蘇玉來　田峰　魏幫頂

摘 要：作為主要交通工具，汽車的安全和舒適性向來受到重視，為滿足消費者的相關(guān)要求，智能自動化技術(shù)近年來開始大量應(yīng)用于汽車工程領(lǐng)域。基于此，本文將圍繞現(xiàn)代智能化技術(shù)要點進行研究，簡單探討其在汽車工程中的應(yīng)用，并結(jié)合可拓切換控制方法深入探討智能自動化技術(shù)在智能駕駛汽車時的應(yīng)用價值，結(jié)合具體的實驗?zāi)軌虼_定，可拓切換控制方法能夠較好保證汽車的工況適應(yīng)性和控制精度。

關(guān)鍵詞：自動化 汽車工程

Application of Intelligent Automation Technology in Automobile Engineering

Su Yulai，Tian Feng，Wei Bangding

Abstract：As the main means of transportation， the safety and comfort of automobiles have always been valued. In order to meet the relevant requirements of consumers， intelligent automation technology has begun to be widely used in the field of automotive engineering in recent years. Based on this， this article will focus on the main points of modern intelligent technology， briefly discuss its application in automotive engineering， and combine the extension switch control method to deeply explore the application value of intelligent automation technology in smart driving cars， combined with specific experiments. It is confirmed that the extension switching control method can better ensure the adaptability and control accuracy of the automobile.

Key words：automation， automotive engineering

1 引言

在智能自動化技術(shù)支持下，汽車制造的質(zhì)量和速度不斷提升，這是由于智能自動化技術(shù)在汽車工程領(lǐng)域具備效益高、精準(zhǔn)度高等優(yōu)勢，依托該技術(shù)開展異常情況檢測、高有效性控制、管理系統(tǒng)完善，汽車工程領(lǐng)域的發(fā)展即可獲得更為有力支持。

2 現(xiàn)代智能化技術(shù)要點

2.1 智能化技術(shù)在汽車后視鏡技術(shù)中的應(yīng)用

作為車廂外的部件，汽車后視鏡很容易出現(xiàn)灰塵污染或被碰撞，因此近年來后視鏡自動折疊功能正逐漸成為家用汽車的標(biāo)配，后視鏡能夠在駐車后自動折疊，剮蹭、污染等問題能夠有效規(guī)避，這便屬于現(xiàn)代智能化技術(shù)的典型應(yīng)用。對于視角較小的后視鏡來說，能否對后方道路情況進行全面反映直接決定后視鏡的價值，行車安全也會直接受到影響，而通過自動改變后視鏡位置，智能自動化技術(shù)的應(yīng)用能夠迅速提供最佳后視鏡位置[1]。

2.2 智能化技術(shù)在車內(nèi)空氣監(jiān)測中的應(yīng)用

隨著我國民眾的生活水平不斷提升，人們對健康的重視程度也在不斷提高。半封閉狀態(tài)結(jié)構(gòu)汽車車廂空氣質(zhì)量問題開始受到廣泛關(guān)注，車內(nèi)空氣質(zhì)量差或氧氣不足屬于汽車工程必須解決的問題。汽車空調(diào)系統(tǒng)分為內(nèi)循環(huán)和外循環(huán)，這一過程中一氧化碳可能隨外循環(huán)進入車廂導(dǎo)致車內(nèi)人員中毒，內(nèi)循環(huán)則可能導(dǎo)致車內(nèi)缺氧，為規(guī)避這類問題，智能化技術(shù)在車內(nèi)空氣監(jiān)測中的應(yīng)用極為關(guān)鍵，以此實時監(jiān)測車內(nèi)有毒氣體含量和氧氣含量，并實時顯示監(jiān)測結(jié)果，輔以自動調(diào)節(jié)控制，即可避免車內(nèi)人員缺氧或中毒[2]。

