張 琨,崔勝民,王劍鋒

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)汽車(chē)工程學(xué)院，威海 264209； 2.華晨汽車(chē)工程研究院，沈陽(yáng) 110141)

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2015007

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能車(chē)輛循跡控制*

張 琨1,2,崔勝民1,王劍鋒1

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)汽車(chē)工程學(xué)院，威海 264209； 2.華晨汽車(chē)工程研究院，沈陽(yáng) 110141)

為提高智能車(chē)輛自主循跡控制的精度，提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制(FNNC)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)(NNP)的智能循跡控制策略。轉(zhuǎn)向控制器的輸入量有3個(gè)：預(yù)瞄點(diǎn)處的橫向循跡誤差、汽車(chē)橫擺角速度和側(cè)向加速度。車(chē)速控制器的輸入量有4個(gè)：預(yù)瞄點(diǎn)處的面積誤差、側(cè)向加速度、汽車(chē)側(cè)偏角和轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)角。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用誤差反向傳播法。仿真與試驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的循跡控制器通過(guò)對(duì)駕駛員操作樣本的訓(xùn)練，能實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛的車(chē)速與轉(zhuǎn)向控制，橫向循跡誤差和目標(biāo)車(chē)速均比較理想。

智能車(chē)輛；循跡控制；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

前言

智能車(chē)輛作為一個(gè)復(fù)雜的非線(xiàn)性系統(tǒng)，自主循跡控制一直是其控制的難點(diǎn)和核心技術(shù)。在以往的研究中，車(chē)速與轉(zhuǎn)向控制經(jīng)常被解耦，是分開(kāi)控制的。文獻(xiàn)[1]中提出一種由期望航向偏差生成器和反饋系統(tǒng)組成的智能車(chē)輛循跡橫向控制方法，試驗(yàn)結(jié)果證明該方法在非結(jié)構(gòu)化道路上具有較好的跟蹤效果。文獻(xiàn)[2]中分析了車(chē)輛在循跡時(shí)前后輪的幾何學(xué)關(guān)系，建立了一種簡(jiǎn)單的橫向控制模型，在小角度跟蹤條件下這種方法取得了良好的控制效果。文獻(xiàn)[3]中研究了前后車(chē)輛的縱向運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型，采用PID控制實(shí)現(xiàn)了智能車(chē)輛循跡時(shí)的車(chē)速保持和安全車(chē)距控制。文獻(xiàn)[4]中設(shè)計(jì)了卡爾曼濾波器分別對(duì)幾種工況下的道路試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，基于最小二乘法對(duì)車(chē)輛縱向動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，最終得出的辨識(shí)模型與試驗(yàn)結(jié)果吻合良好。文獻(xiàn)[5]中在分析非線(xiàn)性車(chē)輛縱向動(dòng)力學(xué)模型的基礎(chǔ)上，采用一種簡(jiǎn)化模型設(shè)計(jì)自適應(yīng)油門(mén)控制器，并應(yīng)用Lyapunov方法證明了控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[6]中通過(guò)系統(tǒng)辨識(shí)的方法建立了智能車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)狀態(tài)空間方程，通過(guò)最優(yōu)控制方法實(shí)現(xiàn)了智能車(chē)輛的自主導(dǎo)航與循跡控制。文獻(xiàn)[7]中參照人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)建立了基于預(yù)瞄優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)向控制模型，控制器在復(fù)雜路面的應(yīng)用中得到有效驗(yàn)證。在大曲率弧線(xiàn)路徑的跟蹤過(guò)程中，由于存在大的角度偏差，車(chē)輛模型已經(jīng)失去了線(xiàn)性條件，系統(tǒng)的狀態(tài)方程已不能準(zhǔn)確描述被控系統(tǒng)的特性。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制同時(shí)具有模糊控制知識(shí)表達(dá)容易和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，不依賴(lài)于對(duì)象的深層次知識(shí)，非常適合復(fù)雜非線(xiàn)性系統(tǒng)控制問(wèn)題的研究[8]。本文中將智能車(chē)輛的速度和轉(zhuǎn)向控制作為一個(gè)整體，考慮了輪胎側(cè)偏特性對(duì)整車(chē)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的影響，設(shè)計(jì)的循跡控制器由兩類(lèi)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成：一類(lèi)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器NNP用于目標(biāo)期望車(chē)速的預(yù)測(cè)；另一類(lèi)是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器FNNC用于轉(zhuǎn)向和車(chē)速的控制。

1 循跡控制原理

1.1 線(xiàn)性2自由度汽車(chē)模型

本文中所用的線(xiàn)性2自由度汽車(chē)模型如圖1所示。該模型忽略了汽車(chē)的俯仰與側(cè)傾運(yùn)動(dòng)，車(chē)身只做平行于地面的運(yùn)動(dòng)。

