基于毫米波雷达的汽车防撞模糊控制研究

1、第27卷第1期2008年2月文章编号:100124373(2008 0120103204兰州交通大学学报Journal of Lanzhou Jiaotong University Vol. 27No. 1Feb. 2008基于毫米波雷达的汽车防撞模糊控制研究张学军1, 张岳锋2(1. 兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃兰州730070;2. 东南大学软件学院, 江苏南京2100963摘要:研究了模糊控制在汽车防撞中的应用, 提出了基于毫米波雷达的汽车防撞模糊控制系统, 建立了安全距离计算的数学模型, 分析了模糊控制器的设计, 并进行了相应的验证及分析, 结果表明该模糊控制控制系统能达到防

2、撞控制效果.关键词:毫米波雷达; 汽车防撞; 安全距离; 模糊控制中图分类号:TP273. 4文献标识码:A随着现代工业化程度高速发展, 私家车的迅速增长, 交通安全已成为各国亟待解决的大课题. . 十分重要的意义.影响汽车安全行驶的因素很多, 如车速、与障碍物的距离、天气情况、路面条件等, 这些因素中绝大部分往往都是时变、非线性、模糊的, 系统的精确数学模型往往很难获得, 经典的PID 控制方法遇到了难以克服的困难. 近年来发展起来的模糊控制方法不依赖系统精确的数学模型, 能用模糊数学的隶属度函数来描述车辆安全行驶的控制模型, 能够很好的解决这个问题. 毫米波雷达1,2具有分辨率高、体积小、

3、抗地物干扰和多径效应能力强, 以及能穿透雨、雾、烟等一系列优点, 研究中提出的汽车防撞系统建立在毫米波雷达的基础上, 采用了模糊控制技术, 其原理如图1所示3 .识别车辆前, 把结; 得到汽车行驶过程中的相对车速, 把结果输出到模糊控制系统.2 判断系统. 其作用在于将实际相对距离与行车安全距离作比较. 该系统把相对距离作为衡量汽车是否处于安全状态的标准, 如果相对距离小于行车安全距离, 即处于非安全状态, 此时就要使驾驶员对油门的控制无效, 转由模糊控制系统来操作; 反之, 则处于安全状态, 继续由驾驶员操作, 模糊控制系统不发生作用.3 模糊控制系统. 其作用在于通过对汽车制动速度的控制,

4、 使处于非安全状态的汽车尽快地返回安全状态, 避免碰撞事故的发生. 同时, 为了实现实时控制, 在产生输出的同时, 对车速和距离进行反馈, 重新进行判断, 当汽车重新返回安全状态时, 则恢复驾驶员的正常操作.1汽车防撞毫米波雷达系统原理汽车防撞是以雷达测距、测速为基础的. 雷达系统实时监测车辆的前方, 当有危险目标(如行驶前方停止或慢行的车辆 出现, 实时把数据信息传达模糊控制系统, 根据情况进行自动实时控制. 1. 1测距与测速原理图1毫米波雷达汽车防撞模糊控制系统原理图Fig. 1Principle of crash 2avoiding fuzzy controllingsystem b

5、ased on millimeter 2w ave rad ar毫米波雷达测距公式2为R =C T (f b+f b- /4f 2(13收稿日期:2007207223作者简介:张学军(19772 , 男, 宁夏中宁人, 讲师.104兰州交通大学学报第27卷式中:R 为目标距离, m ; C 为光速, m/s ; T 为三角波周期s ; f 为发射频率的最大频偏, H Z ; f b 为发射和接收信号间的差拍频率, H Z ; “+”与“-”分别代表正负调频, 雷达测速公式为(2 V =(f b-f b+ /4式中:V为目标车车速; 为高频发射波的波长, m ; f b 为发射和接收信号间的差拍

