汽车驾驶机器人的车速跟踪模糊控制方法技术

本发明专利技术公布了一种汽车驾驶机器人的车速跟踪模糊控制方法，包括如下步骤：（１）确定汽车驾驶机器人模糊控制器的输入变量和输出变量，并对实际输入变量进行尺度变换将实际输入变量变换至论域范围内；（２）采用汽车驾驶机器人模糊控制器对经过尺度变换的实际输入变量模糊化得到模糊值，采用所述模糊值建立输入输出变量隶属度函数；（３）基于驾驶经验知识库和测量数据的学习方法建立汽车驾驶机器人模糊控制规则；（４）基于输入输出变量隶属度函数、模糊控制规则，采用模糊推理和重心法反模糊化确定汽车驾驶机器人模糊控制表；（５）查询汽车驾驶机器人模糊控制表进行汽车驾驶机器人在线实时控制。本发明专利技术实时性好、抗干扰能力强、具有良好车速跟踪控制精度。

【技术实现步骤摘要】
专利技术涉及一种能够实现对给定目标车速准确跟踪的用于汽车驾驶机器人的模糊控 制方法，属于汽车试验自动驾驶装置控制

技术介绍
汽车试验对于汽车的新产品开发而言具有极其重要的意义， 一个汽车新车型的定型 往往需要大量的试验。而汽车试验中的许多项目，由于重复性强、持续时间长、危险性 大、工作环境恶劣，更适合由机器人来操作。汽车驾驶机器人是一种在底盘测功机(或 称为转鼓试验台)上用于代替人类驾驶员进行汽车试验的自动化智能装置。汽车保有量 的快速增长，使得汽车排放的尾气的污染日益严重，为了保护大气环境，世界各国都制 定了日益严格的环境保护法规，严格限制汽车尾气中有害物的含量。要研究提高汽车的 燃油经济性，从而降低汽车尾气排放量的方法，必须进行大量的汽车试验。试验规范要 求被试车辆跟踪预先设定的车速循环，并保证在士2km/h的精度范围内。在试验过程中试 验人员驾驶行为的变化，往往导致排放结果不一致，从而降低了排放数据的有效性，因 此更适合由机器人来替代人类驾驶员在危险条件和恶劣环境下进行汽车试验的驾驶操 作。利用驾驶机器人进行汽车试验对于减轻试验人员的劳动强度，降低试验环境对试验 人员的伤害，节省试验费用，提高试验效率，消除人为因素的影响，进而加速汽车研发 进度都有重要的意义。国外驾驶机器人的关键技术还处在保密阶段，目前只有少数几个发达国家拥有该项 技术，我国尚属空白，主要有德国申克SCHENCK、大众、STABLE,美国LBECO，英 国MIRA、 Froude Consine,日本的HORIBA、 Nissan Motor、 AUTOMAX等公司，以及 比利时Katholieke大学。驱动方式主要有液压、气动和电动三种。国外从液压和电动型 的开始起步，但由于动作弹性和柔顺性不够，逐步被气电混合型(油门腿为电动，其于 为气动)代替。由于气动执行机构实现轨迹控制和多点准确定位(如换档)很困难，加 上近年来电机伺服控制技术的发展，开发全电驱动的驾驶机器人已成为发展趋势。由于汽车车速控制的模型难以建立，驾驶机器人的车速控制又具有非线性、时变、时滞的特点，且影响因素较多，难以建立其精确的数学模型。另外，在底盘测功机试验 台上利用底盘测功机系统模拟行驶路面载荷对汽车施加的各种阻力对车速控制带来了干 扰。传统的PID车速控制方法，若要超调小，则难以保证快速性的指标；若要动态响应 快，则超调量必然过大。而且常规的PID调整不具有在线整定控制参数的功能，致使不 能满足在不同的车速偏差和车速偏差变化率下对PID控制参数的要求。模糊控制的优点 在于不需要系统精确的数学模型，可以避开复杂的系统数学建模，并具备比PID控制更 强的抗干扰能力，对各种试验车型都能有较好的控制性能。它的控制依据是根据试验人 员的驾驶经验与知识，归纳出一套完整的控制规则，根据这些规则和模糊控制器的输入 进行模糊推理，得到控制量，对被控对象进行控制。模糊控制方法可以融合人类驾驶员 的驾驶经验与知识，对阻力干扰具有强抑制效果，保证了对给定车速的跟踪控制精度。在汽车试验中对驾驶机器人的基本要求是能够跟踪预先设定的循环行驶工况，即设 定的车速一时间曲线，在获取有关的传感器信息的基础上，完成油门、制动、离合和换 挡动作的协调配合，实现试验车辆的自动驾驶。驾驶机器人车速跟踪控制实现对预定目4标车速的跟踪，是汽车驾驶机器人的关键技术，国外目前还处于保密阶段。
技术实现思路
