基于模糊算法的车道偏离预警研究.pdf

第3期(总第19 1期)2023年8 月现代车用动力MODERNVEHICLEPOWERNo.3(serial No.191)Aug.2023doi:10.3969/j.issn.1671-5446.2023.03.003基于模糊算法的车道偏离预警研究雷承学1,孟少华!，申彩英,王奇,李启龙3（1.辽宁工业大学汽车与交通工程学院，辽宁锦州12 10 0 1;2.徐州徐工汽车制造有限公司,江苏徐州2 2 110 0；3.凌海供电有限责任公司，辽宁锦州12 10 0 1)摘要：交通事故频发使人们对道路交通安全的关注度日益提高，近年来高级辅助驾驶技术逐渐成为汽车行驶安全的研究热点。首先对常用的基于车辆相对位置（CCP）和跨越车道时间（TLC)的车道偏离预警算法进行研究；然后使用Matlab/Simulink设计了一种基于模糊算法的车道偏离预警；接着使用仿真软件Prescan搭建测试环境，即车辆传感器、交通场景、车辆动作等；最后设计联合仿真试验。试验结果表明：设计的基于模糊算法的车道偏离预警达到了设计标准，符合实际需求。关键词：车道偏离预警；联合预警策略；模糊控制；联合仿真中图分类号:U463.6(1.College of Automobile and Transportation,Liaoning University of Technology,Jinzhou 121001,China;Abstract:The frequent occurrence of traffic accidents has made people pay more and more attention to road traffic safety,and in recentyears,advanced assisted driving technology has gradually become a research hotspot of automobile driving safety.Firstly,the common-ly used lane departure warning algorithm based on vehicle relative position(CCP)and lane departure warning algorithm based on lanecrossing time(TLC)are studied.Then,Matlab/Simulink is used to design a lateral warning algorithm based on fuzzy control.It usesthe simulation software Prescan to build a test environment,including vehicle sensors,traffic scenarios,vehicle movements,etc.Fi-nally,a joint simulation experiment is designed.The experimental results show that the horizontal early warning algorithm based onfuzzy control designed meets the design standards and the actual needs.Key words:lane departure warning;joint alert policies;fuzzy control;co-simulation文献标志码：AResearch on Lane Deviation Warning Based on Fuzzy AlgorithmLEI Chengxue,MENG Shaohua,SHEN Caiying,WANG Qi,LI Qilong2.Xuzhou Xugong Automobile Manufacturing Co.,Ltd.,Xuzhou 221100,China;3.Linghai Power Supply Limited Liability Company,Jinzhou 121001,China)文章编号:16 7 1-5446(2 0 2 3)0 3-0 0 10-0 3引言高级辅助驾驶是传统汽车到无人驾驶汽车的重要阶段。车道偏离预警系统作为高级辅助驾驶系统的重要组成部分 1，主要用于车辆发生横向偏离时，通过声音、灯光等为驾驶员提供预警或者为车道保持系统或其他横向辅助系统提供判断信息。车道偏离系统的信息采集模块通过车载摄像头采集车道线信息，决策模块对环境信息和车辆信息进行分析，当系统判定发生车道偏离时向驾驶员发出警告。