6、频率, H Z ; “+”与“-”分别代表正负调频. 1. 2多传感器融合策略距离和相对速度. 这里, 选择安全距离和实际相对距离的差值S D =S F -S 及相对车速V R 作为模糊输入量. 输出量为制动减速度J A . 3. 2模糊控制规则模糊控制规则是根据有经验的司机在高速公路行驶过程中遇到突发路况时处理问题的方法和决策来编写的. 系统模糊规则可提炼如下:规则1:如果与障碍物相距很远, 且相对速度较小, 可保持原速行使.规则2:如果与障碍物相距较远, 且相对速度较大, 应适当减速行使.规则3:如果与障碍物距离较远, 且相对速度很大, 应减速行使.规则4, 且相对速度很大, . .多传感

7、信息融合是近年发展起来的一门新技术. 从狭义角度讲, 它是以不同的传感器获得同一对象的不同量测数据, 利用某种算法获得一个综合信息, 从而得到最好的估计结果.汽车防撞系统的工作环境恶劣, 干扰因素众多, 只用单一雷达传感器做出判断容易产生虚警, 为了提高对目标的识别和估计能力, 合技术, , .相距”作为误差E (e , 速度作为误差变化率C (e , 根据实际情况和控制精度要求, 分别把它们模糊化为13个等级. 其中将E (e 量化为-6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6. 取7个2所谓行车安全距离就是指在同一条车道上, 同向行驶前后两车间的距

8、离(后车车头与前车车尾间的距离 , 保持既不发生追尾事故, 又不降低道路通行能力的适当距离.行车安全距离的计算公式为422S F =v m (t r +t b +v m /2j af +L -v m /2j al (3 式中:S F 为行车安全距离; v m 跟随车制动前的初速度, m/s ; t r , t b 分别为跟随车驾驶员制动反映时间和车辆制动协调时间; L 为停车后前车和跟随车间的安全距离, 为一定值; j af , j al 分别为前车和跟随车的制动减速度.语言值:正大(PB , 正中(PM , 正小(PS , 零(0 , 负小(N S , 负中(N M , 负大(NB . 其中

9、正大表示两车相距很远, 负大表示两车相距很近, 变化范围为0100m .同理, 将C (e 量化为-6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6. 误差变化率的语言值是:正大(PB , 正中(PM , 正小(PS , 零(0 , 负小(N S , 负中(N M , 负大(NB . 其中正大代表两车相对速度很大, 负大代表两车相对速度很小. 变化范围为060km/h .模糊变量的隶属函数取正态函数:(x =e -2K (b 3模糊控制模型3. 1输入/出变量. 式中, x 为实测值, a 为x 的均值, b 为形状参数. 这里, 参数取值为:b=1, K

10、=0. 25. 可得输入量S D ,V R 的隶属度(见表1, 表2 .表1S D 的隶属度表T ab. 1Membership function of S D由毫米波雷达系统, 可测得前后车之间的相对F 集FB FM PS-6-5-4-3-2-101230. 10. 70. 740. 410250. 80. 7610. 20N S N M 0. 20. 70. 210. 70. 710. 20. 50. 510. 90. 51第1期张学军等:基于毫米波雷达的汽车防撞模糊控制的研究表2V R 的隶属度表T ab. 2Membership function of V RF 集V R FB FM

11、PS-6-5-4-3-2-110501230. 10. 740. 410250. 80. 7610. 20. 90. 50. 20. 210. 70. 810. 40. 70. 70. 110. 20. 510. 510. 70N S N M NB对输出量也取7个语言值:其论域Z =-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3.隶属度(见表3表3J A 的隶属度T ab. 3Membership function of J AF 集J A PB PM PS-3-2-14弯道虚警剔除问题, . , 取得了一定的6, 7. 本文采用方位角测定方法剔除虚警. 所定义的方位角是两车所构成的直线与自身车

12、正前方所构成直线之间的夹角, 如图2所示.01231. 50. . 50. 50. 50. 5110. 510. 510. 51050. 50NS N M NB一般地, F 控制规则用下列复合条件语句表示, 若A i 且B j 则C k (i =1, 2, 3,. . , 7; j =1, 2, , 7; k =1, 2, , 7 , 每一条语句对应一个F 关系, 即R l =A i B j C k总的F 关系为R =R ll图2方位角剔除虚警Fig. 2Azimuth eliminating the false alarm按实践经验及复合条件语句, 制成控制规则(见表4 .表4模糊控制规则表

