商用車車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的模糊控制設(shè)計

梁鈺明 張香平 郭慶光 馬強(qiáng) 郭曉宇

摘要：為提高商用車車道偏離預(yù)警（lane departure warning，LDW）系統(tǒng)的有效性和合理性，根據(jù)商用車的質(zhì)量、結(jié)構(gòu)、控制等特點，選取車輛質(zhì)量和縱向速度2個變量設(shè)計商用車LDW決策處理系統(tǒng)；基于模糊控制理論對車輛橫越車道時間進(jìn)行優(yōu)化，采用MATLAB軟件開展仿真測試，并進(jìn)行實車驗證。結(jié)果表明：優(yōu)化后的LDW決策處理系統(tǒng)可以根據(jù)當(dāng)前車輛狀態(tài)提前進(jìn)行車輛偏離預(yù)警，而且不頻繁報警，具有較好的實用性。

關(guān)鍵詞：商用車；車道偏離預(yù)警；模糊控制；縱向速度；載質(zhì)量

中圖分類號：U461.91文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1673-6397（2023）01-0046-05

引用格式：梁鈺明，張香平，郭慶光，等.商用車車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的模糊控制設(shè)計［J］.內(nèi)燃機(jī)與動力裝置，2023，40（1）：46-50.

LIANG Yuming， ZHANG Xiangping，GUO Qingguang，et al.Design of commercial vehicle lane departure warning based on fuzzy control［J］.Internal Combustion Engine & Powerplant， 2023，40（1）：46-50.

0引言

商用車經(jīng)常長時間高速行駛，司機(jī)容易疲勞駕駛，導(dǎo)致車輛偏離車道，與相鄰車道內(nèi)的車輛發(fā)生碰撞，發(fā)生道路安全事故。車道偏離預(yù)警（lane departure warning，LDW）系統(tǒng)是指車輛在高速工況下，通過檢測前方車道線獲取車輛當(dāng)前的相對位置，計算和判斷車輛是否偏離預(yù)警線，如果車輪越過車輛偏離預(yù)警線，系統(tǒng)通過聲音、光、觸覺信號傳遞給駕駛員進(jìn)行報警，提醒駕駛員注意前方道路[1-2]。LDW系統(tǒng)能夠降低交通事故發(fā)生率，提高行駛安全性[3-6]。

隨著LDW系統(tǒng)在商用車上的應(yīng)用越來越多，其功能的有效性、合理性問題逐漸顯現(xiàn)。常規(guī)的LDW系統(tǒng)基于車輛橫越車道線時間（time to line crossing，TTLC）進(jìn)行決策處理，但計算越界時間僅考慮距離和速度2個因素，缺少其他潛在的影響因素，比如車輛縱向速度、車輛質(zhì)量、執(zhí)行器響應(yīng)時間等。商用車滿載時質(zhì)量是空載時質(zhì)量的8倍甚至更多，車輛質(zhì)量暴增直接影響車輛的橫向控制性能，從而影響車輛預(yù)警線的選擇。本文中將間接影響商用車橫向控制的車輛質(zhì)量和車輛縱向速度模糊化，建立模糊控制系統(tǒng)，對商用車TTLC算法的輸出時間結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。

1LDW系統(tǒng)功能與決策處理系統(tǒng)

1.1LDW系統(tǒng)功能

圖1LDW系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖LDW系統(tǒng)主要通過安裝在車輛前擋風(fēng)玻璃處的攝像頭獲取車道線和車輛位置信息，將信息傳輸給LDW處理器，LDW處理器根據(jù)輸入的信息進(jìn)行決策處理，規(guī)劃車輛的偏離預(yù)警線；如果車輛此時位置到達(dá)車輛偏離預(yù)警線， LDW處理器輸出預(yù)警信號。預(yù)警信號可以通過報警聲音、指示燈、座位震動等方式輸出，LDW系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意如圖1所示。

1.2LDW決策處理系統(tǒng)

在商用車上安裝LDW系統(tǒng)是為了降低車輛發(fā)生偏離導(dǎo)致的交通事故，選取車輛偏離預(yù)警線至關(guān)重要。目前，普遍使用的方法是通過車輛特定部位與車道邊界之間的橫向距離和車輛橫向偏離速度計算車輛壓線時間[7]

圖2TTLC示意圖式中：d為車輛特定部位與車道邊界之間的橫向距離，m；v為車輛偏離時的橫向速度，m/s。

當(dāng)tTTLC小于設(shè)定時間時，提供報警信號，提示駕駛員注意車輛的行駛方向。TTLC示意如圖2所示[8]。

系統(tǒng)根據(jù)車輛壓線時間選取偏離預(yù)警線，通常設(shè)置tTTLC為固定值[9]，沒有考慮駕駛場景變化導(dǎo)致的影響，在使用過程中導(dǎo)致駕駛場景切換后出現(xiàn)誤報警、延遲報警等現(xiàn)象，增加了駕駛的不舒適性和危險性，所以本文中主要研究如何提升tTTLC的準(zhǔn)確性。

