《智能駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)踐》 課件 第7、8章 自適應(yīng)巡航系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)踐、自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)踐

智能駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)踐第七章自適應(yīng)巡航系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)踐7.1自適應(yīng)巡航系統(tǒng)簡(jiǎn)介7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.1自適應(yīng)巡航系統(tǒng)簡(jiǎn)介7.1.1組成及原理自適應(yīng)巡航（AdaptiveCruiseControl，ACC）系統(tǒng)是一種根據(jù)交通條件來(lái)控制車(chē)輛速度的方法，是在傳統(tǒng)的定速巡航控制（CruiseControl，CC）系統(tǒng)的基礎(chǔ)之上發(fā)展而來(lái)，是先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)的重要組成部分之一。自適應(yīng)巡航系統(tǒng)能夠接管駕駛過(guò)程中的部分操縱任務(wù)，減輕駕駛員駕駛疲勞，減少交通事故的發(fā)生，提高汽車(chē)的安全性。ACC主要包含定速巡航與自適應(yīng)巡航兩種工作模式，如圖7-1所示，當(dāng)主車(chē)前方同車(chē)道內(nèi)不存在行車(chē)目標(biāo)時(shí)，系統(tǒng)將執(zhí)行定速巡航模式；當(dāng)主車(chē)前方同車(chē)道內(nèi)存在行車(chē)目標(biāo)時(shí)，系統(tǒng)將執(zhí)行自適應(yīng)巡航模式。7.1自適應(yīng)巡航系統(tǒng)簡(jiǎn)介7.1.1組成及原理在定速巡航模式下，駕駛員可根據(jù)當(dāng)前的行車(chē)環(huán)境及個(gè)人的駕駛習(xí)慣設(shè)定主車(chē)的行車(chē)速度，車(chē)輛將通過(guò)控制節(jié)氣門(mén)開(kāi)度及制動(dòng)壓力使車(chē)輛以駕駛員設(shè)定速度進(jìn)行巡航行駛；在自適應(yīng)巡航模式下，駕駛員可根據(jù)當(dāng)前的行車(chē)環(huán)境及個(gè)人的駕駛習(xí)慣設(shè)定主車(chē)的行車(chē)速度及與前方目標(biāo)車(chē)輛的安全車(chē)距，車(chē)輛通過(guò)控制節(jié)氣門(mén)開(kāi)度及制動(dòng)壓力使車(chē)輛在與前方目標(biāo)車(chē)輛保證安全車(chē)距的前提下以預(yù)設(shè)的車(chē)速進(jìn)行跟車(chē)行駛。在整個(gè)控制系統(tǒng)中主要包括感知層、決策層、控制層（執(zhí)行層）與人機(jī)交互層四大部分。目前車(chē)輛ACC系統(tǒng)的架構(gòu)已經(jīng)趨于標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，其通常是由信號(hào)采集單元（感知層）、信號(hào)控制單元（決策層）、執(zhí)行單元（執(zhí)行層）與人機(jī)交互界面四個(gè)方面組成，如圖7-2所示。7.1自適應(yīng)巡航系統(tǒng)簡(jiǎn)介7.1.2設(shè)計(jì)要求1.基本設(shè)計(jì)要求1）系統(tǒng)激活時(shí)，車(chē)速可以自動(dòng)控制在與前車(chē)保持設(shè)定距離或保持設(shè)定速度（以速度更低的為目標(biāo)）。兩種控制模式的切換由系統(tǒng)自動(dòng)完成。2）穩(wěn)定狀態(tài)下的車(chē)距可以由系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)整，也可以由駕駛員調(diào)整。3）如果前方不止一輛車(chē)，系統(tǒng)必須自動(dòng)選擇跟蹤目標(biāo)。4）停車(chē)后，系統(tǒng)必須在3s內(nèi)將狀態(tài)從跟蹤控制切換到保持狀態(tài)。5）在保持狀態(tài)時(shí)，自動(dòng)制動(dòng)控制必須啟動(dòng)，使車(chē)輛保持靜止。7.1自適應(yīng)巡航系統(tǒng)簡(jiǎn)介7.1.2設(shè)計(jì)要求2.不同工況要求（1）巡航工況1）定速控制兼顧舒適，縱向沖擊和速度浮動(dòng)小。2）系統(tǒng)能夠主動(dòng)制動(dòng)，以防出現(xiàn)低速目標(biāo)和坡道。（2）跟隨工況1）自車(chē)相對(duì)前車(chē)的速度控制要有遲滯，以防跟隨前車(chē)時(shí)車(chē)速波動(dòng)。2）前車(chē)切入導(dǎo)致超過(guò)設(shè)定時(shí)間間隔時(shí)要漸進(jìn)減速，盡量與駕駛員的行為保持一致。3）控制的車(chē)輛動(dòng)力特性與駕駛員期望一致。4）跟隨其他ACC車(chē)輛時(shí)，要保持穩(wěn)定性。5）要有足夠的加速能力。6）能夠在絕大多數(shù)工況中減速。7）切入/切出工況中要能主動(dòng)地識(shí)別目標(biāo)。7.1自適應(yīng)巡航系統(tǒng)簡(jiǎn)介7.1.2設(shè)計(jì)要求2.不同工況要求（3）靠近工況1）低速靠近時(shí)，快速進(jìn)行速度控制，以達(dá)到目標(biāo)跟車(chē)距離。2）快速靠近時(shí)，預(yù)測(cè)減速過(guò)程以便判斷是否要駕駛員干預(yù)。3）當(dāng)與前車(chē)的距離小于理想距離時(shí)，減速要符合駕駛員期望。（4）停止工況1）控制適當(dāng)?shù)母?chē)距離（2-5m）。2）制動(dòng)系統(tǒng)能提供更大的制動(dòng)力和耐用性。3）系統(tǒng)失效時(shí)由停止?fàn)顟B(tài)切換到保持狀態(tài)。7.1自適應(yīng)巡航系統(tǒng)簡(jiǎn)介7.1.2設(shè)計(jì)要求3.系統(tǒng)功能邊界1）最低的設(shè)定車(chē)速為7m/s。2）設(shè)定時(shí)間間隔不能低于1s。3）駕駛員動(dòng)作的優(yōu)先級(jí)最高。4）駕駛員來(lái)設(shè)定需要的車(chē)速和時(shí)間間隔。5）當(dāng)系統(tǒng)失效，尤其是在駕駛過(guò)程中，縱向控制交由駕駛員處理。6）速度低于5m/s時(shí)，控制加速度在amin=-5m/s2到amax=4m/s2，沖擊小于5m/s3。7）速度超過(guò)20m/s時(shí)，控制加速度在amin=-3.5m/s2到amax=2.5m/s2，沖擊小于2.5m/s3。8）速度處于5-20m/s時(shí)，控制加速度在amin=-5.5+(v/10)m/s2到amax=4.67-(2v/15)m/s2，沖擊小于5.83-(v/6）m/s3。7.1自適應(yīng)巡航系統(tǒng)簡(jiǎn)介7.1.3功能要求1.基礎(chǔ)功能要求（1）啟動(dòng)與取消功能

在行車(chē)途中，駕駛員可根據(jù)車(chē)輛實(shí)時(shí)行車(chē)狀況與環(huán)境通過(guò)操縱撥桿相關(guān)操作適時(shí)啟動(dòng)ACC系統(tǒng)。在ACC系統(tǒng)運(yùn)行的過(guò)程中，當(dāng)駕駛員按下取消按鈕或踩下制動(dòng)踏板，汽車(chē)會(huì)立即退出巡航狀態(tài)，此時(shí)駕駛員方可接管對(duì)車(chē)輛的操縱權(quán)。（2）車(chē)速車(chē)距設(shè)定功能

駕駛員可根據(jù)自己的行車(chē)習(xí)慣設(shè)定ACC系統(tǒng)的巡航速度和安全車(chē)距，ACC系統(tǒng)將根據(jù)駕駛員設(shè)定的參數(shù)自主決策并控制車(chē)輛的縱向運(yùn)動(dòng)，按照駕駛員期望的車(chē)速與安全車(chē)距巡航行駛。7.1自適應(yīng)巡航系統(tǒng)簡(jiǎn)介7.1.3功能要求2.輔助功能要求（1）制動(dòng)預(yù)警

當(dāng)前方目標(biāo)車(chē)輛突然制動(dòng)或者本車(chē)以較高車(chē)速使接近前方的目標(biāo)車(chē)輛時(shí)，ACC系統(tǒng)可根據(jù)本車(chē)與前方目標(biāo)的間距對(duì)危險(xiǎn)程度進(jìn)行分析，根據(jù)距離的大小進(jìn)行預(yù)警和制動(dòng)警告，以此來(lái)避免發(fā)生交通事故，提高汽車(chē)的安全性。（2）走?？刂?/p>

為了適應(yīng)交通堵塞、城市行駛等多種復(fù)雜工況，避免傳統(tǒng)的ACC系統(tǒng)只適用于較高車(chē)速行駛工況的局限性。將ACC系統(tǒng)的行駛速域擴(kuò)展到0-120km/h，增設(shè)自動(dòng)停止和行駛的功能。可以解決在堵車(chē)、車(chē)流較大狀況下駕駛員需要頻繁啟動(dòng)和關(guān)閉ACC系統(tǒng)的問(wèn)題，使得ACC系統(tǒng)的功能性和便利性都得到提升。（3）起步監(jiān)控

