基于車路協(xié)調(diào)的自治車道行駛模擬試驗(yàn)系統(tǒng)的研究

基于車路協(xié)調(diào)的自治車道行駛模擬試驗(yàn)系統(tǒng)的研究

0智能單車變工況-控制方法智能車路系統(tǒng)通過合理分配、平衡和互動(dòng)，將不同段的交通狀況進(jìn)行了綜合考慮，并將交通信息傳遞給駕駛員，以選擇駕駛員的路線。智能車路系統(tǒng)的目的是使公路系統(tǒng)具有一定的智能,并依靠車輛的智能系統(tǒng)控制單車以及車隊(duì)的自主駕駛,簡化交通控制復(fù)雜程度,提高道路車流密度,從而減少由于人工駕駛引起的交通問題,提高路網(wǎng)的通行能力和道路安全。因此,基于車路協(xié)調(diào)的自治車隊(duì)列隊(duì)控制已成為智能車路系統(tǒng)的熱點(diǎn)和重點(diǎn)。自治車隊(duì)行駛模擬試驗(yàn)系統(tǒng)中智能小車依靠車載傳感器采集前方路況的動(dòng)態(tài)信息,依靠車載控制器處理采集到的信息,利用控制算法得到執(zhí)行機(jī)構(gòu)(舵機(jī)和電動(dòng)機(jī))所需的控制量,控制車輛行駛,保證行車安全與舒適。按照控制算法的不同,智能小車的控制方法可以分為PID控制、滑模變結(jié)構(gòu)控制、自適應(yīng)控制、模糊控制,神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制等方法。其中,滑模變結(jié)構(gòu)控制是一種非線性控制策略,其特點(diǎn)是在處理包括模型不確定和未知干擾在內(nèi)的不確定性因素等方面具有很強(qiáng)的魯棒性和適用性,尤其可被用于建立精確數(shù)學(xué)模型的確定性控制系統(tǒng)中。文獻(xiàn)在車輛起—停巡航控制系統(tǒng)的加速度控制器設(shè)計(jì)時(shí),綜合考慮系統(tǒng)的響應(yīng)特性和魯棒特性,設(shè)計(jì)了基于滑?？刂品椒ǖ?自由度加速度控制系統(tǒng)。該控制器能夠有效地控制加速度,使其按照期望的動(dòng)態(tài)特性跟蹤期望值。文獻(xiàn)在進(jìn)行車列縱向控制研究中,采用模糊滑?？刂品椒ㄔO(shè)計(jì)下位加速度/速度控制器。該方法不需要知道具體的汽車縱向動(dòng)力學(xué)模型,仍能較好地保證隊(duì)列的穩(wěn)定性。然而,滑模變結(jié)構(gòu)控制方法的缺點(diǎn)在于當(dāng)狀態(tài)軌跡到達(dá)滑模面后,難以嚴(yán)格地沿著滑面向著平衡點(diǎn)滑動(dòng),而是在滑模面兩側(cè)來回穿梭,從而產(chǎn)生抖振。因此,關(guān)于控制信號(hào)抖振削弱或消除的研究成為滑模變結(jié)構(gòu)控制研究的首要問題。早期在設(shè)計(jì)滑動(dòng)模態(tài)控制時(shí)引入“準(zhǔn)滑動(dòng)模態(tài)”和“邊界層”的概念,實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)滑動(dòng)模態(tài)控制,采用飽和函數(shù)代替切換函數(shù),即在邊界層外采用正常的滑?？刂?在邊界層內(nèi)為連續(xù)狀態(tài)的反饋控制,有效地削弱了抖振。隨著模糊控制等智能理論的發(fā)展,考慮到模糊控制與滑模控制的相似性,按照降低抖振來設(shè)計(jì)模糊規(guī)則,可柔化控制信號(hào),即將不連續(xù)的控制信號(hào)連續(xù)化,有效地降低滑?？刂频亩墩?。