趙祥永

（安徽三聯(lián)學(xué)院，安徽合肥，230601）

0 引言

經(jīng)濟(jì)的發(fā)展改變了傳統(tǒng)的出行方式，道路上汽車的數(shù)量越來(lái)越多，不僅造成了嚴(yán)重的空氣污染，也增加了交通事故發(fā)生的頻率，研究表明[1]，僅在2016年全國(guó)發(fā)生交通事故的總數(shù)就突破了十六萬(wàn)起。智能車輛是一種新型車輛，車內(nèi)部添加了環(huán)境感知智能化傳感器，能根據(jù)外界環(huán)境進(jìn)行駕駛決策[2]，完成車輛的控制，因此，智能車輛在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用范圍較廣，傳統(tǒng)的智能車輛主要使用基礎(chǔ)性傳感器完成車速控制[3]，但基礎(chǔ)性傳感器的敏感性較差，在控制過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)指令延時(shí)問(wèn)題，因此需要設(shè)計(jì)一種新的智能車速度控制方法。

我國(guó)對(duì)智能車輛的研究時(shí)間較短，掌握的智能車速度控制方法也尚未成熟，直至2003年[4]，我國(guó)才研發(fā)出第一輛自主駕駛汽車，相關(guān)研究人員對(duì)智能車控制過(guò)程進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)其控制精度受多種因素影響，首先，車輛前輪偏角位置存在延時(shí)，可能影響智能車速控制效果，其次，車輛受約束條件限制，存在一定的動(dòng)力學(xué)約束，最后，車輛行駛過(guò)程中，還會(huì)受道路復(fù)雜效果影響，限制車速控制算法運(yùn)行，PLC是一種特殊的數(shù)字運(yùn)算操作系統(tǒng)[5]，可以準(zhǔn)確地完成數(shù)字指令運(yùn)算，降低指令延時(shí)，因此本文基于PLC設(shè)計(jì)了新的智能車速度控制方法，為后續(xù)智能車輛研究作出一定的貢獻(xiàn)。

1 基于PLC的智能車速度控制方法設(shè)計(jì)

1.1 構(gòu)建智能車速度底層控制平臺(tái)

智能車融合了多種控制技術(shù)，因此為了實(shí)現(xiàn)智能車速度綜合控制需要根據(jù)智能車運(yùn)行概況設(shè)計(jì)智能車速度底層控制平臺(tái)。本文選取BJUT-IV作為智能車底層控制基礎(chǔ)平臺(tái)，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，使該控制平臺(tái)能同時(shí)進(jìn)行環(huán)境感知、決策，實(shí)現(xiàn)綜合控制。

構(gòu)建的智能車速度底層控制平臺(tái)共使用了兩種不同類型的傳感器，即環(huán)境傳感器和視覺(jué)傳感器，環(huán)境傳感器可以采集車輛運(yùn)行中的外界環(huán)境條件[6]，完成車輛控制，視覺(jué)傳感器則可以采集汽車運(yùn)行中的位置信息，控制智能車的運(yùn)行速度，為了增加智能車速度控制效率，本文構(gòu)建的智能車速度底層控制平臺(tái)安裝了Foo Hoo高分辨率攝像頭[7]，提高視覺(jué)信息采集的精準(zhǔn)度。

在光線較昏暗的地方能見(jiàn)度較低，因此智能車速度底層控制平臺(tái)的識(shí)別效果也較差，為了進(jìn)一步提升智能車速度控制效率，本文構(gòu)建的智能車速度控制平臺(tái)選取了HOKUYO UTM-30LX激光雷達(dá)[8]，提高了智能車的障礙物識(shí)別效果。

