面向高精地圖應用的汽車前照燈偏轉(zhuǎn)控制研究

杜小芳，張 興，楊賢誠，夏婉揚

(1.武漢理工大學 汽車工程學院, 武漢 430070；2.現(xiàn)代汽車零部件技術(shù)湖北省重點實驗室， 武漢 430070)

汽車自適應照明系統(tǒng)是基于車輛的方向盤轉(zhuǎn)角和車速等信息計算得到汽車前照燈偏轉(zhuǎn)角度，從而通過偏轉(zhuǎn)車燈光軸減小彎道照明盲區(qū)[1]。也有的自適應照明系統(tǒng)是基于當前道路半徑計算偏轉(zhuǎn)角(如文獻[2]和文獻[3]中所推導的轉(zhuǎn)角計算公式)。隨著技術(shù)的進步，目前利用多傳感器和圖像識別技術(shù)計算車燈偏轉(zhuǎn)角的智能前照燈成為了熱門[4-5]，如通過安全方程計算偏轉(zhuǎn)角，從而更科學地兼顧安全性與舒適度[6],這些研究雖然提高了彎道照明效果，但是車輛在即將進入彎道但尚在直線道路上時，汽車方向盤和前輪并未偏轉(zhuǎn)，因而前照燈也不會發(fā)生偏轉(zhuǎn)，所以無法提前使待轉(zhuǎn)區(qū)域的道路得到有效照明，不能提前獲取彎道的路況信息。另外，在車輛駛出彎道時也有類似的問題，這說明基于方向盤轉(zhuǎn)角或彎道半徑的自適應車燈系統(tǒng)存在滯后現(xiàn)象，同時在S形彎道中間拐點前，車燈光軸無法照射到拐點之后區(qū)域。

針對這些問題，提出一種基于規(guī)劃路徑的智能前照燈偏轉(zhuǎn)控制算法，結(jié)合高精地圖可實現(xiàn)車燈三維偏轉(zhuǎn)控制，此算法在直線和復雜曲線道路拐點前有良好的照明效果，并且對二維復雜曲線道路同樣適用。

1 車燈偏轉(zhuǎn)限制

在GB4599—2007《汽車用燈絲燈泡前照燈》中規(guī)定了城市四級公路的照明最低照度值為 5 lx，在此種亮度下，基本能滿足機動車駕駛員駕駛作業(yè)要求。在JTG D20—2017《公路路線設計規(guī)范》中規(guī)定標準車道寬度為3.5 m。根據(jù)這2個標準，計算得出前照燈光軸分割汽車行駛路徑曲線后所形成的曲線段到光軸的最大距離為2.25 m[7]。如圖1中所示，曲線ab上的點到汽車光軸直線ab的距離為h，h最大值為2.25 m，即車燈偏轉(zhuǎn)后的光軸不能偏離道路2.25 m以上。

圖1 光軸在直線道路偏轉(zhuǎn)示意圖

根據(jù)GB/T 30036—2013《汽車自適應前照明系統(tǒng)》標準確定的配光標準，要求左右車燈偏轉(zhuǎn)后須滿足配光要求，即偏轉(zhuǎn)后光型不變，左右車燈的偏轉(zhuǎn)控制過程應相同且同步。除此之外，由于現(xiàn)代智能前照燈的設計趨于小型化，所以車燈的最大偏轉(zhuǎn)角度受空間結(jié)構(gòu)影響也有一個極限值。

另外，由于防眩光等因素限制[8]，前照燈光軸偏轉(zhuǎn)在垂直方向限制范圍為-3°～5°。

2 算法原理

2.1 三維路徑的分解

常用的路徑規(guī)劃方法有人工勢場法、柵格法、蟻群算法、遺傳算法等[9]，利用規(guī)劃的路徑信息可得到汽車未來行駛路徑曲線，在三維高精地圖下可以獲取坐標點高程信息，于是可以得到三維路徑曲線。