文獻(xiàn)采用模糊系統(tǒng)的輸出代替滑模等效控制,并通過模糊自適應(yīng)學(xué)習(xí),使模糊系統(tǒng)的輸出漸進(jìn)逼近滑模等效控制。文獻(xiàn)采用等效控制、切換控制和模糊控制三部分構(gòu)成模糊滑?？刂破?在模糊控制器中,通過模糊規(guī)則的設(shè)計(jì),降低了切換控制的影響,有效地降低了抖振。文獻(xiàn)采用雙層自適應(yīng)模糊滑?？刂扑惴ㄟ\(yùn)用于車隊(duì)縱向駕駛控制,能較好地抑制車隊(duì)間距波動(dòng)和速度波動(dòng),有效地提高了車隊(duì)列隊(duì)縱向行駛的穩(wěn)定性,為車輛編隊(duì)創(chuàng)造了良好的環(huán)境,極大減少了干擾。本文的結(jié)構(gòu)安排如下。在第1節(jié)介紹自治車隊(duì)行駛模擬試驗(yàn)系統(tǒng)框架的基礎(chǔ)上,提出智能小車變工況速度跟蹤存在的問題,見本文第2節(jié)。第3節(jié)具體給出基于等效控制的模糊滑?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)方法、原理、以及穩(wěn)定性和可行性分析。最后通過仿真實(shí)例驗(yàn)證本文方法的有效性。1智能單車模擬系統(tǒng)的組成本文圍繞如圖1所示的自治車隊(duì)行駛模擬試驗(yàn)系統(tǒng),開展智能小車變工況速度跟蹤控制試驗(yàn)。此系統(tǒng)架構(gòu)分為三部分:道路沙盤仿真平臺(tái)、智能小車模擬系統(tǒng)和路側(cè)信息采集與監(jiān)控系統(tǒng)。路側(cè)信息采集與監(jiān)控系統(tǒng)用于車路之間的信息交互,可以體現(xiàn)智能車路系統(tǒng)的智能化、先進(jìn)化的優(yōu)勢(shì)。道路沙盤仿真平臺(tái)由一段封閉的1:10有各種高速公路設(shè)施的模擬道路組成,如圖2所示。智能小車模擬系統(tǒng)包括DSP控制器、電源轉(zhuǎn)換模塊、電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊、ZigBee無線通信模塊、CMOS數(shù)字?jǐn)z像頭、紅外避障傳感器、超聲波傳感器、旋轉(zhuǎn)編碼器和外部存儲(chǔ)器,如圖3所示。利用攝像頭和紅外避障傳感器采集橫向信息,用于控制舵機(jī)的轉(zhuǎn)向;旋轉(zhuǎn)編碼器調(diào)節(jié)車速,并加入超聲波傳感器檢測(cè)車隊(duì)縱向車間距;ZigBee無線通信模塊完成車車通信以及車路之間的信息交互。由于道路沙盤面積大,路面粗糙度很高,路況復(fù)雜,直道少,上下坡多,坡度大小不等,這些因素不僅要求智能小車模擬子系統(tǒng)硬件部分,特別是電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)電路,能夠適應(yīng)復(fù)雜的路況,提供給小車持續(xù)、強(qiáng)大的動(dòng)力,而且要求智能小車縱向速度控制能夠快速調(diào)節(jié)車速,使其穩(wěn)定于給定的參考速度。因此,智能小車模擬子系統(tǒng)除了采用帶有電流檢測(cè)的H型全橋式驅(qū)動(dòng)電路,提高驅(qū)動(dòng)電動(dòng)機(jī)的能力,延長電源續(xù)航時(shí)間,并且引入加速度傳感器,設(shè)計(jì)基于等效控制的模糊滑?？刂破?。為證明該控制器能夠全局、穩(wěn)定的跟蹤復(fù)雜路況的給定參考速度,首先提出智能小車變工況速度跟蹤控制存在的問題。