一种基于模糊控制的无人驾驶车辆转向盘控制系统及方法与流程

本发明涉及汽车控制领域，特别是涉及一种基于模糊控制的无人驾驶车辆转向盘控制系统及方法。

背景技术

无人驾驶汽车又称为全自主自控驾驶汽车，也可以称之为轮式移动机器人，它一般是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。它是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算、程序设计、组合导航、信息融合等多种高科技为一体，是当代计算机科学、模式识别、控制技术的高度结合和发展的产物。而无人驾驶车辆的转向装置控制性能是衡量无人车系统性能最关键、最重要指标之一，方向控制性能包括自动转向的正确性、稳定性、实时性、及时性等。无人驾驶车辆的转向控制装置是保证无人驾驶车辆方向控制性能的关键，然而目前无人驾驶车辆的转向控制装置还没有一个最优的控制方法能够合理规划汽车行驶路径并准确调整。

技术实现要素：

本发明主要解决的技术问题是提供一种基于模糊控制的无人驾驶车辆转向盘控制系统及方法，能使汽车按最佳路径行驶。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种基于模糊控制的无人驾驶车辆转向盘控制系统，包括图像采集单元、gps导航单元、雷达单元、处理单元和转向单元，所述图像采集单元采集道路情况和道路边缘线的信息，所述gps导航单元确定汽车行驶过程中汽车信息和道路信息，所述雷达单元用于识别道路上的障碍物，所述处理单元规划汽车行驶路线，控制所述转向单元的转向。

在本发明一个较佳实施例中，所述图像采集单元包括ccd摄像头，所述ccd摄像头设置于汽车的顶部。

在本发明一个较佳实施例中，所述汽车信息包括车速信息和位置信息。

在本发明一个较佳实施例中，所述雷达单元包括毫米波雷达，所述毫米波雷达设置于汽车的前部。

提供一种基于模糊控制的无人驾驶车辆转向盘控制方法，包括步骤为：（1）图像采集单元采集道路信息，gps导航单元采集汽车行驶信息，所述道路信息和所述汽车行驶信息发送给处理单元；（2）所述处理单元利用收到的所述道路信息和所述汽车行驶信息处理得到道路边界信息，利用所述道路边界信息得到道路中线，根据所述道路中线得到汽车行驶路径；（3）所述处理单元根据所述汽车行驶路线控制转向单元的转向。

在本发明一个较佳实施例中，步骤（2）中所述道路边界信息包括道路边缘线位置信息，根据所述道路边缘线位置信息得到道路中线

在本发明一个较佳实施例中，步骤（2）中根据所述道路中线得到汽车行驶路径的具体步骤为：检测得到的道路中线是否有弯曲趋势，若无弯曲趋势，汽车沿当前方向继续行驶，如检测到有弯曲趋势，则开始规划汽车行驶路径。

在本发明一个较佳实施例中，步骤（2）中汽车行驶路径中直角转弯的计算为：分别计算最大转向半径rmax和最小转向半径rmin，最佳转向半径r=（rmax+rmin）/2。

在本发明一个较佳实施例中，步骤（2）中汽车行驶路径中曲线转弯的计算为：将所得到的道路中线的曲线拟合成数段直线，分别求得其相邻两段的外接圆弧，所述圆弧为最佳转向路径。

在本发明一个较佳实施例中，步骤（3）中具体步骤为：实时求得汽车当前航向角与最佳转向路径切线的夹角，利用闭环模糊负反馈控制系统控制汽车转向单元的转向角度。

本发明的有益效果是：本发明的基于模糊控制的无人驾驶车辆转向盘控制系统及方法，通过控制系统各部件，从而控制无人驾驶汽车的转向，使得车辆取得良好的响应，实现平稳转向方向，达到自动转向的正确性、稳定性、实时性、及时性等优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图，其中：

