劉佳浩，劉江，李昭健

（長安大學(xué)汽車學(xué)院，陜西 西安 710064）

前言

智能駕駛汽車是當(dāng)前時(shí)代的高科技產(chǎn)物，集電子，機(jī)械，智能控制等前沿的研究成果于一體，現(xiàn)在最新的智能汽車，就是要脫離人為干預(yù)，僅利用車載的多元傳感器來感知車輛周圍路況，由感知到的各種信息，利用車輛上加裝的電腦來進(jìn)行分析處理，從而控制車輛的運(yùn)行，使其能夠無人駕駛[1]。城市道路交通流量大，外加現(xiàn)代人生活節(jié)奏快，駕駛員在駕駛過程中易出現(xiàn)注意力不集中甚至是疲勞駕駛，從而導(dǎo)致交通事故的發(fā)生，帶來不必要的損失。為提高車輛行駛的安全性，文章設(shè)計(jì)一種加裝的電子輔助跟馳系統(tǒng)，該輔助系統(tǒng)在電腦上聯(lián)系仿真軟件模擬運(yùn)行后可以驗(yàn)證此系統(tǒng)在模擬中的可行性，可以有效提高跟車安全。

1 車輛跟馳理論分析

汽車跟隨著前車，其距離不能太近，否則前車可能的減速剎車都有可能造成事故，其距離也不能太遠(yuǎn)，否則達(dá)不到跟車的要求，就變成了普通的道路行駛，道路運(yùn)作效率降低[2]。車道上處在跟隨狀態(tài)下各個(gè)車輛具有以下的特點(diǎn)：制約性，延遲性與傳遞性。這三個(gè)性狀描述了車輛跟隨行駛的基本特征，這三個(gè)特性也為車輛跟隨的模型提供了理論支撐。

（1）制約性

每一輛跟隨狀態(tài)中的汽車都會(huì)受到前方車輛的速度約束，整個(gè)車隊(duì)中每輛車的速度大致相同，并各自在一個(gè)范圍內(nèi)波動(dòng)，否則容易發(fā)生追尾碰撞等事故；后車與前車的距離必須要保證安全剎車距離，否則前車減速剎車后車容易會(huì)反應(yīng)不及時(shí)而發(fā)生事故，太遠(yuǎn)卻又達(dá)不到跟馳效率的效果。

式中：fi表示第i輛車的狀態(tài)，vi代表第i輛車的速度，si代表第i輛車與前車距離。

（2）延遲性

延遲性指的就是車輛在跟隨過程中前車一旦有了運(yùn)行動(dòng)作而后車響應(yīng)必然會(huì)慢一些，一般這個(gè)時(shí)間取決于人的反應(yīng)時(shí)間。發(fā)現(xiàn)階段：前車作為障礙物的運(yùn)行狀態(tài)改變被發(fā)現(xiàn)；判斷階段：分析前車車速的變化是快是慢，前車尾部與我方車頭間距是遠(yuǎn)是近；執(zhí)行階段：緊急或者平穩(wěn)，加速或是減速。這些過程所消耗掉的時(shí)間就是延遲時(shí)間。對(duì)于車輛輔助跟隨系統(tǒng)來說，這些延遲的時(shí)間比人的反應(yīng)時(shí)間要短許多。

式中：Tob表示觀測時(shí)間，Tj表示決策時(shí)間，Top表示執(zhí)行時(shí)間。

（3）傳遞性

由上述的兩種性狀可知，每一輛車都會(huì)對(duì)后面的車產(chǎn)生影響而且會(huì)受到前一輛車的影響第m+1輛會(huì)受到第m輛車的影響。整個(gè)隊(duì)伍中某一輛出現(xiàn)延遲響應(yīng)或者改變其運(yùn)動(dòng)時(shí)，這種鏈?zhǔn)椒磻?yīng)會(huì)一輛一輛地影響到后面的車，這就是傳遞性，因?yàn)槿说姆磻?yīng)時(shí)間都不同而且車子性能也不一樣，所以傳遞性在城區(qū)道路中還是很明顯的，例如早晚高峰時(shí)表現(xiàn)很突出。