智能車速度控制平臺(tái)基于載波技術(shù)安裝了NovAtelFlex Pak-G2GPS接收處理機(jī)，連接了GPS-702-GG天線，有效地提高了平臺(tái)的數(shù)據(jù)傳輸效率，降低了誤碼率。不僅如此，設(shè)計(jì)的智能車速度控制平臺(tái)還安裝了Crossbow VG700AA垂直陀螺[9]，實(shí)現(xiàn)車輛的動(dòng)態(tài)測(cè)試。

智能車底層控制平臺(tái)主要由橫向控制平臺(tái)和縱向控制平臺(tái)組成，縱向控制平臺(tái)主要包括執(zhí)行機(jī)構(gòu)和控制模塊，在智能車運(yùn)行過(guò)程中控制模塊可以及時(shí)進(jìn)行制動(dòng)，避免出現(xiàn)制動(dòng)事故，油門剎車控制中心內(nèi)部可以通過(guò)控制電機(jī)來(lái)轉(zhuǎn)動(dòng)，并使用油門踏板與電位器相連，可以不斷調(diào)整驅(qū)動(dòng)電機(jī)模擬量改變電機(jī)轉(zhuǎn)矩，完成智能車速精確控制。

智能車輛控制穩(wěn)定性與控制平臺(tái)的硬件連接效果相關(guān)，可以根據(jù)電機(jī)運(yùn)行效果，不斷調(diào)整控制器參數(shù)，設(shè)計(jì)EPOS調(diào)試界面，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的PI控制。

1.2 基于PLC設(shè)計(jì)智能車速度控制模型

傳統(tǒng)的智能車速度控制方法受復(fù)雜指令限制，往往無(wú)法實(shí)現(xiàn)有效的控制，存在較高的控制延時(shí)，因此本文基于PLC設(shè)置了可編程指令[10]，通過(guò)控制數(shù)字模擬輸出來(lái)完成指令控制，從而有效地降低智能車速度控制延時(shí)，因此本文基于PLC設(shè)計(jì)了智能車速度控制模型，如公式（1）所示。

公式（1）中，cos?代表車輛運(yùn)行偏轉(zhuǎn)角作用力，f代表車輛移動(dòng)合力，該智能車速度控制模型在使用過(guò)程中需要結(jié)合車輛的運(yùn)動(dòng)形式規(guī)律，避免在車速度控制過(guò)程中出現(xiàn)車輛滑移現(xiàn)象。

為了盡可能保證智能車速度控制有效性，本文還設(shè)計(jì)了PLC控制系統(tǒng)，最大限度滿足智能車的控制需求，該控制系統(tǒng)內(nèi)部軟件用中間繼電器控制，結(jié)合了計(jì)數(shù)器共同安裝控制接線，為了盡量避免智能車速度控制故障，設(shè)計(jì)的智能車速度控制系計(jì)算了PLC綜合編程控制參數(shù)，計(jì)算式如公式（2）所示。

公式（2）中，Q代表編程指標(biāo)，V代表智能車速度變化指數(shù)，使用該公式可以進(jìn)行有效的PLC編程，最大程度上降低智能車速度控制誤差。

電動(dòng)汽車在正常行駛中突然油門信號(hào)改變，此時(shí)設(shè)計(jì)的PLC變頻器會(huì)自動(dòng)切換到恒轉(zhuǎn)速控制模式，此時(shí)存在較低的恒轉(zhuǎn)速，因此可以根據(jù)減速斜宰減速到指定的恒轉(zhuǎn)速上，PLC控制系統(tǒng)可以進(jìn)行油門信號(hào)優(yōu)化，在沒(méi)有剎車信號(hào)的時(shí)候，PL C控制系統(tǒng)還可以將變須器減小到恒轉(zhuǎn)速，并將速度控制方式轉(zhuǎn)換為恒定控制模式，避免變頻器出現(xiàn)問(wèn)題。