本专利技术目的是针对传统PID控制方法在用于汽车驾驶机器人时存在的车速波动大、 调节器参数难以整定、油门踏板的抖动与切换过于频繁等问题，提供一种既具有良好车 速跟踪控制精度，又具有良好实时性和较强抗干扰能力的车速跟踪模糊控制方法。该方 法在用于汽车驾驶机器人控制时在线的计算量是很少的，能够满足实时控制的要求。本专利技术为实现上述目的，采用如下技术方案本专利技术，其特征在于包括如下步骤(1) 确定汽车驾驶机器人模糊控制器的输入变量和输出变量，并对实际输入变量进行尺度变换将实际输入变量变换至论域范围内；(2) 采用汽车驾驶机器人模糊控制器对步骤(1)所述的经过尺度变换的实际输入 变量模糊化得到模糊值，采用所述模糊值建立输入输出变量隶属度函数；(3) 基于驾驶经验知识库(包括离合器接合规律、换挡规律、油门控制特性和驾驶 控制规则)和测量数据的学习方法建立汽车驾驶机器人模糊控制规则；(4) 基于步骤(2)所述的输入输出变量隶属度函数、步骤(3)所述的模糊控制规 则，采用模糊推理和重心法反模糊化确定汽车驾驶机器人模糊控制表；(5) 査询汽车驾驶机器人模糊控制表进行汽车驾驶机器人在线实时控制。 本专利技术方法的优点及显著效果(1) 良好的车速跟踪精度。针对国家汽车试验标准的要求而提出，能够精确跟踪给 定的目标车速，提高了驾驶机器人车速跟踪控制精度，保证了汽车排放试验数据的准确 度和有效性。(2) 实时性好。驾驶机器人模糊控制方法采用的离线模糊计算、在线査表的方式， 对驾驶机器人进行控制时在线的运算量是很少的，满足实时控制的要求。(3) 抗干扰能力强。采用模糊控制方法的驾驶机器人对外部干扰具有较强的鲁棒性， 对各种试验车型都能有较好的控制性能，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不大。(4) 良好的驾驶性能。驾驶机器人模糊控制方法能够融合人类专家的驾驶经验与知 识，使驾驶机器人与人类驾驶员的驾驶动作一致，驾驶机器人达到了熟练驾驶员的驾驶 水平。附图说明图l是本专利技术方法的系统框图2是汽车排放耐久性V型试验前9个循环工况车速曲线图3是汽车驾驶机器人系统结构图4是汽车驾驶机器人模糊控制系统结构图5是汽车驾驶机器人模糊控制系统的输入输出曲面；图6是汽车驾驶机器人模糊控制效果图，(a)是正常试验过程模糊控制车速曲线，(b) 是增加路面载荷模糊控制车速曲线，(c)是中途去掉风阻力模糊控制车速曲线，(d)是 卸除路面载荷模糊控制车速曲线。具体实施例方式下面结合附图对专利技术的技术方案进行详细说明汽车驾驶机器人是在汽车试验中用于代替驾驶员进行操作的机器人，是汽车试验中的一种现代化智能装置。为了实现道路的室内模拟，试验车辆必须放置在底盘测功机上 用于模拟平直的道路情况，从而为汽车试验提供试验环境，保证在试验运行过程中底盘 测功机对试验车辆的阻力加载特性和车辆在道路行驶时的受力情况一致。如图4所示是 汽车驾驶机器人模糊控制系统结构图，汽车驾驶机器人系统主要由换挡机械手、油门机械腿、制动机械腿、离合器机械腿、计算机控制系统、电动驱动系统等部分构成。汽车 驾驶机器人采用纯电动驱动的方式，使机器人的操作能够具有人类试验人员肌肉的快速 性和柔顺性，满足了汽车驾驶动作快速(如换挡、制动)、快慢结合(如离合器)、慢速 (如油门)等运动要求。其中，油门机械腿采用步进电机伺服控制方式，实现油门的高 精度定位；制动机械腿采用步进电机驱动，通过自调节制动力大小实现对制动减速度的 控制；离合器机械腿采用步进电机驱动，实现离合器机械腿回收速度的调节，满足起步 和换挡过程中离合器动作的快慢要求；换挡机械手是驾驶机器人系统的关键执行部件， 它采用七连杆两自由度闭链机构，采用两个关节角位移传感器反馈移动信息，根据角位 移确定机械手的空间位移坐标，在不需要对汽车换挡机构进行改造的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种汽车驾驶机器人的车速跟踪模糊控制方法，其特征在于包括如下步骤：　　　　（１）确定汽车驾驶机器人模糊控制器的输入变量和输出变量，并对实际输入变量进行尺度变换将实际输入变量变换至论域范围内；　　　　（２）采用汽车驾驶机器人模糊控制器对步骤（１）所述的经过尺度变换的实际输入变量模糊化得到模糊值，采用所述模糊值建立输入输出变量隶属度函数；　　　　（３）基于驾驶经验知识库和测量数据的学习方法建立汽车驾驶机器人模糊控制规则；　　　　（４）基于步骤（２）所述的输入输出变量隶属度函数、步骤（３）所述的模糊控制规则，采用模糊推理和重心法反模糊化确定汽车驾驶机器人模糊控制表；　　　　（５）查询汽车驾驶机器人模糊控制表进行汽车驾驶机器人在线实时控制。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：龚宗洋，陈刚，张为公，李亭亭，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：32[中国|江苏]