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    應(yīng)用領(lǐng)域：控制與仿真、汽車主動安全、低速控制、剎車控制

    挑戰(zhàn)：低速控制的速度控制范圍小并且精度要求高。由于車身零部件屬非線性時變系統(tǒng)，產(chǎn)生的累計誤差對控制系統(tǒng)造成極大影響。因此需要對相關(guān)數(shù)據(jù)進行實時分析并要求系統(tǒng)作出快速響應(yīng)，從而使車輛能以極低的速度平穩(wěn)倒車。

    應(yīng)用方案：通過DAQ設(shè)備驅(qū)動超聲波探頭，并分析超聲波的飛渡時間從而檢測車輛與障礙物的實時距離。通過NI-USB8473與車載CAN網(wǎng)絡(luò)實時通信，對車輛狀態(tài)進行實時監(jiān)測，并對獲取的實時速度、實時障礙物距離和實時制動力等信息進行分類。Fuzzy-PI算法對信息進行分析處理，從而控制車輛相關(guān)設(shè)備快速響應(yīng)。以此實現(xiàn)車輛低速平穩(wěn)倒車，并在距離障礙物的安全范圍內(nèi)自動剎車確保車輛和駕駛員的安全。該方案已在長安志翔CV8上成功實現(xiàn)倒車自動剎車輔助系統(tǒng)相關(guān)功能，并對正在進行的全自動泊車項目的速度控制奠定夯實基礎(chǔ)。

    使用的產(chǎn)品：

    LabVIEW 2010軟件開發(fā)平臺

    NI DAQ平臺

    LabVIEW CAN模塊

    NI 8473

    NI 9269

    NI 9221

    cDAQ-9178

    正文：

    一. 引言

    隨著工業(yè)化進程的不斷加速，汽車已成為新時代的代名詞。目前各國汽車的保有量均不斷上升，同時由于汽車所導(dǎo)致的交通事故也呈現(xiàn)逐年上升趨勢。據(jù)統(tǒng)計，在中國每三分鐘發(fā)生一起交通事故，每五分鐘有一人因交通事故而死亡。所以消費者在選擇汽車作為代步工具時除了考慮外觀和表面，亦對車身的安全性能給予更多的關(guān)注。自19世紀(jì)九十年代以來，駕駛員輔助安全系統(tǒng)得到迅猛發(fā)展。目前已開發(fā)出并安裝于的輔助安全系統(tǒng)有電子輔助制動系統(tǒng)(EBA)、自適應(yīng)巡航系統(tǒng)(ACC)、電子穩(wěn)定性控制系統(tǒng)(ESC)、主動避撞系統(tǒng)(ABC)和自動泊車系統(tǒng)(ASC)等。上述輔助安全系統(tǒng)的主要功能大體可以概括成當(dāng)系統(tǒng)檢測到駕駛員或車輛處于危險情況時，系統(tǒng)提示駕駛員相關(guān)操作信息或直接制動車輛以防止碰撞的發(fā)生。

    從技術(shù)層面看，多數(shù)交通事故發(fā)生關(guān)鍵問題即駕駛員無法準(zhǔn)確控制車速和車—障礙物的距離，此問題在倒車過程中表現(xiàn)得尤為突出。例如，在倒車過程中駕駛員對車后存在視野死角和視線模糊的問題,使得駕駛員無法正確判斷車輛與車后障礙物的實時距離，因此造成誤操作從而導(dǎo)致各種擦碰事故頻發(fā)，此類事故的頻發(fā)降低了駕駛的安全性。