起步監(jiān)控主要應(yīng)用于ACC系統(tǒng)啟動(dòng)前，通過(guò)車(chē)載雷達(dá)、攝像頭等傳感器檢測(cè)車(chē)輛周?chē)h(huán)境并評(píng)估是否適合啟動(dòng)ACC系統(tǒng)。避免在危險(xiǎn)工況下啟動(dòng)ACC系統(tǒng)，可以提高ACC系統(tǒng)的安全性。同時(shí)在設(shè)計(jì)時(shí)要盡可能實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)速的平順控制，提高乘坐舒適性和滿足燃油經(jīng)濟(jì)性的要求，也要盡可能避免如下問(wèn)題：當(dāng)本車(chē)與目標(biāo)車(chē)輛的安全車(chē)距設(shè)定較大時(shí)，易于被其他車(chē)輛加塞；系統(tǒng)在在突發(fā)情況及復(fù)雜的交通環(huán)境下很難達(dá)到精確控制；雷達(dá)對(duì)特殊尺寸車(chē)輛識(shí)別度較低，難以保證車(chē)輛的安全等。7.1自適應(yīng)巡航系統(tǒng)簡(jiǎn)介7.1.4開(kāi)發(fā)流程類似汽車(chē)電控系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)流程，為了在保證功能可靠性的前提下盡量縮短開(kāi)發(fā)流程各個(gè)環(huán)節(jié)的周期，降低開(kāi)發(fā)成本，通常采用基于V流程的開(kāi)發(fā)方式，如圖7-3所示。這樣能實(shí)現(xiàn)對(duì)各種方案的快速驗(yàn)證，及時(shí)發(fā)現(xiàn)整車(chē)控制策略中存在的問(wèn)題，根據(jù)問(wèn)題研究出相應(yīng)的解決方案且做進(jìn)一步的驗(yàn)證，通過(guò)反復(fù)驗(yàn)證之后最終形成一個(gè)合適的控制策略。7.1自適應(yīng)巡航系統(tǒng)簡(jiǎn)介7.1.4開(kāi)發(fā)流程1）首先進(jìn)行需求分析，通過(guò)調(diào)研確定需要實(shí)現(xiàn)的功能，同時(shí)在進(jìn)行需求分析時(shí)即可確定進(jìn)行測(cè)試的目標(biāo)。2）根據(jù)功能需求進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)和各子系統(tǒng)設(shè)計(jì)，主要包括策略研究，各子系統(tǒng)仿真模型的建立，并針對(duì)不同的設(shè)計(jì)階段采用不同的測(cè)試進(jìn)行驗(yàn)證，若某一步的測(cè)試出現(xiàn)問(wèn)題則可查找對(duì)應(yīng)左側(cè)部分進(jìn)行功能優(yōu)化，亦可進(jìn)行縱向問(wèn)題查找。在這個(gè)過(guò)程中利用Matlab/Simulink建立整車(chē)控制策略模型。3）之后進(jìn)行代碼生成與集成，在模型中根據(jù)控制策略對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行一系列的算法處理，進(jìn)行離線仿真，獲得正確可用的控制策略。4）為了進(jìn)一步驗(yàn)證控制策略模型，需要進(jìn)行硬件在環(huán)仿真測(cè)試，在整車(chē)環(huán)境下進(jìn)行硬件在環(huán)測(cè)試，通過(guò)測(cè)試進(jìn)一步改進(jìn)優(yōu)化策略模型。5）最后進(jìn)行實(shí)車(chē)測(cè)試，具體評(píng)價(jià)方法與評(píng)價(jià)可參考i-Vista測(cè)試規(guī)程。7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.1控制方法車(chē)輛自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)有直接式和分層式控制兩種方式。直接式控制方法是通過(guò)傳感器采集到數(shù)據(jù)，如車(chē)速和車(chē)距等信息，處理加工后輸出為對(duì)加速和制動(dòng)的控制量，即對(duì)底層執(zhí)行器的直接式控制方法；分層式控制方法是由上層控制器和下層控制器兩部分組成，如圖7-4所示。7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.1控制方法上層控制器通過(guò)傳感器采集車(chē)速、車(chē)距信息，按照搭建的控制策略與控制算法在處理計(jì)算后得到期望加速度，并將期望車(chē)速數(shù)據(jù)傳送至下層控制器。而下層控制器往往是一個(gè)汽車(chē)動(dòng)力學(xué)的逆模型，以上層控制器的輸出，即期望加速度值為輸入，從而計(jì)算得到節(jié)氣門(mén)開(kāi)度或制動(dòng)壓力信號(hào)，最終形成對(duì)主車(chē)期望加速度的閉環(huán)控制。由于汽車(chē)是一個(gè)非線性很強(qiáng)的系統(tǒng)，其對(duì)控制系統(tǒng)的魯棒性、時(shí)效性與精確性等均具有非常高的要求。直接式控制方法整體控制鏈過(guò)長(zhǎng)，若某一環(huán)節(jié)出現(xiàn)問(wèn)題將對(duì)使得整個(gè)系統(tǒng)的控制失效，其并不適用于汽車(chē)這樣整體性較強(qiáng)的控制系統(tǒng)；分層式控制系統(tǒng)將系統(tǒng)分為多層控制結(jié)構(gòu)，每個(gè)控制層可采用不同的算法和控制策略，相對(duì)于直接式控制方法控制鏈較短且系統(tǒng)的穩(wěn)定性等得到極大的提升。目前車(chē)輛自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)多采用分層式控制方法。7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.2控制策略1.模式控制策略車(chē)輛自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)工作模式分為定速巡航模式和自適應(yīng)巡航模式，系統(tǒng)應(yīng)能自動(dòng)根據(jù)行駛路況，選擇合適功能模式，以保證行車(chē)安全。在定速巡航模式下一般采用速度控制策略，即控制車(chē)輛以一個(gè)穩(wěn)定的速度行駛；在自適應(yīng)巡航模式下采用間距策略，即控制車(chē)輛在行駛過(guò)程中與前車(chē)保持穩(wěn)定的安全車(chē)距。設(shè)定的控制策略如下。1）汽車(chē)正常行駛時(shí)，若沒(méi)有檢測(cè)到目標(biāo)車(chē)輛，則使用定速巡航模式，以設(shè)定車(chē)速勻速行駛。若雷達(dá)檢測(cè)到目標(biāo)車(chē)輛，則進(jìn)行下一步判斷。2）雷達(dá)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)車(chē)輛后，將目標(biāo)車(chē)輛的車(chē)速和相對(duì)車(chē)距信號(hào)反饋給主車(chē)，若目標(biāo)車(chē)輛車(chē)速大于或等于主車(chē)設(shè)定車(chē)速，則進(jìn)入或保持定速巡航模式。如目標(biāo)車(chē)輛車(chē)速小于主車(chē)設(shè)定車(chē)速，則結(jié)合安全車(chē)距，控制主車(chē)車(chē)速并進(jìn)入跟車(chē)模式。3）雷達(dá)探測(cè)到目標(biāo)車(chē)輛駛離后，若無(wú)新的目標(biāo)車(chē)輛出現(xiàn)，則切換到定速巡航模式。若目標(biāo)車(chē)輛駛離后出現(xiàn)新的目標(biāo)車(chē)輛，則重新判斷新目標(biāo)車(chē)輛的車(chē)速和相對(duì)距離，來(lái)選擇使用跟車(chē)模式或定速巡航模式。4）系統(tǒng)應(yīng)遵循駕駛員優(yōu)先的原則，若出現(xiàn)駕駛員進(jìn)行主動(dòng)干預(yù)的情況，則應(yīng)立刻退出ACC系統(tǒng)，等待激活指令。7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.2控制策略2.速度控制策略在對(duì)車(chē)速進(jìn)行主動(dòng)控制時(shí)，通常使用不同的間距策略，根據(jù)相對(duì)車(chē)速和車(chē)距進(jìn)行判斷。間距策略大體上可以歸結(jié)為兩類：固定間距策略和可變間距策略。固定間距策略即無(wú)論車(chē)輛當(dāng)前所處的行駛環(huán)境如何，本車(chē)與前車(chē)始終保持一個(gè)恒定的車(chē)間距，這種車(chē)間距策略的優(yōu)點(diǎn)就是計(jì)算量少、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，但由于道路環(huán)境的復(fù)雜多變，這種策略往往無(wú)法平衡行駛過(guò)程中的多目標(biāo)要求，對(duì)道路的適應(yīng)性比較差?？勺冮g距策略即可以根據(jù)當(dāng)前的行車(chē)環(huán)境，控制本車(chē)與前車(chē)保持穩(wěn)定的安全車(chē)距，該控制策略適用于復(fù)雜多變的交通環(huán)境。7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.2控制策略2.速度控制策略可變間距策略是基于車(chē)頭時(shí)距（車(chē)頭時(shí)距是指在同一車(chē)道上行駛的車(chē)輛隊(duì)列中，兩連續(xù)車(chē)輛車(chē)頭端部通過(guò)某一斷面的時(shí)間間隔，如圖7-5所示）的控制策略，包含恒定車(chē)頭時(shí)距和可變車(chē)頭時(shí)距。恒定車(chē)頭時(shí)距（ConstantTimeHeadway，CTH）策略認(rèn)為車(chē)頭時(shí)距是固定值，也就是說(shuō)期望的兩車(chē)間距與本車(chē)速度成正比，本車(chē)速度越大期望的兩車(chē)間距也就越大，因?yàn)楸拒?chē)速度越大需要的制動(dòng)距離也就越長(zhǎng)；可變車(chē)頭時(shí)距（VariableTimeHeadway，VTH）策略認(rèn)為車(chē)頭時(shí)距不再是恒定不變的，而是隨著周?chē)旭偔h(huán)境的改變不斷發(fā)生變化。目前ACC系統(tǒng)中多采用可變車(chē)頭時(shí)距策略。7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.3控制算法1.自適應(yīng)巡航系統(tǒng)的控制算法車(chē)輛自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)分為上層控制與下層控制兩大部分，通常上層控制包括巡航模式算法和跟車(chē)模式算法，下層控制則包含了驅(qū)動(dòng)和制動(dòng)控制等。其中上層控制相對(duì)與下層控制較為復(fù)雜，需要同時(shí)兼顧車(chē)輛安全性、舒適性、燃油經(jīng)濟(jì)性與時(shí)效性等要求。目前，常用的上層控制算法有模糊控制、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與模型預(yù)測(cè)控制算法等，常用的下層控制算法有PID、模糊PID、前饋補(bǔ)償式PID等。其中模糊PID、前饋補(bǔ)償式PID等是在PID與模糊控制算法的基礎(chǔ)之上衍生而成的，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法較為復(fù)雜，計(jì)算量較大，控制過(guò)程的實(shí)時(shí)性較難保證。因此，本節(jié)將著重介紹PID控制、模糊控制與模型預(yù)測(cè)控制算法的基本內(nèi)容與原理。7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.3控制算法2.PID控制算法PID（Proportional-Integral-Derivative）控制器，即比例積分微分控制器，是一個(gè)在工業(yè)控制應(yīng)用中使用最為廣泛的反饋回路控制系統(tǒng)之一，由比例單元P、積分單元I和微分單元D組成。PID控制的優(yōu)點(diǎn)：原理簡(jiǎn)單，使用方便，適應(yīng)性強(qiáng)，魯棒性強(qiáng)，其控制品質(zhì)對(duì)被控對(duì)象的變化不太敏感，非常適用于環(huán)境惡劣的工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，該方法最大的缺點(diǎn)是調(diào)參復(fù)雜且不適用于較為復(fù)雜的對(duì)象。PID控制器的原理如圖7-6所示7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.3控制算法2.PID控制算法

7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.3控制算法3.模糊控制算法模糊控制是以模糊集合理論、模糊語(yǔ)言及模糊邏輯為基礎(chǔ)的控制，它是模糊數(shù)學(xué)在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用，是一種非線性智能控制。模糊控制是利用人的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)對(duì)控制對(duì)象進(jìn)行控制的一種控制方法，一般用于無(wú)法以嚴(yán)密的數(shù)學(xué)表示的控制對(duì)象模型。模糊控制主要包含模糊化、模糊推理和解模糊三個(gè)模塊，如圖7-7所示。雖其具有較佳的魯棒性、適應(yīng)性和容錯(cuò)性，但如何獲得模糊規(guī)則及隸屬函數(shù)即系統(tǒng)的設(shè)計(jì)辦法，完全憑經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行。7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.3控制算法4.模型預(yù)測(cè)控制算法模型預(yù)測(cè)控制（ModelPredictiveControl，MPC）因其更能滿足車(chē)輛非線性系統(tǒng)與多目標(biāo)優(yōu)化的要求，是近年來(lái)在車(chē)輛底層系統(tǒng)控制中運(yùn)用較多的控制算法，具有控制效果良好、抗干擾性強(qiáng)、能處理多變量和系統(tǒng)約束的優(yōu)點(diǎn)，但該算法的理論推導(dǎo)、代碼編寫(xiě)與調(diào)試較為困難。其算法的基本原理包括預(yù)測(cè)模型、滾動(dòng)優(yōu)化、反饋校正三個(gè)基本過(guò)程，如圖7-8所示。7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.3控制算法4.模型預(yù)測(cè)控制算法模型預(yù)測(cè)控制算法的基本原理可歸結(jié)為：控制系統(tǒng)在每個(gè)采樣時(shí)刻，根據(jù)預(yù)測(cè)模型對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，并結(jié)合系統(tǒng)的多目標(biāo)約束對(duì)未來(lái)時(shí)刻的系統(tǒng)性能進(jìn)行優(yōu)化。隨后結(jié)合實(shí)測(cè)對(duì)象的輸出對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行反饋校正，將求解的控制序列的第一個(gè)控制量作用于控制系統(tǒng)，因而整個(gè)控制系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為一個(gè)在線優(yōu)化的進(jìn)程，如圖7-9所示。7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.3控制算法4.模型預(yù)測(cè)控制算法（1）預(yù)測(cè)模型