图1是本发明的基于模糊控制的无人驾驶车辆转向盘控制系统一较佳实施例的整体结构框图；

图2是图1所述基于模糊控制的无人驾驶车辆转向盘控制系统的系统转弯判断流程图；

图3是图1所述基于模糊控制的无人驾驶车辆转向盘控制系统的曲线转弯路径示意图；

图4是图1所述基于模糊控制的无人驾驶车辆转向盘控制系统的直角转弯路径示意图；

图5是图1所述基于模糊控制的无人驾驶车辆转向盘控制系统的转向角度流程图；

图6是图1所述基于模糊控制的无人驾驶车辆转向盘控制系统的转向角度示意图；

图7是图1所述基于模糊控制的无人驾驶车辆转向盘控制系统的负反馈控制系统流程图。

具体实施方式

下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，提供一种基于模糊控制的无人驾驶车辆转向盘控制系统，包括图像采集单元、gps导航单元、雷达单元、处理单元和转向单元。所述图像采集单元包括安装在汽车顶部的ccd摄像头，用于采集道路情况和道路边缘线的信息。所述gps导航单元确定汽车行驶过程中汽车的车速和位置信息，以及与图像处理过程协同工作获知道路情况等信息。雷达单元由安装于汽车前部的毫米波雷达构成，主要用于对障碍物的识别，防止汽车在转向过程中出现交通事故。当识别到车辆前方道路出现障碍物时，及时减速重新规划路线。。控制所述转向单元的转向

处理单元负责合理规划汽车行驶路线，发出信号控制电机带动转向轴转动。

处理单元过程：利用得到的道路信息合理规划车辆行驶路径实时求得汽车当前航向角与最佳转向路径切线的夹角θ，利用闭环负反馈控制系统控制转向器转向角度。转向单元利用现有的电机驱动转向的技术来实现汽车的转向。

方法，包括步骤为：

（1）图像采集单元采集道路信息，gps导航单元采集汽车行驶信息，所述道路信息和所述汽车行驶信息发送给处理单元；

（2）所述处理单元利用收到的所述道路信息和所述汽车行驶信息处理得到道路边界信息，其中所述道路边界信息包括道路边缘线位置信息，利用所述道路边缘线位置信息得到道路中线；

（3）检测得到的道路中线是否有弯曲趋势，若无弯曲趋势，汽车沿当前方向继续行驶，如检测到有弯曲趋势，则开始规划汽车行驶路径；

（4）合理规划车辆行驶路径：

a直角转弯的计算：分别计算最大转向半径rmax和最小转向半径rmin，最佳转向半径r=（rmax+rmin）/2。

b曲线转弯的计算：将所得到的道路中线的曲线拟合成数段直线，分别求得其相邻两段的外接圆弧，所述圆弧即为最佳转向路径。

（5）所述处理单元根据所述汽车行驶路线控制转向单元的转向，即实时求得汽车当前航向角与最佳转向路径切线的夹角θ（且角度θ不能大于汽车极限转角），利用闭环负反馈控制pid系统控制转向器转向角度。

式中：e(t)代表检测到的实际转角与设定转角的差值，代表差值之和，代表偏差变化率，是比例增益因数，是微分时间常数，是积分时间常数，是积分因数，是微分因数。

转向单元利用现有的电机驱动转向的技术来实现汽车的转向。

请参阅图2，为本发明所述控制系统的系统转弯判断流程图：

（1）对处理单元输出的道路信息进行处理，通过判断道路边缘线是否有直线度的变化决定是否需要转弯；

（2）若需要转弯，进一步判断转向角度，分为直角转弯和曲线转弯两种情况。

请参阅图3，为本发明所述控制系统的计算曲线转弯路径示意图：

左右两边线分别为道路边缘线，通过图像识别出道路宽度l1和车辆到左边缘线的距离l2，使l1=2l2，所求得的道路中间线即为曲线转弯最佳路径。

请参阅图4，为本发明所述控制系统的直角转弯路径示意图：

l1为当前点到正前方边界距离，l2为到右前方道路距离，l3为车辆到右侧道路边线的距离，l4为车身宽度。

最小转弯半径rmin=l2+l4。

最大转弯半径rmax=l1。

最佳转弯半径r=（rmax+rmin）/2。

请参阅图5，为本发明所述控制系统的控制转向角度流程图：

控制系统采用闭环负反馈控制系统，闭环控制系统把被控制的角度量与设定值θ之间的偏差送回来参加控制器的运算，进一步调整输出去纠正偏差，直至受控角度值与设定值θ相等。

请参阅图6，为本发明所述控制系统的转向角度示意图：

（x0，y0），（x1，y1）,(x2，y2)为规划路径上的三个点，求出过三点的圆弧轨迹，此轨迹的切线与当前汽车航向角的夹角θ即为此时汽车的转向角度，汽车行驶过程中实时监测角度θ，保持θ为0。

请参阅图7，为本发明所述控制系统的负反馈控制系统流程图：

模糊自适应pid控制器的输入是设定转角和实际转角之间的偏差e和其偏差变化率ec，模糊控制器的输出是比例、微分和积分系数-kp、ki、kd。无人驾驶汽车在行驶转向过程中，模糊控制器通过不断监测e和ec，根据模糊控制原理对pid调节器的三个参数进行实时的修正，最终使得车辆取得良好的响应，实现平稳转向。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。