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基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统及其控制算法技术方案

技术编号:13894362 阅读:174 留言:0更新日期:2016-10-24 20:42
本发明专利技术公开了一种基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统及其控制算法,系统包括模拟汽车方向盘、模拟油门踏板、模拟刹车踏板、角度传感器、扬声器、MCU、GPS、CAN总线控制器、车载控制电脑、油门踏板辅助驾驶执行器、刹车踏板辅助驾驶执行器、转向助力电机、油门踏板、刹车踏板、方向盘、油门踏板位置传感器、方向盘位置传感器、刹车踏板位置传感器。控制算法分为数据采集和数据处理两部分。数据采集主要对采集的数据进行滤波降噪。数据处理根据不同使用工况对数据进行处理以及车辆的状态估计、车辆路径计算和控制参数的计算。能使学员能感性、具体地体会教练员训练要求,提高学习效率,缩短学习时间,同时缩短驾校的培训周期、提高培训效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人体动作参数识别的
,更具体的说是一种基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统及其控制算法
技术介绍
随着我国国民经济的增长,我国的轿车保有量逐年飞跃,因而社会上相应地成立了大量驾校以满足人们对车辆驾驶的需求。随着竞争的不断加剧,各驾校迫切需要进行管理、技术创新以谋求生存。在驾校的运营中,人员工资的支出占据了其营运成本的相当一部分。另外,由于学员的驾驶培训需要一定的时间周期,从而延长了驾校的营运周转周期。学员的所需培训周期越长,则驾校的营运周转就越慢,同时驾校的成本也相应地上升。
技术实现思路
针对以上问题,本专利技术的目的在于,提供一种基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统及其控制算法,通过实现一部分驾驶培训的自动化过程,增强教练员对学员的指导效率,帮助驾校缩短营运周期,节省人力成本,提高营运效益。为了实现上述任务,本专利技术采用以下技术方案得以实现:一种基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统,包括模拟汽车方向盘、模拟油门踏板和模拟刹车踏板,其特征在于,所述的模拟汽车方向盘、模拟油门踏板和模拟刹车踏板分别通过第一角度传感器、第二角度传感器和第三角度传感器分别连接MCU,在MCU上连接有第一GPS、第二GPS和扬声器,MCU上还连接有CAN总线控制器、油门踏板辅助驾驶执行器和刹车踏板辅助驾驶执行器;其中:CAN总线控制器依次连接车载中央控制器、转向助力电机、方向盘、方向盘位置传感器;油门踏板辅助驾驶执行器依次连接油门踏板和油门踏板位置传感器;其中油门踏板位置传感器与车载中央控制器相连接;刹车踏板辅助驾驶执行器依次连接刹车踏板和刹车踏板位置传感器;其中刹车踏板位置传感器与车载中央控制器相连接。根据本专利技术,所述的油门踏板辅助驾驶执行器和刹车踏板辅助驾驶执行器均含有伺服电机、弹性结合套和驱动短板。上述基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统的训练方法,其特征在于,在有人辅助训练模式和无人辅助训练模式下,采用不同的控制算法实现对学员的辅助训练,具体的步骤为:步骤一,学员或教练员根据实际需求,选择系统的工作模式;步骤二,当工作在有人辅助训练模式时,系统利用安装在汽车驾驶室副驾驶位置模拟汽车方向盘、油门踏板和刹车踏板,以及在这些部件上安装角度传感器,采集教练员的驾驶动作数据;步骤三,将采集到的教练员动作数据在MCU中重建为对该执行机构的控制数据;步骤四,当工作在无人辅助训练模式时,根据实验标定的数据和角度传感器测量得到的当前车辆信息,计算出车辆的行进路径,并利用结合BP神经网络算法的PID控制器计算执行机构的控制参数;步骤五,辅助驾驶执行机构依据MCU的控制信号,在学员的手部、脚步施加一定的外力,使学员能依照教练员的手脚动作完成对车辆的驾驶操作,从而强化驾驶行为学习,同时系统通过各个角度传感器对执行机构的执行情况进行检测,对控制输出信号进行修正;步骤六,无人辅助训练模式中,利用GPS提供的数据以及实验标定数