本文設(shè)計(jì)的方法在智能車速度控制模型的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了智能車動(dòng)力學(xué)坐標(biāo)系，可以將該控制模型的輸入量設(shè)置為前輪轉(zhuǎn)角，計(jì)算車輛運(yùn)輸運(yùn)行過(guò)程中的運(yùn)行信息，首先假設(shè)車輛后輪不發(fā)生偏移，此時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)一定的輪胎側(cè)向力，設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的輪胎側(cè)向力表示公式，并將其與車輪的幾何作用關(guān)系相結(jié)合，即可完成智能車速度有效控制。

為了提高智能車速度的控制效果，本文設(shè)計(jì)的方法結(jié)合了純跟蹤算法計(jì)算了車輛的行駛路徑，實(shí)現(xiàn)車輛轉(zhuǎn)向角控制，可以假設(shè)車輛的初始運(yùn)行坐標(biāo)和期望跟蹤目標(biāo)，列出車輛軸中心預(yù)瞄距離，設(shè)計(jì)幾何關(guān)系計(jì)算式并進(jìn)行變換，即可得到標(biāo)準(zhǔn)的車輛行駛半徑。

在智能車速度控制過(guò)程中，可能存在車輛路徑跟蹤偏移情況，此時(shí)需要結(jié)合Stanley路徑跟蹤算法設(shè)計(jì)相應(yīng)的反饋函數(shù)，完成控制向量疊加，提高智能車速度控制效果。首先設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)的車輛前輪轉(zhuǎn)速，測(cè)量車輛前輪轉(zhuǎn)向角，將其與期望路徑作差，此時(shí)可以得到最近的期望距離，接下來(lái)可以結(jié)合車輛的運(yùn)動(dòng)方向消除車輛角度偏差，得到轉(zhuǎn)向角綜合控制量，使用該綜合控制量可以消除智能車速控制偏差，此時(shí)消除的智能車速度控制偏差可能會(huì)受到隨機(jī)增益影響，降低速度控制有效性，因此可以將前輪轉(zhuǎn)向角與偏轉(zhuǎn)向量疊加，計(jì)算綜合偏移消除公式，完成精準(zhǔn)的智能車速度控制。

1.3 組裝智能車速度動(dòng)態(tài)規(guī)劃跟蹤控制器

智能車速度控制的關(guān)鍵就是掌握智能車的運(yùn)動(dòng)路徑，因此本文設(shè)計(jì)的方法組裝了智能車速度動(dòng)態(tài)規(guī)劃跟蹤控制器來(lái)完成智能車速度控制。智能車速度動(dòng)態(tài)規(guī)劃跟蹤控制器的組裝分為三個(gè)步驟，每一個(gè)步驟均需要結(jié)合智能車輛的實(shí)際位置，計(jì)算航向偏差和距離參數(shù)，完成預(yù)瞄點(diǎn)坐標(biāo)的設(shè)置。

為了進(jìn)一步提高智能車速度控制的有效性，本文選取改進(jìn)預(yù)瞄距離算法完成動(dòng)態(tài)規(guī)劃跟蹤控制器的組裝，首先可以根據(jù)車輛行駛標(biāo)準(zhǔn)速度設(shè)計(jì)預(yù)瞄數(shù)學(xué)關(guān)系式，計(jì)算此時(shí)車輛的預(yù)瞄距離，其次為了保證智能車輛速度與期望速度相擬合，本文設(shè)計(jì)的方法通過(guò)增大前輪轉(zhuǎn)向角消除了智能車輛運(yùn)行過(guò)程中可能產(chǎn)生的距離偏差。

根據(jù)車速與車輛航向之間的關(guān)系，可以計(jì)算車輛路徑偏差信息，確定車輛的預(yù)瞄距離，為了解決傳統(tǒng)的智能車速度控制方法存在的控制延時(shí)問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)的方法同時(shí)參考了車輛運(yùn)行中的多個(gè)偏差信息，確定綜合控制距離，完成動(dòng)態(tài)規(guī)劃跟蹤器的安裝。

