1、基于模糊控制的车辆自动泊车大连海事大学装订线毕 业 论 文二一五年六月基于模糊控制的车辆自动泊车 专业班级： 自动化一班* * * * *信息科学技术学院摘 要随着社会工业化进程的推进，汽车产业飞速发展，汽车技术明显提高，其中表现在智能化程度发展上。智能汽车技术的重要代表之一就是自动泊车系统。自动泊车系统，有助于驾驶员减少其操作负担和降低驾驶疲劳感，减少泊车事故的发生，可提高驾驶的安全性，它有一个鉴于实际的意义如今越来越受到人们的重视。本文旨在研究垂直自动泊车系统的控制方法，并通过MATLAB GUI仿真这种方法实现垂直泊车。本文通过对低速运动车辆的运动学及控制角度出发，基于模糊控制算法研究了
2、车辆自动泊车问题。首先建立了汽车前轮转向的运动学模型，对自动泊车每个过程进行了分析和对泊车位和车辆位置进行探讨。然后，设计相应的输入和输出变量，设计各自的隶属函数和模糊控制规则表，根据汽车的运动学模型和各过程，设计了模糊控制器的自动垂直泊车，并通过MATLAB GUI仿真其停车过程。关键词:自动垂直泊车；运动学模型；模糊控制；MATLAB GUI仿真AbstractAlong with the advancement of social industrialization, the automobile industry is developing rapidly, and the techn
3、ology of the automobile is obviously improved, which is reflected in the development of the intelligence level. One of the important representatives of the intelligent vehicle technology is the automatic parking system. Automatic parking system, helps the driver to reduce the burden on the operation
4、 and reduce driving fatigue, reduce the occurrence of parking accidents, improve the safety of driving, it has a given practical significance nowadays more and more people have paid more and more attention. This paper is intended to study the control method of vertical parking system, and can achiev
5、e vertical parking by GUI MATLAB simulation.Based on the kinematics and control of the low-speed sport vehicles, the vehicle parking problem is studied based on the fuzzy control algorithm. Firstly, the kinematic model of the front wheel steering wheel steering is built, and the parking space and ve
6、hicle position are analyzed. Then, design the corresponding input and output variables, design their membership functions and fuzzy control rule table, according to the vehicle kinematics model and the process of design of fuzzy controller of automatic vertical parking, and through the simulation of