圖中K時(shí)刻為當(dāng)前控制時(shí)刻，其左邊代表已經(jīng)過(guò)去的系統(tǒng)狀態(tài)，右邊代表系統(tǒng)預(yù)測(cè)的未來(lái)狀態(tài)，參考軌跡是設(shè)定系統(tǒng)的一種較為理想的控制過(guò)程與狀態(tài)，預(yù)測(cè)輸出會(huì)根據(jù)測(cè)量輸出不斷進(jìn)行在線優(yōu)化逐步接近參考軌跡。預(yù)測(cè)模型根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的測(cè)量值，即上一個(gè)步長(zhǎng)控制輸出量的反饋值，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)（即時(shí)間區(qū)間[k，k+p]，又稱預(yù)測(cè)時(shí)域）的系統(tǒng)輸出，這個(gè)過(guò)程稱為模型預(yù)測(cè)。（2）滾動(dòng)優(yōu)化

預(yù)測(cè)控制最關(guān)鍵且與其他控制算法最大區(qū)別之處在于在線滾動(dòng)優(yōu)化過(guò)程，通過(guò)求解滿足設(shè)定控制目標(biāo)以及其他約束條件形成的臨時(shí)優(yōu)化問(wèn)題，得到未來(lái)一段預(yù)測(cè)時(shí)域下對(duì)控制量的局部最優(yōu)解，即圖中的預(yù)測(cè)控制量。在每個(gè)采樣時(shí)刻k，系統(tǒng)都會(huì)重復(fù)進(jìn)行上述求解過(guò)程，對(duì)未來(lái)有限時(shí)間序列內(nèi)的狀態(tài)進(jìn)行并輸出預(yù)測(cè)控制量，并將預(yù)測(cè)控制量的第一個(gè)參量作用與整個(gè)控制系統(tǒng)?？傊?，以上求解過(guò)程在控制步長(zhǎng)向前推進(jìn)一步時(shí)都會(huì)進(jìn)行一次，在整個(gè)控制過(guò)程會(huì)持續(xù)進(jìn)行，所以稱之為滾動(dòng)優(yōu)化。7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.3控制算法4.模型預(yù)測(cè)控制算法（3）反饋校正MPC是一種基于模型的控制算法，模型是整個(gè)系統(tǒng)的根基，但一般情況下都無(wú)法得到系統(tǒng)精確模型，加上實(shí)際系統(tǒng)中的時(shí)變與干擾等因素，系統(tǒng)的輸出可能會(huì)由于這些干擾而使得整個(gè)控制系統(tǒng)發(fā)生突變等不穩(wěn)定現(xiàn)象。反饋校正的作用是保證系統(tǒng)在自身時(shí)變與外界干擾等因素下，保證系統(tǒng)輸出穩(wěn)定，是一個(gè)自調(diào)節(jié)的過(guò)程。在下一個(gè)k+1步長(zhǎng)時(shí)刻，系統(tǒng)觀測(cè)到k時(shí)刻控制產(chǎn)生的控制結(jié)果（即圖中以測(cè)量輸出曲線），將其偏差作為該時(shí)刻的輸出量反饋值帶入當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)模型中，完成一次反饋校正過(guò)程。反饋機(jī)制與滾動(dòng)機(jī)制使得MPC控制構(gòu)成了閉環(huán)狀態(tài)。7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.4系統(tǒng)仿真1.汽車(chē)ACC系統(tǒng)Simulink仿真根據(jù)所使用的控制算法，在Matlab中建立ACC系統(tǒng)的控制仿真模型。若使用PID控制算法，一般將整個(gè)控制系統(tǒng)的輸入變量設(shè)定為駕駛員的設(shè)定車(chē)速和實(shí)際車(chē)速，將PID調(diào)節(jié)模塊的輸入變量設(shè)定為車(chē)速和實(shí)際車(chē)速差值，將模糊控制模塊輸入變量設(shè)定為車(chē)速和實(shí)際車(chē)速差值及其變化率。若使用模型預(yù)測(cè)控制算法，一般將加速度設(shè)定為輸出的控制信號(hào)。將主車(chē)車(chē)速、實(shí)際車(chē)距和期望車(chē)距設(shè)定為反饋信號(hào)，同時(shí)計(jì)算出誤差作為自變量。將目標(biāo)車(chē)車(chē)速設(shè)定為系統(tǒng)干擾，參考信號(hào)則設(shè)為期望車(chē)距和設(shè)定車(chē)速。對(duì)汽車(chē)ACC系統(tǒng)控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真建模之后，使用巡航工況和跟車(chē)工況對(duì)模型進(jìn)行仿真測(cè)試，對(duì)所建立的仿真模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，以驗(yàn)證仿真模型的可靠性。7.2ACC系統(tǒng)算法及仿真7.2.4系統(tǒng)仿真2.汽車(chē)ACC系統(tǒng)聯(lián)合仿真在對(duì)汽車(chē)ACC系統(tǒng)進(jìn)行仿真時(shí)，可結(jié)合專業(yè)的第三方車(chē)輛動(dòng)力學(xué)軟件進(jìn)行聯(lián)合仿真，如CarSim、VeDYNA、CarMaker等。以CarSim軟件為例，不僅可以為系統(tǒng)提供車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型，還可以提供典型、簡(jiǎn)單的場(chǎng)景來(lái)更方便地展示仿真系統(tǒng)的控制效果。聯(lián)合仿真的基本原理為在建模時(shí)將軟件中要使用的車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型發(fā)送到Simulink中，使用外部信號(hào)直接控制車(chē)輛，同時(shí)將車(chē)輛的各傳感器信號(hào)輸出，實(shí)現(xiàn)不同軟件的聯(lián)合仿真。根據(jù)所使用第三方車(chē)輛動(dòng)力學(xué)軟件的不同和車(chē)輛模型的不同，具體操作方式差異較大，但基本原理相同，在此不一一贅述。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.1開(kāi)發(fā)方法1.總體設(shè)計(jì)方案智能小車(chē)ACC控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法主要包括三大方面。第一，根據(jù)車(chē)輛ACC控制系統(tǒng)理論知識(shí)設(shè)計(jì)適合于智能小車(chē)ACC控制系統(tǒng)的控制方案并利用Matlab/Simulink軟件搭建控制策略與算法模型；第二，搭建智能小車(chē)ACC控制系統(tǒng)的測(cè)試與開(kāi)發(fā)平臺(tái)，即建立樹(shù)莓派、智能小車(chē)、控制策略與算法模型之間的數(shù)據(jù)傳輸與通信；第三，測(cè)試與開(kāi)發(fā)，將Matlab/Simulink算法模型植入到樹(shù)莓派硬件中控制智能小車(chē)進(jìn)行自主巡航行駛，實(shí)現(xiàn)智能小車(chē)ACC控制系統(tǒng)所設(shè)定的定速巡航和跟隨行駛功能。接下來(lái)將重點(diǎn)介紹智能小車(chē)ACC控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案與各個(gè)控制部分的Matlab/Simulink模型搭建方法。在設(shè)計(jì)智能小車(chē)ACC控制系統(tǒng)時(shí)。首先，根據(jù)理論部分所述的車(chē)輛ACC系統(tǒng)總體架構(gòu)、設(shè)計(jì)方案和控制算法與原理，并結(jié)合智能小車(chē)的結(jié)構(gòu)特征、驅(qū)動(dòng)方式、運(yùn)動(dòng)特性及傳感器配置情況等，將智能小車(chē)ACC控制系統(tǒng)分為定速巡航與自適應(yīng)巡航兩部分；然后，根據(jù)樹(shù)莓派的運(yùn)行效率與控制系統(tǒng)需求制定智能小車(chē)ACC系統(tǒng)整體控制策略與方案并選擇合適的控制算法。在評(píng)估樹(shù)莓派的運(yùn)行效率和分析實(shí)現(xiàn)智能小車(chē)ACC控制系統(tǒng)功能的需求之后，選用整體式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，在智能小車(chē)ACC控制系統(tǒng)定速與跟隨模式下分別選用PID與模糊控制算法。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.1開(kāi)發(fā)方法2.物理架構(gòu)根據(jù)車(chē)輛ACC系統(tǒng)的物理架構(gòu)將智能小車(chē)ACC系統(tǒng)總體架構(gòu)分為感知層、決策層、執(zhí)行層與人機(jī)交互層四個(gè)方面，其基本架構(gòu)如圖7-10所示。感知層的主要作用是通過(guò)超聲波測(cè)距模塊與光電編碼器測(cè)速模塊獲取主車(chē)與前車(chē)的車(chē)距和主車(chē)的行駛速度；決策層的主要作用是根據(jù)智能小車(chē)ACC系統(tǒng)的控制算法與策略對(duì)感知層的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，計(jì)算出電機(jī)的控制量并將數(shù)據(jù)傳輸給底層的執(zhí)行層；底層電機(jī)執(zhí)行層用于控制小車(chē)前進(jìn)與停止、加速與減速；人機(jī)交互層可以通過(guò)電腦PC端對(duì)智能小車(chē)的行駛車(chē)速進(jìn)行調(diào)控并且可實(shí)時(shí)對(duì)主車(chē)的實(shí)時(shí)車(chē)速、主車(chē)與前車(chē)的車(chē)距進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.1開(kāi)發(fā)方法3.設(shè)計(jì)方案智能小車(chē)ACC系統(tǒng)根據(jù)小車(chē)前方70cm范圍之內(nèi)是否存在目標(biāo)車(chē)輛將工作模式劃分為定速巡航模式和自適應(yīng)巡航模式。定速巡航模式是指小車(chē)前方70cm范圍之內(nèi)不存在跟車(chē)目標(biāo)時(shí)，此時(shí)只需要控制小車(chē)的速度達(dá)到預(yù)先設(shè)定的小車(chē)車(chē)速即可；自適應(yīng)巡航模式是指小車(chē)前方70cm范圍之內(nèi)存在跟車(chē)目標(biāo)時(shí)，此時(shí)需要控制小車(chē)在一定的安全車(chē)距之下跟隨前方目標(biāo)車(chē)輛。根據(jù)智能小車(chē)的縱向運(yùn)動(dòng)特性與車(chē)輛ACC系統(tǒng)的控制原理，智能小車(chē)在定速巡航模式下采用速度控制策略，即控制小車(chē)行駛速度；在自適應(yīng)巡航跟車(chē)模式下采用間距控制策略，即控制小車(chē)行駛速度小使小車(chē)與目標(biāo)車(chē)輛的車(chē)距保持在安全車(chē)距。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.1開(kāi)發(fā)方法3.設(shè)計(jì)方案智能小車(chē)ACC系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案如圖7-11所示。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.1開(kāi)發(fā)方法3.設(shè)計(jì)方案根據(jù)智能小車(chē)的縱向運(yùn)動(dòng)特性設(shè)定智能小車(chē)的巡航車(chē)速為50cm/s、安全車(chē)距為70cm。當(dāng)智能小車(chē)在運(yùn)行過(guò)程中同車(chē)道內(nèi)不存在目標(biāo)車(chē)輛或者障礙物時(shí)，小車(chē)將執(zhí)行定速巡航模式，反之將執(zhí)行跟車(chē)模式。在定速巡航模式下只需控制電機(jī)正轉(zhuǎn)（小車(chē)前進(jìn)）使得小車(chē)的車(chē)速達(dá)到50cm/s即可，在跟隨模式下需要同時(shí)控制電機(jī)的正轉(zhuǎn)（小車(chē)前進(jìn)）和反轉(zhuǎn)（小車(chē)減速、停止）使得主車(chē)與目標(biāo)車(chē)輛的車(chē)間距離保持在70cm以實(shí)現(xiàn)智能小車(chē)的跟隨功能。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.1開(kāi)發(fā)方法4.控制策略智能小車(chē)ACC系統(tǒng)主要用到PID控制算法與模糊控制算法，下面將重點(diǎn)對(duì)智能小車(chē)PID控制、模糊控制算法原理及其實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行重點(diǎn)說(shuō)明。（1）智能小車(chē)PID控制原理實(shí)現(xiàn)方法

