在泊車過程中可能會遇到行人、動物等動態(tài)障礙物，此時就需要停車避讓，傳統(tǒng)的路徑跟蹤控制策略中，對車速要求較高，在泊車過程中車速需要盡可能保持勻速狀態(tài)，轉角變化與時間相關，制動后就失去了跟蹤能力。為了減小車速變化對跟蹤效果的影響，以及考慮泊車過程中遇到動態(tài)障礙物的避障控制，本文基于模型預測控制算法設計了路徑跟蹤控制器，模型預測控制算法可以根據(jù)車輛位姿信息和車速信息實時調整預測模型，修正轉角控制量，降低車速對路徑跟蹤效果的影響。泊車過程中的避障方法一般有橫向和縱向兩種方法，主要通過控制車速的方式來實現(xiàn)避障功能。避障控制的判斷依據(jù)是根據(jù)超聲波雷達反饋的距離信號進行判斷。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動泊車系統(tǒng)仿真自動泊車系統(tǒng)仿真技術是實現(xiàn)自動泊車系統(tǒng)開發(fā)的核心技術之一，是提高自動泊車系統(tǒng)綜合性能、可靠性、安全性和降低開發(fā)成本的重要環(huán)節(jié)。對自動泊車系統(tǒng)仿真技術的研究，不僅能夠快捷地模擬泊車環(huán)境(車輛尺寸、泊車位尺寸、車輛起始位置等)，仿真驗證不同環(huán)境下的車位調節(jié)、轉向控制、軌跡生成、軌跡控制等算法的有效性，從而提高算法在不同泊車環(huán)境下的適應性;而且能夠很好地預測各種環(huán)境下的系統(tǒng)性能，驗證在實車工作環(huán)境下自動泊車系統(tǒng)算法的有效性和可靠性。這樣不但可以靈活地調整設計方案，合理優(yōu)化參數(shù)，而且可以降低開發(fā)成本，縮短開發(fā)周期，提高自動泊車系統(tǒng)開發(fā)的效率。常用的仿真方法是使用MATLAB/Simulink聯(lián)合其他車輛動力學和虛擬環(huán)境仿真等軟件[6]。本書以veDYNA、PreScan和Simulink的聯(lián)合仿真為例，進行平行泊車控制系統(tǒng)的功能驗證。veDYNA車輛動力學軟件建立目標車輛模型，使用PreScan場景軟件建立平行泊車場景模型。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動泊車系統(tǒng)仿真1.動力學模型搭建常用的動力學模型搭建軟件有Carmaker/Carsim/veDYNA等，本書以veDYNA為例搭建動力學模型。veDYNA模型定義和仿真控制都是通過圖形化的用戶操作界面實現(xiàn)，veDYNA提供了標準工程接口，模型可編譯成C代碼在實時環(huán)境下運行，由于veDYNA是在Simulink環(huán)境下運行，因此模型數(shù)據(jù)的輸入輸出可在Simulink中進行配置，veDYNA軟件的主操作界面和Simulink模型界面如圖8-20所示。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動泊車系統(tǒng)仿真1.動力學模型搭建在使用veDYNA軟件進行仿真前，需要修改軟件中仿真車輛的參數(shù)，在主操作界面中選擇vehicle欄進行參數(shù)設置，彈出如8-21所示的窗口，在該界面中可以詳細設置車輛的幾何尺寸、空氣動力學、制動系統(tǒng)、前后懸架、轉向系統(tǒng)、發(fā)動機和變速器等參數(shù)。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動泊車系統(tǒng)仿真1.動力學模型搭建設置參數(shù)如圖8-22所示。除了對車身結構參數(shù)進行設置，還需要對檔位進行設置，檔位的設置將根據(jù)車輛的起始位置和跟蹤的路徑曲線進行切換，當車輛需要向前行駛時，設置檔位為1，車當車輛需要向后行駛時，設置檔位為-1，切換操作使用Simulink中的switch模塊完成。圖8?22車輛幾何參數(shù)和轉向系統(tǒng)參數(shù)設置8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動泊車系統(tǒng)仿真1.動力學模型搭建為了保證車輛模型能順利的跟蹤期望路徑，車輛模型和控制模型需要完整的結合在一起，首先需要配置好車輛模型的相應接口。制動壓力百分比、檔位和轉向盤轉角作為輸入，車輛的橫縱向位移、橫擺角、橫擺角速度和車速作為輸出，如圖8-23所示8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動泊車系統(tǒng)仿真2.泊車場景模型搭建常用的場景模型搭建有Prescan、VTD、SCANeR等，本書以Prescan為例搭建場景，圖形用戶界面如8-24所示，在該界面下可以進行場景和傳感器建模，PreScan的Simulink界面如8-25所示，在該界面下可以添加控制系統(tǒng)，還可以導入現(xiàn)有的Simulink模型。圖8?24PreScan軟件圖像用戶界面圖8?25

