鄭莉萍

（江鈴汽車股份有限公司，江西 南昌 330052）

想要確保汽車在行駛過程中可以自動駕駛，所依據(jù)的就是復雜且多樣化的傳感器檢測裝置，以實現(xiàn)綜合性分析車輛周圍環(huán)境，最后在經(jīng)過了精確的計算以后從中得到正確的控制指令，控制汽車一系列動作。本次在進行研究過程中通過探究智能汽車自動駕駛的控制方法，可以明確出駕駛控制過程中的方法以及具體的控制效果，確保智能汽車自動駕駛的控制水平得到明顯提高。

1 自動駕駛狀況以及智能汽車自動駕駛需求

1.1 自動駕駛狀況

自動駕駛實際上是基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的相關(guān)算法、高靈敏度傳感器和信息采集設備。綜合收集車號信息，然后對其進行處理設計，使車輛在實際運行中能夠收集到相關(guān)數(shù)據(jù)，最后根據(jù)控制系統(tǒng)來控制車輛的整個方向等相關(guān)操作。谷歌在2016 年將無人駕駛汽車引入城市，但wi-moi 在去年12 月取消了該項目。根據(jù)相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)，目前，該公司汽車的自動駕駛距離已超過1.61×106 公里。在對比國外相關(guān)數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)，中國的自動駕駛研究主要是由汽車制造科學家研究所和大學進行的。

此外，網(wǎng)絡和硬件技術(shù)在實際的開發(fā)過程中也日趨成熟，為自動駕駛奠定了良好的基礎，并且對智能車輛的實際建設情況發(fā)揮著積極的意義。[1]

1.2 智能汽車自動駕駛需求

隨著不斷發(fā)展，我國電子科技水平也不斷提高，為更好表現(xiàn)出電子科技發(fā)展過程中的整體水平，現(xiàn)階段在實際發(fā)展中也開始將電子科技發(fā)展中應用的相關(guān)技術(shù)應用到眾多領域。

另外，我國的現(xiàn)狀在社會經(jīng)濟發(fā)展的過程中，人們在面對智能汽車過程中，對于駕駛方面的需求也已經(jīng)開始發(fā)生變化。為確保智能汽車自動駕駛服務水平得到提高，有必要根據(jù)智能汽車駕駛的要求更換相應的智能駕駛控制系統(tǒng)，確保能在改造控制相關(guān)系統(tǒng)中為智能汽車自動駕駛控制水平的提高打下良好的基礎。

所以，我國汽車工業(yè)發(fā)展進程中，人們也開始更加深入地探究智能汽車自動駕駛控制系統(tǒng)，希望能夠進一步地控制智能汽車自動駕駛情況。

2 智能汽車自動駕駛產(chǎn)生的影響

2.1 降低交通事故發(fā)生率

車輛在道路行駛過程中，由于車輛較為復雜，而且變化快速，如果忽視了微小之處都有可能導致人員發(fā)生傷亡的情況。駕駛員在必要的操作過程中是很難做到高度集中的，傳統(tǒng)駕駛方式并不能在復雜的道路環(huán)境中做出誤判，加之在計算能力的限制下，超過了信息量存儲器、處理裝置上限，此時在駕駛過程中也會變得更加的困難，并不能確保行駛的安全性。基于此，依托于人工智能技術(shù)方式下的自動駕駛，能夠有效解決存在的問題，降低交通事故的發(fā)生率。如果可以通過人工智能了解交通條件，可以做出最佳的選擇與控制，這樣在發(fā)生交通事故的概率上也會就明顯下降。

2.2 支持整體環(huán)境的感知

現(xiàn)階段，搜集自動駕駛信息的主要裝置就是攝像頭、雷達，其中攝像頭具有較高的分辨率，而且在速度上也相對較快；雷達可以探測出更廣的范圍，而且具有較高的準確度。在自動駕駛過程中，為智能手機路線計劃、自動控制提供高精度的自動駕駛，除了毫米波雷達，自動駕駛過程中也不可能離開激光雷達，依托于激光發(fā)射器來發(fā)射出激光，光束在遇到了物體以后就會反射回接收器，此時系統(tǒng)就可以結(jié)合發(fā)送、接收到的相關(guān)信息時間差來判斷出物體之間的實際方向，最終結(jié)合反饋出的具體信息來提供相應的指令。[2]

