黃智勇

(安徽交通職業(yè)技術學院汽車與機械工程系 安徽合肥 230001)

0 引 言

隨著汽車工業(yè)的發(fā)展，研究具有人工智能性的汽車成為未來汽車發(fā)展的主要方向，在車聯(lián)網(wǎng)和智能控制技術的指導下，采用人工智能控制技術進行汽車自動避障設計，在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下開發(fā)汽車自動避障控制系統(tǒng)，提高汽車自動避障能力，從而提高汽車的安全性，相關的汽車自動避障控制系統(tǒng)研究受到人們的極大重視[1]。對汽車自動避障控制系統(tǒng)的設計主要是進行障礙物的探測設計，結(jié)合目標探測和信號處理技術，采用雷達探測方法進行障礙物的位置和方位信息估計，根據(jù)參量估計結(jié)果進行障礙物探測[2]。提出一種基于毫米波雷達探測的汽車自動避障控制系統(tǒng)，采用毫米波雷達脈沖回波檢測技術構(gòu)建汽車自動避障的毫米波雷達探測信號模型，采用聯(lián)合參量估計技術實現(xiàn)汽車自動避障過程中的車輛方位信息和障礙物距離參數(shù)估計，提高汽車自動避障的智能定位性能。最后進行實驗測試分析，展示了該方法在提高汽車避障能力方面的優(yōu)越性能。

1 汽車避障毫米波雷達探測信號獲取與障礙物定位

1.1 汽車自動避障的毫米波雷達探測信號獲取模型

為了實現(xiàn)基于毫米波雷達測距和回波探測的汽車自動避障控制系統(tǒng)，首先構(gòu)建毫米波雷達脈沖探測信號獲取模型，在汽車自動避障控制系統(tǒng)的底層采無線傳感裝置進行信號采集[3]，在x軸方向汽車自動避障控制系統(tǒng)中車輛測距的毫米波雷達信號采集陣元的間距dx，在y軸方向汽車自動避障控制系統(tǒng)的毫米波雷達測距脈沖信號陣元間距為dy，得到汽車自動避障的陣元間距滿足：

dx=dy

(1)

采用相關頻譜檢測方法進行毫米波雷達脈沖信號的電磁干擾因素分離，分離出n(t)，在汽車自動避障控制系統(tǒng)中，車輛毫米波雷達測距和回波探測輸出的散射函數(shù)為：

Rz=Rs(ψ)+n(t)

(2)

上式中，Rs(ψ)為表示障礙物位置的角度信息，引入雷達毫米波探測的互相關核后障礙物位置的角度信息可表示為：

(3)

式中，i表示x軸方向信號波動次數(shù)，j表示y軸方向信號波動次數(shù)，p表示信號波動總次數(shù)。a(θ)表示雷達毫米波探測的初始互相關核函數(shù)，aH(θ')表示雷達毫米波探測的終止互相關核函數(shù)。

采用匹配濾波檢測方法，對車輛避障控制的毫米波雷達脈沖信號進行抗干擾處理[4]。對毫米波雷達探測回波脈沖信號進行多尺度特征分解，根據(jù)特征分解結(jié)果，進行汽車自動避障控制，假設車輛的行駛速度為v，汽車自動避障控制系統(tǒng)毫米波雷達探測信號的目標方位角和擴展角的關系為：

(4)

其中，s0為二維譜峰，簡稱尺度，τ為特征分解終止系數(shù)，τ0為特征分解初始系數(shù)，對汽車自動避障的目標參數(shù)估計問題轉(zhuǎn)化為分布源方位估計問題，采用線性反饋均衡器進行車輛避障控制的毫米波雷達傳輸數(shù)據(jù)的信道模型設計[5]，得到車輛避障控制的毫米波雷達探測信道模型如圖1所示。

