基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统及其控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统及其控制方法，由位移传感器、路径规划单元、转向电子控制单元ECU、转向执行器组成，转向电子控制单元包括单神经自适应PID控制器和基于遗传算法的优化控制器。位移传感器位于车头前侧和车身两侧，探测障碍物与车身的距离；路径规划单元接收传感器的信息构建障碍物分布地图，规划出避障路径；转向电子控制单元ECU接收避障路径信息，通过单神经元自适应PID控制，建立转向控制算法；并利用多岛遗传算法进行控制参数的优化设计；转向执行器接收ECU的控制指令并将相应的力矩施加到转向系统中。本发明专利技术实现控制系统的最优控制，提高了自动驾驶转向控制系统的自适应性和精度。

Automatic steering control system based on genetic algorithm and single neuron adaptive PID and its control method

The invention discloses an automatic steering control system based on genetic algorithm and single neural adaptive PID and its control method, which is composed of a displacement sensor, a path planning unit, a steering electronic control unit ECU and a steering actuator. The steering electronic control unit includes a single neural adaptive PID controller and the advantages based on genetic algorithm. Chemical controller. The displacement sensor is located in the front of the vehicle and on both sides of the vehicle body to detect the distance between obstacles and the vehicle body; the path planning unit receives the information from the sensor to construct the obstacle distribution map and plan the obstacle avoidance path; the steering electronic control unit ECU receives the obstacle avoidance path information, and establishes the steering control algorithm through the single neuron adaptive PID control. The multi-island genetic algorithm is used to optimize the control parameters, and the steering actuator receives the ECU control instructions and applies the corresponding torque to the steering system. The invention realizes the optimal control of the control system and improves the adaptability and precision of the automatic steering control system.

【技术实现步骤摘要】
基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统及其控制方法
本专利技术属于汽车安全
，具体涉及一种基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统及其控制方法。
技术介绍