    二. 倒車自動剎車系統(tǒng)的系統(tǒng)背景與設(shè)計原則

    市場上的倒車剎車系統(tǒng)大體可分為兩類：倒車?yán)走_系統(tǒng)和倒車影像系統(tǒng)。倒車?yán)走_系統(tǒng)利用超聲波測距原理，在智能控制器的控制下，由裝置于車尾的探頭發(fā)送超聲波信號，并接收經(jīng)障礙物發(fā)射的回波信號，繼而控制器進行數(shù)據(jù)處理從而計算出車—障礙物的實際距離。而倒車影像系統(tǒng)則是通過安裝在車后的遠紅外線廣角攝像裝置，將車后的障礙物實時顯示在車內(nèi)顯示屏上，使得車后的狀況更加直觀可視。目前的倒車剎車系統(tǒng)的本質(zhì)是在倒車過程中系統(tǒng)將所探測的車后環(huán)境反饋給駕駛員并給予一定操作提示，而不直接介入車輛動力系統(tǒng)控制。當(dāng)出現(xiàn)緊急情況或者駕駛員誤操作時，依然無法避免碰撞的發(fā)生。因此為了提高駕駛員及車輛的安全性，新一代的倒車剎車系統(tǒng)的開發(fā)迫在眉睫。

    新一代的倒車剎車系統(tǒng)的關(guān)鍵問題即如何更好的控制車速和車—障礙物的距離。Kyongsu Yi提出適用于Stop-and-Go(S&G)控制系統(tǒng)的車—車距離控制算法，此算法包含了距離控制及利用節(jié)氣門及剎車控制以達到加速度軌跡追蹤的目的。其控制器采用LQ最佳控制法則，在控制效果上，此算法提供了一個良好的距離控制性能，并且有效的克服建構(gòu)模型的誤差問題。但其無法控制車速維持在低速范圍。Venhovens在此基礎(chǔ)上改善了速度控制策略，從而提升S&G控制系統(tǒng)在低速范圍的準(zhǔn)確性。但其依然無法解決車輛勻速行進，由此產(chǎn)生的聳車降低了駕駛員的舒適性。所以車輛的低速控制，尤其在倒車過程中的低速控制，依然有待發(fā)展，同時也是新一代倒車剎車系統(tǒng)的核心所在。

    由于低速控制的速度控制范圍小、精度要求高以及實時性強。同時由于車身零部件屬非線性時變系統(tǒng)，因此產(chǎn)生的累計誤差對控制系統(tǒng)會造成極大影響。故系統(tǒng)在對車身狀態(tài)進行實時監(jiān)控分析的同時必須要求相應(yīng)系統(tǒng)對控制指令作出快速相應(yīng)。本文開發(fā)的新一代倒車剎車系統(tǒng)—基于LabVIEW的倒車自動剎車系統(tǒng)著重于改善車輛在倒車過程中以低速平穩(wěn)倒車，以確保駕駛員的行車舒適度。同時，當(dāng)檢測到車—障礙物距離處于危險范圍時，系統(tǒng)自動使車制動從而保證駕駛員及車輛的安全性。

    倒車自動剎車系統(tǒng)的控制指標(biāo)如下：

    1)車速方面：①預(yù)定車速②實時車速③實時加速度④期望壓力值⑤實際壓力值

    2)距離方面：①車—障礙物實時距離②預(yù)定警戒距離

    三. 倒車自動剎車系統(tǒng)的總體設(shè)計

    3.1 系統(tǒng)模塊圖

圖1 系統(tǒng)模塊圖

    系統(tǒng)總共包括四個模塊，分別是數(shù)據(jù)處理中心(DPC)、探測模塊、剎車控制模塊以及顯示模塊。DPC主要負(fù)責(zé)收集匯總實時數(shù)據(jù)并根據(jù)相關(guān)控制算法對其余各模塊發(fā)出相應(yīng)控制指令。探測模塊通過NI設(shè)備驅(qū)動超聲波傳感器并將相關(guān)數(shù)據(jù)發(fā)送至DPC。剎車控制模塊通過NI-8473與車載CAN通信無縫連接，返回車身實時狀態(tài)信息至DPC并將DPC處理后的控制指令發(fā)送至車載相關(guān)設(shè)備，以此實現(xiàn)車載設(shè)備與LabVIEW平臺的信息交互。顯示模塊基于LabVIEW平臺顯示車身實時數(shù)據(jù)以及測距模塊的車—障礙物的距離，并可修改剎車控制算法中特征變量的參數(shù)大小。