圖1 車輛避障控制的毫米波雷達探測信道模型

結(jié)合圖1所示的車輛避障控制的毫米波雷達信道模型進行傳輸信號的調(diào)制解調(diào)，采用尺度伸縮變化方法進行障礙物控制[6]。

1.2 障礙物的毫米波雷達回波探測

假設存在N個障礙物分布式節(jié)點，在干擾背景下檢測汽車自動避障毫米波雷達探測信號，通過對汽車自動避障毫米波雷達探測信號的尺度和時延估計[7]，采用信號協(xié)方差估計方法得到毫米波雷達探測信號的時間尺度，即：

(5)

式中，“*”表示復共軛。結(jié)合最小均方誤差估計方法，得到汽車自動避障導航控制的均值記為：

(6)

把汽車自動避障毫米波雷達探測信號的時域和頻域結(jié)合在一起，根據(jù)最大波峰檢測結(jié)果[8]，對其進行加窗操作，加窗函數(shù)為Nf，構(gòu)建車輛避障控制的毫米波雷達的傳輸信道脈沖展寬為：

Ts=NfDx(t,f)

(7)

根據(jù)車輛避障控制的毫米波雷達的傳輸信道脈沖展寬結(jié)果，進行車輛避障控制的毫米波雷達探測信號的離散特征分量檢測，采用頻譜分離式檢測方法，得到車輛避障控制的毫米波雷達脈沖信號的陡峭梯度函數(shù)表達式為：

[E{k(WTS)3}-3W‖W‖2]

(8)

k=E(x4)-3E(x2)

(9)

根據(jù)毫米波雷達探測回波沖激響應進行障礙物定位標記和距離估計，準確估計車輛與障礙物的距離和方位信息，得到車輛與障礙物的距離參數(shù)估計系數(shù)為：

(10)

(11)

在車輛避障控制的毫米波雷達系統(tǒng)中采用頻率分量特征分解方法進行信號特征分解，進行車輛避障控制的毫米波雷達傳輸信號采樣，對采集的信號采用時頻分解方法實現(xiàn)信號從時域向頻域轉(zhuǎn)換，提高檢測和避障能力[8]。

2 自動避障控制算法優(yōu)化

2.1 車輛方位信息和障礙物距離參數(shù)估計

在采用毫米波雷達脈沖回波檢測技術構(gòu)建汽車自動避障的毫米波雷達探測信號模型的基礎上，進行避障控制算法的優(yōu)化設計，提出一種基于毫米波雷達探測的汽車自動避障控制系統(tǒng)，設定車輛避障控制的毫米波雷達信號采樣的陣元間距dx=dy/4，得到車輛避障控制的毫米波雷達傳輸信號的時域特征分量描述為：

(12)

(13)

令X∈Cn×n(n×n維復數(shù)空間)為車輛避障控制的毫米波雷達輸出信號脈沖強度，采用頻譜分離式檢測方法，得到汽車自動避障毫米波雷達探測信號的陡峭梯度函數(shù)表達式為：

[E{z(Xgij)3}-3X‖X‖2]

(14)

在準平穩(wěn)隨機檢測模型下，計算得到毫米波雷達探測控制輸出的離散特征分量為：

(15)

其中，d、e離散特征靜態(tài)分量與動態(tài)分量，D(f,μ)為離散函數(shù)，?為汽車平穩(wěn)制動概率。得到汽車自動避障控制的反饋調(diào)制模型表示為：

u(t)=

(16)

其中，A(t)為毫米波雷達脈沖的復包絡，T為汽車自動避障毫米波雷達探測信號的相位，滑動附著參數(shù)t0以及風阻系數(shù)K確定如下：

(17)

式中，f0為初始采樣頻率，B為總制動距離。根據(jù)毫米波雷達探測回波沖激響應進行障礙物定位標記和距離估計，準確估計車輛與障礙物的距離和方位信息，進行避障控制[9]。

2.2 自動控制算法優(yōu)化

采用相關頻譜檢測方法進行毫米波雷達脈沖探測，分析不同尺度和時延下的回波脈沖探測模型，描述為：

Wu1u1(a,b)=

(18)

其中，A*為最小脈沖回波頻率，準確估計車輛與障礙物的距離，毫米波雷達發(fā)射的探測脈沖信號為f(t)，接收到的回波測距信號為r(t)，則：

r(t)=g(t)+n(t)