PreScan軟件Simulink界面8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動泊車系統(tǒng)仿真2.泊車場景模型搭建泊車仿真場景主要分為無障礙物和有障礙物兩大類，其中無障礙物時的泊車場景又分為正常車位尺寸場景和車位尺寸偏小場景。本書以平行泊車場景為例，如圖8-26所示。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動泊車系統(tǒng)仿真2.泊車場景模型搭建為了保證場景模型順利與動力學模型和控制模型進行聯(lián)合仿真，需要配置好場景模型的相應接口。首先是場景車輛的設置，PreScan軟件中車輛在場景中的位姿狀態(tài)是由9個參數(shù)確定的，將這9個參數(shù)作為場景模型的輸入，以此來更新場景車輛的位置和姿態(tài)，如8-27所示。除了場景車輛的配置，還需要配置超聲波雷達的接口，需要將超聲波雷達的距離信號作為輸出信號，輸入到控制算法中，如圖8-28所示。圖8?27車輛狀態(tài)接口配置8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動泊車系統(tǒng)仿真2.泊車場景模型搭建8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動泊車系統(tǒng)仿真3.聯(lián)合仿真平臺搭建結合veDYNA車輛動力學模型、PreScan場景模型和Simulink的運動控制模型，搭建聯(lián)合仿真平臺，如圖8-29所示。由于不同軟件之間需要保持一定的兼容性，因此需要選用合適的軟件版本，本章搭建聯(lián)合仿真平臺所使用的軟件版本分別為：DYNAwareR3.4.0、PreScan8.5.0、MATLAB2015b。由于veDYNA軟件和PreScan軟件都可以與Simulink進行相互調用仿真，因此可以將veDYNA的車輛動力學模型狀態(tài)參數(shù)和PreScan的超聲波雷達信號傳遞到Simulink中的運動控制模型中，同時也可以通過Simulink將運動控制模型的輸出控制量傳遞到veDYNA車輛動力學模型中，另外還需要通過Simulink將veDYNA車輛動力學模型的狀態(tài)參數(shù)傳遞到PreScan中，實時更新車輛在泊車場景中的位姿信息。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動泊車系統(tǒng)仿真3.聯(lián)合仿真平臺搭建聯(lián)合仿真平臺需要使用同一參考坐標系，需要保證車輛橫縱向坐標的一致性，由于veDYNA動力學模型的車輛坐標以前軸中心為參考，PreScan場景模型的車輛坐標以質心為參考，路徑跟蹤控制模型中的車輛坐標以后軸中心為參考，因此需要轉換三個模型的車輛坐標，需要使用同一個參考坐標系表示，如圖8-30所示。對于veDYNA動力學模型的車輛坐標，為了與運動控制模型保持坐標一致性，需要將其轉換成以后軸中心為參考的車輛坐標；為了與PreScan場景模型保持坐標一致性，需要將其轉換成以質心為參考的車輛坐標。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動泊車系統(tǒng)仿真4.仿真結果及分析仿真過程見表8-1，從表中可以看出當車輛起始位置在區(qū)域一中時，控制器控制車輛進行泊車操作時，車輛沒有與車位線和道路邊界線發(fā)生碰撞，能控制車輛安全駛進車位。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動泊車系統(tǒng)仿真4.仿真結果及分析仿真結果如圖8-31所示，從圖8-30a和b中可以看出，路徑跟蹤控制模型能很好的控制車輛沿著期望路徑行駛，Y方向誤差范圍在0.006m以內，誤差能得到很好的控制。由圖8-30c可知，車輛橫擺角隨時間變化連續(xù)，車輛實際橫擺角與期望路徑橫擺角誤差范圍保持在0.01rad以內，車輛沿著期望路徑行駛至路徑終止點時，橫擺角保持在零附近，車身與車位保持平行。由圖8-30d可知，車速控制器能很好的控制車輛行駛速度保持在-1m/s附近，使得泊車過程車輛能保持平穩(wěn)行駛，降低了縱向方向車速變化對路徑跟蹤效果的影響。由圖8-30e可知，車輛轉向盤轉角隨時間變化連續(xù)，無突變情況，且轉向盤轉角的變化范圍在8.9rad以內，滿足車輛轉向機構要求，車輛行駛至路徑終止點時，轉向盤轉角為回正狀態(tài)，避免了原地轉向的情況。由圖8-30f可知，車輛轉向盤轉角轉速隨時間的變化連續(xù)，無突變情況，且轉向盤轉角轉速的變化范圍在8.9rad/s以內，滿足車輛轉向機構的要求。8.2自動泊車系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動泊車系統(tǒng)仿真4.仿真結果及分析圖8?31工況一仿真結果a)車輛Y值隨X軸的變化