在車輛運(yùn)行過(guò)程中，運(yùn)行軌跡與期望路徑會(huì)存在若干個(gè)交點(diǎn)，此時(shí)需要進(jìn)行計(jì)算，排除多余的交點(diǎn)，僅留下一個(gè)交點(diǎn)，智能車輛運(yùn)行速度較低時(shí)的預(yù)瞄距離可能較短，產(chǎn)生的偏差較大，因此可以使用改進(jìn)跟蹤算法確定期望路徑軸線，并將綜合預(yù)瞄距離相加，得到最終的智能車速度控制距離。

1.4 實(shí)現(xiàn)智能車速度控制

實(shí)現(xiàn)車速度控制還需要進(jìn)行智能車速仿真控制實(shí)驗(yàn)，結(jié)合智能車輛運(yùn)行過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)的多種影響因素進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，為了保證實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證效果，使用CarSim Matlab進(jìn)行車輛運(yùn)動(dòng)仿真，搭建了智能車輛運(yùn)行平臺(tái)，結(jié)合上文選取的預(yù)瞄點(diǎn)，總共計(jì)算出了10個(gè)預(yù)瞄距離，分別檢測(cè)這10個(gè)預(yù)瞄距離的控制效果，控制綜合數(shù)值高于1則證明控制效果較好，反之則代表控制效果較差，10個(gè)預(yù)瞄距離的控制效果數(shù)值分別為：1.355、1.565、1.564、1.204、1.445、1.302、1.561、1.302、1.204、1.654，均高于數(shù)值1，證明上文中選取的預(yù)瞄點(diǎn)合格，可以進(jìn)行有效的智能車速度控制。

可以根據(jù)上文中選取的控制預(yù)瞄點(diǎn)，設(shè)計(jì)智能車速度控制方程，假設(shè)車輛的運(yùn)動(dòng)幅度較小，首先可以計(jì)算出車輛的縱向運(yùn)動(dòng)導(dǎo)數(shù)，其次結(jié)合車輛的響應(yīng)時(shí)滯，可以計(jì)算智能車輛運(yùn)動(dòng)特性，得到連續(xù)的空間狀態(tài)方程，結(jié)合該空間狀態(tài)方程可以對(duì)速度控制平臺(tái)進(jìn)行離散化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)的智能車輛采樣時(shí)間和采樣周期。

為了保證智能車速度控制的延時(shí)最短，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)跟蹤，可以將智能車速度控制問(wèn)題用計(jì)算機(jī)QP問(wèn)題進(jìn)行假設(shè)，可以得到新的空間狀態(tài)表達(dá)式，重新進(jìn)行簡(jiǎn)化運(yùn)算，此時(shí)計(jì)算出的預(yù)測(cè)時(shí)域符合智能車速度控制需求?？紤]到智能車的控制特性，可以根據(jù)控制目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)設(shè)計(jì)速度跟蹤曲線，此時(shí)得到的目標(biāo)函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)加速度約束，能保證綜合參考量和系統(tǒng)狀態(tài)偏差始終處于標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)智能車速精準(zhǔn)控制。

2 實(shí)驗(yàn)

為了檢驗(yàn)本文設(shè)計(jì)的基于PLC的智能車速度控制方法的控制效果，本文將其與傳統(tǒng)的智能車速度控制方法對(duì)比，進(jìn)行了實(shí)車控制實(shí)驗(yàn)。

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

使用RS232設(shè)計(jì)智能車速控制實(shí)驗(yàn)檢測(cè)中心，該檢測(cè)中心主要由各個(gè)通信模塊、決策模塊組成，為了保證智能車速度控制檢驗(yàn)準(zhǔn)確性，本實(shí)驗(yàn)還選取了UDP協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，設(shè)計(jì)了相關(guān)的數(shù)據(jù)分析算法，選取BJUT-IV智能車為實(shí)驗(yàn)車，該車速度控制檢測(cè)中心的結(jié)構(gòu)組成示意圖如圖1所示。