智能小車(chē)ACC系統(tǒng)中的定速巡航控制模塊采用PID控制算法，其控制結(jié)構(gòu)與原理如圖7-12所示。智能小車(chē)PID控制原理可歸結(jié)為人為設(shè)定一個(gè)期望車(chē)速給控制器，同時(shí)光電編碼器車(chē)速傳感器測(cè)得的實(shí)測(cè)車(chē)速也輸入給控制器，計(jì)算得到實(shí)測(cè)車(chē)速和設(shè)定車(chē)速的誤差量Δv。PID控制器比例單元根據(jù)偏差的大小輸出相應(yīng)的控制量，控制PWM參數(shù)驅(qū)動(dòng)電機(jī)，使車(chē)速迅速趨近設(shè)定車(chē)速，以加快系統(tǒng)響應(yīng)、減小誤差。積分單元的作用是將誤差量累加起來(lái)加大控制量消滅誤差，使車(chē)速保持恒定，以消穩(wěn)態(tài)誤差。比例單元具有預(yù)見(jiàn)性的控制作用，當(dāng)Δv>0時(shí)，表示誤差量在加大，此時(shí)應(yīng)及時(shí)增加控制量；當(dāng)Δv<0時(shí)，表示誤差量在減小，則應(yīng)及時(shí)減小控制量，使Δv趨近于零以保證系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.1開(kāi)發(fā)方法4.控制策略（2）智能小車(chē)模糊控制原理實(shí)現(xiàn)方法

智能小車(chē)ACC系統(tǒng)的跟車(chē)模式采用模糊控制方法，其控制原理與結(jié)構(gòu)如圖7-13所示。智能小車(chē)模糊控制原理可歸結(jié)如下：首先根據(jù)提前設(shè)定的小車(chē)跟車(chē)期望速度、安全車(chē)距及根據(jù)小車(chē)縱向運(yùn)動(dòng)特性建立自適應(yīng)巡航的模糊控制規(guī)則，在設(shè)定規(guī)則的時(shí)候必須考慮車(chē)速與安全車(chē)距兩個(gè)方面的因素。結(jié)合小車(chē)的縱向運(yùn)動(dòng)特性與ACC系統(tǒng)自適應(yīng)巡航相關(guān)原理制定模糊規(guī)則。模糊控制器會(huì)根據(jù)設(shè)定的規(guī)則將輸入的參量分別通過(guò)模糊化、模糊推理及解模糊三個(gè)過(guò)程輸出驅(qū)動(dòng)電機(jī)的PWM參量，以控制智能小車(chē)跟隨前車(chē)穩(wěn)定行駛。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.2建模與分析智能小車(chē)ACC系統(tǒng)包含四大部分，如圖7-14所示。其中①對(duì)應(yīng)的是車(chē)載傳感器數(shù)據(jù)感知層，②對(duì)應(yīng)的是決策層，③對(duì)應(yīng)的是執(zhí)行層，④對(duì)應(yīng)的是人機(jī)交互層。下面將重點(diǎn)對(duì)智能小車(chē)ACC系統(tǒng)這四大層面建模過(guò)程和各個(gè)部分的原理進(jìn)行詳細(xì)的介紹。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.2建模與分析1.感知層建模與分析（1）光電編碼器測(cè)速模塊測(cè)速原理與建模方法目前智能小車(chē)的常用測(cè)速方法有光電式和磁電式，光電式主要利用光電傳感器，磁帶式主要是利用磁電傳感器。采用光電編碼器測(cè)速相對(duì)于磁電編碼器測(cè)速方法簡(jiǎn)單且誤差較小，目前大多數(shù)的智能小車(chē)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中均采用光電編碼器測(cè)速。因此，在智能小車(chē)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中采用光電編碼器測(cè)速方法。1）光電編碼器測(cè)速原理。測(cè)速編碼器與智能小車(chē)的半軸相聯(lián)，測(cè)速編碼器的脈沖量是固定的，在半軸旋轉(zhuǎn)的時(shí)候測(cè)速編碼器就會(huì)輸出脈沖，根據(jù)脈沖量與實(shí)際的計(jì)數(shù)時(shí)間就可以計(jì)算得到智能小車(chē)的行駛的速度。（光電編碼器低電平有效，即當(dāng)碼盤(pán)遮擋住光電門(mén)時(shí)便會(huì)輸出脈沖）若令小車(chē)的實(shí)測(cè)行駛速度為

，小車(chē)的車(chē)輪直徑為d，單位時(shí)間內(nèi)光電傳感器采集的電平上升沿個(gè)數(shù)為x，則可得其數(shù)學(xué)模型如下：7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.2建模與分析1.感知層建模與分析（1）光電編碼器測(cè)速模塊測(cè)速原理與建模方法2）Matlab/Simulink建模方法。根據(jù)上述數(shù)學(xué)模型，在Matlab/Simulink中建立光電編碼器測(cè)速模型主要包括1和2兩個(gè)部分，如圖7-15所示。第1部分的作用是利用光電傳感器和編碼器采集單位時(shí)間內(nèi)電平上升沿的個(gè)數(shù)。其原理是當(dāng)碼盤(pán)隨車(chē)輪一起轉(zhuǎn)動(dòng)經(jīng)過(guò)光帶傳感器時(shí)，光電傳感器將輸出高電平，反之則輸出低電平。因此，只需要采集單位時(shí)間內(nèi)電平的上升沿或者下降沿個(gè)數(shù)計(jì)算得到小車(chē)的車(chē)速。第2部分的作用是將測(cè)量得到的上升沿個(gè)數(shù)轉(zhuǎn)化為小車(chē)的實(shí)際車(chē)速。其原理是將第1部分中采集得到的電平上升沿個(gè)數(shù)轉(zhuǎn)化為單位時(shí)間內(nèi)小車(chē)車(chē)輪轉(zhuǎn)動(dòng)圈數(shù)，通過(guò)式（7-3）的數(shù)學(xué)表達(dá)式求出小車(chē)的實(shí)測(cè)車(chē)速。（注：?jiǎn)挝粫r(shí)間在滿足系統(tǒng)穩(wěn)定的情況下盡可能的選取較小的數(shù)值。）7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.2建模與分析1.感知層建模與分析（2）超聲波測(cè)距建模方法與分析目前智能小車(chē)常用的測(cè)距方法包括紅外測(cè)距、超聲波測(cè)距、激光雷達(dá)測(cè)距等，其中超聲波測(cè)距傳感器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、價(jià)格低廉相比于其他傳感器更適用于開(kāi)發(fā)智能小車(chē)。因此，智能小車(chē)采用HC-SR04超聲波測(cè)距傳感器，實(shí)物如圖7-16所示。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.2建模與分析1.感知層建模與分析（2）超聲波測(cè)距建模方法與分析1）超聲波測(cè)距原理。超聲波發(fā)射器正前方發(fā)射超聲波，在發(fā)射的同時(shí)開(kāi)始計(jì)時(shí)，超聲波在空氣中傳播時(shí)遇到障礙物便立刻反射回來(lái)，超聲波接收器接受到超聲波就立刻停止計(jì)時(shí)，如圖7-17所示。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.2建模與分析1.感知層建模與分析（2）超聲波測(cè)距建模方法與分析

7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.2建模與分析1.感知層建模與分析（2）超聲波測(cè)距建模方法與分析第1部分的作用是觸發(fā)HC-SR04超聲波傳感器測(cè)距信號(hào)。其原理是利用樹(shù)莓派GPIO端口TRIG觸發(fā)測(cè)距信號(hào)，觸發(fā)信號(hào)最少為10us的高電平信號(hào)。第2部分的作用是將超聲波接收器接受的信號(hào)轉(zhuǎn)化為從超聲波發(fā)射到返回所經(jīng)歷的時(shí)間信號(hào)。其原理是若超聲波接收器接收到信號(hào)，GPIO端口持續(xù)輸出一個(gè)高電平，利用double模塊將該信號(hào)轉(zhuǎn)化為時(shí)間信號(hào)。第3部分的作用是通過(guò)數(shù)據(jù)計(jì)算得到小車(chē)與目標(biāo)車(chē)輛的距離。其原理是將計(jì)時(shí)器記錄的時(shí)間和超聲波在空氣中傳播的速度參數(shù)代入公式（7-4）計(jì)算，即可得到實(shí)際的車(chē)距。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.2建模與分析2.決策層建模與分析智能小車(chē)ACC系統(tǒng)決策層主要是將感知層采集得到的車(chē)速、車(chē)距數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，計(jì)算得到期望的電機(jī)PWM輸入?yún)⒘俊CC系統(tǒng)主要包含定速巡航（CC）和自適應(yīng)巡航（ACC）兩個(gè)子系統(tǒng)，其中定速巡航系統(tǒng)采用該P(yáng)ID控制算法，自適應(yīng)巡航系統(tǒng)采用模糊控制算法。（1）定速巡航系統(tǒng)建模與分析

當(dāng)感知層超聲波傳感器探測(cè)小車(chē)前方80cm內(nèi)沒(méi)有障礙物或者其他小車(chē)時(shí)，決策層將執(zhí)行定速巡航系統(tǒng)。即將小車(chē)的車(chē)速保持在一個(gè)穩(wěn)定的數(shù)值，其Matlab/Simulink模型如圖7-19所示。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.2建模與分析2.決策層建模與分析（2）自適應(yīng)巡航系統(tǒng)建模與分析

當(dāng)感知層超聲波傳感器探測(cè)小車(chē)前方20~80cm內(nèi)有障礙物或者其他小車(chē)時(shí)，決策層將執(zhí)行自適應(yīng)巡航系統(tǒng)。自適應(yīng)巡航系統(tǒng)采用距離控制策略，即將小車(chē)車(chē)速與前車(chē)距離成正比，其Matlab/Simulink模型如圖7-20所示。該系統(tǒng)主要部分的作用是前進(jìn)與制動(dòng)切換邏輯，其原理是根據(jù)智能小車(chē)的縱向運(yùn)動(dòng)特性和驅(qū)動(dòng)電機(jī)的特點(diǎn)，將驅(qū)動(dòng)電機(jī)反轉(zhuǎn)的PWM值設(shè)定為0.5可實(shí)現(xiàn)小車(chē)的制動(dòng)，即小車(chē)前進(jìn)與制動(dòng)的驅(qū)動(dòng)電機(jī)臨界PWM值為0.5。當(dāng)1模塊輸出的電機(jī)PWM參量大于0.5時(shí)認(rèn)定小車(chē)需要進(jìn)行前進(jìn)控制，若小于0.5則認(rèn)定小車(chē)需要進(jìn)行制動(dòng)控制。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.2建模與分析3.執(zhí)行層建模與分析（1）執(zhí)行層電機(jī)驅(qū)動(dòng)原理

根據(jù)智能小車(chē)的電機(jī)特性，選取適配的驅(qū)動(dòng)模塊如圖7-21所示，主要包括控制信號(hào)接口、電源接口、電機(jī)接口三個(gè)部分。（2）執(zhí)行層建模與分析

