張剛

摘 要： 研究了汽車自動泊車系統(tǒng)，完成了模糊控制自動垂直泊車系統(tǒng)的設計。在分析了自動泊車系統(tǒng)組成的基礎上，從垂直泊車的實際情況出發(fā)，完成了基于FPGA的模糊控制自動泊車系統(tǒng)總體結構的構建。泊車系統(tǒng)采用FPGA作為核心處理器，控制算法采用模糊PID算法，對周圍環(huán)境數(shù)據(jù)的采集通過超聲波傳感器的使用完成，再通過PID模糊控制器完成信息的分析處理過程。仿真測試結果表明模型車航向角范圍在-34°～34°之間，該系統(tǒng)完成了自主無碰撞泊車過程，具有較高的參考價值。

關鍵詞： 汽車自動泊車系統(tǒng); FPGA; 模糊控制; 實現(xiàn)路徑

中圖分類號： TM93

文獻標志碼： A

文章編號：1007-757X（2019）06-0119-03

Abstract： This paper mainly studies the automatic parking system， completes the design of an automatic vertical parking system based on fuzzy control. Based on the analysis of the composition of the automatic parking system and the actual situation of the vertical parking system， this paper completes the construction of the overall structure of the fuzzy control automatic parking system based on FPGA. Using the FPGA as the core processor， the control adopts the fuzzy PID algorithm. The data acquisition of the surrounding environment is completed by using the ultrasonic sensor， and then the analysis and processing of the information are completed by the PID fuzzy controller. The simulation test results show when the heading angle is between -34° to 34°， the system can completed its autonomy saftly. Parking non-collision process has been designed， and has high reference value.

Key words： Vehicle automatic parking system; FPGA; Fuzzy control; Realization path

0?引言

汽車為人們生活帶來了極大的便利，隨著汽車技術的發(fā)展及人們生活品質的提升，汽車逐漸成為人們出行時必不可少的交通工具，但同時汽車在生活中的普及使用，其所引發(fā)的安全問題不容忽視，其中倒車引起的事故逐漸增多，傳統(tǒng)自動泊車系統(tǒng)需駕駛員進行操作，對泊車過程中車輛狀態(tài)的檢測主要通過車身上傳感器和圖像傳感器完成，雖然降低了駕駛員的倒車壓力，但泊車的安全程度及智能化水平還有待提高，對汽車自動泊車系統(tǒng)進行研究和開發(fā)，兼顧泊車過程的安全性和效率是目前研究智能化汽車的方向之一。

1?現(xiàn)狀概述

垂直泊車位對空間的利用率較高（行車道同泊車空間成90°角），目前停車車位大多屬于垂直泊車位，能夠滿足更多的停車需求，自動泊車系統(tǒng)主要由感知、決策、執(zhí)行3個子系統(tǒng)構成，泊車過程通過各子系統(tǒng)協(xié)同配合完成：感知系統(tǒng)通過多種傳感器的使用實現(xiàn)對車輛狀態(tài)及周邊環(huán)境的探測，上傳采集到的信息至決策系統(tǒng)，完成環(huán)境信息的分析（通過使用控制芯片），結合相應算法實現(xiàn)障礙物規(guī)避及車位檢測等，在此基礎上完成適當控制量的生成，執(zhí)行系統(tǒng)根據(jù)這些控制量實現(xiàn)對電機和航機的控制，完成對汽車各部分的協(xié)調過程，按照決策路徑控制車輛運動，從而完成垂直泊車過程[1]。

本文所設計的基于模糊控制下汽車自動泊車系統(tǒng)的優(yōu)勢主要表現(xiàn)在：（1）節(jié)約開發(fā)時間，通過精度較高的模糊PID算法的使用，省去了單獨研究受控對象的數(shù)學模型環(huán)節(jié)，在使開發(fā)的工作量得以顯著降低的同時，控制系統(tǒng)的相應功能及控制精度得以提高;（2）節(jié)約成本，F(xiàn)PGA較強的數(shù)據(jù)處理能力的充分發(fā)揮，提高了系統(tǒng)的運算速度以及安全性和可靠性。

2?自動垂直泊車系統(tǒng)設計

2.1?系統(tǒng)構成

通過垂直自動泊車系統(tǒng)后可提高車輛對自身狀態(tài)及周邊環(huán)境的檢測精度，當前情景通過系統(tǒng)控制器完成自主判斷，采用HC-SR04超聲波傳感器，F(xiàn)PGA選取高性價比的EP2C5Q208C8N作為控制芯片，系統(tǒng)硬件構成如圖1所示。