1.3智能化技術(shù)在汽車剎車系統(tǒng)中的應(yīng)用

作為汽車最重要的系統(tǒng)之一，剎車系統(tǒng)直接關(guān)系著車輛使用安全及周邊行人安全。在智能化技術(shù)支持下，車輛可實現(xiàn)自身傾斜角度的自動獲取，以此判斷傾斜角度，駕駛員踩下剎車時剎車系統(tǒng)可基于車輛傾斜情況自動啟動，汽車剎車系統(tǒng)的安全性能夠大幅提升。此外，因操作不熟練誤將油門當(dāng)做剎車而引發(fā)的交通事故在我國較為常見，而在智能化技術(shù)支持下，通過對車輛安全距離內(nèi)障礙物的雷達感應(yīng)，即可實現(xiàn)自動化的剎車系統(tǒng)啟動，行車事故將有效規(guī)避，人員安全也能夠更好得到保障，智能化自動技術(shù)在汽車工作領(lǐng)域的應(yīng)用價值可見一斑[3]。

3 智能化技術(shù)應(yīng)用效果評價

為直觀展示智能化技術(shù)在汽車工程領(lǐng)域的應(yīng)用價值，本節(jié)將圍繞智能車輛的車道保持控制開展研究，具體將圍繞實驗設(shè)計、實驗得分、結(jié)果評價三方面開展深入探討，汽車工程領(lǐng)域智能化技術(shù)的應(yīng)用效果最終得到了直觀展現(xiàn)。

3.1 實驗設(shè)計

在汽車工程領(lǐng)域的智能化自動技術(shù)應(yīng)用研究中，智能車輛的車道保持控制屬于研究熱點，該控制本質(zhì)上屬于車-路閉環(huán)控制，系統(tǒng)同時考慮車輛和道路的相對位置狀態(tài)及車輛本身狀態(tài)，結(jié)合國內(nèi)外相關(guān)研究，本文選擇二自由度車輛動力學(xué)模型，并由此開展了路徑跟蹤預(yù)瞄模型設(shè)計，具體如圖1和圖2所示[4]。

基于圖1和圖2，針對性設(shè)計可拓車道保持控制系統(tǒng)，研究采用的整車質(zhì)量、質(zhì)心到前軸及后軸的距離分別為1723kg、1.23m、1.47m，前輪輪胎、后輪輪胎的側(cè)偏剛度分別為66900N/rad、62700N·rad-1，汽車繞z軸的轉(zhuǎn)動慣量為4.75×103kg·m2。基于10m的預(yù)瞄距離，相應(yīng)狀態(tài)空間方程矩陣為[5]：

rank（S）=rank（B，AB，A2B，…，An-1B）=n

rank（V）=rank（C，CA，CA2，…，CAn-1）T=n （1）

上式中的C為單位矩陣，V、S分別為可觀判別矩陣、可控性判別矩陣，滿足可觀測性和可控性要求。進一步設(shè)計控制器系統(tǒng)，具體如圖3所示。

結(jié)合圖3進行分析可以發(fā)現(xiàn)，該可拓控制器中的K（S）屬于可拓關(guān)聯(lián)函數(shù)，基于道路中心線的曲率值和預(yù)瞄點處橫向偏差，即可按照可拓域、經(jīng)典域、非域劃分模型所處的狀態(tài)，同時提供不同控制策略，不同控制策略可基于不同區(qū)域的切換控制。圍繞下層控制器進行分析能夠發(fā)現(xiàn)，對處于經(jīng)典域狀態(tài)的模型來說，存在較小的預(yù)瞄點處橫向位置偏差yL，同時存在偏小的車道線曲率ρ，此時可選擇PID反饋控制器。對處于可拓域狀態(tài)的模型來說，存在變大的預(yù)瞄點處橫向位置偏差yL，以及變大的車道線曲率ρ，此時的PID反饋控制器會出現(xiàn)響應(yīng)滯后、穩(wěn)態(tài)誤差大的不足，趨近不穩(wěn)定的系統(tǒng)狀態(tài)需將前饋校正環(huán)節(jié)基于道路曲率加入，以此實現(xiàn)PID前饋-反饋控制，大曲率工況下車輛的快速跟蹤控制可順利完成，車輛原有車道在經(jīng)過彎道時的準(zhǔn)確保持能夠順利實現(xiàn)。