2基于模糊控制的商用車TTLC優(yōu)化

式（1）中通過車輛橫向距離和偏離速度計算得到的tTTLC僅為理論上的偏離時間，商用車和普通車輛不同，商用車有空載和滿載2種特殊情況。空載時，商用車質(zhì)量只有3～6 t，滿載質(zhì)量達(dá)到30 t甚至更大。質(zhì)量增加，輪胎氣壓和地面的摩擦力增加，轉(zhuǎn)向阻力增大。

由于商用車自身帶有轉(zhuǎn)向保護(hù)裝置，當(dāng)車速越快，轉(zhuǎn)向機(jī)受到保護(hù)，抑制轉(zhuǎn)向，從而使車在高速行駛時盡量以直線行駛，當(dāng)車輛在高速行駛時偏離車道進(jìn)行回正，需要額外克服轉(zhuǎn)向保護(hù)機(jī)制帶來的阻礙，延長了回正時間。

上述因素導(dǎo)致的時間差較小，但影響可能較大。本文中將上述因素通過模糊控制算法計算tTTLC的時間差，再與傳統(tǒng)的tTTLC相加，既降低計算時間，提高決策效率，又能保證車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和駕駛舒適性。

2.1模糊輸入輸出

根據(jù)模糊理論，模糊控制器的維數(shù)越高，控制精度越高，但維數(shù)過高導(dǎo)致計算過于復(fù)雜，效率低，大大降低了控制器的實用性。綜合考慮各種因素，本文中選擇二維模糊控制器，在運算速度合理的前提下盡可能提高控制精度。

圖3模糊控制邏輯圖根據(jù)以上分析，影響tTTLC的因素是車輛質(zhì)量m、車輛縱向速度vL，因此選擇m和vL為輸入變量，輸出變量為車輛在tTTLC上增加的時間差Δt。該模糊控制邏輯如圖3所示。

2.2模糊控制規(guī)則

實際駕駛過程中，商用車的載貨量不同、車速不同，模糊控制器參數(shù)不同，一般選取參數(shù)m=3～30 t，vL=30～180 km/h。綜合考慮車輛質(zhì)量和車速的取值范圍及影響，設(shè)置Δt=0～1.2 s。將輸入變量的模糊子集各分為3個集合：較小影響IS、一般影響IM、較大影響IL；將輸出變量的模糊子集分為5個集合：很少時間OVS、較少時間OS、一般時間OM、較長時間OL、很長時間OVL。根據(jù)模糊控制理論，隸屬度函數(shù)有三角變化、梯度變化、雙S形、高斯型和聯(lián)合高斯型等[10-11]，為計算方便，控制運算速度，提高計算效率，對各個變量選擇三角形隸屬度函數(shù)進(jìn)行處理。

算法中定義商用車質(zhì)量m的子集隸屬度函數(shù)為：

Sm=1-2m/25，m<12.50，m≥12.5 ， （2）

Mm=2m/25-1，12.5＜m≤25-2m/25+3，25＜m≤37.50，m≤12.5或m>37.5 ，（3）

Lm=0，m＜37.52m/25-3，m≥37.5 ，（4）

式中：m為以單位t表示的量m的數(shù)值。

算法中定義商用車縱向速度vL的子集隸屬度函數(shù)為：

SvL=1-vL/45，v＜450，v≥45，（5）

MvL=vL/45-1，45＜vL≤903-vL/45，90＜vL≤1350，vL≤45或vL>135，（6）

LvL=0，vL＜135vL/45-3，vL≥135，（7）

式中：vL為以單位km/h表示的量vL的數(shù)值。

根據(jù)商用車質(zhì)量m、車輛縱向速度vL建立在tTTLC上增加的時間差Δt的模糊規(guī)則表，2個輸入變量所有子集的任意組合都會有對應(yīng)的Δt，模糊規(guī)則表如表1所示。

圖4系統(tǒng)仿真界面建立模糊規(guī)則庫，共有車輛質(zhì)量和車速2個參數(shù)，每個參數(shù)有3個模糊子集和一個空集None，2個空集不會產(chǎn)生模糊規(guī)則，所以模糊規(guī)則共有15條。

3TTLC模糊控制仿真與測試

3.1仿真

根據(jù)建立的規(guī)則，利用MATLAB中的fuzzy模糊控制工具箱進(jìn)行模糊仿真， TTLC增加的Δt系統(tǒng)仿真界面如圖4所示。由圖4可知，模糊控制器輸入的參數(shù)為車輛質(zhì)量m、車輛縱向速度vL，通過模糊控制器TTLC_Change中的模糊規(guī)則對其進(jìn)行處理，得到輸出的TTLC增加的時間差Δt。

