CN109572697B - 基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，首先是对模范驾驶员平时驾驶习惯和驾驶风格的学习，利用学习过程中采集的数据建立模糊控制规则，然后将车辆在行驶中的自车的车速v、自车与前车的距离d、节气门开度误差e₁和节气门开度误差的变化率e₂作为模糊控制输入量，模糊量化后获得对应的模糊输入量，再根据模糊控制规则进行模糊推理，以获得对应的模糊输出量，并将得到的模糊输出量进行合并，得到总模糊控制输出量，最后把该总模糊控制输出量作为最终的节气门开度的状态量，控制车辆节气门开度。本发明的方法保证了驾驶员对车辆的节气门开度的合理性和精准性，良好控制车辆的速度。

Description

基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法

技术领域

本发明涉及车辆自动控制技术领域，具体涉及一种基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法。

背景技术

模糊控制是上个世纪诞生的一种基于语义规则的人工智能，随着这项技术的日益成熟，在人类生产活动的各个领域得到了日益广泛的应用，自动驾驶便是其中的一个重要应用对象。

由于车辆在十字路口或者车辆和行人密集的道路行驶时，周围的环境复杂，所以对于这种情况下，模糊控制能够体现出更好的可靠性和舒适性。模糊控制属于智能控制，可以实现非线性控制，无需为对象建立确切的数学模型，具有较好的鲁棒性和灵活性。在车辆的油门传感器和减速器间加装模糊控制器和步进电机，这种模糊控制方法可以充分借鉴优秀模范司机的驾驶经验，模拟模范司机的驾驶行为，在油门控制方面形成了较好的动态特性。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，采用该油门自动控制方法，内部运算简便，可以使车辆的速度控制良好，有很强的借鉴性和实用性。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现。

一种基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，包括以下步骤：

步骤1，建立模糊控制规则：实时采集模范驾驶员在特殊路段行驶时，自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d、以及所述车速v和所述距离d对应的节气门开度x，建立自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d、以及所述车速v和所述距离d对应的节气门开度x之间的对应关系并记录；并根据所述自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d、以及所述节气门开度x之间的对应关系建立模糊控制规则；

步骤2，控制节气门开度：

子步骤2a，模糊量化：采集自车在特殊路段行驶时自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d以及节气门开度误差e₁和节气门开度误差的变化率e₂，并将所述自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d以及节气门开度误差e₁和节气门开度误差的变化率e₂作为模糊控制输入量；并对所述自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d以及节气门开度误差e₁和节气门开度误差的变化率e₂进行模糊量化，获得对应的模糊输入量；

子步骤2b，模糊推理：根据所述模糊控制规则进行模糊推理，获得对应的模糊输出量；其中，基于自车的车速v和自车与前车的距离d的两个模糊输入量，根据所述模糊控制规则进行模糊推理，获得第一模糊输出量；基于节气门开度误差e₁和节气门开度误差变化率e₂的两个模糊输入量，根据所述模糊控制规则进行模糊推理，获得第二模糊输出量；

子步骤2c，模糊判决：对所述第一模糊输出量和所述第二模糊输出量进行模糊判决，对应获得第一模糊控制输出量u₁和第二模糊控制输出量u₂；

子步骤2d，合并模糊控制输出量：将所述第一模糊控制输出量u₁和第二模糊控制输出量u₂按照合并规则合并，得到节气门开度状态量U；

子步骤2e，自车的控制***根据所述节气门开度状态量U控制执行器调节节气门开度的状态。

本发明技术方案的特点和进一步的改进为：

所述特殊路段为十字路口、行人或车辆密集的路段。

步骤1中，所述对应关系为v+0.01d与节气门开度x之间的对应关系。

子步骤2a中，将所述节气门开度误差e₁定义为{NB，NS，ZE，PS，PB}5个模糊子集；将所述节气门开度误差变化率e₂定义为{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}7个模糊子集；将所述自车的车速v定义为{ZE，S，M、L}4个模糊子集；将所述自车与前方目标车辆的距离d定义为{NB，NS，ZN，ZE，ZP，PS，PB}7个模糊子集。

子步骤2a中，采用ZMF、TRIMF和SMF函数对所述节气门开度误差e₁进行模糊量化；采用TRIMF函数对所述节气门开度误差的变化率e₂进行模糊量化；采用TRAPMF和TRIMF函数对所述自车的车速v进行模糊量化；采用TRIMF函数对所述自车与前方目标车辆的距离d进行模糊量化。