7、 Matlab GUI, the parking process.Keywords: Automatic Vertical Parking， Kinematical Model， Fuzzy Control，MATLAB GUI Simulation 基于模糊控制的车辆自动泊车第一章 绪论1.1课题研究的背景及意义近年来，随着人民生活水平的发展，民族汽车工业的发展和汽车的价格下降，在中国,汽车私人拥有者的数量急剧增加。从交通管理局的数据显示，至2009年年底全国机动车量达到1亿8千万辆。另一份来自中国交通科学研究院的研究表明在15个受调查的大型城市中，大部分城市几乎是上是4 辆车共用一个停车位
8、。在一些城市的情况更糟，有时多达26辆车共享一个车位。所以，停车困难已成为汽车业主头疼的问题。由于停车时往往是一个人，旁边无人指导，停车空间相对来说比较狭小，车距不好把握，对于新手和部分女司机来说泊车难度较大，所以许多汽车行业把目光聚集在自动泊车系统上，越来越多的汽车生产商和研究机构投入大量的金钱时间到智能化驾驶系统的研发上。因此，越来越多的车辆在出厂时被安装上了智能控制系统，自动泊车系统就是其中重要的一个部分。自动泊车一般可分为三类：平行式泊车，垂直泊车和和斜位泊车。垂直泊车时，泊车位与行车通道垂直，驾驶员需要打一次轮，使汽车的运动轨迹称为一道圆弧，此时车身能从行车通道驶入泊车位。泊车时需要
9、注意周围的环境，与障碍物以及车位之间的间距，一般需要多次打轮以便及时修正车辆位置，最后当车身与停车位基本垂直时倒车入库。经实践表明，自动泊车系统主要有以下的意义：1）安全性：由于人们视野的局限性，部分新手缺乏停车经验操作不熟练或者停车路况不好，很容易发生车辆碰撞之类的交通事故。自动泊车系统可避免这些情况的发生，它可以根据路况自动对方向盘进行调节。所以，自动泊车系统大大改善了停车的安全性。2）方便性：自动泊车系统是安装在车上的系统，无需驾驶员随身携带，使用时只需按下开始按钮启动，使用简单方便。3）舒适性：由于自动泊车系统可以对方向盘进行调节，所以驾驶员只需用脚控制油门和刹车来调节泊车速度，汽车便
10、可以可以准确地进入停车空间，此过程减少了驾驶员的疲劳强度，大大提高了驾驶舒适性。1.2课题的国内外研究现状 如今对于自动泊车系统的研究，主要有两种方法：一类是基于驾驶员，专家的经验的智能控制方法，包括模糊控制，神经网络，遗传算法和粒子群优化法，这些是通过对专家学者的经验进行分析与总结，模拟驾驶员的驾驶行为，产生控制命令。此类方法无需知道研究对象的精确数学模型，控制过程与真人操作时相似；第二类是基于路径规划的研究法，即对研究对象建立模型，考虑各种环境的限制，预先通过计算得出一个可行的路径然后使车辆按照这个模拟的路径行驶。1.2.1国外研究现状对自动泊车系统的研究，国外工作者很早就进行了。在 19
11、90 年，默里与斯特里就开始对平行泊车进行了研究。杜宾斯（Dubins）通过最小转向半径圆设计的路径，解决了车辆从任意初始位置到终止位置的最小路径的问题。西班牙的 F.戈麦斯-布拉沃与 A.奥勒尔 学者在 2001 年研究了小车避障问题并提出了一种新的算法，他将自动泊车问题抽象成为非完整约束下的运动规划问题，对此设计了一种模糊控制器。该模糊控制器能使车辆根据不同环境选择出最佳路径，通过稳定分析使得车辆姿态收敛到零从而达到目标位置。日本的井上拓哉学者首先对小车进行运动学建模，并利用李雅普诺夫方法对该系统进行了稳定性的判断，判断系统稳定后，通过对车辆速度和前轮转向角的控制，实现了车辆在狭小空间的自
12、动泊车。随后使用移动机器人进行实物模拟，验证圆轨迹法在自动泊车过程中的可行性。 村上和关野通过汽车模型对垂直泊车的模糊控制进行了研究，车模上安装了一个单片机与两个超声波传感器，前者用来控制算法而后者用来测量与停车位的距离和方向。关野在实验中采用了相似于“直走，加速，减速，进入车位”等模糊控制规则对垂直泊车系统进行了实验。1.2.2国内研究现状由于我国研究起步较晚，故现在对自动泊车问题的研究还处于初级阶段，但我国在某些方面的研究还处于领先地位：吉林大学尚世亮首先对自动泊车基于超声探测方法的车位检测展开研究，提出了一种基于超声波探测修正方法的车位识别技术。其次在veDYNA软件中建立车辆动力学模型
13、，并在模型的基础上加入遗传算法进行平行泊车转向控制。然后对自动泊车转向控制中的电机进行研究，并将遗传算法转向控制策略运用于电机控制中。最后在实车上进行自动平行转向控制，验证转向策略的有效性。浙江大学王文飞提出了一种基于超声波传感器和视觉信息传感器的泊车车位模型和泊车车道线模型，分别采用超声波传感器和视觉分析的方法进行泊车车位检测，首先根据车辆泊车行驶轨迹，按照数学模型关系将泊车路径划分为4个阶段。然后计算出每个行驶阶段的运动参数，并通过构建一个以嵌入式系统为核心的模型小车进行自动泊车系统算法和方案的验证。1.3本文的主要内容与结构安排论文介绍了我国泊车现状，课题的研究背景及其实际意义，然后对国