2 車輛跟馳模糊推理模型

模糊推理模型的輸入是一些經(jīng)過模糊化的模糊量，而非精確量，從而形成了一個(gè)模糊集合[3]，其涉及到隸屬度的概念，隸屬度就說明了此刻狀態(tài)對(duì)于某一精確定義的從屬程度，一般來說對(duì)于某一變量X，有一個(gè)函數(shù)取A（x）在[0,1]之間，越接近0越不從屬于這個(gè)概念，越接近1越屬于這個(gè)概念，當(dāng)就為0或1時(shí)，說明此刻狀態(tài)完全為某一定義，這個(gè)A（x）就是隸屬度函數(shù)。比如說為了量化車距很近，我們就可以采用模糊化的處理方法：若車距小于10m，此時(shí)跟車距離很近，那么這個(gè)隸屬度就取為1；若車距不小于30m，那么上述的太近這個(gè)模糊詞不成立，所以其隸屬度就很接近0；介于0和1中間的數(shù)值表示了隸屬度的等級(jí)，其大小表示了高低，那么我們就可以通過邏輯推理得到輸出，比如說，已經(jīng)處在很近的范圍內(nèi)卻還在繼續(xù)接近，那么輸出就應(yīng)采取減速制動(dòng)措施。

模糊推理模型表達(dá)形式如下所示[4]：

（1）如果△x適當(dāng)，則

式中：T定義為延遲時(shí)間，Y定義為我方車輛需要在一段時(shí)間與跟隨車輛保持跟隨狀態(tài)；

（2）如果不適當(dāng)，則Δx每減少一個(gè)等級(jí)，ai將減少；Δx每增加一個(gè)等級(jí)，ai將增加。如果距離不合適，加速度會(huì)適當(dāng)變化，隨著距離越來越大或越來越小應(yīng)該有相應(yīng)地輸出：。

3 模糊控制理論分析

3.1 模糊控制理論

模糊控制并不是線性的控制，模糊控制技術(shù)具有使用范圍廣、對(duì)多種外界波動(dòng)具有高強(qiáng)的魯棒性的特點(diǎn)[5]，而輔助跟隨系統(tǒng)又是一種要求要有較快速度響應(yīng)并能夠在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)跟車或減速剎車功能的系統(tǒng)，模糊控制原理如圖 1所示。

圖1 模糊控制原理圖

其中輸入為系統(tǒng)的設(shè)定值。x1，x2為模糊控制的輸入（精確量）。X1，X2為模糊量化處理后的模糊量。U是經(jīng)過模糊規(guī)則模糊化后的模糊變量。u為經(jīng)過解模糊化后得到的精確量。Y為對(duì)象的輸出。

模糊集合由一般集合演變而成，一般的集合論用0和1的特征數(shù)值表示元素的從屬關(guān)系，模糊集合論用0到1閉區(qū)間非間斷變化的函數(shù)值說明元素和模糊集合的關(guān)系，用以描述不確定和模糊的事物。如圖2所示。

圖2 集合的不同表達(dá)方式

3.2 模糊控制器

模糊控制器有以下幾種形式，一種是一維輸入的模糊控制器，僅輸入偏差 E，其給系統(tǒng)的輸入信息太少，很難根據(jù)部分信息來決策作出判斷從而控制系統(tǒng)，一般被用于一階被控對(duì)象；第二種為輸入二維變量的模糊控制器，輸入量為偏差E與輸入的偏差變化率EC，其使用方便且符合大多數(shù)場合，因?yàn)榇蟛糠智闆r下二維輸入可以把信息完全包含，可以比較好地表示出整個(gè)過程的受控狀態(tài)，相比一維輸入控制效果更好；第三種為輸入三維變量的模糊控制器，具有與上述類似的輸入變量，包括了偏差E以及偏差變化EC以及偏差變化的變化率 ECC，因?yàn)檫@些模糊控制器結(jié)構(gòu)較為繁瑣，比起二維和一維消耗的時(shí)間太長，而且對(duì)場合使用比較苛刻。通過對(duì)比，本文采用第二種二維的方法，輸入距離與速度，模糊控制還將控制變量作為下一個(gè)狀態(tài)的輸入 U，在本文中輸出為操作命令，下一個(gè)狀態(tài)為相應(yīng)操作的執(zhí)行。其中 E、EC、U統(tǒng)稱為模糊變量。如圖3所示。

