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1、智能检测与工程控制课程论文论文题目： 自动泊车系统研究 作 者： 刘小荷 学 号： 141802004 所在学院： 电气与自动化工程学院 任课老师： 张金龙 教授 论文时间： 2015 年 6 月 15 日 Autonomous Parking System141802004 Liu Xiaohe(School of Electrical and Automation Engineering, Nanjing Normal University )Abstract: To simplify parallel parking, an autonomous parking method based
2、 on human-simulated intelligent control is proposed, by summarizing and imitating the parking skills of experienced drivers. A four-wheeled vehicle with rear-wheel drive and front wheel steering is used as study object. The vehicle kinematic model is build. According to the drivers experience, the p
3、arking processing is divided into four stages. Four key points on the programming trajectory composed with two tangent arcs and a tangent are chosen as tracking targets. At these points, conversion between two consecutive parking stages takes place and the vehicle pose is pivotal adjusted. Twelve ch
4、aracter modes are extracted to describe dynamic behaviors of the parking feature from the information of the vehicle pose. Control mode set is developed according to the parking strategy of skilled drivers. When the parking begins, pattern recognition is used to identify the characteristics model ac
5、cording to the a priori knowledge of character models and the deviation of vehicle position. To control the vehicle parking along the programming trajectory，corresponding control mode is adapted by the characteristics model. Simulink kinematic modes of the vehicle and the proposed human-simulated in
6、telligent controller are established, Simulations had been done and the results demonstrated the effectiveness of the proposed methodKey words: autonumous parking; human-simulated intelligent control; characteristic model; control model自动泊车系统研究141802004 刘小荷（南京师范大学电气与自动化工程学院）摘要: 为简化平行泊车，通过总结模拟熟练驾驶员的泊
7、车经验，提出一种自动泊车的仿人智能控制方法。该方法以后轮驱动、前轮转向的四轮汽车为对象，建立车辆运动学模型; 通过分析熟练驾驶员泊车流程，将泊车过程分为 4 个阶段; 在相切圆弧加公切线的规划路径上，选取泊车阶段转换时车辆姿态调整的关键点作为跟踪目标; 根据泊车过程车辆的位姿信息，提取 12 种泊车的特征状态，作为描述车辆泊车动态行为的特征模型; 根据熟练驾驶员的泊车策略，构建控制模态集。泊车开始后，依据特征模型先验知识和当前车辆位姿与泊车目标的偏差，对当前车辆特征状态进行模式识别，由辨识出的特征状态驱动相应控制模态，控制汽车按规划路径泊车入位。建立了车辆运动学和仿人智能控制器 Simulin
8、k 模型，并进行了仿真实验。仿真结果表明，该方法能有效控制车辆泊入车位。关键词: 自动泊车; 仿人智能控制; 特征模型; 控制模态1 工作原理1.1 基本工作原理超声波测距的方法有很多种，大概分为：相位检测法、声波幅值检测法和往返时间检测法等，车载超声波检测采用往返时间检测法，具体步骤是：超声波发射器向某一方向发射超声波，在发射的同时开始计时，超声波在空气中传播，途中遇到障碍物就立即返回来，超声波接收器收到反射波时就立即停止计时。于是利用超声波在空气中的传播速度，以及超声波在发射后遇到障碍物反射回来的时间差即可计算发射点到障碍物的实际距离，即时间差测距法。原理框图如图 1 所示：图 1 超声波