智能小車(chē)ACC系統(tǒng)執(zhí)行層主要是執(zhí)行決策層輸出的電機(jī)PWM參量指令，以控制智能小車(chē)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的巡航功能。根據(jù)智能小車(chē)縱向運(yùn)動(dòng)特性和驅(qū)動(dòng)電機(jī)的特性，搭建ACC系統(tǒng)執(zhí)行層Matlab/Simulink模型如圖7-22所示。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.2建模與分析3.執(zhí)行層建模與分析ACC系統(tǒng)執(zhí)行層主要包含兩個(gè)部分，第一部分的作用是根據(jù)超聲波傳感器測(cè)得的車(chē)距數(shù)據(jù)，確定ACC系統(tǒng)執(zhí)行模式。其原理是設(shè)定定速巡航和自適應(yīng)巡航的車(chē)距臨界值為80cm，即當(dāng)車(chē)距大于80cm時(shí)驅(qū)動(dòng)電機(jī)輸入的參量為定速巡航系統(tǒng)輸出的驅(qū)動(dòng)電機(jī)PWM參量。反之，則為自適應(yīng)巡航系統(tǒng)輸出的驅(qū)動(dòng)電機(jī)PWM參量。第二部分的作用是控制電機(jī)正反轉(zhuǎn)的轉(zhuǎn)換邏輯，以控制智能小車(chē)實(shí)現(xiàn)前進(jìn)、減速與停車(chē)等功能。其原理是根據(jù)驅(qū)動(dòng)電機(jī)的特性，控制智能小車(chē)前進(jìn)與停止的驅(qū)動(dòng)電機(jī)PWM參量為0.5，即當(dāng)PWM參量大于0.5時(shí)認(rèn)為小車(chē)進(jìn)行前進(jìn)控制，反之認(rèn)為小車(chē)進(jìn)行減速或者制動(dòng)控制。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.2建模與分析4.人機(jī)交互層建模智能小車(chē)ACC系統(tǒng)人機(jī)交互層是與智能小車(chē)進(jìn)行信息交互的重要通道，如圖7-23所示，人機(jī)交互層不僅可以對(duì)智能小車(chē)的車(chē)速和安全車(chē)距進(jìn)行實(shí)時(shí)修改與調(diào)整，而且可以實(shí)時(shí)觀察小車(chē)的車(chē)速、車(chē)距等參數(shù)的變化情況。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐1.硬件搭接智能小車(chē)ACC系統(tǒng)測(cè)試平臺(tái)的搭建主要包括三大方面。第一，給智能小車(chē)安裝測(cè)距傳感器（超聲波）及主控板（樹(shù)莓派），并按照各傳感器的使用方法利用杜邦線連接好相應(yīng)的控制信號(hào)線路。第二，通過(guò)局域網(wǎng)將主控板與PC端連接起來(lái)，即建立控制算法模型植入到樹(shù)莓派的傳輸通道。第三，根據(jù)相應(yīng)的測(cè)試評(píng)判方法，建立合適的測(cè)試場(chǎng)景并進(jìn)行多次測(cè)試，以驗(yàn)證模型算法的有效性。圖7?24樹(shù)莓派4B管腳口7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐2.軟硬件搭接在智能小車(chē)ACC系統(tǒng)功能測(cè)試之前，首先需要搭接樹(shù)莓派、智能小車(chē)與PC電腦端之間的聯(lián)系，如圖7-25所示。其基本原理是將Matlab/Simulink算法與控制策略通過(guò)同一局域網(wǎng)絡(luò)傳輸給樹(shù)莓派，樹(shù)莓派將其轉(zhuǎn)化為智能小車(chē)驅(qū)動(dòng)電機(jī)與轉(zhuǎn)向舵機(jī)的控制信號(hào)，同時(shí)樹(shù)莓派接受車(chē)載傳感器的距離車(chē)速等數(shù)據(jù)并反饋給PC電腦端以實(shí)現(xiàn)智能小車(chē)的閉環(huán)控制，最終實(shí)現(xiàn)智能小車(chē)的巡航與跟車(chē)功能。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐2.軟硬件搭接（1）樹(shù)莓派與Matlab/Simulink搭接方法

在樹(shù)莓派與Matlab/Simulink搭接之前必須完成樹(shù)莓派基本信息及參數(shù)的設(shè)置，同時(shí)PC電腦端與樹(shù)莓派端必須同時(shí)連接到同一網(wǎng)絡(luò)，一般情況下手機(jī)4G網(wǎng)絡(luò)可以滿足兩者之間的數(shù)據(jù)傳輸，因此也可采用手機(jī)端熱點(diǎn)分別連接到樹(shù)莓派端與PC電腦端這種靈活度高的方法。兩者之間搭接的具體步驟與方法如下：首先在PC電腦端打開(kāi)Matlab軟件，在Matlab命令編輯欄輸入“!ping192.168.43.34”命令并運(yùn)行，如若兩者連接成功，在統(tǒng)計(jì)信息中將會(huì)顯示“丟失0%”，如圖7-26所示。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐2.軟硬件搭接（2）控制算法模型植入到樹(shù)莓派方法

在確保樹(shù)莓派與PC端Matlab搭接成功且各個(gè)部分的信號(hào)線連接正確后，方可將智能小車(chē)ACC系統(tǒng)控制算法模型植入到樹(shù)莓派當(dāng)中，以便于進(jìn)行智能小車(chē)的調(diào)試與功能測(cè)試。其具體方法步驟如下：1）打開(kāi)搭建的Matlab/Simulink算法模型。2）設(shè)置Simulink端樹(shù)莓派相關(guān)硬件信息。首先單擊標(biāo)題欄“設(shè)置”按鈕，在單擊“ModelConfigurationParameter”便會(huì)彈出樹(shù)莓派硬件參數(shù)設(shè)置的界面，如圖7-27所示。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐2.軟硬件搭接在彈出的參數(shù)編輯界面中單擊“Hardwareimplementation”按鈕，隨后在“Hardwareboard”選項(xiàng)中選擇“RaspberryPi”，最后單擊“Targethardwareresources”按鈕將彈出樹(shù)莓派基本信息設(shè)置界面，如圖7-28所示。注：硬件參數(shù)更改必須要與樹(shù)莓派的硬件信息相同7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐2.軟硬件搭接3）將算法模型植入到樹(shù)莓派中。首先選擇“External”外部運(yùn)行模式，隨后點(diǎn)擊“開(kāi)始”即可將算法模型植入到樹(shù)莓派中。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐3.測(cè)評(píng)方案在ACC系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用中，可將復(fù)雜多變的交通場(chǎng)景歸結(jié)為平穩(wěn)跟車(chē)、前車(chē)插入、前車(chē)駛離、接近前車(chē)以及前車(chē)制動(dòng)這5種典型的交通場(chǎng)景，且實(shí)際復(fù)雜多變的交通場(chǎng)景基本是由該5種場(chǎng)景組合而成，如圖7-30所示。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐3.測(cè)評(píng)方案（1）無(wú)目標(biāo)車(chē)場(chǎng)景

無(wú)目標(biāo)車(chē)場(chǎng)景是指主車(chē)前方同車(chē)道內(nèi)不存在目標(biāo)車(chē)輛或者障礙物，即主車(chē)將執(zhí)行定速巡航模式。試驗(yàn)時(shí)設(shè)定智能小車(chē)以50cm/s的速度巡航行駛，主車(chē)前方同車(chē)道內(nèi)無(wú)目標(biāo)車(chē)輛和任何障礙物，如圖7-31所示。該試驗(yàn)主要用于測(cè)評(píng)智能小車(chē)ACC系統(tǒng)檢測(cè)前方目標(biāo)、工作模式選擇、自主巡航的能力。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐3.測(cè)評(píng)方案1）試驗(yàn)實(shí)施方法：①主車(chē)前方同車(chē)道內(nèi)無(wú)目標(biāo)車(chē)輛。②設(shè)定主車(chē)的巡航速度為50cm/s。③設(shè)定一段5米長(zhǎng)的賽道，反復(fù)多次（5次）進(jìn)行測(cè)試。2）試驗(yàn)結(jié)果評(píng)價(jià)方案。分別記錄每次試驗(yàn)的結(jié)果，若智能小車(chē)的巡航車(chē)速大于50±5cm/s，則智能小車(chē)ACC系統(tǒng)設(shè)計(jì)不合格；若智能小車(chē)的巡航車(chē)速小于等于50±5cm/s，則智能小車(chē)ACC系統(tǒng)設(shè)計(jì)合格。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐3.測(cè)評(píng)方案（2）目標(biāo)車(chē)穩(wěn)態(tài)場(chǎng)景

目標(biāo)車(chē)穩(wěn)態(tài)場(chǎng)景是指主車(chē)前方同車(chē)道內(nèi)的目標(biāo)車(chē)輛以平穩(wěn)的車(chē)速行駛，主車(chē)探測(cè)到前方目標(biāo)車(chē)輛并跟隨前方目標(biāo)車(chē)輛行駛，即執(zhí)行智能小車(chē)ACC系統(tǒng)的跟隨模式。試驗(yàn)時(shí)前方目標(biāo)車(chē)輛以50cm/s的速度行駛，主車(chē)跟隨前方車(chē)輛行駛，如圖7-32所示。該試驗(yàn)主要用于測(cè)評(píng)智能小車(chē)ACC系統(tǒng)檢測(cè)前方目標(biāo)、工作模式選擇、跟隨前方目標(biāo)車(chē)輛行駛的能力。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐3.測(cè)評(píng)方案1）試驗(yàn)實(shí)施方法：①前方目標(biāo)車(chē)放置在試驗(yàn)道路的中間，車(chē)輛縱向軸線平行車(chē)道線。②主車(chē)與前方目標(biāo)車(chē)輛的初始位置縱向距離為80cm。③設(shè)定前方目標(biāo)車(chē)輛的行駛速度為50cm/s。④設(shè)定一段5米長(zhǎng)的賽道，反復(fù)多次（5次）進(jìn)行測(cè)試。2）試驗(yàn)結(jié)果評(píng)價(jià)方案。分別記錄每次試驗(yàn)的結(jié)果，若主車(chē)與前方目標(biāo)車(chē)輛的車(chē)間距離大于80±10cm時(shí)，則智能小車(chē)ACC系統(tǒng)設(shè)計(jì)不合格；若該距小于等于80±10cm時(shí)，則該系統(tǒng)設(shè)計(jì)合格。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐3.測(cè)評(píng)方案（3）目標(biāo)車(chē)靜止場(chǎng)景

目標(biāo)車(chē)靜止場(chǎng)景是指本車(chē)在行駛過(guò)程中前方車(chē)輛靜止或者前方存在障礙物等，試驗(yàn)時(shí)主車(chē)分別以40cm/s、50cm/s、60cm/s的速度巡航行駛，目標(biāo)車(chē)輛放置于車(chē)道正中間保持靜止不動(dòng)，如圖7-33所示。該試驗(yàn)主要用于測(cè)評(píng)智能小車(chē)ACC系統(tǒng)檢測(cè)前方靜止目標(biāo)并制動(dòng)的能力。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐3.測(cè)評(píng)方案1）試驗(yàn)實(shí)施方法：①目標(biāo)車(chē)靜止放置在試驗(yàn)道路的中間，車(chē)輛縱向軸線平行車(chē)道線。②主車(chē)設(shè)定速度為40cm/s。③主車(chē)逐漸接近目標(biāo)車(chē)，兩車(chē)間距100cm時(shí)開(kāi)始記錄有效數(shù)據(jù)，直到主車(chē)在ACC控制下制動(dòng)至速度為零，則本次試驗(yàn)結(jié)束。④主車(chē)速度增加10cm/s，繼續(xù)做下一次試驗(yàn)，直至測(cè)試車(chē)速達(dá)到60cm/s后結(jié)束實(shí)驗(yàn)。2）試驗(yàn)結(jié)果評(píng)價(jià)方案。在不同的測(cè)試速度下分別記錄智能小車(chē)速度為0時(shí)，主車(chē)與前方目標(biāo)車(chē)輛或者障礙物的距離，若該距離小于5cm，則智能小車(chē)ACC系統(tǒng)設(shè)計(jì)不合格；若該距大于等于5cm，則該系統(tǒng)設(shè)計(jì)合格。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐3.測(cè)評(píng)方案（4）目標(biāo)車(chē)減速場(chǎng)景