    3.2 探測模塊設(shè)計

    3.2.1 工作原理

    大部分剎車系統(tǒng)傳感器的探測范圍在30cm至200cm之間，本系統(tǒng)選取性價比較高的超聲波傳感器測量距離。其探測范圍為30cm至250cm之間，盲區(qū)為30cm。超聲波傳感器的工作原理及脈沖時序如圖2、3。

 

 圖3 脈沖時序圖

    傳感器的引腳定義如表1所示：

    通過Time-of-Flight(TOF)算法計算發(fā)射波與接收波的時間差，從而得出超聲波探頭與障礙物間的距離，其距離計算公式如(1)式所示：

    D=(c*t)/2           (1)

    式中D為超聲波傳感器與障礙物的距離，c為聲波在空氣中的速度，t為發(fā)射波與接受波的時間差。

    3.2.2 方案設(shè)計及指標(biāo)設(shè)定

    由圖3可知超聲波傳感器的激勵波脈沖時序在發(fā)射周期初始階段連續(xù)發(fā)射14個40kHz的脈沖串后持續(xù)低電平至周期結(jié)束，屬于非常規(guī)信號源，對外圍硬件電路設(shè)計造成極大困難。針對此問題，LabVIEW DAQ平臺的相關(guān)設(shè)備則降低了采集系統(tǒng)構(gòu)筑的難度。

圖4 停車標(biāo)識符范圍

    ▲ 采用的NI cDAQ-9178為8槽USB機箱，具有50多個結(jié)合集成信號調(diào)理的可熱插拔I/O模塊，機箱中內(nèi)置4個通用32位計數(shù)器/定時器，并可借助使用DAQ Assistant的NI-DAQmx軟件自動代碼生成

    ▲ NI 9269采用單通道輸出14個12V、40kHz的模擬電壓信號后持續(xù)低電平，信號周期30ms

    ▲ NI 9221采用單通道模擬輸入模塊，采樣頻率1kHz，采樣點數(shù)1k

本系統(tǒng)屬低速控制范圍(即車速低于5Km/h)，為保證駕駛員的安全性同時避免車輛碰撞障礙物，依據(jù)運動學(xué)公式V02=2aS設(shè)定預(yù)定警戒距離為70cm。并在開發(fā)程序過程中設(shè)定70cm為停車標(biāo)識符(StopFlag)，如圖4。

    3.3 剎車控制模塊

    3.3.1 車輛模型

    車輛數(shù)學(xué)模型的建立有利于驗證系統(tǒng)的可行性，北科大的陳柏全教授在Matlab/Simulink平臺上構(gòu)建如圖5所示的車輛縱向模型。

圖5 車輛縱向模型

    為了減小車身零部件對系統(tǒng)的非線性因素導(dǎo)致的累積誤差影響，本系統(tǒng)僅通過試驗車的電動真空助力泵(EVB)所提供的助力實現(xiàn)制動力輸出。

    根據(jù)牛頓第二定律可建立車輛縱向模型的一階線性微分方程，如(2)式所示：

  (2)

    式中Mv 為車身質(zhì)量，v為實時車速，F(xiàn)b 為制動力，F(xiàn)a為空氣阻力，g為重力加速度，θ為路面坡度，F(xiàn)θ為怠速驅(qū)動力。

    3.3.2 速度曲線規(guī)劃

 

圖6 預(yù)定速度軌跡   

 

 圖7 預(yù)定加速度軌跡

    規(guī)劃的曲線必須盡可能的平順并且沒有緊急制動情況的出現(xiàn)，在速度控制領(lǐng)域內(nèi)有多種方法可實現(xiàn)。但對于如何使駕駛員在加減速時感覺較舒適，則是目前速度控制領(lǐng)域內(nèi)比較重要的課題。Kyongsu Yi的論文中指出，駕駛員感到較為舒適的加減速不應(yīng)高于2.5m/s²。根據(jù)此研究成果，本系統(tǒng)的預(yù)定速度設(shè)定為1.6Km/h如圖6，預(yù)定加速度設(shè)為1.4m/s²如圖7，理論上的車輛制動距離為7cm。根據(jù)圖6的預(yù)定速度軌跡可將其分成加速、勻速以及減速三個狀態(tài)，首先控制車速以定加速度從0Km/h升至1.6Km/h;若系統(tǒng)監(jiān)測到StopFlag為0(即車—障礙物在停車范圍以外)，系統(tǒng)維持車速處于勻速狀態(tài)即以1.6Km/h定速行駛;若系統(tǒng)監(jiān)測到StopFlag為1(即車—障礙物在停車范圍以內(nèi))，則進入減速狀態(tài)，速度以定加速度從1.6Km/h降至0Km/h。