9、测距的原理框图生活中常用的车载倒车装置通过传感器和摄像头感知车辆周围的物体，如图 2 所示。当传感器感应到障碍物时摄像头也将障碍物摄入视频，同时传感器进行测距，保证驾驶员在看到障碍物的同时也能迅速掌握障碍物距离车辆的实际距离，从而更加有效地调整行车状态。图 2 车载倒车装置安装位置示意随着社会发展，人们生活要求不断提高，各种工具越来越智能化，城市车辆越来越多，道路泊车问题越来越突出，自动泊车系统便应运而生。自动泊车系统是车载倒车装置的升级，是一种能够快速、安全地使车辆自动驶入泊车位的智能泊车辅助系统，它通过超声波以及图像传感器感知车辆周围环境信息来识别泊车车位，并根据车辆与停车位的相对位置信息
10、，产生相应的泊车轨迹并控制车辆的速度和方向盘转向完成自动泊车。与驾驶员泊车操作复杂、泊车时间长、泊车安全事故率高相比，自动泊车系统提供了一种简单、方便的泊车功能，降低了泊车操作时的难度，提高了车辆的智能化水平。目前，自动泊车系统的开发也成为国内主流汽车主动安全研究的重要方向。自动泊车系统的传感器不但涉及测距单元，更为重要的是一些控制单元的传感器，其传感器分布位置示意图如图 3 所示。图 3 自动泊车系统传感器分布位置示意图1.2 控制的实现实现汽车自动泊车，可提高泊车安全性，降低驾驶员操作的复杂性，控制方法是其关键技术之一。因此，研究自动泊车的控制问题具有重要的现实意义和应用价值。当前自动泊车
11、控制方法可归纳为:基于路径规划的方法，先设计一条可行的期望路径，如相切圆弧加公切线等，控制汽车沿期望路径运动进入泊车位。该方法对传感器和执行器的精确性要求很高，很难补偿系统动态性引起的误差，示意图如图 4 所示：图 4 相切圆弧加公切线方法方法示意图基于经验知识的方法，主要采用模糊控制，将熟练驾驶员的泊车经验转化为模糊控制器，是目前较通用的方法。但模糊控制规则的完备性、模糊变量隶属函数的全局最优性难以保证。示意图如图 5 所示：图 5 基于经验知识的方法方法示意图泊车是一个“驾驶员-车辆-道路”闭环系统，驾驶员根据对道路、车辆运动状态的感知，经过分析、判断，控制车速与转向，使车辆安全准确地运动
12、到目标位置。根据熟练驾驶员实际操作经验，可将车辆泊车入位过程归纳为 4 个阶段，各阶段转换位置是泊车控制的关键点。 阶段一: 寻找车位，确定预备泊车位置，调整车辆姿态，使车身与车位保持平行，距离 dy 约为 0. 5 m，车尾与泊车位前端基本平齐 。阶段二: 朝泊车位转向( 车位在车身右边时顺时钟打方向盘) ，保持转向角度，倒车进入车位。此过程主要是控制车辆，避免与其他车辆碰撞。阶段三: 朝泊车位反方向转向( 车位在车身右边时逆时针打方向盘) ，保持转向角度，继续倒车使方向角 ( 或| /2 | ) 减小。若无碰撞，| |5 且| y |0. 1 m，则认为泊车成功，否则进入阶段四。阶段四:
13、车位内姿态调整。控制车辆在车位内前后运动，调整姿态直至泊车成功。基于路径规划和经验知识相结合的方法，既考虑路径规划的精确性，又兼顾经验知识方法的鲁棒性，是当前研究的热点。本文以仿人智能控制理论为指导，通过总结模拟熟练驾驶员泊车经验，提出一种自动泊车的仿人智能控制方法。自动泊车的仿人智能控制器设计基本思路是：根据车辆与车位参数，设计一条圆弧加公切线的泊车规划路径，在规划路径上选取车辆姿态调整的 4 个关键点作为跟踪目标; 根据泊车过程车辆的位姿信息，提取泊车的 12 种特征模型，作为描述车辆泊车动态行为的特征模型; 根据熟练驾驶员的泊车策略，构建控制模态集。泊车开始后，依据特征模型先验知识和当前
14、车辆位姿与泊车目标的偏差，对当前车辆特征状态进行模式识别，由辨识出的特征状态驱动相应控制模态，从而充分模仿熟练驾驶员在泊车过程中的粗调和微调，得到自动泊车的仿人智能控制器，通过控制车速和前轮转向使汽车依次跟踪各关键点，实现泊车入位。2.车辆运动学模型在研究自动泊车系统时，首先需要确定车辆运动姿态，研究车辆的运动轨迹。因此，需要建立车辆运动学模型。在整个自动泊车过程中，车辆总是处于一种低速行驶状态，车辆在低速行驶过程中不会出现滑动和侧向移动，为此，在这种情况下建立车辆运动学模型如图 6 所示。图 6 车辆运动学模型图根据车辆运动学模型可以得到以下关系式。 ).sin(,cota/VyxWrc式中
15、: 为车辆车轴和水平方向的夹角; 为车辆前轮和车辆车轴的夹角; 为后轴中心点横坐标; 为后轴中心点纵坐标; V 为车辆的运动速度;W 为车辆rcxrcy的轴距。从上面的分析可以得知，汽车模型具有 3 个控制状态变量: ， ，rcxy以及一个输出状态变量 ，便可以构建车辆运动学 Simulink 模块，如图 7 所示。图 7 车辆运动学 Simulink 模块3.自动泊车的仿人智能控制器设计根据基于路径规划和经验知识相结合的方法的设计思路，整理出如图 7 的控制框图：图 7 本文方法控制框图自动泊车的仿人智能控制流程如下:步骤 1：根据汽车参数和泊车位参数确定 4 个关键点 Pi( P1 为预备倒车位置，P2 和 P3 为关键转向点，P4 即原点为泊车成功位置) 作为跟踪目标。步骤 2：根据泊车过程中汽车位姿相对于当前关键点 Pi 的误差 及其),ide误差变化率 ，驱动构建特征模型 确定当前特征状态 。),(idie ij步骤 3：根据控制模态集 先验知识和当前车辆特征状态 ，确定出当前控ij制模态 。ij步骤 4：根据当前控制模态 ij控制汽车运动到当前关键点 Pi。依照 Step 2 至 Step4，控制汽车运动到最后一个关键点 P4，即泊车入位。控制流程图如图 8 所示。