2智能校核控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)智能小車在模擬道路沙盤上行駛,根據(jù)牛頓第二定律可得式中m——智能小車的質(zhì)量x——智能小車的行駛位移智能小車的牽引力作為發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)的輸出,該系統(tǒng)模型可視為式中τ(v)——智能小車在瞬時(shí)速度為v時(shí)的發(fā)動(dòng)機(jī)時(shí)間常數(shù)Fu——智能小車執(zhí)行機(jī)構(gòu)輸出這樣,由式(1)和式(2)即可得到智能小車的縱向動(dòng)力學(xué)模型。設(shè)計(jì)控制器的目標(biāo)是使智能小車瞬時(shí)速度的跟蹤誤差為零。然而,實(shí)際上,智能小車全部控制參數(shù)或者部分控制參數(shù)是不確定的。這里,假定智能小車控制參數(shù)m、kd、km、τ(v)是不確定的,但滿足下列關(guān)系式式中,M、KD、KM、Γ等參數(shù)為常量。此外,由于引入智能小車瞬時(shí)加速度v,則規(guī)定瞬時(shí)加速度變化量滿足式中,K為常量。當(dāng)然,智能小車的瞬時(shí)速度v,瞬時(shí)加速度以及牽引力F是能夠通過搭建的智能小車模擬系統(tǒng)得到。綜上,智能小車模擬系統(tǒng)引入加速度傳感器后,智能小車變工況速度跟蹤控制問題可描述為:如何選擇智能小車的控制量Fu,并滿足以下條件。(1)智能小車瞬時(shí)速度快速穩(wěn)定達(dá)到給定值(2)智能小車速度變化量為零,(3)智能小車最終加速度為零,3基于模糊控制的模糊滑模控制器設(shè)計(jì)基于等效控制的模糊滑?？刂破鲬?yīng)包括滑動(dòng)模態(tài)運(yùn)動(dòng)方程的建立和模糊控制器的設(shè)計(jì)。首先,建立智能小車速度跟蹤誤差模型,該模型可視為關(guān)于智能小車瞬時(shí)速度的二階非線性微分方程。即,對(duì)式(1)兩邊進(jìn)行時(shí)間微分,得將式(2)代入式(5)中,并用v、的表達(dá)式將F置換出來,得到式中因此,智能小車自主行駛過程中,其速度跟蹤誤差模型可視為一個(gè)關(guān)于速度的二階非線性微分方程式中,d(t)為外部擾動(dòng)變量。設(shè)智能小車速度跟蹤誤差和誤差變化量分別為e和,則式中,vres和為給定的參考速度和參考加速度。定義切換函數(shù)為式中,c為選取的常量。通過取S=0,可得則等效控制器為為了滿足滑模到達(dá)條件,必須采用切換控制。切換控制器設(shè)計(jì)為式中,符號(hào)函數(shù)sgn(S)定義為由式(11)、(13)可得滑?？刂破鳛榉€(wěn)定性證明:定義Lyapunov函數(shù)V與切換函數(shù)S的關(guān)系如下則將式(11)、(13)、(15)代入式(17),得這樣,滑?？刂破骶褪怯傻刃Э刂坪颓袚Q控制兩部分構(gòu)成。考慮到等效控制是將系統(tǒng)狀態(tài)保持在滑模面上,而切換控制是迫使系統(tǒng)狀態(tài)在滑模面上來回滑動(dòng),因此,可以根據(jù)模糊控制原理,通過設(shè)計(jì)模糊規(guī)則,采用隸屬度函數(shù)來調(diào)節(jié)切換控制的切換項(xiàng)增益,從而降低了切換控制的影響,有效地降低了抖振。設(shè)定模糊控制規(guī)則為:(1)當(dāng)S=μZO,則u=ueq;(2)當(dāng)S=μN(yùn)Z,則u=ueq+usw。式中,μZO和μN(yùn)Z為模糊集合“零”和“非零”的隸屬度函數(shù)。