高成舟　戚曉利

摘 要：全球汽車保有量的增多，直接造成城市交通的擁堵以及停車位空間的減小。隨之而來的就是泊車安全性問題，新手駕駛員或疲勞駕駛?cè)藛T如何能在不發(fā)生碰撞的情況下，快速安全地泊車入庫，成為當(dāng)下研究的熱點。針對以上問題，本文將對全自動泊車系統(tǒng)展開研究?；贐樣條曲線設(shè)計出泊車路徑，基于滑模變結(jié)構(gòu)與預(yù)瞄方式進行泊車路徑的跟蹤。最后通過搭建SIMULINK與CARSIM仿真模型進行聯(lián)合仿真。

關(guān)鍵詞：自動泊車 路徑規(guī)劃 模糊理論 聯(lián)合仿真

從關(guān)鍵技術(shù)的角度而言，車位檢測、路徑規(guī)劃、運動控制成為國內(nèi)研究的重點。對于路徑規(guī)劃的研究，主要有三種路徑規(guī)劃方式：文獻[1]采用模糊控制的策略、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出了來回多段移動式的泊車路徑規(guī)劃方法;文獻[2]提出了基于B樣條曲線、五次多項式曲線、貝塞爾曲線等曲率連續(xù)的泊車路徑規(guī)劃方法;文獻[3]提出了由圓弧和直線組成的曲率不連續(xù)的泊車路徑規(guī)劃方法。基于模糊控制策略、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)路徑規(guī)劃的方法，在泊車過程中不需要停車轉(zhuǎn)動方向盤，但是計算量較大;基于曲率連續(xù)的路徑規(guī)劃，對車速的控制要求高，文獻[4]中采用B樣條曲線設(shè)計泊車路徑，雖實現(xiàn)曲率的連續(xù)性，但是未考慮方向盤轉(zhuǎn)速對跟蹤效果的影響和車速的控制;基于曲率不連續(xù)的路徑規(guī)劃，特別是兩段式泊車路徑規(guī)劃方法計算量小，但是泊車連貫性低。對于運動控制，由于泊車的起始位置相對單一，車運動過程中車速的波動，泊車終止位置范圍未進行明確定義，目前的控制算法還存在很多不足。文獻[5]中以滑動轉(zhuǎn)向的車輛運動學(xué)模型為基礎(chǔ)，針對不同泊車階段分別設(shè)計出不同的模糊邏輯控制方法。

針對上述出現(xiàn)的問題，本文基于B樣條曲線設(shè)計出泊車路徑，基于滑模變結(jié)構(gòu)與預(yù)瞄方式進行泊車路徑的跟蹤。最后通過搭建SIMULINK與CARSIM仿真模型進行聯(lián)合仿真。

1 基于B樣條理論的路徑規(guī)劃

1.1 B樣條理論基礎(chǔ)

B樣曲線是針對貝塞爾曲線存在的不足，Gordon等人用n次B樣條基函數(shù)改進了其不足之處，通過改進后構(gòu)造出B樣條曲線。相比之下，B樣條曲線具有貝塞爾曲線所不具備的局部調(diào)整等優(yōu)勢。B樣條曲線被推廣到用于多階平滑的泊車路徑規(guī)劃中，且通過控制點變量可對曲線進行局部調(diào)整。調(diào)整階次來控制所規(guī)劃的泊車路徑的平滑度，調(diào)整控制點以此來改變路徑的形狀變化。

1.2 路徑規(guī)劃

路徑規(guī)劃問題可以描述為自行車輛自動檢測停車位后，尋找出來的一條滿足多個約束的路徑曲線。路徑曲線需要滿足如下的幾個約束：①泊車安全性問題②車輛可跟蹤性，即滿足車輛角約束、角速度約束，使得車輛更具有跟蹤性;③避免原地轉(zhuǎn)向的發(fā)生;④泊車結(jié)束后車倆個的規(guī)范停放。

本文以平行泊車為例，分析其碰撞約束條件、車輛參數(shù)約束、車輛性能約束、停車規(guī)范約束，基于B樣條理論規(guī)劃出滿足多約束的泊車路徑。泊車路徑如下圖1所示。

由下圖可知，車輛在該工況下，從起始位置（8.35，1.24）泊入到目標(biāo)位置（0.85，0），自行車輛與周圍的障礙車輛不會發(fā)生碰撞，因此，基于B樣條理論的多階路徑可以滿足避障約束。

2 聯(lián)合仿真

2.1 SIMULINK模型搭建

Carsim具有良好的擴展性，可以與Simulink進行數(shù)據(jù)的實時交換，通過上一章節(jié)設(shè)計的泊車模型，結(jié)合自行車輛的檢測部分的相關(guān)模塊與Carsim S-Function，搭建出滿足本文所設(shè)計的泊車系統(tǒng)要求的一個聯(lián)合仿真模塊，如下圖2所示。