2.3 可以提供更為準確的汽車駕駛警告

智能汽車在進行自動行駛以前，有必要監(jiān)測好司機的整體狀態(tài)，并且為具體的運行狀態(tài)提供相應的警告，這也可以應用到重要的場所中。針對這一場面，依托于人工智能的方式，能夠在一定基礎上識別出司機在行駛過程中的身體姿勢、眨眼頻率以及視線的識別、疲勞狀態(tài)等，最終繪制出立體的識別圖。借助于人工智能技術(shù)的方式，智能汽車在行駛過程中可以搜集到相關(guān)信息，然后結(jié)合實際反饋情況了解到更加準確的預警信息，這樣在駕駛智能汽車過程中會更加的安全。國家相關(guān)部門為了提高智能汽車在自動駕駛過程中的安全性，專門開發(fā)了一套風險判斷以及處理模塊，針對不同的道路交通情況，提供有效的警告措施。

3 智能汽車自動駕駛車輛控制模型的建立

想要確保整體控制效果得到明顯提高，在模型控制過程中，為了保證車輛控制的準確性，需要根據(jù)實際的要求建立控制模型。本研究建立了智能汽車自動駕駛系統(tǒng)控制模型，具體包括了以下幾點內(nèi)容：

第一，智能汽車自動駕駛系統(tǒng)也需要對其進行監(jiān)督，由于在整個系統(tǒng)控制過程中轉(zhuǎn)向、轉(zhuǎn)角都與車輛的整體控制情況有很大的關(guān)聯(lián)，為保證運行控制效果可以更好地表現(xiàn)出來，有必要在建立模型時站在道路行車、方向盤轉(zhuǎn)角、車輛間距控制等方面設計。

第二，在建立模型時，有必要嚴格按照智能車輛自動駕駛控制要求建立起坐標系模型，并將大地坐標系控制作為核心主體，結(jié)合實際情況調(diào)整好坐標系控制的設計，以保證在調(diào)整控制模型時，建立更加完善的控制系統(tǒng)。如果站在相關(guān)參數(shù)、車輛行駛控制系統(tǒng)的角度上來說，通過以此為基礎來描述相關(guān)功能，那么相對應的就是汽車行駛的速度和狀態(tài)。只有智能車輛自動駕駛控制系統(tǒng)才能在相應的描述功能控制中進行監(jiān)督。建模時，也要嚴格按照車輛仿真系統(tǒng)要求展開，結(jié)合控制系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)來做出合理的調(diào)整。

第三，按照智能汽車自動駕駛控制要求，設計了自動駕駛控制全過程中的駕駛模型。根據(jù)具體的控制要求，對控制工作的實際控制情況、車輛路況、方針信息做出準確分析。其中，車前監(jiān)控狀態(tài)、系統(tǒng)控制反饋是一個共同體。由于車輛內(nèi)部反饋系統(tǒng)和車輛智能監(jiān)控系統(tǒng)的及時調(diào)整，在整車控制中起著非常重要的作用。[3]

4 智能汽車自動駕駛車輛道路狀況識別

道路信息的識別與處理在智能汽車自動駕駛汽車的控制過程中起著非常重要的作用。只有保證行車中的道路信息安全，才能對行車中的車輛進行有效的監(jiān)管，才能顯示出行車中的車輛的監(jiān)管效果。例如，針對GPS 定位系統(tǒng)來說，智能汽車自動駕駛控制過程中調(diào)整了車輛的路況，在具體的路況識別和監(jiān)控中嚴格按照相關(guān)要求對監(jiān)控中的信息進行識別。

根據(jù)智能汽車自動駕駛車輛道路監(jiān)督控制中道路識別情況可知，在識別整個車輛的道路情況時，選用的是狀態(tài)識別監(jiān)控系統(tǒng)，在實際運行的監(jiān)控過程中也嚴格按照車輛的相關(guān)要求，通過這種方式有效地識別道路的整體狀況。如果將t 代表車輛監(jiān)管過程中的時刻，在具體的狀態(tài)監(jiān)督基礎上，整合道路狀況識別情況，只有采取這種方式才能實現(xiàn)在相應的識別和監(jiān)管工作中有效控制，提高整體監(jiān)督水平。

如果車輛在識別道路時需要轉(zhuǎn)彎，則在汽車監(jiān)督控制過程中，有必要嚴格按照相關(guān)要求來監(jiān)督現(xiàn)有車輛轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)向、速度變化等情況，嚴格按照車輛的監(jiān)管要求對車輛的整個運行狀態(tài)進行監(jiān)管。如果是識別車輛的運行狀態(tài)、道路狀況，由于已知量發(fā)生了變化，導致監(jiān)控車輛運行狀態(tài)的實際變化時，轉(zhuǎn)向?qū)ΡO(jiān)控的縱向偏移和變化趨勢，在此基礎上，為了更好地滿足車輛在監(jiān)控和控制的情況下的需求，有必要建立出車輛狀態(tài)的監(jiān)控形式。即：

