超声波测距的模糊控制泊车系统模型设计超声波测距的模糊控制泊车系统模型设计
本文设计了一种基于超声波测距的自动泊车系统模型。首先对小车运动模型进行分析，结合实际设计垂直、平
行、斜行三种泊车模糊控制器，并且在Matlab的Simulink中分别进行仿真验证。
引言
近年来随着经济的发展，拥有汽车的家庭越来越多，对于经验不足的驾驶员来讲，在拥挤的停车场、车库以及路边实现安全泊
车的问题越来越突出。自动泊车系统[17]的出现提高了泊车过程的准确度。相对于国外研发的自主泊车系统，目前国内关于自
动泊车系统的研究仍处于初级阶段，仅有少数的高档轿车上才配有自动泊车辅助系统[8]。设计泊车系统模型对泊车控制算法
进行验证，可以为真实车辆研发自动泊车系统提供一定理论依据，促使自动泊车系统代替驾驶员观察并判断，实现自动泊车到
位，从而减少泊车事故的发生。
1 原理与算法
1.1 超声波测距原理
超声波是频率高于20 000 Hz的声波，它指向性强，在介质中传播的距离较远，因而超声波经常用于距离的测量。利用超声波
检测往往比较迅速、方便、计算简单、易于做到实时控制。通过超声波发射装置向某一方向发射超声波，超声波发射的同时开
启计时器计时，超声波在空气中传播，途中碰到障碍物就立即返回来，超声波接收器收到反射波后立即停止计时。通过超声波
在空气中传播的速度v和计时器所记录的时间t，利用公式
就可以计算出发射点距障碍物的距离s。
本系统对测量精度要求较高，由于超声波传播的速度受温度变化的影响较大，所以采用温度补偿的方法对温度进行校正。由下
面计算公式得到：
其中：τ为摄氏温度。
系统使用8个超声波装置分别放置在模型车四周组成环境测量装置，可以对环境中车位精确定位以及由周围环境获取车身姿态
角，保证了系统的可靠性。
1.2 运动模型建模
为了更加直观、简便地求解自动泊车这一特殊的行车过程，对模型小车建立车辆运动学模型，即把小车简化成一个矩形的刚
体，建立基于阿克曼转向几何的小车运动学模型[911]。对于本文研究的小车模型，可将其简化为两轮车模型，以车辆前后轴
中点为参考来描述车辆的运动，建立的阿克曼转向模型如图1所示。
图1 阿克曼转向模型
图中（xf,yf）、(xr,yr)分别表示车辆前、后轴中点坐标；φ表示前轮转角；θ表示车身航向角；l表示车辆轴距；vr表示后轴中心
点速度，化简的车辆运动学方程组为：
由以上运动学方程组分析得：在低速运动下，模型车的后轴中心点运动轨迹为一个定圆，且该圆半径仅与车辆前轮转角φ有
关。
设计中根据实际车辆大小，按比例设计小车模型及泊车环境，并且在Matlab/Simulink中建立阿克曼转向模型，为下面的模糊
控制器器设计提供了良好的理论依据。
1.3 自动泊车模糊控制器设计
模糊控制是以模糊语言变量、模糊集合理论及模糊推理为基础的一类计算机控制方法，适合用于数学模型复杂的系统。模糊控
制继承了人类对概念模式和思维图像的自然语言习惯，相比其他传统的控制方法，模糊控制在自动泊车系统中的应用更加广泛
[12]。自动泊车模糊控制器[1316]设计包括垂直泊车模糊控制器设计、平行泊车模糊控制器设计和斜行泊车模糊控制器设计，
由于三种控制器设计方式类似，本文以垂直泊车为例讨论模糊控制器设计。本设计的模糊自动泊车系统控制框图如图2所示。
图2 模糊自动泊车系统控制框图
其中模糊化、模糊推理、模糊判断和模糊规则4部分构成模糊控制器。CPU主要通过以下3个步骤实现模糊控制：
① 首先通过超声波阵列获取车辆后轴中心点坐标(xr,yr)和车身航向角θ，将超声波传感器采样到的数据进行模糊化。
② 根据模糊控制规则，结合驾驶员的实际泊车经验推理计算出模糊控制量。
③ 对模糊控制量进行判决，得出确切的输出量给转向舵机，控制模型车前轮转向。
评论0