自动泊车系统的控制算法简介

然而在大转弯时，这种方法响应慢，预瞄和其他参数难以调整， 控制很难达到精确的程度，因此在单点预瞄方法中加入前馈控制， 以加快系统的响应速度，提高控制精度。前馈控制为车辆的转角 Φ，可由下式而得，车辆跟随不同圆弧的路径时选用不同的转角。 式中 L 为车辆轴距。
tan φ = L /R 在进行 PD 反馈控制时，传统的直线预瞄方法，预瞄点为 A，误 差项D1为 A 点至目标路径距离最短的矢量。此处由车辆当前位 姿在转弯状态下通过航位推算来进行位姿估计，预瞄点为 B，然 后用相同方法计算出误差项 e 为 D2。最终输出转角 a:
参考文献
[1]史晓磊 .基于激光雷达的自动泊车系统研究.上海交通大学硕士论文.2010 [2]柳洁．运用模糊控制理论对主动式倒车辅助设备的研究[D]．广州：广州 工业大学,2005. [3]秦绪情 自动平行泊车系统定车速模糊控制算法研究[D]. 吉林：吉林大学， 2008 [4]尚世亮．自动平行泊车车位超声探测与转向控制算法研究[D]. 吉林：吉 林大学，2009
自动泊车系统的控制算法简介
一、最小车位问题 二、路径规划法 三、模糊控制法
李智 10721143
控制任务
一、最小车位问题
如图 所示 ,矩形 a ’b ’c ’d ’ 以及矩形 abcd 代表汽车 的外形尺寸;矩形 abcd 所示意的位置为汽车开始泊 车时的初始位置;矩形 a ’b ’c ’d ’ 所示意的位置为汽 车完成泊车时的终点位置;Rmin _louter 为方向盘左 打死时外侧车轮的转半径;Rmin_linner ,Rmin_rinner 分别为方向盘左打死、右打死时左、右轮的最小转 弯半径;阴影区 ABCD为最终确定的极限最小车位。 过程解释如下:驾驶员在汽车到达初始位置 abcd 处 , 向右打死方向盘 ,倒车 ,至 f点处向左打死方向盘 ,倒 车 ,在汽车到达终点位置 a ’b ’c ’d ’ 处 ,汽车回正 ,停 车。图中所示路径BfD为汽车实现平行泊车的最短 路径,阴影区 ABCD 为极限最小车位。
实验场景
实验结果
三、模糊智能控制
模糊控制的实质是将有关领域的专家知识和熟 练操作人员的经验，转化成模糊化的语言规划， 通过模糊推理与模糊决策，实现对复杂系统的 控制。பைடு நூலகம்
模糊逻辑的数学基础
模糊控制过程
模糊控制器的模糊规则集
上表为总结驾驶员的平行泊车经验建立的模糊规则,当汽车还没有进 入停车位( kxa , kyd 为 VB)时 ,如果方位角θ为零 ,驾驶员稳定方向 盘 ,即汽车方向角的变化率θ ·为零 ,保证车身方向不变的情况下继续 倒车;如果θ为负 ,驾驶员快速转动方向盘 ,即大幅增大车身方向角的 变化率θ ·,避免汽车与停车位的右侧发生碰撞;如果θ为正 ,驾驶员稳 定方向盘,继续倒车。当汽车进入停车位( kxa , kyd 为B)时 ,驾驶员 稳定方向盘倒车 ,接近车位底部( kyd 为 LB) )时 ,快速反方向转动方 向盘 ,即大幅减少车身方向角的变化率θ ·。当汽车愈加接近停车位 底部( kxa , kyd 为 S)时 ,如果θ不为零 ,或为正或为负 ,驾驶者快速反 向转动方向盘 ,使车身得以快速摆正 ,避免汽车与停车位的底部发生 碰撞;如果θ为零 ,说明汽车车身已经摆正并且接近停车目标位置 ,驾 驶员稳定方向盘 ,保证车身方向角的变化率θ ·尽可能小或为零 ,到达 目标位置停车时 ,泊车完毕。
二、路径规划法
包含三个过程：车位检测、路径规划和路径跟随。 1.车位检测的任务是要把车旁的空闲车位检测出来 并且确定车位本车的相对位置； 2.路径规划则在空闲车位检测完成的基础上，生成 一条路径来，此路径既要安全又要易于控制； 3.路径跟随则是对先前生成路径的跟随，需要做到 高精度控制。
1.车位检测
2.路径规划
考虑到第二段圆弧的生成需要车辆达到最小转弯半径，不利于最终 控制，故将第二段圆弧的半径 R2设为为最小转弯半径 Rmin和最大 安全半径 Rmax的均值。
3.路径跟随
PID控制
式中各参数和变量的含义分别为:ui是 i 时刻的控制器的输 出； 是比例系数；ei是控制器的输入，为偏差量；Ki是 积分常数；Kd是微分常数。把三者的控制作用综合起来 考虑，不同控制规律的组合，对于相同的控制对像，会 有不同的控制效果。 从本系统所要实现的功能出发，决定采用 PID 控制器。 而具体的参数 Kp，Ki，Kd则需要同时实验测试来确定。
国内外解决自动泊车的方法大致分为两个方 向: ① 路径规划:根据停车空间的几何形状 ,车辆 的动力学模型 ,碰撞约束等 ,预先规划到达泊 车位置的几何路径 ,通过控制算法跟踪该路径。
②应用模糊逻辑和神经网络等算法模拟驾驶 技术成熟的驾驶员的泊车行为 ,通过控制汽车 转向角和相对停车位的位置,控制汽车实现泊 车。
Matlzb Simulink仿真结果
小结
路径规划基本属于开环控制策略,通常无法补偿汽 车运行中引起的位置误差 ,即便可以通过反复的前 进与倒退运动消除位置误差 ,但同时也会增加时间 以及运行成本; 基于模糊算法等生成的控制策略属于闭环控制 ,可 以及时的弥补运行中产生的位置误差。该控制策 略 ,不仅减小了汽车运行中引起的位置误差，而且 有较好的控制效果。