系統(tǒng)工作流程為：車速及車身障礙物信息由超聲波測距傳感器進行實時監(jiān)測，接收到的測量數(shù)據(jù)通過邏輯電平轉換模塊傳輸至Nexys3控制板，由FPGA完成接收數(shù)據(jù)的分析處理過程，據(jù)此對車輛能否順利進入車位進行判斷，同時將PID模糊算法輸出的控制量經邏輯電平轉換后發(fā)送至電機、舵機驅動模塊，從而實現(xiàn)調節(jié)車輛轉角和車速，完成泊車過程[2]。

2.2?環(huán)境參數(shù)及約束條件的確定

（1） 環(huán)境參數(shù)

本文以轎車車型為對象完成自動泊車系統(tǒng)的設計，以外界環(huán)境信息為依據(jù)進行自決策行為，泊車環(huán)境以城市汽車庫設計規(guī)范要求的參數(shù)為參考，行車道寬度為5 500 mm（由WR表示），針對小型汽車設計的車位長度為5 300 mm（由Lp表示），寬為2 400 mm（由Wp表示）。

（2） 泊車起始區(qū)域的確定

簡化車體為矩形剛體，車體四周分別由A、B、C、D表示，車輪由E、F、G、H表示，后輪軸線和左右兩端交點分別由I和J表示，后軸中心點由S表示，阿克曼轉向幾何轉向圓心由O表示。車輛位置由S的坐標（xS，yS）表示，矩形區(qū)KLMN作為可行泊車區(qū)域，以L點作為坐標軸原點建立坐標系，車體以O點為圓心做圓周運動，泊車過程中對前后移動調整情況不予考慮（向后倒車的速度恒定），在D點畫出車體軌跡中的最大圓弧，在J點畫出車體軌跡中的最小圓弧，倒車過程中若選擇的初始位置不恰當導致車體軌跡最大圓弧易撞到不定點（由C1表示，位于車位左側KL線上）或車最小圓弧撞到N（C2）點，使倒車失敗。車輛位于初始泊車的極限坐標處的位置坐標為（xSmin，ySmin），D、J點剛好經過N、C1點進入泊車空間，車輛D點在初始位置x小于xSmin時會同C1點相撞，車輛J點在初始位置y小于ySmin時會同C2點相撞，泊車極限區(qū)域具體如圖2所示[3]。

在實際泊車過程中，后軸中心點在初始車體為任意方向角時的泊車極限坐標（xSmin，ySmin）的推導過程如式（1）～式（3）。

由SS′垂直于OC1，且OD=OC1，車體寬度（1 855 mm）由Wcar表示，車輛后懸（1 005 mm）由Lrs表示，車輛最小轉彎半徑（5 950 mm）由Rmin表示，車輛后輪距（1 554 mm）由Lrw表示，則得式（4）。

車輛準備泊車的位置不小于極限坐標即可以大于或等于最小轉彎半徑的圓弧軌跡完成倒車，不會碰撞到C1或C2點成功進入泊車位。

2.3?系統(tǒng)軟件設計

在自動泊車系統(tǒng)中選擇垂直泊車方式，車輛后輪軸中心坐標通過超聲波測距獲取，同時獲取到前輪轉角φ、車身航向角θ，經過模糊控制器計算處理后完成相關參數(shù)的輸出，實現(xiàn)對車輛倒車運行狀態(tài)的控制過程，順利完成自動泊車，具體流程如圖3所示[3]。

3?PID模糊控制器設計

3.1?PID模糊控制

以設定的輸入和反饋信號為依據(jù)進行計算，完成車輛實際同理論位置的偏差，在此基礎上完成模糊化及去模糊處理過程，最后經PID控制器輸出參數(shù)（由KP，KI，KD表示），優(yōu)化處理參數(shù)后實現(xiàn)較為理想的控制效果，PID模糊控制器結構具體如圖4所示[4]。

3.2?模糊控制器參數(shù)設計

表示車輛的位置及姿態(tài)的函數(shù)同舵機轉角和速度有關，泊車模糊控制器中通常以恒定的速度向后倒車，并且大多只控制舵機的轉向，一旦發(fā)生意外難以對車輛轉向做出應急調整，影響了車輛的安全性，為使建立的模糊控制器能對意外情況進行有效應對，本文設計的模糊控制器為兩輸入兩輸出，實現(xiàn)對行車方向和轉向進行同時控制，使車輛能夠進行前后調整以確保順利完成倒車過程，模糊控制器輸入為車體位置（x，y）由后輪中心線坐標表示，θ表示車身方向角，輸出為舵機轉角（φ）和車速，模糊控制器的推理類型選用Mamdani，模糊控制器參數(shù)通過MATLAB模糊工具箱的使用完成設計過程。