根據(jù)以上公式顯示，K 代表的是汽車在加速時的比例系數(shù)，a 代表的是未知量，Ψ 代表的是車輛在行駛時方向盤的轉(zhuǎn)角。在車輛道路識別過程中，車輛整體狀態(tài)信息也出現(xiàn)了轉(zhuǎn)變，為了提高車輛運行中的實際情況，有必要嚴格按照車輛監(jiān)督管理實際實施要求進行，控制好車輛方向盤在進行轉(zhuǎn)向時的角度，以這種方式提高車輛在自動駕駛車道中的實際識別能力。[4]

5 模糊自適應PID 自動駕駛系統(tǒng)

在智能車輛自動駕駛車輛控制中，為了更準確地顯示車輛自動駕駛控制過程的整體水平，就需要在自動駕駛過程中嚴格按照車輛的實際要求，改變整個控制系統(tǒng)，對車輛進行更科學的控制。在本次研究過程中也專門應用了模糊自適應PID 自動駕駛系統(tǒng)，并且將其作為車輛在進行自動駕駛控制中所采取的具體方法，對車輛運行過程中程序和參數(shù)的變化進行監(jiān)控。同時，在車輛監(jiān)管過程中要嚴格遵循相關(guān)要求。對整車在運行監(jiān)督算法模型中的實際情況進行了計算。傳統(tǒng)的模糊控制是用來調(diào)節(jié)監(jiān)控過程中相關(guān)參數(shù)的變化和適應能力的。自動應用模糊控制系統(tǒng)，智能車輛自動控制的傳動效果也會轉(zhuǎn)變，并且伴隨著車輛的監(jiān)督、運行情況進行。此時，車輛在自動控制的方向以及存在的誤差點方面都有下降的情況出現(xiàn)，在其中對整車的自動駕駛控制起著重要的作用，只有嚴格按照相關(guān)要求進行車輛的監(jiān)督和控制過程，采用模糊自適應PID系統(tǒng)控制方法，通過采取這種方式將能夠確保自動駕駛控制水平的提高。

圖1 是模糊自適應PID 自動駕駛系統(tǒng)圖，其中e、ec 分別代表的是轉(zhuǎn)向角誤差以及誤差的變化率情況。自適應模糊PID 控制器在車輛行駛中，會對e、ec 進行不斷的檢測，而且也需要結(jié)合模糊推理情況采取在線整定三個參數(shù)的方式來滿足不同e、ec 下對于PID 控制參數(shù)的實際需要。智能汽車的控制器借助于獨立的線程采集轉(zhuǎn)向角，以這種方式計算出轉(zhuǎn)向角存在的誤差以及誤差的實際變化情況，然后對其展開模糊推理，控制好智能汽車上的方向盤轉(zhuǎn)向情況。

圖1 自動駕駛系統(tǒng)框圖

6 智能汽車自動駕駛控制仿真驗證

智能汽車自動駕駛控制中，有必要嚴格地按照具體要求展開，并且將具體的實驗方案進行科學的控制。在經(jīng)過相關(guān)實驗以后，顯示出的最終結(jié)果是：在實際控制階段中，還可以依靠模糊PID 控制系統(tǒng)進行擴展，從而有效地控制車輛在實際運行中的狀態(tài)，監(jiān)督實際控制方式，緊密結(jié)合車輛在實際運行過程中的狀況，緊密結(jié)合建立仿真模型時的相關(guān)要求，科學合理地驗證自動駕駛，這樣能夠進一步地確保智能汽車在自動駕駛控制中的有效性。

通過分析車輛模糊自適應PID 控制結(jié)果顯示，現(xiàn)階段車輛自動駕駛控制技術(shù)水平處于不斷提高的趨勢，相應的依托于模糊的方式來進行有效控制，必定能夠確保產(chǎn)生的變化更加的穩(wěn)定，提高整體的控制效果。在這一過程中為了能夠更好地監(jiān)督車輛的效果，也需要嚴格地按照相關(guān)要求展開，調(diào)整好自動車輛瞬時加速、車輛速度控制的時間，通過采取這種控制方法，可以更好地滿足車輛自動駕駛中的實際需求情況，保證自動駕駛中更加的安全。[5]

7 結(jié)論

隨著智能汽車自動行駛技術(shù)的快速發(fā)展，這也代表著人工智能、自動行駛技術(shù)已經(jīng)實現(xiàn)了融合。在我們?nèi)粘Ｉ钪衅囆旭偡绞揭膊粩嗟乇蝗斯ぶ悄芗夹g(shù)所改變，在這一背景下也可以從中發(fā)現(xiàn)自動駕駛能夠給人們帶來驚喜的一面，同樣的人工智能儀器也逐漸被人們所重視。