智能车辆视觉导航横向模糊控制策略仿真研究
来源： 作者： 发布时间：2016-07-23 08:15:52 浏览量：摘 要： 针对智能车辆视觉导航横向控制中存在的适应性问题，提出了一种基于横摆角速度与横向偏差的智能车辆横向模糊控制策略。根据车辆于车道内的位置状态信息，建立了横摆角速度预测模型、7自由度车辆操纵动力学模型以及横向模糊推理模型。仿真结果表明，与常规位置偏差控制策略相比较，采用横向模糊控制策略不仅能提高智能车辆横向控制的精确性，并且具有很好的鲁棒性和自适应性。
关键词： 智能车辆；横向控制；模糊控制；仿真研究
随着汽车电子技术的飞速发展，国内外众多学者对智能车辆视觉导航系统进行了深入的研究。由于智能车辆视觉导航横向控制系统在实际运行中将会受到车辆参数的影响，采用何种适宜的横扁平线电感向控制策略是当前研究的热点[1]。国内外关于横向控制策略的研究主要集中在以下方面：参考文献[2]以车辆与路径上近点作为基准点，结合自适应PID算法和模糊控制方法，由于对前方环境缺乏预见性而限制了系统的控制有效性和准确性；参考文献[3]基于汽车操纵动力学模型建立了智能车辆自主导航最优控制模型，该模型非常适用于低速行驶车辆，取得了较好的控制效果，但是在智能车辆高速行驶过程中控制效果较差；参考文献[4]将转向盘转矩作为主导控制参数，建立了一个鲁棒控制模型，由于转向盘转矩与驾驶人的操纵行为过程密切相关，但是该模http://www.dgfpc.com/数字功放电感型并未将驾驶人行为模型纳入考虑范畴；参考文献[5]采用直接横摆力矩控制策略进行车辆横向控制，但该控制策略受预瞄点选择的影响较大，导致控制效果差异性大；参考文献[6]建立了驾驶人预瞄行为模型，并结合专家先验知识预测、预瞄距离实现对智能车辆的横向控制，但是在预瞄控制模型中仅将车辆速度简单划分为快、中、慢3个范围，导致系统的可靠性和适应性较差。
为了大幅提高智能车辆视觉导航过程中横向控制的精度，进一步减少路径弯度、预瞄距离等因素的影响，本文建立了横摆角速度预测模型、车辆7自由度操纵动力学模型，结合系统辨识的方法，提出了一种横摆角速度与横向偏差的智能车一体成型贴片电感制造商辆横向模糊控制策略。仿真结果验证了本文所提出的智能车辆视觉导航横向模糊控制策略的有效性和良好的适应性。
1 控制系统结构设计[7]
智能车辆视觉导航横向模糊控制策略如图1所示。根据空间几何坐标系逆透视投影转换得到的车辆预瞄点的相对位置，建立横摆角速度预测模型以及7自由度车辆操纵动力学模型。模糊控制系统的设计中非常关键的环节即模糊控制器的输入变量的选择，在智能车辆视觉导航过程中，车身横向运动的控制本质上即动态调整车辆相对于行驶路径的横向偏差和航向偏差这两个运动参数。综上可知，车辆实时位姿信息必须作为重点考虑的因素，因此本文将车辆的横摆角速度和横向偏差作为模糊控制器的两个输入项。
2 横摆角速度预测模型的建立[8]
假设在某一特定时刻，世界坐标系中的车辆质心坐标为(Xw，Yw)，车辆坐标系的纵轴线与横坐标之间的夹角为φv。已知车辆质心速度v、车辆质心侧偏角β以及车辆横摆角速度ω，则车辆动力学方程可以用下式表示：
通过式(1)不难看出，智能车辆视觉导航中的车身位置姿态与车辆横摆角速度、车辆质心速度、质心侧偏角这3个因素密切相关。在诸多因素之中，车辆横摆角速度的变化对车辆的轨迹状态影响较大。因此可以在利用车辆质心速度变化率的基础上，通过控制车辆的横摆角速度进一步干涉智能车辆的运动状态。
在建立横摆角速度预测模型的过程中，为了进一步提高系统的控制效果，忽略车辆运动中的质心偏差，并假设车辆一直沿视觉导航路径行驶，运动轨迹保持不变，不发生突变，则横摆角速度可以通过下式表示：
3 车辆操纵动力学模型的建立
通过对车辆操纵动力学的研究分析以及根据智能车辆视觉导航过程中横向控制策略仿真研究的实际需要，本文建立了一个包括横摆、侧倾、俯仰3个自由度以及车轮4个自由度的7自由度车辆操纵动力学模型[9]，如图2所示。
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