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        一種基于模糊邏輯智能控制的駕駛員模型

        2021-09-23 09:45:02稅永波韓中海
        汽車實用技術 2021年17期
        關鍵詞:模糊化論域轉角

        楊 浩,薛 鋒,稅永波,韓中海

        (1.重慶工商職業(yè)學院,重慶 401520;2.中國汽車工程研究院股份有限公司,重慶 401122)

        前言

        駕駛員模型在人-車-路閉環(huán)系統(tǒng)中有著重要的作用。為了提高車輛的路徑跟蹤精度,基于智能控制方法,不同的學者分別建立了模糊邏輯智能控制駕駛員模型[1-3],神經網絡駕駛員模型[4-6],模型預測駕駛員模型[7-8]。文獻[1]以道路曲率半徑作為約束條件,通過杠桿的原理與并聯控制器的方法,獲得了期望的方向盤轉角,通過仿真驗證表明,該模型運動過程平穩(wěn),適應于大曲率轉向控制。文獻[2]基于模糊邏輯控制器和PID控制的優(yōu)點,建立了一種基于模糊PID控制理論的駕駛員模型,其仿真結果于車輛真實的行駛規(guī)程能較好吻合。文獻[3]基于待定模糊規(guī)則參數,提出了一種駕駛員自適應神經模糊推理模型的建立與仿真,通過仿真驗證表明,該模型與實際操作輸出之間的擬合度更加理想。文獻[4]基于駕駛員的記憶效應和模糊感知特性,建立了一種模糊感知時間窗的深度學習跟弛模型,該模型為異質交通行為仿真提供了一種有效方法。文獻[5]建立了一種基于BP神經網絡的駕駛員制動行為模型,通過仿真驗證表明,該模型可以在輔助駕駛系統(tǒng)中進行廣泛應用。文獻[6]針對鉸接式自卸車的轉向特性,建立了一種基于駕駛員行為的神經網絡無人駕駛控制方法,通過仿真驗證可知,該模型收斂速度快,穩(wěn)態(tài)特性好,具有良好的無人駕駛能力。文獻[7]基于駕駛員需求轉矩預測,通過模型預測控制算法,分別建立了一種基于駕駛員需求轉矩預測的模型預測控制能量管理,通過仿真驗證,該模型的燃油經濟性有所提高。文獻[8]基于模型預測控制和非線性二自由度車輛模型,建立了一種基于模型預測控制的人車鹿閉環(huán)系統(tǒng)模型,并對該模型進行了驗證。以上方法在車輛動力學建模和路徑跟蹤方面取得了一定進展,但是缺少對真實駕駛員的推理決策進行分析。駕駛員的推理決策缺少有效的專家經驗?;谝陨戏治?,本文提出一種基于模糊邏輯智能控制的駕駛員模型。通過模糊規(guī)則和模糊推理,基于專家經驗,對車輛轉向進行控制。

        1 模糊邏輯控制器

        由于模糊邏輯智能控制不需要精確的數學模型,能較好的適用于非線性系統(tǒng),因此,被廣泛運用在智能車轉向控制中。模糊邏輯智能控制主要分為,輸入變化的模糊化,隸屬度函數的選擇,模糊規(guī)則的制定,解模糊化。其具體的流程圖如以下圖1所示。

        圖1 模糊邏輯控制器流程圖

        首先需要對輸入的變量進行模糊化,經過模糊化之后,需要對輸入的變量進行隸屬度函數的選擇,在選擇隸屬度函數時,可以選擇三角函數和高斯函數等。確定好隸屬度函數后,需要基于專家經驗制定好模糊規(guī)則表,模糊規(guī)則表反映了駕駛員的推理決策能力,是整個模糊邏輯控制器的核心。由于車輛模型只能識別精確的數學量,而模糊邏輯控制器輸出的是模糊量,因此,需要將模糊量轉變?yōu)榫_量,即解模糊化。模糊邏輯控制器解模糊化以后,可以得到精確的數學量,對車輛的方向盤轉角進行輸入控制。

        1.1 模糊集合簡介

        模糊邏輯控制器首先需要討論的是模糊集合與其表示的方法。首先假設模糊集合的全體研究對象為I,以I中的全體對象元素為構成的集合為U,這樣可以定義在區(qū)間[0,1]上對應的映射為μA。則I屬于U的隸屬度函數可表示為μA,隸屬度函數在一定程度上反映了集合中的元素隸屬于該集合的程度。若隸屬度函數取值為1,表示接近100%隸屬于,如隸屬度函數取值為0,則表示隸屬度接近0。

        1.2 隸屬度函數

        將模糊邏輯控制器的模糊量轉變?yōu)榫_量的一個重要環(huán)節(jié)是隸屬度函數的選擇。隸屬度函數可以將模糊量進行定量描述,只有合理的選擇隸屬度函數,模糊邏輯的控制效果才能更好地適應用被控對象。常見的隸屬度函數主要分為三角函數、高斯函數、梯形函數。對應一個標準的控制模型,其最優(yōu)的隸屬度函數具有唯一性,而真實的專家在進行隸屬度函數的選擇時有所差異,因此,隸屬度函數的選擇是具有主觀性的客觀定量方法。常見的模糊分布有3種,分別為正態(tài)型、戒上型、戒下型。模糊邏輯控制器在進行運算時,主要基于集合的運算規(guī)則。主要分為包含、并集、交集、補集等。