（1） 語言變量

坐標原點選為泊車空間左下角，設定車體位置坐標的x和y的取值在[0，10 000]范圍內（依據(jù)實際泊車位面積及行車道寬度），將車輛位置同坐標原點的不同距離劃分為四個等級，用語言變量命名為S，M，B，PB（分別表示小、中、大、很大），完成對車體位置和泊車空間距離情況的描述;假設逆時針轉角為正，車身方向角取值在[-20°，120°]范圍間，劃分為五個等級，方向角為0°時車體平行于x 軸（行車道），語言變量命名為N，Z，PS，PM，PB（分別對應負、零、小正、中正、大正）;舵機轉角（φ，車身輸出變量）在車輛右轉時為正取值在[-34°，34°]范圍內，與x軸（行車道）方向夾角為 0°，同樣劃分為5個等級，語言變量命名為NB，NM，Z，PM，PB（分別對應大負、中負、零、中正、大正）;設定車速取值在[-2 000，2 000]范圍內，包含兩個模糊變量即向前移動和向后移動，語言變量命名為NB，PB（分別表示大負、大正），設定所有語言變量的隸屬度函數(shù)為三角形形狀，具體使用GUI工具完成[5]。

（2） 模糊規(guī)則

作為模糊推理的核心，模糊規(guī)則具體如表1所示（其中/表示無規(guī)則，N表示負角，Z表示零度左右，PM表示正向轉角，最大正向轉角由PB表示，θ同水平方向所呈的較小角度由PS表示），以車身方向角θ及車輛坐標（x，y）作為輸入 ，以舵機轉角φ（正代表向右轉）和車速v（正代表向后行車）作為輸出[5]。

4?測試與分析

為了檢測本文所設計的基于模糊控制下的自動垂直泊車系統(tǒng)的準確性及實用性，通過測試驗證模糊控制器的準確性，本文具體通過MATLAB Simulink的使用完成模糊控制車輛運動學模型（基于超聲波測距）的構建及硬件電路設計，在此基礎上完成仿真實驗，垂直泊車初始位置選取模型車后輪軸中心點坐標，設置其坐標值為（6 000，9 000），模型車的航向角只在每一次的仿真過程中進行改變，通過程序的運行完成了垂直泊車過程行駛軌跡的獲取，仿真測試結果具體如圖5所示。

系統(tǒng)表現(xiàn)出較高的穩(wěn)定性，以同等大小模型車2個作為參考車，空車位按實際車庫比例預留，在搭建好的模型上測試模型車，結果表明模型車在航向角位于[-34°～34°]范圍內皆能夠順利快速的實現(xiàn)自動泊車過程，泊車入庫準確度較高，達到了預期效果，具有較高的實際參考價值，測試結果如表2所示。

5?總結

本文主要研究了汽車自動泊車系統(tǒng)，完成了模糊控制自動垂直泊車系統(tǒng)的設計，在分析了自動泊車系統(tǒng)組成的基礎上，從垂直泊車的實際情況出發(fā)，完成了基于FPGA 的模糊控制自動泊車系統(tǒng)總體結構的構建，泊車系統(tǒng)采用FPGA作為核心處理器，控制算法采用模糊PID算法，對周圍環(huán)境數(shù)據(jù)的采集通過超聲波傳感器的使用完成，再通過PID模糊控制器完成信息的分析處理過程，仿真測試結果表明模型車航向角范圍在[-34°～34°]間，該系統(tǒng)完成了自主無碰撞泊車過程，具有較高的參考價值。

參考文獻

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[2]?江浩斌，吳狄，沈崢楠，等.基于云發(fā)生器的自動泊車路徑跟蹤控制研究[J].機械設計，2016（9）：61-65.

[3]?任坤，許藝，丁福文，等.基于機器視覺和模糊控制的自動泊車[J].華中科技大學學報（自然科學版）， 2015（S1）：88-92.

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[5]?曾維鵬，蔡莉莎.基于無線通信的智能泊車系統(tǒng)的設計與制作[J].電子世界，2017（21）：127-129.

（收稿日期： 2018.12.17）