目標(biāo)車(chē)低速場(chǎng)景是指本車(chē)在行駛過(guò)程中前方車(chē)輛逐漸減速，試驗(yàn)時(shí)主車(chē)以50cm/s的速度巡航行駛，目標(biāo)車(chē)輛放置于車(chē)道正中間以不同的加速度減速行駛，如圖7-34所示。該試驗(yàn)主要用于測(cè)評(píng)智能小車(chē)ACC系統(tǒng)檢測(cè)前方減速目標(biāo)并減速跟隨的能力。7.3智能小車(chē)ACC系統(tǒng)實(shí)踐7.3.3功能測(cè)試實(shí)踐3.測(cè)評(píng)方案

感謝智能駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)踐第八章自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)踐8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.2自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)算法及仿真8.3智能小車(chē)APS系統(tǒng)實(shí)踐8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.1組成及原理自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)(AutomaticParkingSystem,APS)作為高級(jí)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(dòng)尋找車(chē)位，泊車(chē)過(guò)程無(wú)需駕駛員操縱轉(zhuǎn)向盤(pán)、觀察周邊環(huán)境情況，為司機(jī)尤其是一些駕駛新手節(jié)省大量的時(shí)間與精力，極大地彌補(bǔ)駕駛員因泊車(chē)經(jīng)驗(yàn)不足而導(dǎo)致的碰撞事故，同時(shí)還可以降低汽車(chē)燃油消耗，節(jié)省停車(chē)空間，改善雜亂無(wú)章的泊車(chē)環(huán)境。8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.1組成及原理自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)能使車(chē)輛快速、安全地自動(dòng)駛?cè)胲?chē)位，首先是通過(guò)超聲波和圖像傳感器感知車(chē)輛周?chē)h(huán)境信息來(lái)識(shí)別泊車(chē)車(chē)位，并根據(jù)車(chē)輛與停車(chē)位的相對(duì)位置信息，產(chǎn)生相應(yīng)的泊車(chē)軌跡并控制車(chē)輛踏板和轉(zhuǎn)向盤(pán)完成泊車(chē)。常見(jiàn)的泊車(chē)類型有平行泊車(chē)、垂直泊車(chē)和斜式泊車(chē)，平行泊車(chē)示意圖如圖8-2所示，W為泊車(chē)位寬度;L為泊車(chē)位長(zhǎng)度;D為泊車(chē)起始位置，車(chē)身與障礙物的距離；H為完成泊車(chē)時(shí)，車(chē)身與障礙物的距離；dx,df分別為完成泊車(chē)時(shí)，車(chē)尾、車(chē)頭與障礙物的距離。8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.1組成及原理自動(dòng)泊車(chē)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(yùn)算）、車(chē)輛策略控制（執(zhí)行泊車(chē)）和人機(jī)協(xié)同模塊（人機(jī)交互），如圖8-3所示。8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.1組成及原理環(huán)境感知的主要任務(wù)是泊車(chē)位識(shí)別和泊車(chē)過(guò)程避障，該模塊依賴各種傳感器進(jìn)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(guān)鍵技術(shù)是車(chē)位識(shí)別、車(chē)輛與車(chē)位定位，車(chē)位識(shí)別的重點(diǎn)在于傳感器信息融合，一般是將超聲波雷達(dá)和慣性導(dǎo)航儀結(jié)合，得到泊車(chē)位的尺寸信息和車(chē)輛的位置信息，間接獲得車(chē)輛姿態(tài)信息等一系列泊車(chē)相關(guān)的信息，這些信息作為整個(gè)自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)的輸入量。8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.1組成及原理中央處理器的決策運(yùn)算功能是指根據(jù)這些輸入信息，決定該車(chē)是否能夠泊入車(chē)位，采取哪種方式泊入，其中關(guān)鍵技術(shù)是泊車(chē)的路徑規(guī)劃。路徑規(guī)劃就是根據(jù)車(chē)輛自身狀態(tài)、環(huán)境障礙信息、車(chē)位的位置和大小，規(guī)劃出無(wú)障礙路徑并形成泊車(chē)指令。最后將指令文件傳給車(chē)輛策略控制系統(tǒng)的。路徑規(guī)劃的關(guān)鍵在于算法可支持任意車(chē)位的自動(dòng)泊車(chē)規(guī)劃，且具有實(shí)時(shí)無(wú)障礙性與車(chē)輛可執(zhí)行性。車(chē)輛策略控制模塊則是指在收到?jīng)Q策單元傳過(guò)來(lái)的信號(hào)文件后，開(kāi)始路徑跟蹤。路徑跟蹤就是通過(guò)轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)角、加速和制動(dòng)的協(xié)調(diào)控制，使汽車(chē)跟蹤預(yù)先規(guī)劃的泊車(chē)路徑，實(shí)現(xiàn)泊車(chē)入庫(kù)，當(dāng)車(chē)輛偏離預(yù)定路徑時(shí)，應(yīng)具有校正的能力和相應(yīng)的措施，使車(chē)輛能夠按照預(yù)想的軌跡行駛泊入車(chē)位。路徑跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)在于有效耦合縱向及側(cè)向控制，保證車(chē)輛跟蹤的精確度。8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.2設(shè)計(jì)要求為了使APS系統(tǒng)具有普適性，并且能發(fā)揮出應(yīng)有的功能，所以在自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)滿足如下要求：1）APS能檢測(cè)到的空閑車(chē)位、障礙物。2）APS應(yīng)具備自檢功能。系統(tǒng)應(yīng)在車(chē)輛發(fā)動(dòng)的30s內(nèi)啟動(dòng)并完成對(duì)所有主要的系統(tǒng)傳感器和組件的自建，通過(guò)信號(hào)燈或者顯示屏明確標(biāo)識(shí)系統(tǒng)當(dāng)前工作狀態(tài)，包括車(chē)輛行駛狀態(tài)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、通信模塊工作狀態(tài)、主電源狀態(tài)、與APS主機(jī)相連接的其他設(shè)備狀態(tài)信息。3）APS應(yīng)具備自診斷功能，對(duì)于運(yùn)行過(guò)程中發(fā)生的故障及時(shí)提示駕駛員并實(shí)時(shí)生成故障碼信息。4）APS應(yīng)為駕駛員提供人機(jī)交互界面，與駕駛員進(jìn)行信息交互。提供包括以聽(tīng)覺(jué)、視覺(jué)或處決中至少兩種方式的車(chē)位識(shí)別信息以及APS的運(yùn)行、停止或故障狀態(tài)信息。顯示的信息應(yīng)在陽(yáng)光直射下或夜晚均能清晰顯示。8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.2設(shè)計(jì)要求5）當(dāng)車(chē)輛處于泊車(chē)狀態(tài)時(shí)，確保駕駛員對(duì)轉(zhuǎn)向盤(pán)、制動(dòng)踏板和加速踏板的接管。6）APS應(yīng)在車(chē)輛點(diǎn)火時(shí)自動(dòng)恢復(fù)至正常工作狀態(tài)，APS功能解除后應(yīng)采用光學(xué)預(yù)警信號(hào)向駕駛員預(yù)警指示，提示駕駛員APS處于關(guān)閉/開(kāi)啟狀態(tài)。7）對(duì)于APS出發(fā)事件數(shù)據(jù)，應(yīng)進(jìn)行本地?cái)?shù)據(jù)備份和遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)備份。本地?cái)?shù)據(jù)備份的最近存儲(chǔ)時(shí)間不應(yīng)該少于48h，遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)間不應(yīng)該少于60天。8）APS觸發(fā)事件數(shù)據(jù)應(yīng)至少包括以下信息：①操作行為：APS產(chǎn)生的具體操作行為，包括的信息應(yīng)不少于啟動(dòng)車(chē)位識(shí)別、終止車(chē)位識(shí)別。②操作狀態(tài)：系統(tǒng)響應(yīng)指定操作行為的狀態(tài)，至少應(yīng)包括狀態(tài)正常、狀態(tài)異常、未響應(yīng)。③時(shí)間戳：系統(tǒng)產(chǎn)生相應(yīng)的操作行為的時(shí)刻信息。9）APS系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)制造商所提供的使用說(shuō)明書(shū)進(jìn)行安裝和使用，包括系統(tǒng)的校準(zhǔn)、最小啟動(dòng)車(chē)速，以及適用和不適用的工況等。8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.3功能要求本書(shū)所設(shè)計(jì)的自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)應(yīng)滿足如下基本功能。1）具有自動(dòng)識(shí)別車(chē)位功能。2）具有車(chē)位調(diào)節(jié)功能。3）具有基于整車(chē)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(chē)速控制功能。通過(guò)對(duì)泊車(chē)系統(tǒng)的功能和泊車(chē)的過(guò)程進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)一套滿足泊車(chē)需求的泊車(chē)系統(tǒng)架構(gòu)，如圖8-5所示，該系統(tǒng)架構(gòu)圖主要由三大模塊構(gòu)成。其中第一個(gè)模塊是最核心的模塊，是以工控板(IndustrialControlBoard，ICB)為核心的整車(chē)控制單元和圖像處理單元。第二個(gè)模塊是以電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向控制板(ElectronicPowerSteeringBoard，EPSB)為核心的轉(zhuǎn)向控制單元。第三個(gè)模塊是以超聲波車(chē)速控制板(UltrasonicBoard，ULB)為核心的車(chē)位識(shí)別、車(chē)速控制單元。8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.3功能要求8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.3功能要求以上三個(gè)模塊主要構(gòu)建了五個(gè)控制系統(tǒng)：超聲波控制系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)，電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)，車(chē)速控制系統(tǒng)和整車(chē)控制系統(tǒng)。上述系統(tǒng)構(gòu)成了自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)的控制系統(tǒng)，各個(gè)系統(tǒng)之間具有統(tǒng)一的CAN(ControllerAreaNetwork)通信協(xié)議，整車(chē)控制系統(tǒng)可以采集各個(gè)模塊的通信信息并協(xié)調(diào)模塊之間互相協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)在泊車(chē)過(guò)程中對(duì)整車(chē)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的控制，從而安全、快速地完成泊車(chē)操作。超聲波控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)車(chē)位檢測(cè)和障礙物檢測(cè)功能。其中，兩個(gè)超聲波探測(cè)器分別安裝在車(chē)輛右側(cè)的前后端，在泊車(chē)的過(guò)程中，超聲波探頭發(fā)送和接收回波，通過(guò)計(jì)算超聲波發(fā)送和接收回波的時(shí)間差值來(lái)確定車(chē)輛與障礙物之間的距離，從而實(shí)現(xiàn)車(chē)位識(shí)別功能。圖像處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)車(chē)位調(diào)節(jié)功能。其中，互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體型(ComplementaryMetalOxideSemiconductor，CMOS)的廣角攝像頭安裝在車(chē)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?qū)崿F(xiàn)圖像測(cè)距，并能夠在圖像中建立一個(gè)與實(shí)際車(chē)位大小相同的虛擬車(chē)位，通過(guò)在圖像中調(diào)節(jié)虛擬車(chē)位便可實(shí)現(xiàn)虛擬車(chē)位與實(shí)際車(chē)位之間的匹配。電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)向控制功能。首先將原車(chē)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進(jìn)行改裝，在原轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的基礎(chǔ)上安裝直流電機(jī)和角度傳感器，形成電機(jī)閉環(huán)控制系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)角度傳感器的CAN協(xié)議解析便可根據(jù)轉(zhuǎn)向盤(pán)的實(shí)際角度，對(duì)電機(jī)角度進(jìn)行控制進(jìn)而實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)向目標(biāo)角度控制。8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.3功能要求車(chē)速控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛速度控制功能。首先將制動(dòng)踏板進(jìn)行改裝，在制動(dòng)踏板上安裝真空助力泵系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)真空助力泵系統(tǒng)的壓力調(diào)節(jié)，可以改變其作用在制動(dòng)踏板上的作用力，采集當(dāng)前的車(chē)速信息便可實(shí)時(shí)地根據(jù)車(chē)速需求，改變真空助力泵系統(tǒng)的壓力值實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)速度的控制。自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)的一般過(guò)程為當(dāng)駕駛員準(zhǔn)備進(jìn)行泊車(chē)操作時(shí)，開(kāi)啟自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)，由配置在車(chē)上的各種傳感器搜集環(huán)境信息，即系統(tǒng)對(duì)車(chē)輛行進(jìn)道路附近區(qū)域進(jìn)行分析和建模，根據(jù)搜集到的環(huán)境信息，對(duì)泊車(chē)位進(jìn)行識(shí)別;當(dāng)識(shí)別到泊車(chē)位后，系統(tǒng)自動(dòng)提示駕駛員駐車(chē)并匹配泊車(chē)位，獲取車(chē)位精確尺寸信息和車(chē)輛初始姿態(tài)角，然后由軌跡生成算法計(jì)算泊車(chē)軌跡，最后通過(guò)軌跡跟蹤控制車(chē)輛駛?cè)氩窜?chē)位。從機(jī)理上分析，系統(tǒng)運(yùn)行的基本過(guò)程為信息采集、車(chē)位識(shí)別、車(chē)位調(diào)節(jié)、軌跡生成和軌跡跟蹤，自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)軟件流程圖如圖8-6所示。8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.3功能要求8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.3功能要求由圖可知，當(dāng)駕駛員準(zhǔn)備進(jìn)行泊車(chē)操作時(shí)，開(kāi)啟該自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)，此時(shí)，系統(tǒng)會(huì)提示駕駛員選擇泊車(chē)方式，泊車(chē)方式分為平行泊車(chē)和垂直泊車(chē)(為以后開(kāi)發(fā)打下基礎(chǔ))。當(dāng)駕駛員選擇泊車(chē)方式后，超聲波傳感器車(chē)位檢測(cè)系統(tǒng)和圖像傳感器測(cè)距系統(tǒng)開(kāi)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(jìn)行相應(yīng)的車(chē)位檢測(cè)處理。當(dāng)檢測(cè)到合適的車(chē)位信息后，系統(tǒng)提示駕駛員停車(chē)并提示駕駛員進(jìn)行泊車(chē)車(chē)位調(diào)節(jié)，駕駛員可以通過(guò)上、下、左、右、左旋、右旋按鍵對(duì)人機(jī)交互界面中的虛擬車(chē)位進(jìn)行調(diào)節(jié)來(lái)選擇駕駛員中意的泊車(chē)區(qū)域。當(dāng)駕駛員確定泊車(chē)區(qū)域后，圖像處理系統(tǒng)根據(jù)虛擬車(chē)位的位置確定車(chē)輛與實(shí)際車(chē)位之間的距離信息，整車(chē)控制系統(tǒng)根據(jù)距離信息生成合適的泊車(chē)軌跡，此時(shí)，提示駕駛員掛入倒擋開(kāi)始泊車(chē)。在泊車(chē)過(guò)程中，整車(chē)控制系統(tǒng)一方面根據(jù)軌跡信息產(chǎn)生角度控制信號(hào)和車(chē)速控制信號(hào)并傳送給電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)和車(chē)速控制系統(tǒng)，電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)和車(chē)速控制系統(tǒng)根據(jù)控制信號(hào)控制轉(zhuǎn)向盤(pán)和車(chē)速，當(dāng)轉(zhuǎn)向盤(pán)角度和車(chē)輛行駛距離達(dá)到目標(biāo)軌跡要求時(shí)，整車(chē)控制系統(tǒng)發(fā)送指令停止車(chē)輛，從而實(shí)現(xiàn)泊車(chē)操作;另一方面檢測(cè)制動(dòng)踏板信號(hào)、加速踏板信號(hào)、觸碰轉(zhuǎn)向盤(pán)信號(hào)進(jìn)行緊急的安全操作處理。8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.4開(kāi)發(fā)流程自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)一般是基于V模型開(kāi)發(fā)流程，如圖8-7所示8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.4開(kāi)發(fā)流程（1）第一階段

