黃智勇
(安徽交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車與機(jī)械工程系 安徽合肥 230001)
隨著汽車工業(yè)的發(fā)展,研究具有人工智能性的汽車成為未來汽車發(fā)展的主要方向,在車聯(lián)網(wǎng)和智能控制技術(shù)的指導(dǎo)下,采用人工智能控制技術(shù)進(jìn)行汽車自動避障設(shè)計,在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下開發(fā)汽車自動避障控制系統(tǒng),提高汽車自動避障能力,從而提高汽車的安全性,相關(guān)的汽車自動避障控制系統(tǒng)研究受到人們的極大重視[1]。對汽車自動避障控制系統(tǒng)的設(shè)計主要是進(jìn)行障礙物的探測設(shè)計,結(jié)合目標(biāo)探測和信號處理技術(shù),采用雷達(dá)探測方法進(jìn)行障礙物的位置和方位信息估計,根據(jù)參量估計結(jié)果進(jìn)行障礙物探測[2]。提出一種基于毫米波雷達(dá)探測的汽車自動避障控制系統(tǒng),采用毫米波雷達(dá)脈沖回波檢測技術(shù)構(gòu)建汽車自動避障的毫米波雷達(dá)探測信號模型,采用聯(lián)合參量估計技術(shù)實(shí)現(xiàn)汽車自動避障過程中的車輛方位信息和障礙物距離參數(shù)估計,提高汽車自動避障的智能定位性能。最后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試分析,展示了該方法在提高汽車避障能力方面的優(yōu)越性能。
為了實(shí)現(xiàn)基于毫米波雷達(dá)測距和回波探測的汽車自動避障控制系統(tǒng),首先構(gòu)建毫米波雷達(dá)脈沖探測信號獲取模型,在汽車自動避障控制系統(tǒng)的底層采無線傳感裝置進(jìn)行信號采集[3],在x軸方向汽車自動避障控制系統(tǒng)中車輛測距的毫米波雷達(dá)信號采集陣元的間距dx,在y軸方向汽車自動避障控制系統(tǒng)的毫米波雷達(dá)測距脈沖信號陣元間距為dy,得到汽車自動避障的陣元間距滿足:
dx=dy
(1)
采用相關(guān)頻譜檢測方法進(jìn)行毫米波雷達(dá)脈沖信號的電磁干擾因素分離,分離出n(t),在汽車自動避障控制系統(tǒng)中,車輛毫米波雷達(dá)測距和回波探測輸出的散射函數(shù)為:
Rz=Rs(ψ)+n(t)
(2)
上式中,Rs(ψ)為表示障礙物位置的角度信息,引入雷達(dá)毫米波探測的互相關(guān)核后障礙物位置的角度信息可表示為:
(3)
式中,i表示x軸方向信號波動次數(shù),j表示y軸方向信號波動次數(shù),p表示信號波動總次數(shù)。a(θ)表示雷達(dá)毫米波探測的初始互相關(guān)核函數(shù),aH(θ')表示雷達(dá)毫米波探測的終止互相關(guān)核函數(shù)。
采用匹配濾波檢測方法,對車輛避障控制的毫米波雷達(dá)脈沖信號進(jìn)行抗干擾處理[4]。對毫米波雷達(dá)探測回波脈沖信號進(jìn)行多尺度特征分解,根據(jù)特征分解結(jié)果,進(jìn)行汽車自動避障控制,假設(shè)車輛的行駛速度為v,汽車自動避障控制系統(tǒng)毫米波雷達(dá)探測信號的目標(biāo)方位角和擴(kuò)展角的關(guān)系為:
(4)
其中,s0為二維譜峰,簡稱尺度,τ為特征分解終止系數(shù),τ0為特征分解初始系數(shù),對汽車自動避障的目標(biāo)參數(shù)估計問題轉(zhuǎn)化為分布源方位估計問題,采用線性反饋均衡器進(jìn)行車輛避障控制的毫米波雷達(dá)傳輸數(shù)據(jù)的信道模型設(shè)計[5],得到車輛避障控制的毫米波雷達(dá)探測信道模型如圖1所示。
圖1 車輛避障控制的毫米波雷達(dá)探測信道模型
結(jié)合圖1所示的車輛避障控制的毫米波雷達(dá)信道模型進(jìn)行傳輸信號的調(diào)制解調(diào),采用尺度伸縮變化方法進(jìn)行障礙物控制[6]。