随着如今汽车技术的迅猛发展，不论是军用车辆还是民用车辆对于智能化和自动化的要求越来越高，自动驾驶成为如今汽车行业的发展趋势，而汽车自动转向系统是是实现车辆自主换道和循迹的基础，其性能的好坏直接影响车辆的智能程度。自动驾驶转向控制系统应能够自动识别汽车运行的外界环境和汽车运行时的状态，从而主动地控制汽车转向，在保持汽车的运动稳定性前提下实现规避、转弯等操作，从而大幅度地提高汽车运行效率和减少事故的发生概率。因此，有必要设计能够实现精确的轨迹跟踪，并且对速度变化有良好的鲁棒性和自适应性的控制算法，研究实现自动转向控制系统的最优控制的方法，提高汽车的主动安全性。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，实现移线工况下避障路径的最佳控制，本专利技术提供一种基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统及其控制方法。本专利技术为一种基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统及其控制方法。所述的一种基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统由位移传感器、路径规划单元、转向电子控制单元ECU、转向执行器组成，转向电子控制单元包括单神经自适应PID控制器和基于遗传算法的优化控制器。三个位移传感器分别位于车头前侧和车身两侧，探测障碍物与车身的距离；路径规划单元接收传感器的信息构建障碍物分布地图，规划出避障路径；转向电子控制单元ECU接收避障路径信息，通过单神经元自适应PID控制，建立转向控制算法；并利用多岛遗传算法进行控制参数的优化设计；转向执行器接收ECU的控制指令并将相应的力矩施加到转向系统中。本专利技术公开的自动驾驶转向控制系统通过多岛遗传算法，实现控制系统的最优控制，提高了自动驾驶转向控制系统的自适应性和精度。技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统，包括位移传感器、路径规划单元、转向电子控制单元ECU和转向执行器，其中位移传感器用于测量车身前方以及两侧障碍物的距离；路径规划单元接收位移传感器信息、识别障碍物、规划避障路径；转向电子控制单元ECU生成避障操作的控制指令并发送到转向执行器；转向执行器接收操作指令完成转向操作。进一步的，所述位移传感器共三个，分别置于车头前侧和车身两侧，其种类包括但不限于激光雷达传感器、视觉传感器、红外传感器、超声波位移传感器。进一步的，所述的转向电子控制单元ECU包括单神经自适应PID控制器和基于遗传算法的优化控制器。根据上述的一种基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统的控制方法包括以下步骤：1)位移传感器测量车身前方以及两侧障碍物的距离，并将其传递到路径规划单元；2)路径规划单元采集位移传感器信息，构图障碍物所在位置，并规划避障操作，紧急制动、减速行驶或是转向行驶；3)转向电子控制单元ECU接收避障路径信息后，基于单神经元自适应PID控制，建立车辆转向控制算法；4)优化控制器基于多岛遗传算法对神经自适应PID控制器的控制参数进行优化设计，实现系统的最优控制并生成转向控制指令发送到转向执行器；5)转向执行器将接收到ECU的控制信号，完成避障路径的转向操作。进一步的，所述步骤2)的具体方法为：首先，基于人工势场法原理，设车辆所在的位置坐标为q＝(x,y)T，设目标点所在的位置坐标为qg＝(xg,yg)T。目标点对车辆的引力函数为式中，kyin为引力常数,ρq＝||q-qg||是车辆与目标点的欧几里得距离。车辆受到的斥力公式为式中，η为斥力常数，ρcq＝||q-qc||是车辆与障碍物的欧几里得距离；ρ0是一个常数，代表障碍物的影响距离；当车辆在某一点时，受到障碍物和目标点的力的叠加，表达如下n表示车辆在当前位置受到的斥力的个数；其次，考虑到车辆行驶过程中会遇到动态障碍物，引入速度势场函数速度斥力表达式如下式中，krev为速度势场斥力常数，Vor为障碍物与车辆的相对速度，α为车辆和障碍物之间的相对位置和速度矢量间的夹角，则车辆不在速度势场范围内，不考虑斥力作用。基于速度的人工势场法表达式如下：车辆受到的斥力函数Fre(q,v)＝Fre(q)+Frev(q)车辆受到的合力为F(q,v)＝Fat(q)+Fre(q)+Frev(q)。进一步的，所述步骤3)的具体方法为：首先将轨道跟随误差和转向盘忙碌程度作为反映汽车操纵稳定性的二次型性能指标,其表达式分别为即汽车转向单神经元控制器的性能指标函数为式中，分别为k时刻汽车的理想侧向加速度输入和实际的侧向加速度输出，δsw(k)、δsw(k-1)分别为k和k-1时刻的方向盘转角，P、Q分别为轨道跟随误差和转向盘忙碌程度的加权系数。其次，采用梯度下降法对所建的性能指标函数J进行优化设计,使之趋于最小,从而实现神经元的连接权值修正。进一步的，所述步骤4)中多岛遗传算法的具体步骤为：4-1)确定优化设计变量，建立优化模型；4-2)确定编码方法、遗传控制参数；4-3)确定种群规模；4-4)确定终止条件和适应度函数；4-5)初始化种群，进行适应度评价；4-6)判断终止条件是否满足要求，若满足则输出最优结果；反之则执行第4-5)步；4-7)遗传操作，根据先前的遗传控制参数，在子种群中随机选择个体进行交叉、变异运算，对上一代最优个体实施最优保存操作，产生下一代。有益效果：本专利技术提供的基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统及其控制方法，与现有技术相比，具有以下优势：1.实时优化控制器参数，实现整个避障过程的最优控制。2.