基于模糊控制的车辆自适应巡航研究及仿真.docVIP

基于模糊控制的车辆自适应巡航研究及仿真 　　摘 要：设计了一种基于模糊控制理论的车辆自适应巡航双输入单输出控制器，系统综合考虑了自车与前车之间的车距、车速、加速度等因素，并利用遗传算法优化模糊控制隶属度函数与控制规则。在此基础上，通过simulink进行仿真，仿真结果表明，本文设计的系统能有效进行速度与车距控制，且驾乘性能良好。 　　关键词：自适应巡航；模糊控制；遗传算法 　　DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.22.182 　　0 引言 　　近年来，中国已成为全球最大的汽车产销国，而随着汽车保有量的增加，道路拥挤，交通事故频发等问题也日益突出，汽车的安全性正日益受到汽车厂商和消费者的关注。 　　自适应巡航控制（简称ACC）系统是在定速巡航控制（简称CC）系统的基础上研发的新一代汽车主动安全辅助驾驶系统[1]。ACC系统不仅继承了CC系统的功能，还能够根据车辆当前行驶状况与道路环境变化，实时控制自车与前车之间的相对车距和相对速度以匹配车流[2]，有效地减轻了驾驶员在驾驶过程中的操作负担，提高了道路的交通流量，改善了车辆行驶的舒适性和主动安全性。 　　ACC系统非常实用，且有着广阔的市场前景，但是目前市场上的ACC产品主要由国外厂商研制生产，国内对相关技术研发比较滞后，因此进行有关于ACC系统的研究是很有必要的。 　　1 基于模糊控制的ACC设计 　　本文设计的ACC系统采用分层控制，上层控制器采用模糊控制，将自车与前车的车速、车距等信息作为输入，由模糊控制器换算出期望加速度。下层控制器将该期望加速度作为输入，结合下层车辆动力学系统进行节气门开度和制动压力控制，使汽车的实际加速度达到期望加速度[3]。同时，系统主要适用于车辆在高速及一级公路行驶路况，速度限制60～120km/h，根据相关国家标准[4]，将最大减速度设置为-3m/s2，最大加速度设置为2m/s2。 　　根据文献[5]的研究，同一车道中前后两车行进时，若自车速度大于前车速度，则自车减速至与前车速度相等时，自车不会追尾前车。基于车辆制动过程模型，以两车行进中的临界安全车距作为理论安全车距： 　　（1） 　　其中： t1为驾驶员反映及制动协调时间，取t1=1.15s； t2为制动力增加时间，取t2=0.5s；L为两车安全停车距离，取L=5m 　　（1）模糊控制器采用双输入单输出模式，输入变量为期望车距与实时车距的偏差（符号P1，取-200～200m）与自车与前车的速度差（符号P2，取-16.67～16.67m/s），输入变量为自车期望加速度（符号Q，取-3～2m/s2）。设输入/输出变量P1、P2、Q对应的模糊集合分别为p1、p2、q，且论域均为[-6，6]，通过线性尺度变换；；完成输入/输出变量的模糊化，同时 　　将p1、p2、q的语言变量均对称分割为7个等级：PB、PM、PS、O、NS、NM、NB。 　　（2）确定隶属度函数和模糊控制规则。隶属度函数和控制规则是系统设计的难点，本文采用遗传算法对模糊控制进行优化，遗传算法通过“编码-个体评价-选择-交叉-变异-”过程寻求最优解。 　　1）编码：编码采用隶属函数与控制规则表联合编码，共58位。设定p1、p2、q的隶属度函数相似，仅仅宽窄不同，均为三角形函数，关于零点对称，且两两相交时隶属度为0.5。则p1隶属度函数（图1）可由{}唯一确定。同理，p2、q的隶属度函数对应图形可由{}和{}决定。因此前9位为隶属函数编码。模糊控制规则采用“If p1 is A and p2 is B， then q is C”形式，根据p1、p2的不同状态，共有49条规则，将{PB、PM、PS、O、NS、NM、NB}用{0、1、2、3、4、5、6}替代，形成后49位控制规则编码。2）适应度函数选取：由于遗传算法评判个体优劣时，适应度越大的个体被认定为越优秀，故将适应度函数设置为： 　　（2） 　　其中以ITAE（误差绝对值时间积分）指标的最小值作为目标函数。 　　3）选择算子：采用文献[1]改进的选择算子，在第N代种群中，计算每个个体的适应度大小，并降序排序，前5%为A类，中间90%为B类，后5%为C类。将A类个体替代C类个体，则种群组成为2份A类+1份B类。该2份A类个体不通过交叉、变异操作直接复制到N+1代种群，B类个体进行交叉、变异操作后，遗传至N+1代种群。4）交叉算子：对于前9位隶属函数编码，采用“算数交叉法”，对于后49位模糊控制规则编码，采用“均匀两点交叉法”[2]。5）变异算子于前9位隶属函数编码，随机选取其中某个基因，允许其在原值0.8～1.2倍范围之内变异为新值。对于后49位是模糊控制规则编码，为避免发生不合理的大跳跃，允许某一基因在{-1