采用投影法把三維路徑分成垂直面和水平面2個方向。如圖2所示，把三維路徑曲線L1分別向垂直平面ZOX和水平面XOY投影得到曲線L2和L3。

圖2 垂直面和水平面上的路徑投影

L2反映道路在垂直方向的形狀，L3反映道路在水平方向的形狀。通過分析可知L3曲線上各點坐標值分別為(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)，L2曲線上各點的坐標值為(x1,z1),(x2,z2)…(xn,zn)。

2.2 水平方向的控制

2.2.1控制原理

在水平方向上，前照燈的偏轉(zhuǎn)控制算法如圖3所示，設汽車所處的O1點坐標為(xt,yt),汽車在上一時刻的軌跡點坐標為(xt-1,yt-1)。定義O1A是探測線，其長度為L，O1A與汽車前照燈的光軸共線，與路徑曲線相切于O1點。用O1A線探測出未來行駛路徑上距離A點最近的點。

圖3 水平面內(nèi)前照燈光軸偏轉(zhuǎn)示意圖

具體計算步驟如下：

1) 由于路徑曲線實際是由許多小線段組成，所以O1A的斜率kt等于O1點處小線段的斜率，即：

kt=(yt-yt-1)/(xt-xt-1)

(1)

式中：xt、yt為O1點橫縱坐標,汽車在上一時刻的軌跡點坐標為(xt-1,yt-1)。

此時利用下式可求得A點的坐標(xAt,yAt)：

(2)

式中：L為O1A探測線的長度，kt為O1A的斜率，(xt,yt)為O1點坐標。

2) 在(xt,xt+L)范圍內(nèi)找距離A點最近點，通過計算該范圍內(nèi)的各個坐標點到A點距離來求出最小距離點。該范圍內(nèi)某點(xt+n,yt+n)到A點距離為：

(3)

式中：xAt、yAt為A點橫縱坐標值，n為整數(shù)。

通過計算找出最近的點，該點的坐標就是D點的坐標(xD,yD)。

3) 光軸O1D的方程表達式為：

(4)

變形為：

(5)

式中：xD、yD為D點橫縱坐標，xt、yt為O1點橫縱坐標值。

路徑曲線段O1D上的某點(xt+m,yt+m)到光軸直線距離為：

(6)

式中：參數(shù)a=yD-yt，參數(shù)b=xD-xt，參數(shù)c=(xD-xt)yt-(yD-yt)xt。

(7)

2.2.2 汽車橫擺和車速對偏轉(zhuǎn)角的影響

汽車在轉(zhuǎn)彎行駛過程中，車身會發(fā)生橫擺運動(如圖4所示)，產(chǎn)生一個橫擺角Yaw。通過分析得到：

(8)

化簡后為：

(9)

式中：m為汽車質(zhì)量，R為轉(zhuǎn)彎半徑，ω為橫擺角速度，ay為側(cè)向加速度,可由車載加速度傳感器測得，v為汽車前進方向速度，t為時間，Yaw為橫擺角。

加上橫擺運動影響后偏轉(zhuǎn)角為：

(10)

圖4 汽車橫擺運動示意圖

在前面論述的控制算法中，探測線O1A的長度L若改變，其探測的路徑上D點就會改變，從而改變偏轉(zhuǎn)角。在不超過h值限制條件的情況下，探測線長度越長，車燈偏轉(zhuǎn)后照射路線距離就越遠。為了實現(xiàn)動態(tài)調(diào)節(jié)探測線長度，根據(jù)文獻[10]中得出的汽車停車視距和汽車車速的關(guān)系式，用下式計算L值：

L=0.009 1v2+0.663 3v+0.368 2+8

(11)

式中：L為探測線O1A的長度，v為車速。

2.3 垂直方向的控制方法

垂直方向的光軸偏轉(zhuǎn)角計算方法與水平方向的計算方法相似，把y坐標換成z坐標即可，即以汽車坐標系縱軸為基準計算得到光軸理想偏轉(zhuǎn)角,具體不再重復論述。但是由于光軸向下偏轉(zhuǎn)會降低照明距離，所以按照上述算法計算后還需設置理想偏轉(zhuǎn)角不小于0°(定義向上偏轉(zhuǎn)為正)。