b)車輛Y值隨時間的變化

c)車輛橫擺角隨時間的變化d)車速隨時間的變化

e)轉向盤轉角隨時間的變化f)轉向盤轉角轉速隨時間的變化8.3智能小車APS系統(tǒng)實踐8.3.1組成及原理1.系統(tǒng)組成自動泊車系統(tǒng)主要由三大模塊組成，分別是環(huán)境感知模塊（環(huán)境數(shù)據(jù)采集）、中央處理器模塊（決策運算）、車輛策略控制（執(zhí)行泊車）。如圖8-32所示。泊車系統(tǒng)的環(huán)境感知主要依賴各種傳感器系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)采集。常用超聲波傳感器、圖像傳感器、慣性導航儀等，它們主要用來探測環(huán)境信息，包括尋找可用車位與泊車過程中實時探測車輛位置信息和車身狀態(tài)信息。在車位探測階段，傳感器系統(tǒng)根據(jù)車位的長度和深度來判斷車位是否可用。在倒車泊車階段，傳感器系統(tǒng)可以檢測汽車相對于目標停車位的相對位置坐標，并且可以確保泊車過程中成功避障，提升泊車過程中的安全性與可靠性。本書主要采用超聲波傳感器在車位檢測方面的運用。8.3智能小車APS系統(tǒng)實踐8.3.1組成及原理1.系統(tǒng)組成本書選用型號為HC-SR04的超聲波傳感器，該模塊課提供2cm~400cm的非接觸式距離感測功能，測距精度達到3mm，模塊包括超聲波發(fā)射器、接收器和控制電路，如圖8-34中右圖接線所示，VCC供5V電源，TRIG觸發(fā)控制信號輸入，ECHO回響信號輸出等四支線。8.3智能小車APS系統(tǒng)實踐8.3.1組成及原理1.系統(tǒng)組成

