無人駕駛速度控制算法研究

文/李志剛 吳俞憬

車行駛速度實時控制系統(tǒng)的精度以及速度直接決定著無人駕駛汽車的性能好壞?，F(xiàn)在速度控制算法通常是由常規(guī)PID控制器實現(xiàn)，它具有原理簡單，使用方便等優(yōu)點，但是也有調(diào)整時間長、超調(diào)量大等缺點，這些缺點使其成為限制汽車性能的瓶頸。研究如何控制自主車輛的速度是基礎(chǔ)且十分重要的。速度控制器的快速性和穩(wěn)定性直接影響智能駕駛系統(tǒng)和多車協(xié)同控制的效果，一種控制自主車輛速度的方法是根據(jù)車輛和環(huán)境的信息以速度控制追蹤器計算出所需的速度，然后根據(jù)所需的速度和車輛狀態(tài)控制電動機。由于車輛的強非線性、復(fù)雜的駕駛環(huán)境以及不同車輛輸出特性的變化，速度控制器的性能必須更優(yōu)越。傳統(tǒng)的控制方法是比例積分微分（PID）算法。一般固定參數(shù)PID控制器雖具有較高的魯棒性與簡潔的結(jié)構(gòu)，然而對于復(fù)雜工況的適應(yīng)性較差。模糊PID控制器能夠針對參數(shù)進行高效調(diào)節(jié)，然而必需的模糊規(guī)則應(yīng)當(dāng)?shù)玫綐?gòu)建。以有效處理這些問題為目的，本論文設(shè)計了能夠提高參數(shù)的、穩(wěn)定性與快速性均較強的單神經(jīng)元間接結(jié)構(gòu)PID控制器。

1 無人駕駛速度控制系統(tǒng)建立

1.1 無人駕駛速度控制系統(tǒng)工作原理

無人駕駛速度控制系統(tǒng)可有效調(diào)節(jié)汽車速度，內(nèi)在機理如下：

（1）以車輛其余部件為依據(jù)，得出實時目標(biāo)速度；

（2）將實際車速進行測定，得到和目標(biāo)速度間的差；

（3）根據(jù)所得結(jié)果針對汽車牽引力進行調(diào)節(jié)，從而達成目標(biāo)速度。

無人駕駛汽車在追蹤預(yù)訂速度時，通常會通過制動與油門綜合控制法。以實際速度與目標(biāo)速度差為依據(jù)，結(jié)合相應(yīng)不同算法，制動控制器得出制動控制量，油門控制器得出油門控制量。切換規(guī)則則以上述參數(shù)為依據(jù)，進行制動控制與油門控制的選擇。沒有被選擇的控制會處于初始點。通過該PID控制方法，能夠滿足平坦路面的速度跟蹤，然而若路況比較復(fù)雜時，會明顯增大跟蹤效果誤差。

圖1：速度控制系統(tǒng)設(shè)計

1.2 模糊PID控制器和汽車動力執(zhí)行機構(gòu)

1.2.1 模糊PID控制器

模糊PID控制器的功效在于獲取到所檢測目標(biāo)速度和實際速度之差并實現(xiàn)向動力機構(gòu)牽引力的轉(zhuǎn)換，從而達到目標(biāo)速度。和以往的PID控制比較起來，其特征在于可趨近于人工駕駛，制動踏板時都比較平緩，無論是減速還是加速都比較平穩(wěn)。

作為控制方式的一種，將操作人員控制知識與經(jīng)驗為出發(fā)點，模糊控制以語言型控制規(guī)則為基礎(chǔ)，在進行設(shè)計時是沒有必要針對被控對象數(shù)學(xué)模型進行準(zhǔn)確構(gòu)建的，所以人們能夠更容易的理解其控制策略與機理，同時可應(yīng)用性與便捷性強。

模糊控制系統(tǒng)會呈現(xiàn)出顯著的魯棒性，因此控制效果受到來自參數(shù)變化與干擾的影響程度會明顯降低，在控制純滯后、時變與非線性系統(tǒng)時特別適用。

1.2.2 動力執(zhí)行機構(gòu)汽車動力執(zhí)行機構(gòu)可通過牽引力實現(xiàn)車輛運行速度的變更。牽引力與汽車運行速度的關(guān)系為：