上層控制器設(shè)計需圍繞可拓切換控制算法和車道線檢測算法開展，以此實現(xiàn)模型所處狀態(tài)區(qū)域的確定，并實現(xiàn)道路曲率和車輛預(yù)瞄點處橫向位置偏差的獲取。選擇120fps幀率、1440×720分辨率的攝像頭，基于CAN總線將自動駕駛試驗車處理器與攝像頭連接，由此采集的數(shù)據(jù)用于MATLAB/Simulink仿真。在遠距離開展道路信息采集時，攝像頭存在置信度低和信息偏差大的問題，為提升采集信息的可信度，對攝像頭參數(shù)進行極限值約束，以此將車輛左側(cè)、右側(cè)最大測量范圍設(shè)置為-10～0m、0～10m，車輛航向偏差角、道路中心線曲率的最大范圍分別設(shè)置為-1～1rad、-0.12～0.12。對屬于直線道路的前方道路，采用直線車道線擬合方法（基于Hough變換）開展車道線檢測，對屬于彎道的前方道路，采用車道線擬合方程式進行車道線檢測，分別為：

式中的k、x、y分別為車道線斜率、車道線橫坐標(biāo)、車道線縱坐標(biāo)，為擬合的常數(shù)項（直線車道線），分別為車道線航向角，以及左、右車道線縱坐標(biāo)。開展針對性的特征量提取、可拓集合劃分、關(guān)聯(lián)度計算，控制策略即可基于測度模式劃分。

下層控制器設(shè)計需圍繞PID反饋控制器（預(yù)瞄偏差）、PID反饋控制器（預(yù)瞄偏差）、PID前饋-反饋控制器（道路曲率）開展。

3.2 實驗得分

開展模型仿真，對直線工況和時變曲率混合工況進行驗證。直線仿真工況的初始航向偏差、車輛縱向速度、道路中心線曲率分別設(shè)置為0rad、20m/s、0，初始橫向位置偏差設(shè)置為0.2、0.6、1.0，由此開展仿真能夠確定，本文研究的車道保持系統(tǒng)具備較高可行性。時變曲率混合工況涉及直線道路（0～5s）、三角函數(shù)Y=4sin（0.1X）道路（5～14.4s）、支線道路（14.4～20s），車輛縱向速度設(shè)置為20m/s，由此開展仿真能夠確定，較大橫向和大曲率位置偏差區(qū)間內(nèi)的偏差值有效抑制，混合道路工況下智能駕駛汽車行駛過程中的車道保持精度大幅提升。總的來說，本文研究的車道保持系統(tǒng)在可拓控制器支持下能夠?qū)崿F(xiàn)車輛車道高精度控制范圍的拓展，滿意的跟蹤效果得以順利獲得，PID反饋控制、PID前饋-反饋控制在其中發(fā)揮著關(guān)鍵性作用。

3.3 結(jié)果評價

為驗證上文方法的可行性，采用智能駕駛測試平臺開展實車驗證試驗，該平臺由下執(zhí)行控制單元、上位機決策系統(tǒng)、感知系統(tǒng)組成，選擇標(biāo)準(zhǔn)化雙向兩車道作為試驗測試道路，設(shè)置13km/h的車輛縱向速度。在車道保持控制器支持下，車輛能夠?qū)崿F(xiàn)車道的精準(zhǔn)保持，具體的使用需求得以滿足，而結(jié)合橫擺角速度和側(cè)向加速度能夠發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)在車輛運動穩(wěn)定性保持中也能夠發(fā)揮積極作用，能夠在±0.75m/s范圍控制側(cè)向加速度，在±3.5°/s控制橫擺角速度。

4 討論

結(jié)合研究能夠發(fā)現(xiàn)，智能自動化技術(shù)在汽車工程中具備較高應(yīng)用價值。但在研究中能夠發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)在切換控制策略中存在較為顯著的抖動現(xiàn)象，這對車輛的舒適性和運動平順性帶來了一定影響，為保證智能自動化技術(shù)更好服務(wù)于汽車工程，筆者將圍繞相關(guān)內(nèi)容開展進一步研究。

參考文獻：

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