        1.3 解模糊化

        模糊邏輯控制器需要對輸入的精確量進行模糊化,通過模糊規(guī)則制定進行推理,最后將模糊量進行解模糊化。其中模糊化的目的是將輸入的精確數學量轉變?yōu)槟:浚偻ㄟ^相應的數學變換將模糊量變換到相對應的論域范圍,并用隸屬度函數來進行表示。

        模糊邏輯控制器在進行模糊推理時,往往是由一系列的條件語句構成,如IF-Then結構。主要采用的方式有邏輯運算?;趯斎肓窟M行模糊推理,根據專家經驗來推理決策,其推理過程模擬了人的推理思維,雖然不同的模糊邏輯控制器的模糊規(guī)則有所差異,但是所控制的輸出變量的收斂趨勢是一致的。

        由于車輛模型只能識別精確的數學量,而模糊邏輯智能控制輸出的為模糊量,因此,需要將模糊量進行解模糊化。解模糊化的過程主要是將模糊量通過一定的規(guī)則變化到對應論域的精確量,然后將精確量用于被控對象。常用的解模糊化方法主要有重心法、最大值法、中心平均值法。不同的解模糊化方法側重點不一樣,其中最常用的是重心法解模糊化。當設計的模糊邏輯控制器較為復雜的時候,或者選擇的模糊規(guī)則較多時,其制定的模糊規(guī)則較為復雜,此時可以選擇中心平均值法。當設計的模糊邏輯控制器其制定的模糊語句較少,制定的模糊規(guī)則較簡單,同時控制器輸出的變量主要集中在所關心的較小區(qū)域時,我們可以選擇最大值法。

        2 基于模糊邏輯控制器的轉向模型

        本文以車速和側向誤差作為模糊邏輯控制器的輸入,以方向盤轉角作為模糊邏輯控制器的輸出。由于我國高速公路上限定的車速最高為120 km/h。因此,設定模糊邏輯控制器的車速論域為0~120,基于車輛動力學仿真軟件CarSim中目標路徑與道路兩邊的邊界距離為5 m,設定側向誤差為?5~5 m。參考實際車輛轉向時,方向盤轉角為?1.5~1.5圈之間,設定方向盤轉角的論域為?540°~540°?;谝陨戏治觯疚膶囁賤定義了4個語言變量,分別時零(ZE)為0~30 km/正?。≒S)30~60 km,正中(PM)60~90 km,正大(PB)90~120 km。對側向誤差e定義了6個語言變量,分別為負大(NB)為?5~3 m、負?。∟P)為?3~?1 m、零(ZE)為?1~1 m、正小(PS)1~3 m、正大(PB)3~5 m。方向盤轉角δ的論域設計為7個語言變量,分別為負大(NB)為?60°~?40°,負中(NB)為?50°~?30°,負小?40°~?20°,零?20°~20°,正小20°~40°,正中30°~50°,正大40°~60°,將以上論域的范圍有?60°~60°通過9倍增益來變換到?540°~540°的論域范圍內。這樣可以得到28條模糊邏輯規(guī)則,將模糊規(guī)則制定成模糊規(guī)則表。表1展示了模糊邏輯推理過程。如當車速較小時為ZE且側向誤差最大時,決策的方向盤轉角為正向最大PM。其他模糊規(guī)則的推理過程類似。本文的隸屬度函數選擇較簡單的三角函數,車速和側向誤差的隸屬度函數如圖2所示。

        表1 模糊邏輯方向盤轉角控制表

        圖2 隸屬度函數

        3 仿真驗證

        為了驗證所建立的駕駛員模型在路徑跟蹤方面的精度,基于CarSim和MatLab/Simullink聯合仿真平臺對所建立的轉向模型進行驗證。仿真路徑選擇具有10個彎道的復雜路徑,該路徑可以測試車輛在不同曲率路徑的跟蹤效果,在一定程度上反映了駕駛員的綜合轉向性能,仿真車速設定為60 km/h。

        復雜路徑的仿真結果如圖3所示,由(a)可知,所建模型的跟蹤軌跡與目標路徑趨于重合,表明該模型具有較高的路徑跟蹤效果,同時在整個路徑跟蹤過程中,跟蹤軌跡沒有發(fā)生跳變,表明所見模型具有較好的跟蹤穩(wěn)定性。由(b)可知,所見模型的軌跡跟蹤側向誤差為?0.08~0.08 m,表明該模型的跟蹤精度較高。由于仿真路徑具有10個不同曲率的彎道組成,同時跟蹤誤差較小,表明該模型具有較好的跟蹤適應性。

        圖3 復雜路跟蹤結果

        4 結束語

        本文基于模糊邏輯智能控制不需要精確的數學模型,能很好地適用于非線性系統(tǒng),建立以側向誤差和車速的二維輸入變量,方向盤轉角為一維的輸出變量控制模型。通過仿真驗證,所建立的駕駛員模型能較好地適應于非線性系統(tǒng),可有效提高車輛路徑跟蹤的精度,增強路徑跟蹤的適應性和穩(wěn) 定性。

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