由于汽車車身的俯仰變化(如汽車加、減速時)會對前照燈光軸垂直方向位置產(chǎn)生影響，從而影響照明效果， 因此需要基于俯仰角修正理想偏轉(zhuǎn)角。

以車輛坐標系縱軸為基準，定義垂直平面內(nèi)車頭上升時俯仰角為正，下降時為負，光軸向上偏時理想偏轉(zhuǎn)角為正，向下時為負，通過分析可得到：

γ=α-β

(12)

式中：γ為實際偏轉(zhuǎn)角，α為理想偏轉(zhuǎn)角，β為俯仰角。

3 電機控制與執(zhí)行機構(gòu)

3.1 步進電機控制

為了實現(xiàn)精確控制智能前照燈的執(zhí)行機構(gòu)偏轉(zhuǎn)，選用步進電機作為動力源。前照燈轉(zhuǎn)動角度與步進電機所需驅(qū)動脈沖數(shù)之間的關(guān)系為：

N=αei/q

(13)

式中：N為步進電機驅(qū)動器所需驅(qū)動脈沖數(shù)，α為前照燈轉(zhuǎn)動角度，e是細分控制數(shù)，i是從車燈轉(zhuǎn)軸到步進電機旋轉(zhuǎn)軸的機械傳動比，q是步進電機步距角。由此式可求得偏轉(zhuǎn)角每發(fā)生一次改變時步進電機應接收的驅(qū)動脈沖數(shù)。

產(chǎn)生步進電機驅(qū)動控制脈沖信號的模塊稱為PWM生成器，它以轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)角或位移為輸入，輸出一定頻率和數(shù)量的驅(qū)動和方向信號脈沖[11]。搭建PWM生成器之前先建立頻率和相位可調(diào)的三角波，設計的三角波公式為：

(14)

式中：f為頻率，t為時間，ψ為相位，通過調(diào)節(jié)這些參數(shù)達到調(diào)節(jié)三角波參數(shù)的目的。

上述三角波與占空比數(shù)值進行邏輯“<”運算即可得到占空比、頻率、相位與三角波相同的PWM波形。然后建立方向脈沖信號：采用memory模塊，當下一時刻的偏轉(zhuǎn)值比當前時刻的大時，定義為正方向，當下一時刻的偏轉(zhuǎn)值比當前時刻的小時為負方向。

除此之外，還需要建立脈沖計數(shù)模塊。采用count up模塊充當計數(shù)功能，當發(fā)出的脈沖數(shù)量達到需求時改變占空比為0，PWM生成器將不再輸出驅(qū)動脈沖。由于每一時刻偏轉(zhuǎn)角都在變，所以每一時刻所需要的脈沖數(shù)都不一樣，計數(shù)模塊在計數(shù)完后應該歸零，以便于在下一仿真時刻重新計算脈沖數(shù)。使用Pulse生成模塊對計數(shù)器歸零控制，Pulse高電平時計數(shù)器歸零。需要注意的是，首先設置的Pulse周期應該與軟件仿真步長一致，其次在一個仿真步長內(nèi)，發(fā)射完要求數(shù)量的脈沖所占用時間應該小于這個仿真步長，如果不滿足這兩個條件就會發(fā)生丟步現(xiàn)象。

最終搭建好的驅(qū)動模型如圖5所示，模型實現(xiàn)了有轉(zhuǎn)角輸入時可輸出特定數(shù)量的PWM驅(qū)動脈沖以及方向脈沖，并可調(diào)節(jié)脈沖頻率、相位和占空比。

圖5 多參數(shù)動態(tài)可調(diào)PWM生成器驅(qū)動模型框圖

3.2 執(zhí)行機構(gòu)

步進電機并不是直接與車燈旋轉(zhuǎn)軸相連，需要添加機械傳動結(jié)構(gòu)，如圖6所示。轉(zhuǎn)角控制精度是指一個脈沖能讓車燈轉(zhuǎn)動的最小角度?？刂凭?、步距角和機械總傳動比三者關(guān)系為

p=d/i

(15)