据得到车辆路径计算所需的边界条件,并利用六参数PID计算车辆方向的控制参数。在步骤二中,训练员通过汽车驾驶室副驾驶位置安装的模拟方向盘、模拟油门踏板、模拟刹车踏板进行操作,输入动作信号;这些动作信号被安装于模拟方向盘、模拟油门踏板、模拟刹车踏板上的三个角度传感器所捕获,并以模拟信号的形式传递到MCU。在步骤五中,MCU将数据经由CAN总线控制器传递给车载中央控制器,从而控制方向盘的运动,并带动学员的双手进行运动;油门踏板辅助驾驶执行器和刹车踏板辅助驾驶执行器直接受到MCU的控制,从而对学员的双脚施加一定外力,并驱动双脚对油门踏板和刹车踏板进行操作;最后,方向盘、油门踏板和刹车踏板的运动状态信息又分别由方向盘位置传感器、油门踏板位置传感器、刹车踏板位置传感器进行采集,然后经由车载中央控制器、CAN总线控制器传递给MCU,从而形成闭合控制回路。本专利技术的基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统以及控制算法和训练方法。与现有技术相比,带来的技术效果是:利用多个传感器对教练员的人体动作信息进行采集和识别,并在MCU中对这些参数进行重建,或者系统在无人模式下无需教练员的干预,直接根据依照一定的算法计算出执行机构的控制参数,然后驱动学员的手脚进行相应动作,从而使学员方面能直接、精确地模仿教练员的动作行为,能感性、具体地体会教练员的训练要求,提高学习效率,缩短学习时间,同时缩短驾校方面的运营周期、提高生产培训效率,形成良好的社会经济效益。附图说明图1为本专利技术的基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统硬件结构示意图。图2为油门踏板和刹车踏板辅助驾驶执行器示意图。图3为传感器信号滤波算法结构示意图。图4为信号滤波结果演示图,其中上图为原始信号,下图为滤波后信号。图5为倒库路径计算算法原理图。图6为BP神经网络PID控制算法结构示意图。图7为BP神经网络PID控制算法控制效果演示图。图8为BP神经网络PID控制算法控制误差曲线。下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细阐述。具体实施方式参见图1,本实施例给出一种基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统,包括汽车驾驶室副驾驶位置安装的模拟汽车方向盘1、模拟油门踏板2和模拟刹车踏板3,模拟汽车方向盘1、模拟油门踏板2和模拟刹车踏板3分别通过第一角度传感器4、第二角度传感器5和第三角度传感器6分别连接MCU(9),在MCU(9)上连接有第一GPS(7)、第二GPS(8)和扬声器10,MCU(9)上还连接有CAN总线控制器11、油门踏板辅助驾驶执行器(13)和刹车踏板辅助驾驶执行器14;其中:CAN总线控制器11依次连接车载中央控制器12、转向助力电机15、方向盘18、方向盘位置传感器20;油门踏板辅助驾驶执行器13依次连接油门踏板16和油门踏板位置传感器19;其中油门踏板位置传感器19与车载中央控制器12相连接;刹车踏板辅助驾驶执行器14依次连接刹车踏板17和刹车踏板位置传感器21;其中刹车踏板位置传感器21与车载中央控制器12相连接。本实施例中,油门踏板辅助驾驶执行器13、刹车踏板辅助驾驶执行器14均包括伺服电机、弹性结合套和驱动短板,其结构如图2所示。上述基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统的控制算法,首先根据GPS数据计算车辆的初始位置和初始侧偏角在内的初始边界条件,