假設(shè)存在N個障礙物分布式節(jié)點(diǎn),在干擾背景下檢測汽車自動避障毫米波雷達(dá)探測信號,通過對汽車自動避障毫米波雷達(dá)探測信號的尺度和時延估計[7],采用信號協(xié)方差估計方法得到毫米波雷達(dá)探測信號的時間尺度,即:
(5)
式中,“*”表示復(fù)共軛。結(jié)合最小均方誤差估計方法,得到汽車自動避障導(dǎo)航控制的均值記為:
(6)
把汽車自動避障毫米波雷達(dá)探測信號的時域和頻域結(jié)合在一起,根據(jù)最大波峰檢測結(jié)果[8],對其進(jìn)行加窗操作,加窗函數(shù)為Nf,構(gòu)建車輛避障控制的毫米波雷達(dá)的傳輸信道脈沖展寬為:
Ts=NfDx(t,f)
(7)
根據(jù)車輛避障控制的毫米波雷達(dá)的傳輸信道脈沖展寬結(jié)果,進(jìn)行車輛避障控制的毫米波雷達(dá)探測信號的離散特征分量檢測,采用頻譜分離式檢測方法,得到車輛避障控制的毫米波雷達(dá)脈沖信號的陡峭梯度函數(shù)表達(dá)式為:
[E{k(WTS)3}-3W‖W‖2]
(8)
k=E(x4)-3E(x2)
(9)
根據(jù)毫米波雷達(dá)探測回波沖激響應(yīng)進(jìn)行障礙物定位標(biāo)記和距離估計,準(zhǔn)確估計車輛與障礙物的距離和方位信息,得到車輛與障礙物的距離參數(shù)估計系數(shù)為:
(10)
(11)
在車輛避障控制的毫米波雷達(dá)系統(tǒng)中采用頻率分量特征分解方法進(jìn)行信號特征分解,進(jìn)行車輛避障控制的毫米波雷達(dá)傳輸信號采樣,對采集的信號采用時頻分解方法實(shí)現(xiàn)信號從時域向頻域轉(zhuǎn)換,提高檢測和避障能力[8]。
在采用毫米波雷達(dá)脈沖回波檢測技術(shù)構(gòu)建汽車自動避障的毫米波雷達(dá)探測信號模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)行避障控制算法的優(yōu)化設(shè)計,提出一種基于毫米波雷達(dá)探測的汽車自動避障控制系統(tǒng),設(shè)定車輛避障控制的毫米波雷達(dá)信號采樣的陣元間距dx=dy/4,得到車輛避障控制的毫米波雷達(dá)傳輸信號的時域特征分量描述為:
(12)
(13)
令X∈Cn×n(n×n維復(fù)數(shù)空間)為車輛避障控制的毫米波雷達(dá)輸出信號脈沖強(qiáng)度,采用頻譜分離式檢測方法,得到汽車自動避障毫米波雷達(dá)探測信號的陡峭梯度函數(shù)表達(dá)式為:
[E{z(Xgij)3}-3X‖X‖2]
(14)
在準(zhǔn)平穩(wěn)隨機(jī)檢測模型下,計算得到毫米波雷達(dá)探測控制輸出的離散特征分量為:
(15)
其中,d、e離散特征靜態(tài)分量與動態(tài)分量,D(f,μ)為離散函數(shù),?為汽車平穩(wěn)制動概率。得到汽車自動避障控制的反饋調(diào)制模型表示為:
u(t)=
(16)
其中,A(t)為毫米波雷達(dá)脈沖的復(fù)包絡(luò),T為汽車自動避障毫米波雷達(dá)探測信號的相位,滑動附著參數(shù)t0以及風(fēng)阻系數(shù)K確定如下:
(17)
式中,f0為初始采樣頻率,B為總制動距離。根據(jù)毫米波雷達(dá)探測回波沖激響應(yīng)進(jìn)行障礙物定位標(biāo)記和距離估計,準(zhǔn)確估計車輛與障礙物的距離和方位信息,進(jìn)行避障控制[9]。
采用相關(guān)頻譜檢測方法進(jìn)行毫米波雷達(dá)脈沖探測,分析不同尺度和時延下的回波脈沖探測模型,描述為:
Wu1u1(a,b)=
(18)
其中,A*為最小脈沖回波頻率,準(zhǔn)確估計車輛與障礙物的距離,毫米波雷達(dá)發(fā)射的探測脈沖信號為f(t),接收到的回波測距信號為r(t),則:
r(t)=g(t)+n(t)
(19)
式中,g(t)為汽車自動避障毫米波雷達(dá)探測信號的反射回波;n(t)為背景干擾,提取汽車自動避障毫米波雷達(dá)探測信號的相關(guān)特征,在毫米波雷達(dá)探測汽車自動避障控制中,根據(jù)毫米波雷達(dá)探測回波沖激響應(yīng)進(jìn)行障礙物定位標(biāo)記和距離估計[10],得到毫米波雷達(dá)探測信號輸出為:
(20)
(21)
上式中,τ為障礙物的角度信息分量,f為頻域分解特征,t為車輛障礙物定位標(biāo)記和距離估計的時間,通過上述構(gòu)建的汽車自動避障毫米波雷達(dá)探測信號模型,進(jìn)行信號分析和避障控制,得到避障控制的判決函數(shù)為:
(22)
在上述進(jìn)行了算法設(shè)計的基礎(chǔ)上,在DSP和FPGA集成處理環(huán)境中實(shí)現(xiàn)汽車自動避障控制系統(tǒng)的硬件開發(fā)設(shè)計,用Revit軟件進(jìn)行汽車自動避障控制系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)設(shè)計,以ADSP-BF537作為核心處理器進(jìn)行汽車自動避障控制系統(tǒng)的總線開發(fā)和硬件集成設(shè)計。采用ISA/EISA/Micro Channel擴(kuò)充總線進(jìn)行汽車自動避障控制的指令加載,在嵌入式環(huán)境下進(jìn)行汽車自動避障控制系統(tǒng)的程序加載和交叉編譯控制,通過JTAG調(diào)試接口進(jìn)行汽車自動避障控制系統(tǒng)的實(shí)時性程序讀寫,采用ADSP-BF537BBC-5A實(shí)現(xiàn)汽車自動避障控制系統(tǒng)原始信息采集,對采集的自動避障控制指令進(jìn)行成像加載,綜上分析,得到系統(tǒng)的硬件設(shè)計如圖2所示。
圖2 系統(tǒng)硬件開發(fā)設(shè)計
為了測試該系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)汽車避障控制和毫米波雷達(dá)探測中的應(yīng)用性能,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),毫米波雷達(dá)測距和回波探測的響應(yīng)時間設(shè)定為0.25ms,毫米波雷達(dá)信號采集的長度為1024,帶寬為24dB,干擾信噪比為-10dB,根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行毫米波雷達(dá)測距和回波探測,實(shí)現(xiàn)智能避障控制,得到毫米波雷達(dá)回波信號如圖3所示。
圖3 毫米波雷達(dá)回波信號檢測結(jié)果
以圖3的毫米波雷達(dá)回波信號為輸入,進(jìn)行信號檢測和避障控制,采用聯(lián)合參量估計技術(shù)實(shí)現(xiàn)汽車自動避障過程中的車輛方位信息和障礙物距離參數(shù)估計,得到參數(shù)估計結(jié)果如圖4所示。
圖4 避障參數(shù)估計結(jié)果
分析圖4得知,該方法進(jìn)行汽車自動避障控制,對障礙物和車輛的參量估計準(zhǔn)確度較高,測試避障控制性能,得到對比結(jié)果見表1,分析得知,該方法能提高控制精度,避障效果較好。
表1 控制精度對比
用雷達(dá)探測方法進(jìn)行障礙物的位置和方位信息估計,根據(jù)參量估計結(jié)果進(jìn)行障礙物探測,提出一種基于毫米波雷達(dá)探測的汽車自動避障控制系統(tǒng),采用毫米波雷達(dá)脈沖回波檢測技術(shù)構(gòu)建汽車自動避障的毫米波雷達(dá)探測信號模型,結(jié)合多尺度連續(xù)時頻特征分解進(jìn)行毫米波雷達(dá)探測信號的特征分解,根據(jù)毫米波雷達(dá)探測回波沖激響應(yīng)進(jìn)行障礙物定位標(biāo)記和距離估計,準(zhǔn)確估計車輛與障礙物的距離和方位信息,采用聯(lián)合參量估計技術(shù)實(shí)現(xiàn)汽車自動避障過程中的車輛方位信息和障礙物距離參數(shù)估計,提高汽車自動避障的智能定位性能。在算法設(shè)計的基礎(chǔ)上,采用聯(lián)合總線控制技術(shù)進(jìn)行汽車自動避障控制系統(tǒng)的硬件開發(fā)設(shè)計。測試結(jié)果表明,設(shè)計的汽車自動避障控制系統(tǒng)具有很好的智能性,對車輛障礙物和距離等參數(shù)的估計精度較高,汽車自動避性能較好,具有很好的應(yīng)用價值。