式中：p為轉(zhuǎn)角控制精度，d為驅(qū)動器接受1個脈沖時驅(qū)動電機轉(zhuǎn)動的角度，與細分控制數(shù)有關(guān)，i為機械總傳動比。

采用較大機械傳動比的原因有2個，一是因為前照燈實現(xiàn)車燈偏轉(zhuǎn)功能需要有較大的驅(qū)動力矩和穩(wěn)定力矩來克服車燈體的轉(zhuǎn)動慣性；二是因為當前的前照燈由于體積和成本限制采用了開環(huán)步進電機，在步進電機不變時，根據(jù)式(15)得出通過增大傳動比來增大控制精度。

圖6 執(zhí)行機構(gòu)

4 實驗驗證

首先在Simulink中建立改進算法模型，模型中加入傳統(tǒng)自適應車燈算法模型，以便于進行兩者對比。與Carsim聯(lián)合后的模型如圖7所示。

圖7 算法控制模型

采用電子地圖在武漢東湖生態(tài)區(qū)規(guī)劃一段路徑(如圖8所示)，在這條路徑上提取了坐標點共 1 840個，由于改進算法是在平面直角坐標系下建立的，而電子地圖或定位模塊獲取的坐標值是球面坐標[12]，所以需要把GPS坐標值轉(zhuǎn)為平面直角坐標值后才能計算分析。采用文獻[13]中的轉(zhuǎn)換方法，轉(zhuǎn)換時設置武漢地區(qū)UTM區(qū)號為50。將轉(zhuǎn)換后的坐標點導入Carsim中作為輸入二維數(shù)據(jù)。道路高程數(shù)據(jù)用周期為437、幅值為30的正弦函數(shù)生成。三維軌跡如圖9所示。

圖8 實驗道路

圖9 三維坐標下的路徑

實驗時選用的車型為Hatchback，為了防止出現(xiàn)因道路轉(zhuǎn)彎半徑較小而發(fā)生側(cè)滑現(xiàn)象影響實驗精度，設置車速為20 km/h。由于前照燈空間結(jié)構(gòu)限制，車燈偏轉(zhuǎn)程度不能太大，所以設置向左或右偏轉(zhuǎn)極限值20°。水平方向的仿真結(jié)果如圖10、11所示。

圖10 水平方向車燈偏轉(zhuǎn)角

圖11 水平方向h最大值

圖10中，曲線“理想轉(zhuǎn)角”代表無汽車橫擺和無空間結(jié)構(gòu)限制時由改進算法計算的前照燈偏轉(zhuǎn)角，曲線“傳統(tǒng)算法”和“改進算法”分別代表存在這2個影響因素時計算的偏轉(zhuǎn)角，其中傳統(tǒng)算法采用了文獻[7]中所述的基于道路半徑的車燈偏轉(zhuǎn)控制方法。

對比“理想轉(zhuǎn)角”和“改進算法”曲線可以看出，在不超過偏轉(zhuǎn)限制20°情況下，后者的偏轉(zhuǎn)角大于前者，而且彎道半徑越小，兩者差別越大，驗證了算法采用橫擺角修正的必要性；對比“改進算法”和“傳統(tǒng)算法”曲線，可以看到在18～19 s汽車即將進入第一個彎道，前者大于后者偏轉(zhuǎn)角，20～22 s汽車即將駛離彎道，前者小于后者偏轉(zhuǎn)角，驗證了在即將進入彎道和即將離開彎道時分別提前增大、調(diào)小轉(zhuǎn)角的功能；

在圖10中，40～60 s，汽車在S彎道，對比改進算法和傳統(tǒng)算法曲線可以看出，改進算法曲線較為平緩，解決了在S彎道中間拐點區(qū)域光軸轉(zhuǎn)角突變問題。圖11記錄的是每一時刻h值，可以看到在18、30、73 s附近時改進算法均對探測的D點做了修正，使h未超過2.25 m限制，消除了因過度偏轉(zhuǎn)而影響側(cè)邊照明問題，達到了預期效果。