14、内外的一些研究状况进行了概述，对自动泊车系统进行了仿真实验。本论文内容安排如图 1.1所示：图 1.1内容结构图第一章，简要介绍了我国当今自动泊车系统的发展和问题，简单概括了国外的研究背景，表明自动泊车系统的重要性并介绍了两种主要的研究方法。第二章，在研究垂直泊车过程中，以车辆为研究对象，建立其二自由度运动学模型，分析其运动过程，研究其运动轨迹。 第三章，介绍了模糊逻辑控制的基本概念和模糊控制器的设计方法,根据第二章内容设计其隶属函数与模糊规则。第四章，介绍了MATLAB GUI的背景知识，设置方法。并且在GUI界面上仿真了汽车自动垂直泊车过程。第五章，对本次实验进行了总结，分析了本次的不足，
15、对以后的发展进行了展望。 第二章 车辆数学建模及自动泊车问题的分析2.1汽车相关参数的描述2.1.1 车辆的参数描述我们需要知道汽车的许多参数才能对它进行建模，但每辆汽车的参数众多并且不同，所以我们在选择汽车的参数要选择满足大部分车况的参数。在泊车过程中，车辆参数的选取十分重要，选取得当会大大简化建模难度，提高控制精度。下面是泊车的部分基本参数，如图2.1。图 2.1 车辆参数示意图1、车辆长度：简称车长，是指垂直于车辆纵向，车辆前后最外端的的距离，也就是沿着汽车的长度方向两极端的距离。2、车辆宽度：简称车宽，是指平行于车辆纵向，车辆左右两端突出的距离，也就是汽车宽度方向上两个极端点的距离。3
16、、车位长度：是指起始停车位到停车位后端的长度。4、车位宽度：是指停车位左右两端的距离，一般大于车宽。5、轴距：汽车前轴到后轴的垂直距离。 6、前悬：前轴到车辆最前端的长度。 7、后悬：后轴到车辆最尾端的长度。8、最小转弯半径：是指汽车在低速行驶时，将方向盘打死后汽车运行处的圆形轨迹的半径。它是由方向盘控制外侧转向轮的转动决定的，转弯半径越小，汽车在狭小空间的运动能力越强，机动性越高。2.1.2 车辆的简化模型综上所述，一辆汽车具有有很过程多复杂的参数，不便于我们理解和建模，为了方便我们更好的研究它的运动过程，我们将其非规则的外形进行简化，忽略了它的轮廓形状，将其从三维平面上抽象为二维，将它最外
17、的边界加以整合组成汽车模型，如图2.2所示： 图 2.2 简化后的车辆模型示意图2.2 泊车过程的运动学模型建立由于车辆在泊车过程中是一个低速行驶的过程，故在此过程中我们将其理想化认为汽车在行驶时车轮不会发生侧向滑动，即是在非完整约束下的泊车行为，下面是建立汽车运动学模型的推导过程。 图 2.3 车辆运动学模型示意图如图2.3所示，首先将简化后的汽车模型放入坐标系中，其中： (,)表示前轮轴中心点位置坐标。 (,)表示是参考点的坐标，也是后轮轴中心点坐标。 (xrL,yrL)表示左后轮位置坐标。 (xrR,yrR表示后轮位置坐标。 V代表汽车行驶速度。 L代表车辆的轴距，代表车辆前轴中心点到后
18、轴的长度。 w为后轮轴距，即后轮之间的长度。 为转向角，即车辆前轮与车辆主轴的夹角。取顺时针方向为正。 为车身夹角，即车身轴线与x轴正方向之间的夹角，顺时针为负逆时针为正。 在低速泊车过程中，车速一般小于5 km/h，我们通常忽略车轮滚动时的侧向滑动情况，认为后轮在运动时的轨迹在垂直方向上速度为0，故可以列出以下方程式： (2-1)由图2.3可知，车辆前后轮是通过轴杆连在一起的，所以前后轴中心点位置坐标关系有： (2-2)两边同时对时间求导，可以得到其速度关系为： (2-3)由公式2-3和公式2-1可得关系式： =0 (2-4)又由图2.3可得，前轮轴线中心点处的x，y方向速度为： (2-5)
19、由此将公式2-5代入式公式2-4，得牵前车轮旋转角速度为： (2-6)将公式2-5、2-6代入公式2-3得到基于后轮轴线中心坐标的车辆运动学方程，其中间点在x、y方向的速度分别为： (2-7)离散化后的车辆运动学方程为： (2-8)后轴中心点的轨迹方程： (2-9)根据汽车的数学模型，当我们确定其中一个参考点的位置坐标（后轴中心点）和运动轨迹时，可通过它与其他点的位置坐标关系求出其他参数的运动轨迹。左后轮： (2-10)右后轮: (2-11)由以上方程式可知，在非完整约束下建立的汽车模型，由于是前轮驱动的汽车，车身的运动轨迹与后轮的运动轨迹相同，车速只影响车辆入库的时间，不会影响汽车的行驶轨迹