常用的车道偏离预警算法有车辆相对位置模型、车辆跨车道时间模型和未来偏移量模型。本文设计了一种基于模糊算法的联合预警策略，使用Matlab/Simulink搭建控制算法模型，使用Prescan搭建传感器模型和交通场景，进行联合仿真验证车道偏离预警算法。1车道偏离预警算法1.1营常用的车道偏离预警算法CCP算法把车辆运动方向看作与车道线相互平行，考虑车辆前轮与道路的相对位置,判定是否发生*收稿日期：2 0 2 3-0 5-2 1作者简介：雷承学（19 9 9 一），男，吉林辽源人，研究生，主要研究方向为无人驾驶汽车行为预测。2023年第3期车道偏离。车轮的位置通常由对传感器得到的道路信息进行处理后的数据和预设车辆宽度的数学关系来获取。假设车辆质心与车道中心线的横向距离为do，车轮到左右侧车道的距离分别为d,和d,车辆宽度为W,车道宽度为R,由此得到车辆与左右车道线距离的数学模型：d.drR-W+do2TLC算法假设车辆保持当前车速和航向角不变，预计车辆从当前位置移动到车道线所需时间为t,通过与阈值时间比较判定是否发生车道偏离 3。假设车辆的航向角为,横向车速为u,，车轮与车道线的最短距离为l,横向加速度为,，由此得到车辆跨越车道线所需时间的数学模型：1=-,+V+2alayFOD算法加人了驾驶员驾驶习惯对车道偏离预警的影响,在真实的车道线之外,设置了一条虚拟车道线,车辆在此范围内发生的偏离并不会使系统发出预警 4。FOD算法主要依据在预瞄时间T后发生的横向偏移距离是否超出了虚拟车道线的范围。假设虚拟车道线与真实车道线的距离为D，预瞄时间T后发生的位移为Dr，车辆前轮与真实车道线之间的距离为Do，则：D=Dp-Do将此距离D与 D进行比较,进行预警判断。1.2基于模糊算法的联合预警前文建立了车辆与车道线距离的数学模型和车辆跨越车道线所需时间的数学模型,综合考虑CCP算法和TLC算法的优点 5,以车轮边缘到车道线的距离和车辆跨越车道线所需时间作为模糊系统的输人，以车辆偏离程度作为模糊系统的输出，设计车道偏离预警模糊控制器。则模糊控制器的输人输出所对应的模糊集合定义如下：CCP:(VF,MF,MN,VN)TLC:(VL,ML,MS,VS)level:(LS,MS,SS,SD,MD,LD)式中：CCP为车轮到边界线的距离，VF为远,MF为较远，MN为较近，VN为近；TLC为车辆跨越车道线的时间,VL为长,ML为较长,MS 为较短,VS 为短；level 为车辆偏离车道的危险程度,LS为很安全，MS为安全,SS为较安全，SD为较危险，MD为危险,LD为很危险。雷承学，等：基于模糊算法的车道偏离预警研究R-Wdo211为了使模糊系统具有较快的反应速度和较高的灵敏度,本文采用三角形隶属度函数进行模糊系统的设计,其隶属度函数曲线分别如图1 图3所示。VNMN1.0吨0.5(1)0.00.0图1车轮与车道线距离的隶属度函数VSMS1.0吨0.50.0(2)0.0图2车辆跨越车道线时间的隶属度函数LSMS1.0吨0.50.00.00.51.0(3)图3车辆偏离车道危险程度的隶属度函数通过分析总结了16 条模糊规则语句：If (CCP i s V N)a n d (T LC i s V S)t h e n (l e v e lis LD);If (CCP i s V N)a n d (T LC i s M S)t h e n (l e v e lis LD);If(CCP is VN)and(TLC is ML)then(levelis LD);If (CCP i s V N)a n d （T LC i s V L)t h e n (l e v e lis LD).建立如表1所示的模糊规则表。(4)表1模糊规则表CCPTLCVFVLLSMLMSMSSDVSSDMF0.20.40.5时间/sSS中1.52.02.53.03.54.04.55.0距离/mMFMNSSSDSSSDSDSDSDMDVF0.60.8距离/mML1.01.5SD1.02.0MDVNLDLDLDLD1.2VLLD122#搭建测试环境Prescan是西门子公司的一款仿真软件,主要用于自动数据采集系统（ADAS）仿真和环境仿真，可以快捷搭建无人车测试平台。使用Prescan提供的传感器,可以快速得到设计控制算法时所需的环境信息，同时将这些数据导人到Matlab/Simulink中，另外，Matlab/Simulink也可以通过接口将控制信号反馈给Prescan形成闭环测试。本文在Prescan中搭建如图4所示的道路环境，设置道路宽度为3.5m的三车道。在道路环境中加入车辆模型，假设车辆的偏离轨迹已知，在车辆模型上添加车道线检测（LaneMaker）传感器，为计算车辆与车道线间的距离提供数据。