垂直方向的偏轉(zhuǎn)值如圖12所示，γ代表改進算法計算的車燈實際轉(zhuǎn)角，β代表汽車俯仰角?？梢钥吹剑弥禎M足在俯仰角為0時，不為負數(shù)(即車燈不向下偏轉(zhuǎn))；在俯仰角不為0時，基于俯仰角對γ做了修正，且γ值未超過限制范圍[-3°，5°]。

圖12 垂直方向偏轉(zhuǎn)角變化

為了更直觀地看到改進算法的照明效果，用Matlab編程記錄每一時刻的水平方向光軸和探測線位置，如圖13所示，藍色線代表偏轉(zhuǎn)后的光軸，灰色線代表探測線或無偏轉(zhuǎn)的光軸，可看出偏轉(zhuǎn)后的光軸(藍線)總是貼近于道路，顯著提高了照明效果。

圖13 光軸和探測線位置

為了更進一步驗證改進算法實際執(zhí)行效果，采用dSPACE設備進行快速控制原型實驗[14]，由于垂直和水平方向所用的電機和PWM生成器相同，所以只驗證水平方向電機執(zhí)行效果即可。與前面仿真不同的是，此實驗所采用的傳統(tǒng)算法是基于車輪轉(zhuǎn)角來控制車燈偏轉(zhuǎn)。實驗裝置如圖14，選用THB6128型步進電機驅(qū)動器，驅(qū)動電壓為12 V， 步進電機為PL25L，步距角為15°。驅(qū)動器與dSPACE的接線采用共陽極法。電機的細分控制與電機的信號頻率有關(guān)[15]，根據(jù)該步進電機的矩頻特性設置脈沖信號頻率為400 PPS，采用1細分控制。占空比設置為50%，機械傳動比為300。

圖14 實驗設備

車燈偏轉(zhuǎn)響應曲線如圖15所示，在50～65 s和78～89 s內(nèi)傳統(tǒng)算法的偏轉(zhuǎn)角達到了極限值20°，而改進算法小于20°，原因是道路半徑較小，此時方向盤和車輪轉(zhuǎn)角較大，所以當基于這些參數(shù)調(diào)節(jié)車燈時會產(chǎn)生較大的偏轉(zhuǎn)角。由于蝸輪蝸桿結(jié)構(gòu)的鎖定作用，偏轉(zhuǎn)響應曲線沒有出現(xiàn)超調(diào)，符合使用要求。

圖15 車燈偏轉(zhuǎn)響應曲線

圖16、17分別是在改進算法實驗時驅(qū)動器的方向信號和PWM驅(qū)動脈沖信號，在0～0.5 s，2幅圖中均出現(xiàn)了控制信號，而圖15中在該時刻內(nèi)沒有產(chǎn)生偏轉(zhuǎn)角，原因是初始定位點誤差大，導致算法計算出車燈需在0.5 s內(nèi)轉(zhuǎn)動15°，而電機驅(qū)動力無法克服這么大的轉(zhuǎn)動慣性阻力，所以沒有產(chǎn)生偏轉(zhuǎn)。但在其他時刻內(nèi)實現(xiàn)了精確控制車燈偏轉(zhuǎn)。

圖16 方向信號

圖17 PWM信號

5 結(jié)論

1)提出了一種基于規(guī)劃路徑的汽車智能前照燈偏轉(zhuǎn)控制算法，并在三維路徑上進行了實驗。結(jié)果表明：該算法可減小車燈在道路拐點區(qū)域的偏轉(zhuǎn)角突變程度，并提高水平和垂直方向的照明效果,充分發(fā)揮高精地圖的應用優(yōu)勢。

2)該算法適應范圍廣，對于直線到曲線、曲線到直線以及S彎等復雜三維路徑也可以把光軸偏轉(zhuǎn)角約束在有效照明范圍內(nèi)，顯著增加夜間照明效果。

3)針對步進電機的控制，設計了一種多參數(shù)動態(tài)可調(diào)的PWM生成器模型，為基于Simulink的電機驅(qū)動控制仿真和快速控制原型實驗提供了便利。

4)低延時和高精度的坐標定位信息是影響此改進算法照明效果的關(guān)鍵，今后將繼續(xù)深入這方面的研究。