模糊規(guī)則(1)表示當(dāng)切換函數(shù)S=0時(shí),模糊控制器為等效控制ueq;模糊規(guī)則(2)表示當(dāng)切換函數(shù)S≠0時(shí),模糊控制器為等效控制加上切換控制(ueq+usw)。經(jīng)過反模糊化方法,得到基于等效控制的模糊滑?？刂破鳟?dāng)μN(yùn)Z(S)=1時(shí),u=(ueq+usw),此時(shí)控制率為傳統(tǒng)的等效滑?？刂?當(dāng)μN(yùn)Z(S)≠1,通過隸屬度函數(shù)μN(yùn)Z(S)的變化實(shí)現(xiàn)抖振的消除。S和u的隸屬度函數(shù)分別如圖4、5所示。引入瞬時(shí)加速度后,智能小車的瞬時(shí)速度v(k)可由式(20)求出式中k——設(shè)定的采樣時(shí)間序號(hào)?t——設(shè)定的采樣時(shí)間間隔4智能校核標(biāo)準(zhǔn)仿真為了測(cè)試設(shè)計(jì)的控制器,展開一系列仿真試驗(yàn)來驗(yàn)證控制器的有效性和穩(wěn)定性。智能小車控制參數(shù)選擇如下此外,設(shè)計(jì)的控制器包括sgn符號(hào)函數(shù),實(shí)際上會(huì)導(dǎo)致控制器增加損耗并產(chǎn)生高頻振蕩。因此,為了避免發(fā)生非?？焖俚那袚Q,仿真試驗(yàn)用一個(gè)陡的S型sigmoid函數(shù)來取代sgn符號(hào)函數(shù),使控制量的不連續(xù)部分更為平滑。仿真1假設(shè)車輛控制系統(tǒng)在沒有外部擾動(dòng)的情況下(d(t)=0),分別采用普通滑?？刂扑惴ê突诘刃Э刂频哪：？刂扑惴ㄩ_展智能小車起動(dòng)速度跟蹤仿真試驗(yàn)。智能小車的速度從0m/s變化到10m/s,其速度、加速度以及控制量變化的仿真結(jié)果如圖6、7所示。比較圖6、7可以看出,采用基于等效控制的模糊滑?？刂扑惴ㄍㄟ^設(shè)計(jì)的模糊規(guī)則,利用隸屬度函數(shù)降低滑模控制量增益,并有效地降低了抖振,實(shí)現(xiàn)對(duì)智能小車車速的跟蹤控制。仿真2考慮控制系統(tǒng)存在外部擾動(dòng),采用基于等效控制的模糊滑模控制算法開展智能小車起動(dòng)速度跟蹤仿真試驗(yàn)。假定外部擾動(dòng)為取a=0.2,b=100,外部擾動(dòng)d(t)如圖8所示。智能小車速度,加速度以及控制量變化的仿真結(jié)果如圖9所示。從圖9中可以看出,即使智能小車控制系統(tǒng)存在外部擾動(dòng),采用基于等效控制的模糊滑?？刂扑惴ㄈ钥梢詫?duì)智能小車車速進(jìn)行跟蹤控制。仿真3采用基于等效控制的模糊滑模控制算法開展智能小車變工況速度跟蹤仿真試驗(yàn)。智能小車的速度先從0m/s增加到10m/s再到20m/s,然后從20m/s減小到10m/s,相應(yīng)的速度及加速度變化的仿真結(jié)果如圖10所示。從仿真結(jié)果可以看出,設(shè)計(jì)的控制器在變工況下都能夠很好地跟蹤智能小車的瞬時(shí)速度,使車速快速平穩(wěn)地達(dá)到給定值,有效性和穩(wěn)定性滿足要求。5仿真結(jié)果及分析(1)基于車路協(xié)調(diào)的汽車列隊(duì)控制是當(dāng)前智能交通研究領(lǐng)域熱點(diǎn)之一,采用半實(shí)物仿真技術(shù)是其重要研究手段。(2)本文圍繞建立的自治車隊(duì)行駛模擬試驗(yàn)系統(tǒng),開展智能小車變工況速度跟蹤控制研究。提出了一種滑模變結(jié)構(gòu)控制方法,設(shè)計(jì)智能小車變工況速度跟蹤控制器,應(yīng)用Lyapunov直接穩(wěn)定性理論證明控制器的穩(wěn)定性,引入模糊控制實(shí)現(xiàn)