以λ表征不同子集在全集中的重要程度，λ=0～1，λ=0表示無影響，λ=1表示全影響。商用車質(zhì)量m和車輛縱向速度vL的模糊輸入如圖5、6所示。

按照上文分析，輸出的時間差Δt的模糊子集被分為5個集合：很少時間OVS、較少時間OS、一般時間OM、較長時間OL、很長時間OVL，利用三角形隸屬度函數(shù)對Δt的模糊子集進(jìn)行模糊化處理，輸出Δt的模糊參數(shù)圖如圖7所示。建立模糊處理器后，將模糊控制器的輸出與輸入之間的關(guān)系進(jìn)行圖像化解析，輸入與輸出之間的三維關(guān)系如圖8所示。

對輸入的參數(shù)進(jìn)行仿真試驗，選取試驗中部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行仿真分析，試驗結(jié)果如表2示。

由表2可知：設(shè)計的模糊控制系統(tǒng)可以根據(jù)車輛質(zhì)量和車輛縱向速度得到Δt；Δt總體呈現(xiàn)隨縱向速度和載質(zhì)量增大而增加。

3.2實車測試

圖9傳感器數(shù)據(jù)曲線圖司機(jī)駕駛載質(zhì)量為15 t的車輛在封閉道路內(nèi)以50 km/h的速度行駛，使車輛向右車道線偏離，當(dāng)出現(xiàn)車道偏離預(yù)警提示時，正常轉(zhuǎn)動方向盤使車輛回到車道線內(nèi)，讀取傳感器測得的車輛到車道線距離和經(jīng)歷的時間，如圖9所示。

由圖9可知：大約在第5.1秒時車輛穿越車道線，在第6.1秒左右車輛回正到車道線內(nèi)，回正耗時1 s；車輛LDW預(yù)警系統(tǒng)在第4.4秒左右開始報警，到車輛回到車道線內(nèi)耗時1.7 s；第4.4秒時車輛與車道的橫向距離為0.027 6 m；回正過程中超出車道線最長為0024 6 m；考慮到司機(jī)的反應(yīng)時間和回正車輛所需時間，根據(jù)表2可知，應(yīng)增加的時間差為0.410 0 s；如果控制器提前0.410 0 s警示，即車輛與車道的橫向距離為0.045 2 m時提示，回正過程幾乎不會超過車道線，有效提高車輛行駛過程中的安全性。

仿真和試驗結(jié)果表明，在車輛橫越車道線時間加入適當(dāng)補(bǔ)償時間，可以使車輛偏離車道線的時間和距離減小，進(jìn)一步提高駕駛的安全性。

4結(jié)語

通過模糊控制原理，對車輛橫越車道線時間進(jìn)行改進(jìn)，增加受車輛質(zhì)量和車輛縱向速度影響的時間，通過MATLAB軟件對輸入、輸出參數(shù)進(jìn)行模糊化處理，建立了模糊規(guī)則庫，并通過模糊控制計算所需要的時間差，并進(jìn)行了試驗驗證。

1）在車輛橫越車道線時間加入適當(dāng)?shù)臅r間差，可以減小車輛偏離車道線的時間和距離，提高駕駛安全性。

2）該系統(tǒng)能夠滿足對商用車不同工況的個性化處理，提高了報警的有效性和實用性。

3）本文中僅考慮到對車道偏離系統(tǒng)影響較大的車速和載質(zhì)量2個因素，對其他因素并未處理。今后將探討能否建立更加精準(zhǔn)的模糊處理規(guī)則，驗證其他因素對LDW系統(tǒng)的影響，進(jìn)一步提高LDW的精確性和穩(wěn)定性。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉源.面向輔助駕駛的車道檢測和偏離預(yù)警方法研究[D].天津：天津科技大學(xué)，2019.

[2]劉偉.單目視覺下車道偏離預(yù)警系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)研究[D].南京：南京航空航天大學(xué)，2014.

[3]丁顯豪.商用半掛車車道保持控制策略開發(fā)與驗證[D].長春：吉林大學(xué)，2020.

[4]李福俊，顧敏明.車道線實時檢測與偏離預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計與研究[J].光電子·激光，2018，29（3）：298-304.

[5]初建圳.車道偏離預(yù)警算法研究[J].汽車實用技術(shù)，2020（5）：35-37.

[6]孫德鑫.車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的研究[J].時代汽車，2018（10）：44-45.

[7]趙維偉，耿瑞東，陳曦.一種商用車車道偏離預(yù)警系統(tǒng)報警方案優(yōu)化設(shè)計[J].汽車零部件，2017（3）：22-24.

[8]吳成偉，馮嘉欣，王華，等.基于車道偏離閥值提高LKAS性能研究[J].時代汽車，2021（23）：4-6.

[9]鄭歡歡，張雅瓊，白魚秀.車道偏離預(yù)警系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)設(shè)計[J].傳感器與微系統(tǒng)，2019（11）：111-113.

[10]苗水雯，楊方宜，萬華森.車道偏離預(yù)警模糊控制算法研究[J].華東交通大學(xué)學(xué)報，2013，30（3）：76-81.

[11]董娜.交通系統(tǒng)的非線性分析、控制及系統(tǒng)實現(xiàn)[D].西安：西北工業(yè)大學(xué)，2015.