圖中：δf、δr為前、后輪轉(zhuǎn)向角；βf、βr為前、后輪側(cè)偏角；vf、vr為前、后輪速度；Fxf、Fxr為前、后輪縱向力；Fyf、Fyr為前、后輪側(cè)向力；a、b為車(chē)輛質(zhì)心到前、后軸的距離；β為整車(chē)側(cè)偏角。

整車(chē)的動(dòng)力學(xué)方程為

(1)

式中：m為汽車(chē)質(zhì)量；Iz為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；v為車(chē)速；γ為整車(chē)相對(duì)質(zhì)心的橫擺角速度。

fx、fy和τz表示為

(2)

1.2 虛擬目標(biāo)跟隨控制策略

智能車(chē)輛的循跡控制可視作對(duì)車(chē)輛行駛軌跡上前方某一虛擬目標(biāo)車(chē)輛的預(yù)瞄和跟隨，即預(yù)瞄最優(yōu)曲率模型和預(yù)瞄最優(yōu)加速度模型[9-10]。在此基礎(chǔ)上，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的虛擬目標(biāo)跟隨控制策略，如圖2所示。其對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型為

(3)

式中：vt為當(dāng)前車(chē)速；vt+1為目標(biāo)車(chē)速；βt+1為目標(biāo)側(cè)偏角；γt+1為目標(biāo)橫擺角速度；L為預(yù)瞄距離。

將式(3)轉(zhuǎn)換為狀態(tài)空間的形式，并解耦為橫向模型和縱向模型，橫向模型可表示為

(4)

其中x和ωi+1可表示為

(5)

a11、a12和a22可表示為

(6)

分析式(4)和式(6)，可知轉(zhuǎn)向控制的主要影響因素是預(yù)瞄點(diǎn)處的位置誤差、車(chē)輛側(cè)偏角和車(chē)輛橫擺角。

縱向模型可表示為

(7)

分析式(7)可知，車(chē)速控制的主要影響因素是目標(biāo)期望車(chē)速vt+1和當(dāng)前車(chē)速vt?？紤]式(3)的解耦是以側(cè)偏角β足夠小為前提的，在大曲率轉(zhuǎn)彎時(shí)，車(chē)速和轉(zhuǎn)向控制還應(yīng)充分考慮側(cè)偏角的影響。

2 控制器的設(shè)計(jì)

本文中設(shè)計(jì)的智能車(chē)輛循跡控制器的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。NNP預(yù)測(cè)器通過(guò)當(dāng)前車(chē)速vt預(yù)測(cè)預(yù)瞄點(diǎn)處的車(chē)速vt+1，并作為車(chē)速FNNC的訓(xùn)練樣本。

2.1 車(chē)速NNP預(yù)測(cè)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器NNP采用正向模型，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4層BP網(wǎng)絡(luò)，如圖4所示。

圖中：ω1、ω2、ω3為各層的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。網(wǎng)絡(luò)的輸入為前兩個(gè)時(shí)刻的虛擬目標(biāo)車(chē)速及其所對(duì)應(yīng)的當(dāng)前車(chē)速，輸入輸出關(guān)系為

yd(k)=f(y(k-1),y(k-2),x(k-1),x(k-2))

(8)

網(wǎng)絡(luò)以系統(tǒng)的實(shí)際輸出與預(yù)測(cè)器輸出的差值作為學(xué)習(xí)信號(hào)，定義誤差函數(shù)E1為

(9)

式中：ydi為網(wǎng)絡(luò)期望輸出；yi為系統(tǒng)實(shí)際輸出；m為樣本個(gè)數(shù)。

2.2 轉(zhuǎn)向與車(chē)速FNNC控制

轉(zhuǎn)向FNNC控制的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖5所示。網(wǎng)絡(luò)輸入量為預(yù)瞄點(diǎn)處的橫向循跡誤差e、汽車(chē)橫擺角γ和側(cè)向加速度Ay。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為5層結(jié)構(gòu)，分別為輸入層、輸入隸屬函數(shù)層、模糊推理層、輸出隸屬函數(shù)層和輸出層。

FNNC控制訓(xùn)練樣本選取2008年MSC公司在其Ann Arbor專(zhuān)業(yè)賽道上進(jìn)行車(chē)輛測(cè)試時(shí)采集到的部分相關(guān)試驗(yàn)數(shù)據(jù)[11]。經(jīng)過(guò)篩選，共選取3 969組比較典型的試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為FNNC的訓(xùn)練樣本，見(jiàn)表1。篇幅所限，這里只給出5組樣本數(shù)據(jù)，其中樣本輸入1為預(yù)瞄點(diǎn)處的橫向循跡誤差；樣本輸入2為汽車(chē)橫擺角；樣本輸入3為汽車(chē)的側(cè)向加速度；樣本輸出為轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)角δ。