8.3智能小車APS系統(tǒng)實踐8.3.1組成及原理1.系統(tǒng)組成本書選用智能小車如圖8-36所示，車模與真實車輛相似，小車的基本參數(shù)見表8-2。圖8?36智能小車8.3智能小車APS系統(tǒng)實踐8.3.1組成及原理選用樹莓派作為智能小車的控制器，如圖8-37所示。樹莓派是一款基于ARM的微型電腦主板，以SD/MicroSD卡為內存硬盤，卡片主板周圍有USB接口和以太網接口，可連接鍵盤、鼠標和網線，并且4代以后的版本集成了無線網卡和藍牙，具有低能耗、移動便攜性、GPIO等特性。圖8?37樹莓派為了實時獲取小車車速和車身姿態(tài)信息，在小車上搭載了霍爾傳感器。為了使驅動電機具備制動功能，更換小車驅動電機控制板為電調，將驅動板和轉向舵機控制更換為通過樹莓派GPIO口進行控制，如圖8-38所示。圖8?38改裝后的智能小車1.系統(tǒng)組成8.3智能小車APS系統(tǒng)實踐8.3.1組成及原理本文搭建的智能小車試驗平臺基本結構如圖8-39所示。首先，將Simulink搭建的運動控制模型編譯到樹莓派中；然后樹莓派通過自身的GPIO口將控制信號傳遞到驅動電機和轉向舵機中，控制小車橫縱方向的運動；小車上搭載的光電編碼測速傳感器和陀螺儀實時通過GPIO口將車速信號和車身姿態(tài)信號傳回樹莓派的控制模型中，以此循環(huán)實現(xiàn)路徑跟蹤的功能。1.系統(tǒng)組成8.3智能小車APS系統(tǒng)實踐8.3.1組成及原理2．控制原理（1）車速控制

由于泊車是車輛低速運動的過程，車速一般控制在1~2m/s左右，發(fā)動機在怠速情況下，檔位置一檔和倒車檔時，車速一般在10km/h(2.78m/s)以下，因此，泊車過程需要通過控制制動壓力使車速減小到5km/h左右，以達到車輛控制的目的。在Simulink中使用PID模塊搭建車速控制器，將PID控制模型與車輛動力學模型進行聯(lián)合，動力學模型輸出的車速和設定的期望車速作為PID控制模型的輸入，PID控制模型輸出的制動壓力百分比作為動力學模型的輸入，模型如圖8-40所示。從圖中可以看出，車速在-1s左右達到期望車速位置，當車速達到期望車速后，車速保持在-1~-1.1m/s附近，波動范圍較小，能夠穩(wěn)定在期望車速附近，說明PID控制模型能較好的控制車速，車速控制器控制效果穩(wěn)定可靠，為后續(xù)的路徑跟蹤控制提供了基礎。圖8?40車速控制仿真結果8.3智能小車APS系統(tǒng)實踐8.3.1組成及原理2．控制原理

圖8?41基于模型預測控制的路徑跟蹤控制器8.3智能小車APS系統(tǒng)實踐8.3.1組成及原理2．控制原理

圖8?42車輛運動學和MPC控制器Simulink模型8.3智能小車APS系統(tǒng)實踐8.3.2建模與分析基于智能小車的自動泊車模型主要由三部分構成，如圖8-43所示，第一個是感知模塊、第二個是轉向控制模塊、第三個是執(zhí)行模塊。8.3智能小車APS系統(tǒng)實踐8.3.2建模與分析

8.3智能小車APS系統(tǒng)實踐8.3.2建模與分析根據(jù)以上數(shù)學模型，在matlab/simulink中建立光電傳感器測速模型即可實現(xiàn)對車速數(shù)據(jù)的獲取。如圖8-44所示霍爾傳感器測速模塊matlab/Simulink模型主要包括兩個部分，各個模塊的作用：①霍爾傳感器和編碼器采集單位時間內電平上升沿的個數(shù)；②通過數(shù)據(jù)計算得到小車車速。8.3智能小車APS系統(tǒng)實踐8.3.2建模與分析3．車位檢測模塊如圖8-45車位檢測模塊所示：方框①、②中，D是來自超聲波檢測的距離數(shù)據(jù)，0用于停止觸發(fā)。當檢測的距離大于30cm時，方框③中上升沿觸發(fā)開始計時；當檢測到第一個信號突變點和距離大于100cm同時滿足時，方框④下降沿觸發(fā)開始計時，方框⑤用兩計時數(shù)據(jù)的差值乘以感知模塊中獲得的速度數(shù)據(jù)