子步骤2c中，将第一模糊控制输出量u₁和第二模糊控制输出量u₂分别定义为{JX，BC，ZD}3个模糊子集。

子步骤2d中，所述合并规则为U＝Pu₁+(1-P)u₂，其中，P＝0.5～0.7。

步骤1中，所述实时采集为至少实时采集10小时。

步骤1中，所述自车的车速v采用车速传感器测量得到，所述车速传感器设置在自车变速器上。

步骤1中，自车与前方目标车辆的距离d采用激光扫描雷达测量得到，所述激光扫描雷达安装在自车的车前保险杠中央。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法内部运算简便，可以使车辆的速度控制良好，从而有效降低了交通事故的发生率，并且保证了对车辆的节气门开度的合理性和精准性，使车辆在特殊路段行驶时的车速具有更强的合理性，具有很强的借鉴性和实用性。

附图说明

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。

图1为本发明的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法的流程图；

图2为本发明的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法的一种实施例的节气门开度误差e₁的模糊子集划分及隶属度函数的设计图；

图3为本发明的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法的一种实施例的节气门开度误差变化率e₂的模糊子集划分及隶属度函数的设计图；

图4为本发明的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法的一种实施例的自车的车速v的模糊子集划分及隶属度函数的设计图；

图5为本发明的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法的一种实施例的自车与前方目标车辆的距离d的模糊子集划分及隶属度函数的设计图；

图6为本发明的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法的一种实施例的第一模糊控制输出量u₁和第二模糊控制输出量u₂的模糊子集划分及隶属度函数的设计图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的实施方案进行详细描述，但是本领域的技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限制本发明的范围。

本发明提供了一种基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，该油门自动控制方法的原理为：

首先是采用机械强化学***时驾驶习惯和驾驶风格进行学习。模范驾驶员驾驶车辆在十字路口或者行人和车辆比较密集的路段行驶，在行驶的过程中利用车速传感器和安装在车辆前保险杠中央的激光扫描雷达对自车的车速v和自车与前车的距离d进行实时采集，同时记录下自车在不同车速和前车距离情况下的节气门开度x。

为了实现对驾驶员风格和驾驶习惯更加全面的掌握，要求学习阶段的数据记录累计时间为10小时以上。

在进行完对模范驾驶员驾驶经验的学习之后，利用已经采集的数据对车辆的节气门开度进行相应的自动控制。利用的方法为双模糊控制，即利用车辆在行驶中的自车的车速v、自车与前车的距离d、节气门开度误差e₁和节气门开度误差的变化率e₂作为模糊控制输入量。然后再选用合适的隶属函数对这四个变量进行模糊量化，从而获得四个对应的模糊输入量。然后根据之前学习的自车车速、自车与前车的距离和节气门开度的对应关系作为模糊控制规则进行模糊推理，以获得对应的模糊输出量，并将得到的模糊输出量进行合并，得到总模糊控制输出量，并把该总模糊控制输出量作为最终的节气门开度的状态量。车辆的控制***根据最终的节气门开度状态量来控制执行器调节节气门开度的状态，从而使车辆的油门控制符合模范驾驶员的驾驶风格和驾驶习惯。

具体的，

参考图1，本发明提供的一种基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，包括以下步骤：

步骤1，建立模糊控制规则：实时采集模范驾驶员在特殊路段行驶时，自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d、以及所述车速v和所述距离d对应的节气门开度x，建立自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d、以及所述车速v和所述距离d对应的节气门开度x之间的对应关系并记录；并根据所述自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d、以及所述节气门开度x之间的对应关系建立模糊控制规则；

步骤2，控制节气门开度：

子步骤2a，模糊量化：采集自车在特殊路段行驶时自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d以及节气门开度误差e₁和节气门开度误差的变化率e₂，并将所述自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d以及节气门开度误差e₁和节气门开度误差的变化率e₂作为模糊控制输入量；并对所述自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d以及节气门开度误差e₁和节气门开度误差的变化率e₂进行模糊量化，获得对应的模糊输入量；

子步骤2b，模糊推理：根据所述模糊控制规则进行模糊推理，获得对应的模糊输出量；其中，基于自车的车速v和自车与前车的距离d的两个模糊输入量，根据模糊控制规则进行模糊推理，获得第一模糊输出量；基于节气门开度误差e₁和节气门开度误差变化率e₂的两个模糊输入量，根据模糊控制规则进行模糊推理，获得第二模糊输出量；