然后计算出所需的车辆行进路径,再利用BP神经网络算法拟合出PID控制器的控制参数用于控制车辆的行进路径和行进姿态,同时同样采用PID控制器计算出执行器所需的对的油门踏板、刹车踏板的操作量。基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统的训练方法,在有人辅助训练模式或无人辅助训练模式下,采用不同的控制算法实现对学员的辅助训练,具体的步骤为:步骤一,学员或教练员根据实际需求,选择系统的工作模式;步骤二,当工作在有人辅助训练模式时,利用安装在汽车驾驶室副驾驶位置模拟汽车方向盘、油门踏板和刹车踏板,以及在这些部件上安装角度传感器,采集教练员的驾驶动作数据;步骤三,将采集到的教练员动作数据在MCU中重建为对该执行机构的控制数据;步骤四,当工作在无人辅助训练模式时,根据实验标定的数据和角度传感器测量得到的当前车辆信息,计算出车辆的行进路径,并利用结本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统,包括汽车驾驶室副驾驶位置安装的模拟汽车方向盘(1)、模拟油门踏板(2)和模拟刹车踏板(3),其特征在于,所述的模拟汽车方向盘(1)、模拟油门踏板(2)和模拟刹车踏板(3)分别通过第一角度传感器(4)、第二角度传感器(5)和第三角度传感器(6)分别连接MCU(9),在MCU(9)上连接有第一GPS(7)、第二GPS(8)和扬声器(10),MCU(9)上还连接有CAN总线控制器(11)、油门踏板辅助驾驶执行器(13)和刹车踏板辅助驾驶执行器(14);其中:CAN总线控制器(11)依次连接车载中央控制器(12)、转向助力电机(15)、方向盘(18)、方向盘位置传感器(20);油门踏板辅助驾驶执行器(13)依次连接油门踏板(16)和油门踏板位置传感器(19);其中油门踏板位置传感器(19)与车载中央控制器(12)相连接;刹车踏板辅助驾驶执行器(14)依次连接刹车踏板(17)和刹车踏板位置传感器(21);其中刹车踏板位置传感器(21)与车载中央控制器(12)相连接。

【技术特征摘要】
1.一种基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统,包括汽车驾驶室副驾驶位置安装的模拟汽车方向盘(1)、模拟油门踏板(2)和模拟刹车踏板(3),其特征在于,所述的模拟汽车方向盘(1)、模拟油门踏板(2)和模拟刹车踏板(3)分别通过第一角度传感器(4)、第二角度传感器(5)和第三角度传感器(6)分别连接MCU(9),在MCU(9)上连接有第一GPS(7)、第二GPS(8)和扬声器(10),MCU(9)上还连接有CAN总线控制器(11)、油门踏板辅助驾驶执行器(13)和刹车踏板辅助驾驶执行器(14);其中:CAN总线控制器(11)依次连接车载中央控制器(12)、转向助力电机(15)、方向盘(18)、方向盘位置传感器(20);油门踏板辅助驾驶执行器(13)依次连接油门踏板(16)和油门踏板位置传感器(19);其中油门踏板位置传感器(19)与车载中央控制器(12)相连接;刹车踏板辅助驾驶执行器(14)依次连接刹车踏板(17)和刹车踏板位置传感器(21);其中刹车踏板位置传感器(21)与车载中央控制器(12)相连接。2.如权利要求1所述的基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统,其特征在于,所述的油门踏板辅助驾驶执行器(13)和刹车踏板辅助驾驶执行器(14)均包含伺服电机、弹性结合套和驱动短板。3.权利要求1或2所述的基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统的控制算法,其特征在于,首先根据GPS数据计算车辆的初始位置和初始侧偏角在内的初始边界条件,然后计算出所需的车辆行进路径,再利用BP神经网络算法拟合出PID控制器的控制参数用于控制车辆的行进路径和行进姿态,同时同样采用PID控制器计算出执行器所需的对的油门踏板、刹车踏板
\t的操作量。4.采用权利要求1或2所述的基于多GPS和角度传感器的驾驶人辅助训练系统的训练方法,其特征在于,在有人辅助训练模式或无人辅助训练模式下,采用不同的控制算法实现对学员的辅助训练,具体的步骤为:步骤一,学员或教练员根据实际需求,选择系统的工作模式;步骤二,...

【专利技术属性】
技术研发人员:韩毅吴学勤李娟娟宋文凤王满力魏芳张学文
申请(专利权)人:长安大学
类型:发明
国别省市:陕西;61

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