13、T ab. 4Fuzzy control rulesC NB N M NS EZE PS PM PBRNB ZE NS NS N M N M NB NBN M PS ZE NS N M N M NB NBNS PM ZE NS NS N M NB NBZE PM PM PS ZE NS N M NBPS PM PM PS ZE N S N M N MPM PB PB PM PS NS NS NSPB PB PB PM PM PS PS ZE图2中R 为高速公路内道半径; d 为内道宽度,S 为两车瞬间距离. 为了简化且不失一般性运算, 把车理想化为质点, 且自身车沿本轨道中线行驶. 随S 的动

14、态变化, 可计算出方位角在同一车道内变化范围为22(-arcco s , -22s (R +d 222arccos2s (R +d 由毫米波测出两车相对距离和方位角, 判断方位角是否落在上述范围内, 若是, 则说明两车在同一车道内; 否则, 则不在同一车道内.5结果验证及分析实际的数据应该是车辆在行使过程中由毫米波雷达实时采集目标车辆的速度、相对距离以及方位角等参数. 但由于条件所限, 根据国家高速公路安全由模糊规则, 隶属度进行模糊推理可得模糊控制总表. 由输入量通过查询模糊控制总表控制汽车运行状态5.106兰州交通大学学报第27卷行使的规定(在我国, 高速公路规定汽车在环形路段时最低车速为

15、60km/h , 最高车速为120km/h 并查阅相关的资料, 设计了3种工况, 具体如下:1 前车车速为60km/h , 后车车速为70km/h , 两车距离为274m , 当两车瞬时距离为100m 时, 后车减速行驶, 减至两车相距96m , 后车的速度为60km/h , 此时处于安全状态, 后车以此速度跟随前车行驶.2 前车车速为60km/h , 后车车速为100km/h , 两车距离为274m , 当两车瞬时距离为100m 时, 后车适当减速行驶, 减至两车瞬时相距68m , 后车的速度为59km/h , 此时处于安全状态,汽车防撞有着广阔的市场前景, 但由于技术方面和价格方面的原因,

16、 国内在这方面的研究还处于起步阶段, 还需继续做大量研究. 本文探讨的基于毫米波雷达的汽车防撞模糊控制经实验表明是可行的, 对提高汽车的行使安全具有实际意义. 参考文献:1RUSSELL M E ,CRAIN A ,CURRAN A ,ea al. Millime 2ter 2wave radar sensor for automotive Intelligent cruise control (ICC J .IEEE T ransactions on Micro Wave Theory and T echniques ,1999,45(12 :244422453. 2盛怀茂, 夏冠群, 孙晓

17、玮, 等. FMCW 毫米波防撞雷达后车以此速度跟随前车行驶.3 前车车速为60km/h , 后车车速为200km/h , 两车距离为274m , 此情况下两车相撞.由以上分析可知, 定, 这就要求在高速公路上行驶时, . 另外, 模糊控制控制规则设计可能不是很完善, 有待于进一步验证和总结, 通过结合模糊神经网络以及多因子自适应控制解决, 可能会取得更好的效果.系统J.电子产品世界,2001, (2 :59258.3罗玉涛. J.(10 :41245.,2002,24(9 :61265. 车辆行使速度模糊控制系统的仿真研究J.汽车工程,2005,27(6 :7022705.6张建辉, 刘国岁

18、, 顾红, 等. 多斜率步进调频连续波信号在汽车防撞雷达中的应用J.电子与信息学报,2002,24(2 :2322237.7管欣, 张立存. 高速汽车弯道前方碰撞报警算法J.吉林大学学报:工学版,2006,36(5 :6392643.6结语R esearch on Automobile Crash 2avoiding Fuzzy ControllingSystem B ased on Millimeter W ave R adar ZHAN G Xue 2jun 1, ZHAN G Yue 2feng 2(1. School of Electronics and Information Engineering Lanzhou Jiaotong University ,Lanzhou 730070,China ;2. Software College of Sout heas