表1 訓(xùn)練樣本

模糊語(yǔ)言值共有5個(gè)：NB、NS、ZE、PS和PB，共產(chǎn)生模糊規(guī)則125條。

其中兩個(gè)輸入量Ay和e的訓(xùn)練前后隸屬函數(shù)變化如圖6所示。圖中虛線(xiàn)代表訓(xùn)練前的隸屬度函數(shù)，實(shí)線(xiàn)代表訓(xùn)練后的隸屬度函數(shù)。二者對(duì)應(yīng)的FIS(fuzzy inference surface)輸出曲面如圖7所示。

車(chē)速FNNC控制器的輸入為預(yù)瞄點(diǎn)處的面積誤差E，側(cè)向加速度Ay，汽車(chē)側(cè)偏角β和轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)角δ。樣本樣式、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、模糊規(guī)則和返傳誤差均與轉(zhuǎn)向FNNC相同。

3 仿真與試驗(yàn)

在Matlab/Simulink與Carsim環(huán)境下進(jìn)行了多彎道道路試驗(yàn)。

多彎道道路試驗(yàn)在如圖8所示的道路上進(jìn)行。試驗(yàn)道路全長(zhǎng)2 235m，由不同曲率的11個(gè)主要彎道組成，如圖9所示。

在三維坐標(biāo)系中給出了試驗(yàn)道路和車(chē)輛軌跡的對(duì)比，如圖10所示。循跡控制器很好地完成了任務(wù)，且控制器受道路曲率變化的影響小，魯棒性強(qiáng)。

圖11為車(chē)輛循跡誤差。由圖可見(jiàn)，循跡誤差多集中于±0.5m之間。此誤差相對(duì)于控制標(biāo)準(zhǔn)(道路寬度與車(chē)輛寬度之差的一半)有足夠的余量，表明所設(shè)計(jì)的控制器精度較高，可以滿(mǎn)足期望的循跡要求。對(duì)比圖9還可發(fā)現(xiàn)，誤差的幾個(gè)峰值均處在道路曲率較大且相對(duì)變化率較高的位置，這與真實(shí)的駕駛經(jīng)驗(yàn)相符。

圖12和圖13分別為轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)角和期望車(chē)速的對(duì)比。

由圖12和圖13可知，控制器輸出的轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)角和車(chē)速與駕駛員的操縱基本一致，驗(yàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。由圖13可見(jiàn)，F(xiàn)NNC的輸出相比試驗(yàn)樣本，變化更劇烈，原因是FNNC本身對(duì)輸入信號(hào)的變化比較敏感，這不利于控制器的實(shí)際應(yīng)用。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，對(duì)FNNC輸出的信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，濾掉高頻部分，并增加一個(gè)延遲環(huán)節(jié)。處理后的車(chē)速信號(hào)如圖14所示。由圖可見(jiàn)，處理后的信號(hào)更加平順，有利于實(shí)際應(yīng)用。

4 結(jié)論

(1) 研究了智能車(chē)輛循跡控制系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)，分析了車(chē)速控制和轉(zhuǎn)向控制的影響因素，建立了基于NNP的期望車(chē)速預(yù)測(cè)器和基于FNNC的轉(zhuǎn)向與車(chē)速控制器，并采用誤差反向傳播法分別對(duì)所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

(2) 多彎道道路仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循跡控制器能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)期望道路和車(chē)速的跟蹤，復(fù)雜道路的橫向循跡誤差控制在±0.5m之內(nèi)，控制精度高，自適應(yīng)性強(qiáng)。

(3) 控制器的輸出信號(hào)變化比較靈敏，仿真結(jié)果出現(xiàn)了一些尖銳的峰值，這不利于實(shí)際應(yīng)用，使用傅里葉變換和濾波方法可使控制信號(hào)更加平順。

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Path Tracking Control of Intelligent Vehicle Based on Fuzzy Neural Network

Zhang Kun1,2, Cui Shengmin1& Wang Jianfeng1

1.SchoolofAutomobileEngineering,HarbinInstituteofTechnology,Weihai264209; 2.BrillianceAutoR&DCenter,Shenyang110141

In order to improve the autonomous path tracking control accuracy of intelligent vehicle, an intelligent path tracking control strategy is proposed based on fuzzy neural network control and neural network prediction. The inputs of steering controller are the transverse path tracking error at preview points and the yaw rate and lateral acceleration of vehicle, while those for speed controller are the area error at preview points and the lateral acceleration, side slip angle and steering wheel angle of vehicle, and error back propagation technique is adopted for network training. The results of simulation and test show that through the training of driver operation samples, the path tracking controller designed can realize speed and steering control of intelligent vehicle with relatively desirable transverse path tracking error and target speed.

intelligent vehicle; path tracking control; fuzzy neuron network

*山東省自然科學(xué)基金(ZR2010FM008)資助。

原稿收到日期為2012年12月13日，修改稿收到日期為2013年5月15日。