功能需求定義和控制方案設(shè)計(jì)。首先需要確定自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)的功能需求，包括設(shè)計(jì)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(jì)算機(jī)軟件建模，建立的模型包括控制策略模型、車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型、車(chē)輛輪胎模型、節(jié)氣門(mén)控制模型、制動(dòng)壓力控制模型等，最后對(duì)仿真模型進(jìn)行測(cè)試與評(píng)價(jià)。（2）第二階段快速控制原型。利用計(jì)算機(jī)軟件將自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)系統(tǒng)仿真模型轉(zhuǎn)化為代碼。即移除離線仿真模型中的車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型，接入dSPACE提供的RTI接口模塊，建立實(shí)時(shí)仿真模型；通過(guò)Matlab下的RTW(realtimeworkshop)生成實(shí)時(shí)代碼并下載到dSPACE原型系統(tǒng)中;接入實(shí)際被控對(duì)象，對(duì)象中必須包含實(shí)際系統(tǒng)的各種I/O口、軟件及硬件的中斷實(shí)時(shí)特性等，進(jìn)行快速控制原型實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證控制系統(tǒng)軟硬件方案的可行性。該過(guò)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(duì)輸入電壓范圍和輸入信號(hào)品質(zhì)的要求，須對(duì)傳感器輸入信號(hào)進(jìn)行濾波、整形處理。2）針對(duì)具體的乘用車(chē)開(kāi)發(fā)對(duì)象制作相應(yīng)的接口并改裝線路，使實(shí)車(chē)傳感器如超聲波傳感器、圖像傳感器、激光雷達(dá)傳感器、輪速傳感器、節(jié)氣門(mén)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(shí)車(chē)輛組成閉環(huán)控制系統(tǒng)，進(jìn)行ABS的RCP試驗(yàn)。8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.4開(kāi)發(fā)流程（3）第三階段生成代碼。采用dSPACE的產(chǎn)品代碼生成軟件Targetlink對(duì)Simulink/Stateflow中離線仿真模型進(jìn)行定點(diǎn)數(shù)定標(biāo)和轉(zhuǎn)換，自動(dòng)生成產(chǎn)品代碼。這過(guò)程中可針對(duì)特定ECU進(jìn)行代碼優(yōu)化。生成代碼的運(yùn)行效率不低于手工代碼的10%，內(nèi)存占用量不超過(guò)手工代碼的10%。（4）第四階段

硬件在環(huán)回路仿真。采用真實(shí)控制器，被控對(duì)象或者系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境部分采用實(shí)際物體，部分采用仿真模型來(lái)模擬，進(jìn)行整個(gè)系統(tǒng)的仿真測(cè)試。硬件在環(huán)仿真檢驗(yàn)APS控制程序在在各種路面(高附路面、低附路面、高附轉(zhuǎn)低附對(duì)接路面、低附轉(zhuǎn)高附對(duì)接路面和車(chē)輪兩邊附著系數(shù)不一樣的對(duì)開(kāi)路面)上的控制效果，標(biāo)定控制參數(shù)和門(mén)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(duì)象模型，增加RTI接口模塊，以實(shí)現(xiàn)APS控制器、傳感器與dSPACE的系統(tǒng)通信。2）設(shè)計(jì)硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)臺(tái)，加裝制動(dòng)系統(tǒng)、動(dòng)力系統(tǒng)、信號(hào)系統(tǒng)、ESC系統(tǒng)等的真實(shí)硬件和超聲波雷達(dá)、車(chē)載攝像頭,將超聲波雷達(dá)、車(chē)載攝像頭和控制器實(shí)物通過(guò)接口線路與dSPACE連接。3）進(jìn)行硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)，修改車(chē)輛模型中輪胎模型參數(shù)或車(chē)輛模型結(jié)構(gòu)參數(shù)以模擬不同類型車(chē)輛，或設(shè)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(jié)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(dá)到完善APS控制邏輯的目的。8.1自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)簡(jiǎn)介8.1.4開(kāi)發(fā)流程（5）第五階段

標(biāo)定與匹配。dSPACE的標(biāo)定系統(tǒng)允許用戶對(duì)ECU進(jìn)行所有的標(biāo)定和測(cè)試，可在最便利的情況下及最短的時(shí)間內(nèi)對(duì)ECU進(jìn)行最后的參數(shù)調(diào)整最后需要進(jìn)行系統(tǒng)集成測(cè)試。如果一次V模型流程開(kāi)發(fā)結(jié)束后沒(méi)有達(dá)到要求，就需要繼續(xù)按照本開(kāi)發(fā)流程繼續(xù)進(jìn)行下去，直至達(dá)到要求。8.2自動(dòng)泊車(chē)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(chē)位識(shí)別算法