20、，而行驶轨迹只与车辆的车长，车宽和转向角有关。根据公式2-10和公式2-11可知，车辆在泊车时其实是以圆的轨迹在行驶，行车轨迹由一段段圆弧组成，当车直行时可把车辆看作是做半径为无穷大的圆周运动。车辆初始状态可等同为（），泊车入库后为（x,y, ）,本文采用模糊控制来控制汽车的垂直泊车。第三章 模糊控制器的设计3.1模糊控制概述模糊逻辑是广泛应用于机床的控制。“模糊”是指可以参与的逻辑处理的概念，不能被表达为“真”或“假”，而是“部分真实”。虽然替代方法如遗传算法和神经网络可以在许多情况下表现得像一样模糊逻辑，模糊逻辑的优点是，操作员可以理解解决这个问题的方法，所以，他们的经验可以用于控制器的设
21、计。这使得它更容易实现机械化，已经成功地被人类使用。3.1.1模糊控制基本理论发展历程模糊逻辑最开始是由加州大学伯克利分校Lotfi A.Zadeh在1965年的一篇论文里提出。他在1973的文章里介绍了“语言变量”的概念，在这篇文章里将变量定义为模糊集。在他的研究之后，与第一产业应用，丹麦建立一家水泥工厂，上线于1975年。模糊系统最初在日本实施。模糊系统的兴起由Seiji Yasunobu和宗二宫本日立引发，他们在1985进行了仿真，证明了仙台铁路模糊控制系统的可行性。他们的意见被采纳后，1987年运营了一条铁路，其中模糊系统是用来控制加速，制动和停车。模糊控制使其启动与制动极其平稳，而且
22、停车位置能精确到10cm以内，在科学界引起了轰动。1987，北野武Yamakawa通过一套简单的专用模糊逻辑芯片，在“倒立摆”实验中展示模糊控制的使用。这是一个经典的控制问题，其中一辆汽车试图保持安装在顶部的杆用铰链正直来回移动。Yamakawa随后演示更复杂的安装含有水的酒杯，甚至一只活老鼠在摆杆上：在这两种情况下，系统依旧保持稳定。Yamakawa最终建立自己的模糊系统研究实验室并帮助开发其专利领域。日本工程师随后开发了广泛应用于工业和服务业的模糊系统。1988年，日本建立国际模糊工程实验室，48家公司合作安排进行模糊控制的研究。大众汽车公司是唯一的外国企业会员活，被派遣进行一个为期三年的
23、研究。日本消费品往往运用了模糊系统。松下吸尘器使用微控制器运行模糊算法作用粉尘传感器并调整相应的吸力。日立洗衣机使用模糊控制器控制负载重量，织物的组合，调整洗衣周期，最佳省水省电和洗涤剂。工业空调设计采用三菱使用25条加热规则和25条冷却规则。温度传感器提供输入，控制输出给变频器，压缩机阀，和风扇电机。相比以往的设计，模糊控制器的加热和冷却速度快五倍，降低了24%的电力消耗，增加由两个单位的温度稳定性，使用了较少的传感器。其他应用研究或实现包括：字符和手写识别；光学模糊系统；机器人，包括一个为使日本插花；一个语音控制悬停直升机（悬停直升机是一种“平衡动作”，而类似于倒立摆问题）；电梯系统；等等
24、。模糊系统的研究也在美国和欧洲进行，但在广泛化的规模比日本小得多。美国环境保护署为了研究节能电机而分析模糊控制，和美国宇航局研究了模糊控制自动太空对接，仿真结果表明模糊控制系统可大大降低燃料消耗。如波音公司，通用汽车，克莱斯勒，艾伦，布拉德利，伊顿和公司，惠而浦对模糊逻辑研究用于低功耗的冰箱，改善汽车变速箱，高效节能电机。关于模糊控制在软件上的研究和开发还在继续，相对于硬件设计，模糊专家系统和集成包括神经网络和所谓的“遗传”软件系统的自适应模糊逻辑，是以构建“智能学习”的模糊控制系统为终极目标。3.1.2模糊控制的特点 模糊控制是基于人工智能控制提出来的，故具有操作简单，易于理解的特点，但也伴
25、随着主观性和模糊性较强的缺点，模糊控制的任务就是将复杂问题简化，通过计算机来模拟人类解决问题的方式实现这一任务，故具有以下优点：（1）无需知道被控系统的精确数学模型，因为相关信息已经包含在输入输出的的模糊子集，隶属函数和模糊规则上了，只需知道跟其有关的专家的经验和数据。（2）当系统的复杂程度增加时，伴随着其精确化能力的降低，即其复杂程度与精确程度成反比，故模糊控制的被控过程动态响应品质较好，控制的计算量少。（3）整个系统都是通过语言变量来操作，易于将专家的经验表达出来，鲁棒性较强。 3.1.3模糊控制基本结构模糊控制系统与传统控制系统的基本思想一致，传统控制系统由控制器，被控制对象和反馈传感通
