基于模糊控制模块化辅助驾驶系统

摘要 车辆的驾驶是一项非常复杂的人机互动，这也就注定了车辆的控制难以通过固有的控制模型来实现，模糊控制是目前看来最好的能将驾驶经验描述清楚，从而实现辅助驾驶功能的控制方式。本文首先进行模块化的分类，这样就使车辆在不同模块下进行不同的模糊控制介入，使控制更为精确。实验结果表明，运用该控制方式后可有效降低车辆行驶事故的发生率。
关键词：辅助驾驶，模糊控制，模块化，主动安全性
Abstract：The driving of the vehicle is a very complex human-machine interaction, it shows that the control of vehicle is in no way by the inherent model to realize，fuzzy control is the best way to describe driving experience, so it can realize the function of auxiliary driving control mode. This paper first give the the modular structure, so that the vehicle in different modules for different fuzzy control intervention and get more precise control.The experimental results show that, using this control method can effectively reduce the traffic accident rate
Key words: auxiliary driving, fuzzy control, modular, active safety

1 引言
随着人类社会的不断发展，人类活动已离不开汽车，汽车作为人们重要的交通工具，在当下的发展进程中，还存在着很多的不足，还不能在保证行驶安全这个重要意义上做到绝对好，增加辅助系统来解决此类问题也必然将是将来汽车的发展趋势。增加辅助系统绝不是就动力、制动、转向三大系统各自进行分析及研发，而是应该将“人”、“车”、“路”、“动力”、“制动”、“转向”这几个关键点统一进行考虑，从而制作出越来越完善的辅助系统，本文从这一角度出发，给出一种解决问题的思路。

2 系统的设计

系统设计由两个重要组成部分构成：模块化设计与模糊控制，其最终控制的输出量为加速度及转弯的幅度，这两个输出量的基本控制结构如图1所示：

图

1、2 基本控制结构

2.1 系统的车辆状态模块化

行驶在道路上的车辆必然存在着与道路、其他车之间的关系，加以一定的规划和整理，可以对其进行状态分类。系统将本车与其他车辆（一辆车）关系划分为八个情况，如图3所示，这八种状态基本涵盖两车之间的关系，在此基础上根据有经验驾驶员的控制习惯分析进行了模块化的整理，如图2所示共分为30个模块，分别对应有不同的模糊控制器。

图3 模块化控制原理图
根据图3所示，30个模块都会有自己对应的正加速度、负加速度、转弯幅度的模糊控制器，这样可以更加细致的描述出有经验的驾驶者在处理行驶过程中车与车、车与道路之间关系时所采用的控制幅度。

2.2 系统的模糊控制系统设计

本系统是根据车辆的不同状态以及有经验驾驶者的驾驶特性进行模糊控制规则的设计，模糊控制器均采用2输入1输出的结构。

2.1 系统的输入、输出及模糊化

正、负加速度模糊控制器采用速度偏差与距离偏差作为输入。运用模糊控制系统的最终目的是要让这个偏差趋于零，为了更好的界定这个偏差的值，模糊控制器中的实际输入量为：
EV= （1）
在（1）中VS是指本车的实际速度，VQ是指本车通过计算得出的应该有的安全速度。用语言变量“速度偏差”来表征模糊量EV。为了能够有效地控制前车与自车之间的距离, 现将该语言变量进行模糊分割。设计该语言变量共有7 个值: 负大 、负中、负小、零、正小、正中和正大, 隶属度函数采用对称的三角形函数, 如图4所示，经过实验的测试, 确定了三角形函数。

图4 速度偏差的隶属度函数图
以同样的方式可以设计出另一个输入量：距离偏差ED ：
ED= （2）
图5为经过实验调试后确定的距离偏差的隶属度函数图：

图5 距离偏差的隶属度函数图
正、负加速度模糊控制器的输出是车辆的期望加速度。需要特别指出的是，输出变量加速度是作为车辆当前状态下所允许的最大加速度。具体到实际的输出需要同驾驶者给定的输出量做比较，如果驾驶者给定的输出量小于模糊控制系统给定的输出，则按照驾驶者给定的输出量进行控制，反之则按模糊控制系统给定的输出进行。为

源于：初中英语论文www.udooo.com

了能够更方便的进行，实验中将加速度的输出范围设定在（-1.0 至 +1.0）。为了能够得到更加精确的控制效果，系统将输出加速度分割成7个值：（负非常大、负大、负中、负小、正小、正中、正大），其隶属函数采用三角形函数（如图6所示）。

图6 加速度的隶属度函数图
在过弯的模糊控制器设计中，两个输入变量为：本车车速及本车与对比车间的车距，输出为车辆转弯幅度的比例值，这里要指出的是，输出量需要根据车所在道路情况及与对比对象间两车的状态进行分类。

2.2 系统的模糊控制规则

加速度模糊规则分为正、负两大类，其中正加速度有两套模糊控制规则，分别用于不同的车辆状态模块下，这点从图3中可以看出；这两套模糊控制规则分别为：
表1正加速度模糊控制规则1
表2正加速度模糊控制规则2
同理也可以设计出负加速度的前模糊控制规则。以表1为例，当车辆处于“正前向有车1”时，系统将调用该模糊控制规则。这可以理解为本车正前方出现车辆，距离范围在100-250之间，此时有经验的驾驶人员为防止可能发生的事故已经开始保持警惕。如果本车相对对比车辆的车速较快也就是EV >0，同时两车的距离较安全距离也比较小也就是ED <0，这时有经验的驾驶员是不会全力加速的，一定会减少加速的幅度，在表中就反应在左下角的9条规则中。反之，当EV <0，ED >0时驾驶者会根据实际驾驶及需求情况进行加速，最大可能会全力加速，在表中者就反应在右上角的16条规则中。转弯的模糊控制规则也是运用同样的原则进行设计。

2.3 模糊推理及其清晰化

这里以正加速度模糊控制规则1为例进行展开：
规则的表达为：
如果速度偏差EV为Aa1 ，且距离偏差ED 为 Ba1 ，则加速度a1 为 Ca1
如果速度偏差EV为Aa2 ，且距离偏差ED 为 Ba2 ，则加速度a1 为 Ca2
如果速度偏差EV为Aa3 ，且距离偏差ED 为 Ba3 ，则加速度a1 为 Ca3
…
如果速度偏差EV为Aa49，且距离偏差ED 为 Ba49，则加速度a1 为 Ca49