将此模型导入Matlab/Simulink可以得到车道偏离预警所需要的数据接口,通过预警算法模块进行判断。福图4道路环境现代车用动力2(r-s.u)/率200.2F0.1(o)/(00.0-0.1-0.20福向左偏离报警向右偏离报警报警等级3322023年第3期24b横向速度24c航向角36t/s6t/s881010?3联合仿真本文设置车辆沿着预定路径行驶，根据Prescan中Lane Maker传感器提供的道路信息，保证测试场景相同,设置不同车速进行仿真验证。选取良好路面进行测试,被控车辆以车速30 km/h 和9 0 km/h匀速行驶，检测结果如图5、图6 所示。根据车道偏离检测结果曲线可知，即使车速不同,车道偏离预警算法都可以准确地检测到车辆是否发生偏离。车速为30 km/h时,车辆的横向偏离速度较小,预警时刻相对较晚,产生报警的时间较长；车速为9 0 km/h时,车辆的横向偏离速度较大，预警时刻相对较早，产生报警的时间较短。采用模4.53.53.000图5车速为30 km/h时的检测结果4.53.53.02.50(r-s.u)/率22224d报警等级46t/sa偏离风险程度6t/s8810102.5002246t/sa偏离风险程度48106t/sb横向速度(下转第42 页）81042常数K发生变化 8 软磁合金利用热处理工艺可改善其磁性能，目前广泛采用的真空氢气退火工艺，利用高纯度的氢气进行被处理件表面保护，是避免表面氧化、提高零件磁性能的较优方法。从动力总成比例电磁铁开发经验看，软磁合金热处理关键的工作是通过科学的工艺试验来制定合理的工艺流程和确定合适的参数，如加热速率、保温时间和冷却速度等，这样才能获得稳定的材料磁性能,进而提高比例电磁铁的一致性和稳定性。5结束语作为电子和智能控制的核心零部件，比例电磁铁在汽车行业已经得到越来越广泛的应用，国内也涌现出了大批相关企业，自主产品应用范围正从部分辅助系统向动力总成、底盘控制等核心系统发展并逐步替代进口产品。鉴于汽车行业的应用环境、产品一致性和高可靠性要求等,还需进一步深人研究比例电磁铁的制造与热处理工艺等,完善性能检测手段和评价方法，(上接第12 页)0.2F0.1(o)/0.0-0.1F-0.2E0320图6 车速为90 km/h时的检测结果糊控制算法预警系统比传统的CCP预警模型产生预警更早，也有更长的预警时间，为驾驶员提供更充分的修正时间。该测试结果表明，不同车速下采用模糊控制的车道偏离预警模块都能实现预警功能，具有一定的现实意义和参考价值。现代车用动力践行创新和科学的问题解决方法，切实提高国产产品的一致性、稳定性和可靠性,推动国内比例电磁铁行业的转型升级和高质量发展。参考文献：1 黄钱飞.基于CAN总线的比例流量铁控制器的电路设计及仿真 D.南昌：南昌大学,2 0 2 3.2孟飞,陶刚,张美荣，等.自动变速器比例电磁铁优化设计与分析 J.兵工学报,2 0 14,3 5（5）：590-596.3梁巍.中型推土机工作装置电液比例控制系统的研究D长沙：中南林业科技大学,2 0 0 7.【4柯明纯，赵建斌，闫念华，等一种新型直动式比例电磁铁静态特性研究 J.机电设备，2 0 0 8,2 5（5）：14-17.5郑羽强.共轨系统高压变量泵用高速比例电磁铁的研究D.杭州:浙江大学,2 0 0 8.6师今卓.几种比例电磁铁执行器的特性研究 D.太原：太原理工大学,2 0 0 5.7孙瑞辉,刘劲军,赵飞，等.新型比例电磁铁轴向力研究J.流体传动与控制,2 0 10(5）：5-9.8 方,平秀民.软磁合金热处理的关键技术研究 J.航天制造技术,2 0 13(5）：50-52.4结束语本文通过对车道偏离预警算法的分析,结合CCP和TLC预警模型的优点,采用模糊控制算法设计了一种车道偏离预警模块。该模块在不同车速下能及时进行报警,满足设计标准要求。使用Prescan1和Matlab/Simulink设计联合仿真试验，得到的预警24c航向角向左偏离报警向右偏离报警报警等级24d报警等级2023年第3 期68t/s6t/s10810结果符合预期,为辅助驾驶产品的开发和功能验证提供了一种新思路。参考文献：1 唐叩祝.车道偏离预警与保持控制系统仿真及试验研究D.合肥：合肥工业大学,2 0 2 0.2马宏伟,吴长水.基于Prescan的车道偏离预警系统研究J.计算机与数字工程,2 0 2 2,50(5：96 4-96 7.3 张浩.基于机器视觉的车道保持控制算法研究 D.成都：电子科技大学,2 0 2 0.【4初建圳.车道偏离预警算法研究J.汽车实用技术，2020(5):35-37.5蒋东全.智能汽车横向辅助控制策略研究 D.重庆：重庆理工大学,2 0 2 2.