26、道三个部分组成，而模糊控制系统则是将控制器换成模糊控制器（Fuzzy Controller，FC）,其结构框图如图3.1所示:图3.1模糊控制系统结构框图（1）被控对象：往往是温度、速度、液位、压力等非电量；（2）模糊控制器：FC也称作模糊逻辑控制器（FLC）（3）测量装置：由传感器组成3.1.4模糊控制系统的主要组成模糊控制系统是一个基于模糊逻辑数学系统，该系统分析了模拟输入值在逻辑变量取连续值0和1之间，而相比之下传统的数字逻辑，是一种操作在离散的1或0值（分别为真或假，）。模糊控制系统主要由模糊化，模糊规则库，模糊推理，解模糊四个部分组成： （1）模糊化： 将信号从清晰量转化为模糊量，输
27、入进模糊推理机的过程，其中模糊控制器将输入量映射成模糊子集和它的隶属函数。（2）模糊规则库：由ifthen 形式的语句构成，是从专家人员的经验总结出来，组合成的一个集合。（3）模糊推理：根据系统的已转化为模糊值的输入量以及已提炼的控制规则，通过模糊蕴涵算子推理被控制量的模糊量。 （4）解模糊：由于执行机构只能对精确量进行处理，但经模糊推理后输出的结果是模糊量，所以对输出进行去模糊化，有时还需进行论域的变换。解模糊方法一般包括： 1）最大隶属度法，包括平均值法，最大值法，最小值法；2）加权平均法；3）取中位数法； 模糊控制系统组成结构如图 3-2 所示：图3.2模糊控制系统结构图3.2仿真工具的
28、介绍3.2.1 MATLAB介绍 本文采用MATLAB进行仿真，MATLAB是一种多模式的数值计算环境和第四代编程语言。由MathWorks公司研发，可进行矩阵运算，允许函数和数据的绘图，算法实现，用户界面的创建，可用其他语言编写，包括C，C+，Java，Python等。虽然MATLAB主要用于数值计算，但还是一个拥有允许访问的符号计算功能的可选择工具箱使用MuPAD符号引擎。一个额外的文件，Simulink，可以进行添加图形化多领域仿真和基于模型的动态嵌入式系统设计。在2004，已经有有一百万的使用MATLAB用户来自工业界和学术界。这些用户来自不同背景，例如工程，科学，经济学。MATLAB
29、广泛应用于学术研究机构以及工业企业。3.2.2 FIS 编辑器 FIS可被看做为一种层次结构，模糊推理系统通过它来表示和储存。在 MATLAB命令窗口输入 fuzzy，自动弹出 FIS 编辑器，如图 3.3 所示 图3.3 FIS编辑器首先可以看到窗口上方有三个主菜单，分别是：File（文件）,Edit（编辑）,View（视图）。可通过点击1 File 打开或者新建一个模糊推理系统，从工作空间（Workspace）或者磁盘（Disk）中调入FIS，或者将FIS输出到工作空间或者磁盘。 双击2 输入变量（input1）图标时 ，打开隶属函数编辑器，双击3 模糊规则编辑器区域时，显示FIS的名字和
30、推理类型，打开规则编辑器，初始情况下，系统默认为Mamdani型，双击4输出变量（output1）图标时，打开隶属函数编辑器。可以在Edit窗口中增加输入和输出变量，删除选中的变量和编辑隶属函数，通过View来观测控制规则视图和输出曲面的视图。在第5区域可以对输入输出变量进行命名，在第7区域下拉菜单出选择模糊推理函数，主要有与，或，蕴涵，综合，解模糊化等方法的选择。模糊逻辑系统可通过两种方式保存：（1）以后缀名为.fis的形式保存在磁盘中；（2）创建一个变量保存到工作区间。因为是将结构储存在MATLAB中，所以每次运行FIS都要重新加载。3.2.3 隶属函数编辑器 双击input图标方块打开隶
31、属函数编辑器，如图 3.4 所示，图3.4隶属函数编辑器在1区域的Edit中选择Add MFs可添加隶属函数，点击3区域的4隶属函数图像，在5区域的Name显示框修改选定隶属函数的名字，在6区域选择隶属函数的类型，在7区域设置隶属函数的具体参数，当对10区域修改时，9区域的会自动改变为与10区域相同的范围。3.2.4 模糊规则编辑器双击第3区域或者点击Edit-Rules打开模糊编辑器如图 3.5 所示：图3.5模糊规则编辑器通过选择第8区域的or 或者and设置输入变量的连接词，点击第2 区域内input和output里的变量名，将会在3方框里显示编辑好的规则，第5区域能对规则进行删除，增加和修改，第6区域表明规则中输入或者输出量的反操作，weight的值表示规则在综合时所占的比重。3.3模糊控制器的设置3.3.1 模糊化在模糊控制系统中，控制精度与响应速度成反比，与输入输出的变量数、模糊子集的划分程度成正比，也就是说输入输出变量数越多，它们的模糊子集数越多，模糊控制效果越好，但随着变量数的增加，模糊子集的增加，模糊规则也会跟着增加，这会导致编程困难，占用较多内存