圖3 各種不同的模糊控制器

4 仿真實(shí)驗(yàn)

圖4 由速度及距離與加速度關(guān)系導(dǎo)入的輸入

控制規(guī)則大都是模糊條件語句來描述的，而這些語句通俗易懂，適合人的邏輯判斷（例如“很大→要減小”、“比較小→要適當(dāng)增加”）的集合[6]，這些集合就表示了變量的模糊狀態(tài)。在一根類似于數(shù)軸的軸上表示上述模糊詞匯時(shí)最好的，因?yàn)槊恳环N方向上的大小都可以大致分類，以0作為最中間的點(diǎn)，每一個(gè)方向每一種大小都可以表示，即為{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}，同樣的也可以用英文字母來表示為{NB,NM,NS,0,PS,PM,PB}。本文對(duì)距離的模糊集為{很近，近，略近，恰好，略遠(yuǎn)，遠(yuǎn)，很遠(yuǎn)}；對(duì)速度的模糊集為{很慢，慢，略慢，恰好，略快，快，很快}，{HM,M,LM,QH,LK,K,HK}；輸出分為{減速，適當(dāng)減速，保持，適當(dāng)加速，加速}，{JianS,SDJianS，Keep，SDJiaS,JiaS}。即 E：Distance距離，EC：Velocity速度，U：Operation。由城市路況下駕駛員跟馳的情況[7]，輸入取最大跟車距離Dmax=50m，跟車距離區(qū)間為[5,50]，最快跟車速度 Vmax=15m/s，跟車速度區(qū)間[0,15]，有如下：圖4為輸入的隸屬度函數(shù)，圖5為輸出的隸屬度函數(shù)。

上述的輸入值為初始值，輸入的參數(shù)可以由不同的駕駛員來不同設(shè)定。我們把設(shè)定的模糊控制規(guī)則放置在數(shù)據(jù)庫中，每次輸入和輸出的值都存放在其中，在由控制規(guī)則決策和解模糊化中為其提供數(shù)據(jù)。規(guī)則庫則是存放的上述數(shù)據(jù)處理所用到的具體的控制語言，用于描述目標(biāo)的控制和策略。其基于人們學(xué)習(xí)到的或類似的工作者積累得出的經(jīng)驗(yàn)，邏輯判斷模仿人下判斷時(shí)的模糊概念，是按人的邏輯推理的一種控制表達(dá)方式。

圖5 輸出的隸屬度函數(shù)

由不同的間距輸入及車速輸入，得到圖6輸出響應(yīng)。

圖6 不同輸入情況下的輸出表示

根據(jù)駕駛員的不同及道路限速要求等，解模糊化的精確結(jié)果可以有多種，但受到輸出的限制。由圖6可知當(dāng)前車距離25m左右時(shí)，車速為7.5m/s左右時(shí)，導(dǎo)出的模糊結(jié)果為保持不變，這個(gè)解模糊輸出為維持車速的同時(shí)警醒駕駛員；而當(dāng)前車距離10m左右，車速3m/s時(shí)，導(dǎo)出結(jié)果為強(qiáng)制減速，這個(gè)輸出則為剎車或是停車。

5 討論及結(jié)語

本文針對(duì)城市道路環(huán)境中多發(fā)的人為因素導(dǎo)致的事故，為車輛設(shè)計(jì)一種模糊控制的輔助駕駛系統(tǒng)，模糊跟馳模型是比較新且能夠較好適應(yīng)城市路況，對(duì)比分析后使用二元模糊控制器根據(jù)汽車當(dāng)前速度及與前車的距離作為輸入，由適應(yīng)駕駛員的模糊控制規(guī)則來模擬輸出，結(jié)果可通過對(duì)比當(dāng)前車速警醒駕駛員，并在必要時(shí)刻采取強(qiáng)制措施來保證成員安全性。對(duì)這類輔助駕駛的智能控制系統(tǒng)研究，有效幫助道路交通系統(tǒng)運(yùn)作，確保人員及財(cái)產(chǎn)安全并在智能交通理論上給予支持。