子步骤2c，模糊判决：对所述第一模糊输出量和所述第二模糊输出量进行模糊判决，对应获得第一模糊控制输出量u₁和第二模糊控制输出量u₂；

子步骤2d，合并模糊控制输出量：将所述第一模糊控制输出量u₁和第二模糊控制输出量u₂按照合并规则合并，得到节气门开度状态量U；

子步骤2e，自车的控制***根据所述节气门开度状态量U控制执行器调节节气门开度的状态。

进一步的，本发明中所述的特殊路段为十字路口、行人或车辆密集的路段。

进一步的，步骤1中，所述实时采集为至少实时采集10小时。

进一步的，步骤1中，所述自车的车速v采用车速传感器测量得到，所述车速传感器设置在自车变速器上。

进一步的，步骤1中，自车与前方目标车辆的距离d采用激光扫描雷达测量得到，所述激光扫描雷达安装在自车的车前保险杠中央。

进一步的，步骤1中，车的车速v、与前车的距离d和节气门开度x之间建立的对应关系为：v+0.01d与节气门开度x之间的对应关系，并记录下这种对应关系；其中，自车的车速v的单位为km/h，精确度为1；与前车的距离d的单位为m，精确度为1；节气门开度x的单位为1。

进一步的，子步骤2a中，将所述节气门开度误差e₁定义为{NB，NS，ZE，PS，PB}5个模糊子集；将所述节气门开度误差变化率e₂定义为{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}7个模糊子集；将所述自车的车速v定义为{ZE，S，M、L}4个模糊子集；将所述自车与前方目标车辆的距离d定义为{NB，NS，ZN，ZE，ZP，PS，PB}7个模糊子集。

其中，节气门开度误差e₁的5个模糊子集{NB，NS，ZE，PS，PB}分别为负大、负小、零、正小、正大；节气门开度误差变化率e₂的7个模糊子集{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}分别为负大、负中、负小、零、正小、正中、正大；自车的车速v的4个模糊子集{ZE，S，M、L}分别为零、较小、适中、很大；自车与前方目标车辆的距离d的7个模糊子集{NB，NS，ZN，ZE，ZP，PS，PB}分别为负大、负小、负较小、零、正较小、正小、正大。

示例性的，图2-图5分别为将本发明的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法实际应用时，节气门开度误差e₁、节气门开度误差变化率e₂、自车的车速v以及自车与前方目标车辆的距离d的模糊子集划分及隶属度函数的设计图。

进一步的，子步骤2a中，采用ZMF、TRIMF和SMF函数对所述节气门开度误差e₁进行模糊量化；采用TRIMF函数对所述节气门开度误差的变化率e₂进行模糊量化；采用TRAPMF和TRIMF函数对所述自车的车速v进行模糊量化；采用TRIMF函数对所述自车与前方目标车辆的距离d进行模糊量化。

进一步的，子步骤2c中，将第一模糊控制输出量u₁和第二模糊控制输出量u₂分别定义为{JX，BC，ZD}3个模糊子集。

其中，第一模糊控制输出量u₁和第二模糊控制输出量u₂的3个模糊子集{JX，BC，ZD}分别为减小、保持、增大。

示例性的，图6为将本发明的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法实际应用时，第一模糊控制输出量u₁和第二模糊控制输出量u₂的模糊子集划分及隶属度函数的设计图。

具体的，基于自车的车速v和自车与前车的距离d的模糊规则如下表1：

表1

基于节气门开度误差e₁和节气门开度误差变化率e₂的模糊规则如下表2：

表2

进一步的，子步骤2d中，所述合并规则为U＝Pu₁+(1-P)u₂，其中，P＝0.5～0.7。

需要说明的是，本发明中的节气门开度误差e₁、节气门开度误差变化率e₂具体为：当普通驾驶员驾驶车辆在特殊路段行驶时，会实时采集其驾驶过程中的节气门开度x₁，自车中的控制***会将该普通驾驶员所驾驶过程中的节气门开度x₁与模范驾驶员在同等情况下的节气门开度x进行对比，二者所产生的误差即节气门开度误差e₁，二者所产生的误差的变化率即为节气门开度误差变化率e₂。

采用本发明的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，可以使车辆的油门控制符合模范驾驶员的驾驶风格和驾驶习惯，保证对车辆的节气门开度的合理性和精准性，良好控制车辆的速度，有效降低交通事故的发生率，使车辆在特殊路段行驶时的车速具有更强的合理性，具有很强的借鉴性和实用性。

