文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.2016.01.014
中文引用格式： 劉濤,，呂勇,，劉立雙. 智能車路徑識別與控制性能提高方法研究及實現(xiàn)[J].電子技術應用，2016,，42(1)：54-57.
英文引用格式： Liu Tao,，Lv Yong，Liu Lishuang. Research and implementation on path recognition and control performance improvement methods of smart car[J].Application of Electronic Technique,，2016,，42(1)：54-57.
0 引言
對于智能車整體而言,，其路徑識別和控制系統(tǒng)是智能車運行過程的核心部分,，路徑識別的準確性和實時性，以及控制系統(tǒng)的靈敏性和魯棒性是影響智能車運行效果的關鍵因素[1-2],。
目前,，從智能車路徑識別技術來看，通常采用“圖像采集—圖像處理”順序執(zhí)行的方式來實現(xiàn)[3-4],，因此,，在圖像采集階段，圖像處理單元將處于空閑,，從而造成圖像處理單元的資源浪費,；而在圖像處理階段，由于待處理的圖像數(shù)據較多,，導致圖像處理單元在單位時間內的處理負荷較大,，從而處理速度過慢，進而引起下游控制單元數(shù)據處理滯后的問題,，而導致智能車路徑識別的準確性及實時性較差,，最終導致智能車的運行速度慢、靈活性差,。
從智能車控制系統(tǒng)技術來看,，由于智能車具有非常復雜的非線性動力系統(tǒng)，難以建立精確的數(shù)學模型[5],。因此,，如果采用傳統(tǒng)的PID控制算法對智能車進行控制，雖然響應速度較快,，精度也較高,，但是容易造成智能車控制發(fā)生階梯式跳躍變化和路徑變化反應不靈敏等問題，且易產生超調和振蕩現(xiàn)象,導致智能車控制系統(tǒng)靈敏性和魯棒性較差[6-7],。
針對上述問題,，在智能車路徑識別處理和控制系統(tǒng)兩方面進行了優(yōu)化。
首先,，在路徑識別處理方面,，將“圖像采集—圖像處理”交叉執(zhí)行，在圖像采集的時間間隙中進行圖像處理，而無需等到所有圖像采集完成再進行圖像處理,，能夠保障圖像處理的實時性，且在圖像處理階段采用跟蹤邊緣算法,，能夠提高圖像處理的效率,，從而保障路徑識別的準確性和實時性。其次,，在智能車控制方面,，采用模糊控制器和傳統(tǒng)PID控制相結合的控制策略，既使智能車控制系統(tǒng)具有模糊控制的靈活性和適應性強的優(yōu)點,又具有PID控制精度高響應快的優(yōu)勢,，最終提高了智能車控制系統(tǒng)的靈敏性和魯棒性,。
1 路徑識別處理
在智能車路徑識別處理過程中，考慮到處理速度的需求,，通常在保證圖像信息足夠的情況下取用整幅圖像中的一部分[8],，這種情況會導致智能車在圖像采集階段CPU會有兩部分時間處于空閑時間：未被選取的行間隔期和消隱期。因此,，在本研究中將充分利用這兩部分時間進行圖像處理,，即采用“圖像采集—圖像處理”交叉執(zhí)行的方式。
具體實施方法為：在圖像采集過程中,，圖像采集單元是將圖像分為N個單元塊分別采集,，當完成任一個單元塊的采集時，則觸發(fā)圖像處理單元在空閑時間對該單元塊進行圖像處理,。
表1以處理100幀圖像所占用的時間為例,，對兩種圖像采集處理方式進行了比對。從占用時間結果可以看出,，本研究中采用的“圖像采集-圖像處理”交叉結構的數(shù)據處理速度比傳統(tǒng)的“圖像采集-圖像處理”順序結構的處理速度高15.5%,。
綜上所述，采用“圖像采集-圖像處理”交叉結構,，能夠提高對圖像處理單元的空閑時間利用率,，且圖像處理單元利用空閑時間對圖像單元塊進行圖像處理，減少了圖像處理單元在單位時間內的負荷,，提高數(shù)據處理效率,，在一定程度上解決了下游控制單元數(shù)據處理滯后的問題，從而能夠保障智能車路徑識別的實時性,，提高智能車的運行速度和靈活性,。
除了在路徑識別處理的執(zhí)行結構上的優(yōu)化，本研究在圖像處理的算法上也進行了優(yōu)化,。采用跟蹤邊緣檢測算法,，較傳統(tǒng)邊緣檢測算法[9]，不會對圖像單元中每個像素點進行比較運算，從而無需對采集到的整幅圖像中所有的像素點進行處理,，因此,，占用系統(tǒng)資源少，還可以排除外界噪聲干擾,，進而可以提高圖像處理單元的數(shù)據處理效率,，并能夠為智能車提供準確、可靠的行駛路徑,。圖1所示為圖像處理中邊緣跟蹤檢測算法流程圖,。