圖2：為速度（km/h）從60降速到20仿真曲線圖

式子中m為汽車的重量，單位為kg；a單位是m/s2，表示加速度；b 為汽車運行過程中的阻力因子；v單位是m/s，表示實際速度，同時和a之間關(guān)系為a=dv/dt。

1.2.3 關(guān)鍵算法

作為二維模糊控制器，模糊控制器有著三輸出雙輸入，U、Ec與E為模糊集，△kd、△ki與△kp為輸出量，速度偏差變化率ec與速度偏差e為輸入量。通過正大（PB）、正中（PM）、正?。≒S）、零（Z0）、負小（NS）、負中（NM）、負大（NB）等模糊狀態(tài)描述輸出論域U、速度偏差變化率ec與速度偏差e。

模糊算法的思想類似于連表查詢。我們事先建立好放縮和區(qū)間劃分規(guī)則，比如設(shè)定速度偏差E的七個模糊狀態(tài)區(qū)間為（-20,20）七等分，將當(dāng)前時刻的E和Ec的模糊狀態(tài)得出后可通過一下三張表進行查詢。查詢得到的結(jié)果就是△kp，△ki，△kd的模糊狀態(tài)，根據(jù)實現(xiàn)設(shè)定模糊狀態(tài)對應(yīng)的值，即可得到△kp，△ki，△kd。然后與PID控制器中的kp，ki，kd相減即可。速度控制系統(tǒng)設(shè)計如圖1所示。

圖3：5s反應(yīng)時間后，從60-20的減速

2 在Matlab中使用simulink進行仿真

搭建一個離散閉環(huán)常規(guī)PID系統(tǒng)（采樣時間為0.02秒）。

PID里的三個參數(shù) Kp,Ki,Kd課通過一些論文的經(jīng)驗調(diào)參法來得到。

被控對象是汽車速度通過公式F=ma，a=dv/dt來表述，發(fā)動機提供的牽引力F和汽車重力和時間即可得到力輸入和速度的時間關(guān)系。

用例：設(shè)置速度（km/h）從60降速到20常規(guī)PID，如圖2所示。

看到符合預(yù)期值但是性能上仍有上升空間。

FLC輸入有兩個，一是速度誤差E=vi-vr 二是速度變化誤差Ec=E/dt

輸出是PID的三個參數(shù)的調(diào)節(jié)量。

這五個參數(shù)需要模糊化再將其分割進行模糊推理建立規(guī)則庫要根據(jù)模型來對照輸入49個規(guī)則。

然后將Fuzzy Logic Controller加入到模型中在再次仿真。

如圖3所示，從曲線大致走勢上看，模糊PID控制與以往PID控制是基本一致的，不過也存在一些差異。若巡航時速是60公里，單一PID控制曲線響應(yīng)時間是慢于模糊PID控制的，同時其穩(wěn)定性不如后者，超調(diào)量也更大。試驗結(jié)果證明，通過模糊PID控制，可將響應(yīng)時間減少，超調(diào)量降低，穩(wěn)定性增強。本次設(shè)計通過模糊控制，可將PID控制顯著優(yōu)化。

3 結(jié)論

為了實現(xiàn)無人駕駛技術(shù)，防止無人駕駛汽車在行駛的過程中出現(xiàn)超調(diào)，讓無人駕駛技術(shù)實現(xiàn)加速、減速、超車、轉(zhuǎn)彎的技術(shù)，同時還要考慮偏離程度、向中心線考慮快慢、持續(xù)偏離誤差等等一系列安全問題，都要基于PID控制才能實現(xiàn)無人駕駛的穩(wěn)定與安全，使得無人駕駛的自動控制性能較為優(yōu)異。而模糊PID能使得無人駕駛自動控制性能更加優(yōu)異，因此本文基于模糊PID的控制從而改變自動控制的算法。

在無人駕駛汽車速度控制系統(tǒng)中運用到模糊PID控制算法，相較于以往PID控制算法，其研究范圍涉及到了控制速度，針對在DSP控制器中如何實現(xiàn)PID控制進行了闡述。在實現(xiàn)PID控制時，為了針對PID參數(shù)進行整定，選擇了穩(wěn)態(tài)邊界法。為了提高舒適度，在選擇PID算法時結(jié)合了加速度控制，并在試驗的基礎(chǔ)上針對算法有效性進行了確認(rèn)。結(jié)果證實，可有效減少調(diào)整時間與超調(diào)量， 通過PID控制算法的有效運用可將汽車整體性能顯著優(yōu)化。