(19)

式中，g(t)為汽車自動避障毫米波雷達探測信號的反射回波；n(t)為背景干擾，提取汽車自動避障毫米波雷達探測信號的相關特征，在毫米波雷達探測汽車自動避障控制中，根據(jù)毫米波雷達探測回波沖激響應進行障礙物定位標記和距離估計[10]，得到毫米波雷達探測信號輸出為：

(20)

(21)

上式中，τ為障礙物的角度信息分量，f為頻域分解特征，t為車輛障礙物定位標記和距離估計的時間，通過上述構(gòu)建的汽車自動避障毫米波雷達探測信號模型，進行信號分析和避障控制，得到避障控制的判決函數(shù)為：

(22)

3 避障控制系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)

在上述進行了算法設計的基礎上，在DSP和FPGA集成處理環(huán)境中實現(xiàn)汽車自動避障控制系統(tǒng)的硬件開發(fā)設計，用Revit軟件進行汽車自動避障控制系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)設計，以ADSP-BF537作為核心處理器進行汽車自動避障控制系統(tǒng)的總線開發(fā)和硬件集成設計。采用ISA/EISA/Micro Channel擴充總線進行汽車自動避障控制的指令加載，在嵌入式環(huán)境下進行汽車自動避障控制系統(tǒng)的程序加載和交叉編譯控制，通過JTAG調(diào)試接口進行汽車自動避障控制系統(tǒng)的實時性程序讀寫，采用ADSP-BF537BBC-5A實現(xiàn)汽車自動避障控制系統(tǒng)原始信息采集，對采集的自動避障控制指令進行成像加載，綜上分析，得到系統(tǒng)的硬件設計如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)硬件開發(fā)設計

4 仿真實驗與分析

為了測試該系統(tǒng)在實現(xiàn)汽車避障控制和毫米波雷達探測中的應用性能，進行仿真實驗，毫米波雷達測距和回波探測的響應時間設定為0.25ms，毫米波雷達信號采集的長度為1024，帶寬為24dB，干擾信噪比為-10dB，根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設定，進行毫米波雷達測距和回波探測，實現(xiàn)智能避障控制，得到毫米波雷達回波信號如圖3所示。

圖3 毫米波雷達回波信號檢測結(jié)果

以圖3的毫米波雷達回波信號為輸入，進行信號檢測和避障控制，采用聯(lián)合參量估計技術實現(xiàn)汽車自動避障過程中的車輛方位信息和障礙物距離參數(shù)估計，得到參數(shù)估計結(jié)果如圖4所示。

圖4 避障參數(shù)估計結(jié)果

分析圖4得知，該方法進行汽車自動避障控制，對障礙物和車輛的參量估計準確度較高，測試避障控制性能，得到對比結(jié)果見表1，分析得知，該方法能提高控制精度，避障效果較好。

表1 控制精度對比

5 結(jié) 語

用雷達探測方法進行障礙物的位置和方位信息估計，根據(jù)參量估計結(jié)果進行障礙物探測，提出一種基于毫米波雷達探測的汽車自動避障控制系統(tǒng)，采用毫米波雷達脈沖回波檢測技術構(gòu)建汽車自動避障的毫米波雷達探測信號模型，結(jié)合多尺度連續(xù)時頻特征分解進行毫米波雷達探測信號的特征分解，根據(jù)毫米波雷達探測回波沖激響應進行障礙物定位標記和距離估計，準確估計車輛與障礙物的距離和方位信息，采用聯(lián)合參量估計技術實現(xiàn)汽車自動避障過程中的車輛方位信息和障礙物距離參數(shù)估計，提高汽車自動避障的智能定位性能。在算法設計的基礎上，采用聯(lián)合總線控制技術進行汽車自動避障控制系統(tǒng)的硬件開發(fā)設計。測試結(jié)果表明，設計的汽車自動避障控制系統(tǒng)具有很好的智能性，對車輛障礙物和距離等參數(shù)的估計精度較高，汽車自動避性能較好，具有很好的應用價值。