虽然，本说明书中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，建立模糊控制规则：实时采集模范驾驶员在特殊路段行驶时，自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d、以及所述车速v和所述距离d对应的节气门开度x，建立自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d、以及所述车速v和所述距离d对应的节气门开度x之间的对应关系并记录；并根据所述自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d、以及所述节气门开度x之间的对应关系建立模糊控制规则；

其中，所述特殊路段为十字路口、行人或车辆密集的路段；

步骤2，控制节气门开度：

子步骤2a，模糊量化：采集自车在特殊路段行驶时自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d以及节气门开度误差e₁和节气门开度误差的变化率e₂，并将所述自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d以及节气门开度误差e₁和节气门开度误差的变化率e₂作为模糊控制输入量；并对所述自车的车速v、自车与前方目标车辆的距离d以及节气门开度误差e₁和节气门开度误差的变化率e₂进行模糊量化，获得对应的模糊输入量；

子步骤2b，模糊推理：根据所述模糊控制规则进行模糊推理，获得对应的模糊输出量；其中，基于自车的车速v和自车与前方目标车辆的距离d的两个模糊输入量，根据所述模糊控制规则进行模糊推理，获得第一模糊输出量；基于节气门开度误差e₁和节气门开度误差变化率e₂的两个模糊输入量，根据所述模糊控制规则进行模糊推理，获得第二模糊输出量；

子步骤2c，模糊判决：对所述第一模糊输出量和所述第二模糊输出量进行模糊判决，对应获得第一模糊控制输出量u₁和第二模糊控制输出量u₂；

子步骤2d，合并模糊控制输出量：将所述第一模糊控制输出量u₁和第二模糊控制输出量u₂按照合并规则合并，得到节气门开度状态量U；

子步骤2e，自车的控制***根据所述节气门开度状态量U控制执行器调节节气门开度的状态。

2.根据权利要求1所述的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，其特征在于，所述特殊路段为十字路口、行人或车辆密集的路段。

3.根据权利要求1所述的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，其特征在于，步骤1中，所述对应关系为v+0.01d与节气门开度x之间的对应关系。

4.根据权利要求1所述的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，其特征在于，子步骤2a中，将所述节气门开度误差e₁定义为{NB，NS，ZE，PS，PB}5个模糊子集；将所述节气门开度误差变化率e₂定义为{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}7个模糊子集；将所述自车的车速v定义为{ZE，S，M，L}4个模糊子集；将所述自车与前方目标车辆的距离d定义为{NB，NS，ZN，ZE，ZP，PS，PB}7个模糊子集；

其中，{NB，NS，ZE，PS，PB}表示由负大、负小、零、正小、正大5个模糊子集组成的节气门开度误差集合；{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}表示由负大、负中、负小、零、正小、正中、正大7个模糊子集组成的节气门开度误差变化率集合；{ZE，S，M，L}表示由零、较小、适中、很大4个模糊子集组成的自车的车速集合；{NB，NS，ZN，ZE，ZP，PS，PB}表示由负大、负小、负较小、零、正较小、正小、正大7个模糊子集组成的自车与前方目标车辆的距离的集合。

5.根据权利要求1所述的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，其特征在于，子步骤2a中，采用ZMF、TRIMF和SMF函数对所述节气门开度误差e₁进行模糊量化；采用TRIMF函数对所述节气门开度误差的变化率e₂进行模糊量化；采用TRAPMF和TRIMF函数对所述自车的车速v进行模糊量化；采用TRIMF函数对所述自车与前方目标车辆的距离d进行模糊量化。

6.根据权利要求1所述的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，其特征在于，子步骤2c中，将第一模糊控制输出量u₁和第二模糊控制输出量u₂分别定义为{JX，BC，ZD}3个模糊子集；

其中，{JX，BC，ZD}表示由减小、保持、增大3个模糊子集组成的第一模糊控制输出量和第二模糊控制输出量的集合。

7.根据权利要求1所述的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，其特征在于，子步骤2d中，所述合并规则为U＝Pu₁+(1-P)u₂，其中，P＝0.5～0.7。

8.根据权利要求1所述的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，其特征在于，步骤1中，所述实时采集为至少实时采集10小时。

9.根据权利要求1所述的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，其特征在于，步骤1中，所述自车的车速v采用车速传感器测量得到，所述车速传感器设置在自车变速器上。

10.根据权利要求1所述的基于模糊控制的特殊路段行进车辆的油门自动控制方法，其特征在于，步骤1中，自车与前方目标车辆的距离d采用激光扫描雷达测量得到，所述激光扫描雷达安装在自车的车前保险杠中央。

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