该控制方法具有良好的鲁棒性和自适应性。附图说明图1为本专利技术中自动转向控制系统及控制方法流程图；图2为本专利技术中多岛遗传算法流程图。具体实施方式本专利技术专利为一种基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统及其控制方法，包括位移传感器、路径规划单元、转向电子控制单元ECU和转向执行器，其中位移传感器用于测量车身前方以及两侧障碍物的距离；路径规划单元接收位移传感器信息、识别障碍物、规划避障路径；转向电子控制单元ECU生成避障操作的控制指令并发送到转向执行器；转向执行器接收操作指令完成转向操作最终实现最优避障控制。下面结合附图和实施例对本专利技术作更进一步的说明。实施例如图1所示，本专利技术公开了一种基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统及其控制方法，包括以下步骤：所述的位移传感器分别安装在车身车头前侧和车身两侧分各一个，用于收集车身前方和两侧的障碍物位移信息并传输到路径规划单元，其种类包括但不限于激光雷达传感器、视觉传感器、红外传感器、超声波位移传感器。所述的路径规划单元接收位移传感器的信息，识别障碍物，构图障碍物所在位置，并规划避障操作与路径，紧急制动、减速行驶或是转向行驶，然后将这些信息传输到转向电子控制单元ECU；所述的转向电子控制单元ECU，包括单神经自适应PID控制器和基于遗传算法的优化控制器。所述的转向电子控制单元ECU接收避障路径信息后，基于单神经元自适应PID控制，建立车辆转向控制算法。本专利技术的基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统，其特征在于：包括依次连接的：位移传感器，用于探测障碍物与车身的距离，路径规划单元，用于接收位移传感器信息，并识别障碍物、构建障碍物分布地图，规划出避障路径，转向电子控制单元ECU，用于接收避障路径信息，生成避障操作的控制指令并发送到转向执行器，转向执行器，用于接收ECU的操作指令，完成转向操作；所述转向电子控制单元包括：单神经自适应PID控制器，用于建立转向控制算法，和基于遗传算法的优化控制器，用于采用多岛遗传算法进行控制参数的优化设计。

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统，其特征在于：包括依次连接的：位移传感器，用于探测障碍物与车身的距离，路径规划单元，用于接收位移传感器信息，并识别障碍物、构建障碍物分布地图，规划出避障路径，转向电子控制单元ECU，用于接收避障路径信息，生成避障操作的控制指令并发送到转向执行器，转向执行器，用于接收ECU的操作指令，完成转向操作；所述转向电子控制单元包括：单神经自适应PID控制器，用于建立转向控制算法，和基于遗传算法的优化控制器，用于采用多岛遗传算法进行控制参数的优化设计。2.根据权利要求1所述的基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统，其特征在于：所述位移传感器共三个，分别位于车头前侧和车身两侧，用于测量车身前方以及两侧障碍物的距离。3.根据权利要求1所述的基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统，其特征在于：所述位移传感器包括但不限于激光雷达传感器、视觉传感器、红外传感器、超声波位移传感器。4.根据权利要求1所述的基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统，其特征在于：所述的转向电子控制单元ECU规划避障操作与路径，包括紧急制动、减速行驶和移线工况行驶。5.根据权利要求1所述的基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统，其特征在于：所述转向执行器接收ECU的操作指令，将相应的力矩施加到转向系统中，控制转向轮的转向，进行转向操作，直到完成避障过程。6.根据权利要求1所述的基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：1)位移传感器测量车身前方以及两侧障碍物的距离，并将其传递到路径规划单元；2)路径规划单元采集位移传感器信息，构图障碍物所在位置，并规划避障操作，决定紧急制动、减速行驶或是转向行驶；3)转向电子控制单元ECU接收避障路径信息后，基于单神经元自适应PID控制，建立车辆转向控制算法；4)优化控制器基于多岛遗传算法对神经自适应PID控制器的控制参数进行优化设计，实现系统的最优控制并生成转向控制指令发送到转向执行器；5)转向执行器将接收到ECU的控制信号，完成避障路径的转向操作。7.根据权利要求6所述的基于遗传算法和单神经自适应PID的自动转向控制系统的控制方法，其特征在于：所述步骤2)的...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵又群，张雯昕，徐瀚，张桂玉，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32