圖1 智能車速度控制檢測(cè)中心

由圖1可知，該智能車速度控制檢測(cè)中心可以不斷采集車輛的感知數(shù)據(jù)，結(jié)合車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)向?qū)嶒?yàn)檢測(cè)中心輸出測(cè)試數(shù)據(jù)。該控制檢測(cè)中心能同時(shí)實(shí)現(xiàn)模塊單獨(dú)調(diào)試和數(shù)據(jù)采集顯示，并輸出相應(yīng)的檢測(cè)曲線，完成智能車速控制檢測(cè)。

檢測(cè)中心的通信協(xié)議使用RS232進(jìn)行通信，通訊接口波特率設(shè)為115200，為了更好地提取智能車速度控制數(shù)據(jù)，本實(shí)驗(yàn)用OpCode 0x10作為初始數(shù)據(jù)索引參數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)讀取，結(jié)合該參數(shù)，可以設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的車速控制障礙坐標(biāo)，如表1所示。

表1 車速控制障礙坐標(biāo)

由表1可知，在讀取到車速控制障礙坐標(biāo)后，需要將其輸送到控制中心中完成反饋，因此可以使用循環(huán)冗余算法完成CRC校驗(yàn)，校驗(yàn)結(jié)果符合CRC-CCITT校驗(yàn)要求則證明校驗(yàn)成功，反之則證明校驗(yàn)失敗。

選擇某結(jié)構(gòu)化路段進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，在該道路上設(shè)置14個(gè)障礙物，測(cè)試智能車輛的轉(zhuǎn)彎、車速控制效果，使用GPS及時(shí)獲取智能車輛的位置信息，采集智能車輛的航向角，使用BJUT-IV 控制軟件設(shè)置智能車期望速度，并使用標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)跟蹤曲線進(jìn)行擬合。將智能車的初始速度設(shè)置為0，期望速度也設(shè)置為0，隨即不斷調(diào)整智能車的期望車速，將其提升至10kmh、20 kmh，待智能車輛達(dá)到最高速度時(shí)可以逐漸使其減速，直至車輛速度下降至0，此時(shí)智能車輛運(yùn)行的路徑如圖2所示。

圖2 智能車輛運(yùn)行路徑

由圖2可知，此時(shí)智能車輛運(yùn)行的路徑包括直角變速控制和勻速控制，符合本實(shí)驗(yàn)需求，可以進(jìn)行后續(xù)的控制實(shí)驗(yàn)。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

在上述實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備基礎(chǔ)上，分別使用本文設(shè)計(jì)的基于PLC的智能車速度控制方法和傳統(tǒng)的智能車速度控制方法進(jìn)行控制，記錄在上述車輛運(yùn)行路徑中面對(duì)隨機(jī)抽取的不同障礙的控制延時(shí)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

由表2可知，本文設(shè)計(jì)的智能車速度控制方法在面對(duì)上述不同障礙時(shí)的控制延時(shí)較短，證明設(shè)計(jì)的智能車速度控制方法的控制效果較好，具有實(shí)時(shí)性，有一定的應(yīng)用價(jià)值。

3 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，隨著交通運(yùn)輸發(fā)展，各種各樣的智能車輛層出不窮，雖然給人們出行帶來(lái)了一定的便利，但也相應(yīng)產(chǎn)生了交通事故問(wèn)題，急需進(jìn)行合理的車速度控制，傳統(tǒng)的智能車速度控制方法在控制時(shí)存在較長(zhǎng)的控制延時(shí)，無(wú)法滿足目前的智能車速度控制需求，因此本文基于PLC設(shè)計(jì)了新的智能車速度控制方法，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的智能車速度控制方法的控制延時(shí)較短，具有實(shí)時(shí)性，有一定的應(yīng)用價(jià)值，可以作為后續(xù)智能車控制研究的參考。