2.2 CARSIM模型搭建

本次將用Carsim與Simulink聯(lián)合搭建測試環(huán)境，車輛的基本參數(shù)選擇如下：選擇F-Class車型，長寬高分別為4647mm，1810mm，1468mm，前置前驅(qū)，最大功率125KW，其他參數(shù)默認選擇;車輛的動力學(xué)參數(shù)設(shè)置分別為：車速-3km/h、誤差±0.3km/h、運動過程中無制動設(shè)置、運動狀態(tài)下處于倒擋模式、其它相關(guān)參數(shù)設(shè)置為默認值;測試場景的參數(shù)設(shè)置為：1200m單車道場景與200m Light Grass、0.8摩擦系數(shù)、自行車輛與障礙車輛的車型選擇均為F-Class車型、障礙車輛的尺寸默認，有效車位的大小為7.5m×2.5m，其它參數(shù)均為默認值。如下圖3所示。

2.3 仿真試驗

通過Carsim與Simulink聯(lián)合搭建的軟件在環(huán)實驗（Software in Loop），通過Simulink仿真軟件搭建所設(shè)計的泊車系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型，Carsim軟件設(shè)置自行車輛與障礙車輛的相關(guān)參數(shù)與運動過程中所需要的道路環(huán)境相關(guān)參數(shù)，最后進行聯(lián)合仿真。將通過軟件在環(huán)實驗聯(lián)合仿真的結(jié)果與實際所測得的數(shù)據(jù)進行對比分析，通過實驗分析的結(jié)果來判斷所設(shè)計模型算法的控制精度是否可以滿足精確泊車的需求。本次聯(lián)合仿真實驗所配置的自行車輛的車速大小為3km/h，各項數(shù)據(jù)仿真的結(jié)果如上圖4所示。

上圖（a）為車輛前軸等效轉(zhuǎn)角與時間的關(guān)系，車輛的前軸等效轉(zhuǎn)角在[-30°，30°]的范圍內(nèi)，為了防止原地轉(zhuǎn)向，車輛起始時的前軸等效轉(zhuǎn)角變化緩慢，泊車結(jié)束，為了車身與車輪回正，泊車結(jié)束時的前軸等效轉(zhuǎn)角變化也較為緩慢。（b）圖為預(yù)期的方向盤轉(zhuǎn)角和實際的方向盤轉(zhuǎn)角與時間的變化關(guān)系，從圖中可以看出其變化范圍為[-495°，495°]，當(dāng)自行車輛停進車位后，自行車輛的方向盤回正，也就是說方向盤轉(zhuǎn)角大小為0°。（c）圖可以看出車身方位角與時間的變化關(guān)系，車輛起始與結(jié)束時的車身方位角均為0°，當(dāng)時間為6.5s時候，實際的車身的方位角與預(yù)期的車身方位角從圖中可以看出已經(jīng)達到最大，之后隨著方向盤的反向轉(zhuǎn)動，車身方位角的變化也會隨著方向盤的轉(zhuǎn)動逐漸變小，從結(jié)果分析來看其實際的變化基本與預(yù)期的結(jié)果基本可以吻合。（d）圖為泊車路徑，可以將泊車的路徑看作一條平滑的曲線，實際的路徑跟蹤與預(yù)期的路徑基本重合，可以說明所設(shè)計的模型跟蹤效果較為良好。

3 結(jié)語

基于B樣條理論的曲線擬合方法應(yīng)用于泊車路徑規(guī)劃中的可行性。本章對設(shè)計的泊車系統(tǒng)建立聯(lián)合仿真模型。通過仿真可以看出本文設(shè)計的模型跟蹤效果良好，模型具有一定的可行性，為試驗的開展做好了鋪墊。

參考文獻：

[1]自動平行泊車系統(tǒng)的研究[D].合肥：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2010.

[2]Maekawa T，Noda T，Tamura S. Curvature continuous path generation for autonomou-s vehicle using B-spline curves [J].Computer-Aided Design，2010，42（4）：350-359.

[3]張野，陳慧，程昆朋.基于兩步法的平行泊車分段路徑規(guī)劃算法[J].計算機仿真，2013，30（6）：169-173.

[4]李紅，郭孔輝，宋曉琳.基于樣條理論的自動垂直泊車軌跡規(guī)劃[J].湖南大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2012，39（7）：25-30.

[5]Zhao Y，Collins E G. Fuzzy parallel parking control of autonomous ground vehicles in tight spaces[J]. IEEE International Symposium on Intelligent Control Houston Tx P-p-，2003：811-816.