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：
4 模糊控制模型的建立
本文建立了智能车辆横向模糊控制器，其中两个输入变量中，将横摆角速度e的模糊论域定义为[-3，3]，横向偏差ec的模糊论域定义为[-3，3]。其输入变量的论域都划分成7个模糊子集用NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB表示，输出控制变量k的论域设为[-0.06，0.06]，并把它划分为7个模糊子集(即NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB)，模糊子集中对应的元素分别表示负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。在完成了模糊论域和模糊子集的参数化过程之后，需要进一步确定模糊论域内所包含的元素对模糊变量的隶属度函数。如图3～图5所示分别为横摆角速度e、横向偏差ec以及控制变量k的隶属度函数[10]。
综合考虑智能车辆视觉导航横向控制系统的应用特点，如表1所示，本文建立了系统输出控制变量k的模糊控制规则表。
模糊逻辑推理作为模糊控制的核心内容，用来确定控制参数的模糊向量。本文中采用了模糊控制中普遍使用的Mamdani推理法，它根据模糊控制算法和规则计算出最终控制量。反模糊化过程采用工业控制中普遍采用的重心法，以获取较为满意的推理控制结果[11]。
5 系统模糊控制策略仿真分析
为了检验本文所提出的控制策略的有效性和可靠性，以MATLAB/Simmulink作为仿真环境，建立了智能车辆视觉导航中的横向模糊控制模型，并对其进行了仿真实验，如表2所示为控制系统的部分仿真参数。假设车辆分别以30 km/h和70 km/h的车速行驶，设置虚拟路径作为模拟仿真的行驶路径，仿真模拟结果分别如图6~图9所示。
如图6所示为车辆行驶轨迹对比曲线，从图中可以看出，采用横向模糊控制策略控制精度更高，进一步减小了车辆与最近点之间的距离偏差，在常规路况控制中均能稳定地沿目标路径行驶，具有良好的跟踪特性。如图7所示为车辆横摆角速度对比曲线，与不加任何控制策略的横摆角速度曲线相比较，采用横向模糊控制策略进一步降低了系统的响应时间和减小了响应峰值，获得了更加优化的动态控制性能，能够满足系统控制稳定性的需求。
图8和图9分别为车辆低速和高速行驶过程中出现的横向偏差。通常情况下随着车辆纵向速度的增加，其横摆运动会出现较大幅度的变化，然而仿真结果表明，采用横向模糊控制策略车辆横向加速度增大幅度并不明显，在纵向速度有较大增加时，智能车辆趋向行车路线所需的时间只是出现略微增加，当然实际行驶的距离肯定会有明显增加，但并未对车辆横向控制带来不便，最终可以提高智能车辆对纵向速度的快速适应能力，从而获得更好的横向运动稳定性和易操控性。
因此，采用本文提出的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，使得智能车辆横向位移控制精度有显著提高。同时对纵向速度具有较好的适应能力，取得了非常好的效果，横向偏差误差范围较小，具有较好的稳定性和适应性。
本文通过对智能车辆视觉导航中横向控制特点的深入分析，针对目前横向控制策略存在的问题，提出了一种基于横摆角速度与横向加速度的智能车辆视觉导航横向模糊控制策略，并建立了7自由度车辆操纵动力学模型，最后进行了仿真实验验证。仿真结果表明，本文采取的控制策略不仅较好地满足了车辆横向控制平稳性和舒适性要求，并且对车辆纵向速度具有令人满意的适应能力，具有广泛的应用前景和实际意义。
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