8.2自動(dòng)泊車(chē)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(chē)位識(shí)別算法8.2自動(dòng)泊車(chē)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(chē)位識(shí)別算法8.2自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)算法及仿真8.2.1環(huán)境感知算法車(chē)位探測(cè)示意圖如圖8-10所示，為了便于說(shuō)明，將被研究車(chē)輛編為1號(hào)車(chē)，路邊所停車(chē)輛編號(hào)為2號(hào)車(chē)和3號(hào)車(chē)。對(duì)于路邊空余車(chē)位的前后都有車(chē)的情況，司機(jī)泊車(chē)往往難度較大。而對(duì)于前后有一方有車(chē)一方無(wú)車(chē)，或者都無(wú)車(chē)的情況，司機(jī)完全不用借助自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)就可以輕松完成泊車(chē)，所以本自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)都是基于空余車(chē)位前后都有車(chē)的情況。1.基于超聲波傳感器的車(chē)位識(shí)別算法8.2自動(dòng)泊車(chē)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(chē)位識(shí)別算法8.2自動(dòng)泊車(chē)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(chē)位識(shí)別算法8.2自動(dòng)泊車(chē)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(chē)位識(shí)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(chē)身周?chē)S富、更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，為開(kāi)發(fā)適用范圍更廣泛、更可靠的自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)提供了可能?；趫D像傳感器的車(chē)位識(shí)別算法可分為計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法、深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法、深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義分割算法等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法一般是對(duì)車(chē)位引導(dǎo)線和車(chē)位分割線進(jìn)行直線檢測(cè)，引導(dǎo)線是指停車(chē)位平行于道路的直線，通常為白色實(shí)線，分割線則是指劃分不同停車(chē)位的直線，分割線通常垂直于引導(dǎo)線，再經(jīng)過(guò)圖像處理的方法得到車(chē)位。在檢測(cè)車(chē)位線之前，通常需要對(duì)相機(jī)直接采集到的圖像做預(yù)處理，其中包括對(duì)圖像畸變的校正，以便在圖像中能直觀的觀察到實(shí)物的實(shí)際形狀，如在圖像進(jìn)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(yán)格的直線，而在圖像進(jìn)行畸變校正以后，引導(dǎo)線與分割線等線性物體更接近于實(shí)際的物理形狀。車(chē)位檢測(cè)過(guò)程將受到光照不均勻、光照強(qiáng)度變化等環(huán)境因素的干擾，為提高后續(xù)車(chē)位檢測(cè)的精度和算法對(duì)環(huán)境的魯棒性，須先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，再經(jīng)過(guò)邊緣提取、車(chē)位識(shí)別，最終可以得到車(chē)位的信息，如圖8-11所示。8.2自動(dòng)泊車(chē)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(chē)位識(shí)別算法8.2自動(dòng)泊車(chē)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(chē)位識(shí)別算法深度學(xué)習(xí)算法可以通過(guò)前期大量的車(chē)位數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，有效提升復(fù)雜場(chǎng)景下車(chē)位的識(shí)別率和準(zhǔn)確率，有效避免車(chē)位內(nèi)障礙物、地面紋理特征、環(huán)境光線等對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響。一般先通過(guò)四個(gè)魚(yú)眼相機(jī)生成車(chē)輛全景環(huán)視圖，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)基于深度學(xué)習(xí)的停車(chē)位檢測(cè)算法，選擇車(chē)位入口線、車(chē)位角點(diǎn)等為檢測(cè)目標(biāo)，如圖8-12所示。8.2自動(dòng)泊車(chē)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(chē)位識(shí)別算法部分學(xué)者使用常見(jiàn)的目標(biāo)檢測(cè)框架設(shè)計(jì)車(chē)位識(shí)別算法，如YOLO、SSD、FasterRCNN等，算法識(shí)別效果如圖8-13所示。圖8?13基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)位檢測(cè)a）基于目標(biāo)檢測(cè)算法的車(chē)位識(shí)別效果圖b）基于語(yǔ)義分割算法的車(chē)位識(shí)別效果圖基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)位識(shí)別算法效果較好，但由于算法本身的參數(shù)過(guò)多，導(dǎo)致計(jì)算成本過(guò)高、實(shí)時(shí)性無(wú)法保證，所以在實(shí)車(chē)上部署的案例并不多。8.2自動(dòng)泊車(chē)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(chē)位識(shí)別算法基于多傳感器融合的車(chē)位識(shí)別目前處于研究階段，此類算法有效彌補(bǔ)了單一傳感器的不足，但對(duì)融合算法、計(jì)算平臺(tái)要求較高，量產(chǎn)車(chē)上鮮有搭載。常見(jiàn)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(dá)的融合。在超聲波與圖像傳感器融合的車(chē)位檢測(cè)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(cè)結(jié)果與圖像的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，通過(guò)設(shè)定優(yōu)先級(jí)等方式確定最終的停車(chē)位信息。高層次融合中的一種方式為：通過(guò)其與相機(jī)的位置關(guān)系，將超聲波的信息投影到圖像中，以此對(duì)視覺(jué)檢測(cè)的范圍等進(jìn)行優(yōu)化，再通過(guò)視覺(jué)方式進(jìn)行停車(chē)位檢測(cè)，得到更好的檢測(cè)結(jié)果。8.2自動(dòng)泊車(chē)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(chē)位識(shí)別算法在圖像與激光雷達(dá)融合的算法中，使用環(huán)視監(jiān)視器AVM（aroundviewmonitor）和激光雷達(dá)傳感器來(lái)提供車(chē)位與環(huán)境信息。如圖8-14所示，停車(chē)線特征通過(guò)AVM和激光雷達(dá)傳感器數(shù)據(jù)融合來(lái)提取，由于這些特征可以通過(guò)利用地圖中累積的停車(chē)線來(lái)檢測(cè)停車(chē)位，算法運(yùn)算成本降低，但對(duì)算法本身的設(shè)計(jì)要求較高。8.2自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)算法及仿真8.2.2路徑規(guī)劃算法自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)的路徑規(guī)劃是車(chē)輛在獲取了周?chē)h(huán)境信息后開(kāi)始的，進(jìn)行路徑規(guī)劃的前提是系統(tǒng)檢測(cè)到有效車(chē)位，然后結(jié)合車(chē)輛和車(chē)位的相對(duì)位置、車(chē)輛自身運(yùn)動(dòng)學(xué)、車(chē)輛初始位姿、道路邊界等約束條件，以車(chē)輛參考點(diǎn)行駛軌跡為設(shè)計(jì)對(duì)象，生成起始點(diǎn)至泊車(chē)終止點(diǎn)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(jié)構(gòu)如圖8-15所示。8.2自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)算法及仿真8.2.2路徑規(guī)劃算法1.車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)建模

8.2自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)算法及仿真8.2.2路徑規(guī)劃算法1.車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)建模

8.2自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)算法及仿真8.2.2路徑規(guī)劃算法1.車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)建模

8.2自動(dòng)泊車(chē)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(chē)路徑規(guī)劃常用方法有基于有兩段弧式軌跡曲線（見(jiàn)圖8-17a）、圓弧直線（見(jiàn)圖8-17b）、圓弧回旋曲線軌跡（見(jiàn)圖8-17c）、B樣條曲線、五次樣條曲線等。a）b）c）圖8-17泊車(chē)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(dòng)泊車(chē)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(dòng)泊車(chē)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(dòng)泊車(chē)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(dòng)泊車(chē)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(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)算法及仿真8.2.3泊車(chē)控制算法準(zhǔn)確的車(chē)位檢測(cè)和合理的路徑規(guī)劃是完成泊車(chē)的前提，而控制車(chē)輛精確的跟蹤規(guī)劃出的泊車(chē)路徑則是整個(gè)泊車(chē)系統(tǒng)成功的關(guān)鍵。因此泊車(chē)的運(yùn)動(dòng)控制方法是整個(gè)泊車(chē)系統(tǒng)的核心內(nèi)容。得到參考泊車(chē)軌跡之后，控制系統(tǒng)需要根據(jù)車(chē)輛自身位姿與參考泊車(chē)軌跡之間的偏差，控制車(chē)輛跟蹤當(dāng)前參考軌跡，完成泊車(chē)操作。泊車(chē)運(yùn)動(dòng)控制主要包括車(chē)輛速度控制和方向控制兩大部分，而車(chē)輛狀態(tài)估計(jì)是實(shí)現(xiàn)路徑跟蹤的前提，控制系統(tǒng)架構(gòu)如圖8-19所示。8.2自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)算法及仿真8.2.3泊車(chē)控制算法在縱向方向上，為了使車(chē)輛保持低速且盡可能勻速行駛，并且為了車(chē)輛能更好的跟蹤期望路徑，需要精確控制車(chē)速的大小。控制車(chē)速的原理是控制器根據(jù)車(chē)輛實(shí)時(shí)反饋的車(chē)速進(jìn)行計(jì)算，得到加速或制動(dòng)控制量，使得車(chē)輛的實(shí)際速度維持在期望車(chē)速附近。不同的控制算法都能達(dá)到控制車(chē)速的目的，如PID控制、滑?？刂?、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。由于車(chē)速控制屬于自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)中的小規(guī)?？刂葡到y(tǒng)，車(chē)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(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、無(wú)需依賴精確模型的PID控制。首先，泊車(chē)的過(guò)程要求車(chē)輛低速平穩(wěn)行駛，縱向方向基于PID控制算法設(shè)計(jì)了車(chē)速控制器，通過(guò)控制加速和制動(dòng)的方式使車(chē)速保持在期望車(chē)速附近；然后，橫向方向基于模型預(yù)測(cè)控制算法設(shè)計(jì)了路徑跟蹤控制器，通過(guò)控制轉(zhuǎn)向的方式控制車(chē)輛跟蹤期望路徑；最后，結(jié)合車(chē)輛搭載的超聲波雷達(dá)信號(hào)，通過(guò)控制制動(dòng)的方式使車(chē)輛在泊車(chē)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)避障的功能。為了使車(chē)輛順利跟蹤期望路徑，當(dāng)車(chē)速已知時(shí)，在橫向方向上，需要對(duì)車(chē)輛的轉(zhuǎn)向進(jìn)行精確控制。路徑跟蹤控制的原理是根據(jù)車(chē)輛實(shí)時(shí)反饋的狀態(tài)信息進(jìn)行計(jì)算，得到最優(yōu)的前輪轉(zhuǎn)角或轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)角控制量，將控制量反饋到車(chē)輛，以此來(lái)控制車(chē)輛跟蹤期望路徑。8.2自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)算法及仿真8.2.3泊車(chē)控制算法路徑跟蹤的過(guò)程實(shí)際是對(duì)期望路徑上的一系列點(diǎn)的逐個(gè)跟蹤過(guò)程，當(dāng)路徑跟蹤過(guò)程中車(chē)速發(fā)生變化時(shí)，將會(huì)影響到跟蹤效果。許多研究學(xué)者研究路徑跟蹤控制方法時(shí)，將車(chē)速視為勻速條件進(jìn)行研究，忽略了車(chē)速變化對(duì)跟蹤效果的影響。車(chē)輛在泊車(chē)過(guò)程中可能會(huì)遇到行人、動(dòng)物等動(dòng)態(tài)障礙物，此時(shí)就需要停車(chē)避讓，傳統(tǒng)的路徑跟蹤控制策略中，對(duì)車(chē)速要求較高，在泊車(chē)過(guò)程中車(chē)速需要盡可能保持勻速狀態(tài)，轉(zhuǎn)角變化與時(shí)間相關(guān)，制動(dòng)后就失去了跟蹤能力。為了減小車(chē)速變化對(duì)跟蹤效果的影響，以及考慮泊車(chē)過(guò)程中遇到動(dòng)態(tài)障礙物的避障控制，本文基于模型預(yù)測(cè)控制算法設(shè)計(jì)了路徑跟蹤控制器，模型預(yù)測(cè)控制算法可以根據(jù)車(chē)輛位姿信息和車(chē)速信息實(shí)時(shí)調(diào)整預(yù)測(cè)模型，修正轉(zhuǎn)角控制量，降低車(chē)速對(duì)路徑跟蹤效果的影響。泊車(chē)過(guò)程中的避障方法一般有橫向和縱向兩種方法，主要通過(guò)控制車(chē)速的方式來(lái)實(shí)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(dá)反饋的距離信號(hào)進(jìn)行判斷。8.2自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)仿真自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)仿真技術(shù)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的核心技術(shù)之一，是提高自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)綜合性能、可靠性、安全性和降低開(kāi)發(fā)成本的重要環(huán)節(jié)。對(duì)自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)仿真技術(shù)的研究，不僅能夠快捷地模擬泊車(chē)環(huán)境(車(chē)輛尺寸、泊車(chē)位尺寸、車(chē)輛起始位置等)，仿真驗(yàn)證不同環(huán)境下的車(chē)位調(diào)節(jié)、轉(zhuǎn)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(chē)環(huán)境下的適應(yīng)性;而且能夠很好地預(yù)測(cè)各種環(huán)境下的系統(tǒng)性能，驗(yàn)證在實(shí)車(chē)工作環(huán)境下自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)算法的有效性和可靠性。這樣不但可以靈活地調(diào)整設(shè)計(jì)方案，合理優(yōu)化參數(shù)，而且可以降低開(kāi)發(fā)成本，縮短開(kāi)發(fā)周期，提高自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的效率。常用的仿真方法是使用MATLAB/Simulink聯(lián)合其他車(chē)輛動(dòng)力學(xué)和虛擬環(huán)境仿真等軟件[6]。本書(shū)以veDYNA、PreScan和Simulink的聯(lián)合仿真為例，進(jìn)行平行泊車(chē)控制系統(tǒng)的功能驗(yàn)證。veDYNA車(chē)輛動(dòng)力學(xué)軟件建立目標(biāo)車(chē)輛模型，使用PreScan場(chǎng)景軟件建立平行泊車(chē)場(chǎng)景模型。8.2自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)算法及仿真8.2.4自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)仿真1.動(dòng)力學(xué)模型搭建常用的動(dòng)力學(xué)模型搭建軟件有Carmaker/Carsim/veDYNA等，本書(shū)以veDYNA為例搭建動(dòng)力學(xué)模型。veDYNA模型定義和仿真控制都是通過(guò)圖形化的用戶操作界面實(shí)現(xiàn)，veDYNA提供了標(biāo)準(zhǔn)工程接口，模型可編譯成C代碼在實(shí)時(shí)環(huán)境下運(yùn)行，由于veDYNA是在Simulink環(huán)境下運(yùn)行，因此模型數(shù)據(jù)的輸入輸出可在Simulink中進(jìn)行配置，veDYNA軟件的主操作界面和Simulink