為了驗證在圖像處理算法上的優(yōu)勢，分別采用跟蹤邊緣檢測算法和傳統(tǒng)邊緣檢測算法對同一幅圖像進行圖像處理,。如圖2所示,，圖2（a）為源圖像，圖2（b）為采用傳統(tǒng)邊緣檢測算法的處理結果,，圖2（c）為跟蹤邊緣檢測算法的處理結果,。
可以看出，跟蹤邊緣檢測算法能夠有效排除外界噪聲的干擾,，最終提供給智能車準確的行駛路徑,。
除此之外，較傳統(tǒng)邊緣檢測算法,，本研究采用的跟蹤邊緣檢測算法還具有較高的數(shù)據處理速度,。表2對兩種算法的數(shù)據處理時間進行了比較。
從表2中可以看出,，跟蹤邊緣檢測算法的數(shù)據處理速度是傳統(tǒng)的邊緣檢測算法的2.34倍,，保證了智能車中數(shù)據處理的高效性和實時性。
2 模糊自適應PID控制器設計
在控制系統(tǒng)中,，將模糊控制算法和傳統(tǒng)的PID算法相結合,，以提高智能車控制系統(tǒng)的自適應性和魯棒性。模糊自適應PID控制器以誤差e(實際測量值與設定值之差)和誤差變化率ec作為輸入參數(shù),，利用模糊控制規(guī)則對PID控制器的3個參數(shù)（Kp,、Ki和Kd）進行調整，并將該三個參數(shù)值作為輸出,，以選取適合智能車當前運行狀態(tài)最佳參數(shù)值,。圖3所示為智能車控制系統(tǒng)結構示意圖。
模糊自適應PID控制器輸入變量e的語言變量為E,，ec的語言變量為EC,，兩者的論域都為{-3，-2,，-1,，0,，1，2,，3},，相應的語言值為{NB，NM,，NS,，ZO，PS,，PM，PB},；輸出參數(shù)Kp,、Ki和Kd的語言變量分別為KP、KI和KD,，論域都為{0,，1，2,，3},，相應的語言值為{ZO，PS,，PM,，PB}。輸入參數(shù)與輸出參數(shù)的隸屬度函數(shù)均采用三角函數(shù),，圖4所示為基于上述參數(shù)值的隸屬函數(shù)圖,。
模糊自適應PID控制器以控制規(guī)則作為模糊推理的依據[10]。PID參數(shù)值的選取必須考慮在不同情況下三個參數(shù)的作用以及相互關系,。按以上原理并根據智能車的運行特性和控制經驗建立輸入為E,、EC，以及輸出為KP,、KI和KD的多輸入多輸出的模糊規(guī)則,，并在MATLAB中進行仿真，得到如圖5所示的控制規(guī)則曲面圖,。
通過MATLAB提供的Simulink對模糊自適應PID控制器的設計進行仿真,，并將其處理結果與傳統(tǒng)PID的處理結果進行比較，其比較結果如圖6和表3所示,?？梢钥闯觯：赃m應PID控制器具有超調量小,、響應時間短的優(yōu)點,。
3 整體實驗對比及分析
為了驗證最終效果,，在相同路徑下，分別采用傳統(tǒng)方法和本研究的方法對智能車的性能進行了測試,，經過20次對比實驗,，得到智能車跑完全程的時間、平均速度及準確率,，如表4所示,。
從表4可以看出,應用本文所取得的方法，能夠有效加快智能車響應速度,，提高準確率,，對智能車的整體性能的提升有顯著的作用，且在實際運行中能使智能車轉向相對比較連續(xù),不出現(xiàn)突變現(xiàn)象,運行軌跡相對平滑,、穩(wěn)定,。
同時可見，車速受硬件響應速度,、圖像算法處理速度,、車體結構、測試環(huán)境等因素的整體非線性疊加影響,，而非簡單的線性比例關系,。
4 結束語
本研究采用“圖像采集—圖像處理”交叉執(zhí)行的方式提高了智能車的數(shù)據處理速度，且在圖像處理階段采用跟蹤邊緣檢測算法,，較傳統(tǒng)邊緣檢測算法,，既具有對外界聲進行濾除的作用，又能夠將圖像處理時間提高2.34倍,，從而在保障智能車路徑識別準確性的同時還保障智能車數(shù)據處理的高效性和實時性,。
而在智能車控制系統(tǒng)方面，將模糊控制算法和傳統(tǒng)的PID算法相結合,，較傳統(tǒng)的PID算法,，其超調量減少了近12倍，且收斂時間也相對減少,，同時響應速度也提高了近5倍,。
最后對整體性能進行了實際驗證比較，結果表明本研究取得的方法最終使智能車速度提高了33.3%,，準確率提高了35.7%,。因此，采用本研究方法,，能夠有效使智能車具有較好的靈活性,、較高的自適應性和魯棒性。
參考文獻
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