    3.3.3 速度控制器設(shè)計

    速度控制器采用離散型的增量PI算法。經(jīng)整理后如(3)式所示。

       (3)

    式中KP=K*T/Ti，KI=K，K為增益系數(shù)，Ti為積分時間，T為足夠小的常量本系統(tǒng)選取系統(tǒng)程序運行周期時間即50ms。

    由于車輛影響系統(tǒng)動能因素較多，故在增量式PI算法的基礎(chǔ)上結(jié)合Fuzzy算法。(3)式經(jīng)Z變換整理后如(4)式所示：

                    (4)

    根據(jù)(4)式構(gòu)建的Fuzzy—PI控制器如圖8所示：

圖8 Fuzzy—PI控制器

圖9 實時速度歸屬函數(shù) 

 

 圖10 速度誤差量歸屬函數(shù)

圖11速度積分誤差量歸屬函數(shù)

    相關(guān)歸屬函數(shù)的定義原則是當(dāng)速度誤差較大時調(diào)整為較大參數(shù)，使得速度可以快速的收斂到預(yù)定軌跡，反之若誤差量較小時調(diào)整為較小參數(shù)，使得速度可以穩(wěn)定在預(yù)定軌跡附近。速度積分誤差量的歸屬函數(shù)定義則是為了解決系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差，即減小實時車速與預(yù)定軌跡車速間的誤差。KP及KI的模糊控制表如表2、3所示。

    經(jīng)多次測試后得到的特征變量參數(shù)如(5)及(6)式所示。最后在解模糊化時，本系統(tǒng)采用最大隸屬度去最大值法。

    KP=｛18/NB，10/NS，5/ZR，10/PS，20/PB｝         (5)

    KI=｛20/NB，10/NS，8/ZR，10/PS，15/PB｝           (6)

   

表2 KP模糊控制規(guī)則表

 

 表3 KI模糊控制規(guī)則表

    四. 軟件實現(xiàn)與現(xiàn)場結(jié)果

    4.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    基于LabVIEW的倒車自動剎車系統(tǒng)主要分為兩個部分：

    4.1.1 數(shù)據(jù)采集(下位機部分)

    依據(jù)前文所述的系統(tǒng)模塊可將數(shù)據(jù)采集分為兩個部分。在測距模塊中，驅(qū)動NI 9264模擬輸出產(chǎn)生周期為30ms的40kHz超聲波激勵信號，通過NI9205接收反射波信號，并利用Labview的脈沖探測函數(shù)計算超聲波的傳播時間，從而計算出車—障礙物的實時距離。在剎車控制模塊中，利用NI 8473與車載CAN網(wǎng)絡(luò)無縫連接，實現(xiàn)DPC與車載設(shè)備的數(shù)據(jù)交互。

    4.1.2 數(shù)據(jù)處理(上位機部分)

數(shù)據(jù)傳輸及數(shù)據(jù)處理(即DPC)是基于LabVIEW2010平臺開發(fā)的。剎車控制模塊的數(shù)據(jù)傳輸通過LabVIEW2010平臺下的CAN模塊與車載CAN網(wǎng)絡(luò)實時通信，獲取實時車速及EVB實際壓力值的CAN報文，并通過相同的CAN通道發(fā)送EVB期望壓力值報文。DPC使用LabVIEW平臺中的“生產(chǎn)者—消費者”模型對數(shù)據(jù)采集部分返回的大量實時數(shù)據(jù)按一定周期進行處理，以此減少系統(tǒng)耗時從而加快程序處理的速度并提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。通過LabVIEW狀態(tài)機結(jié)構(gòu)對車輛實時狀態(tài)進行特征參數(shù)提取，以此確定車輛在倒車行進過程中的加速狀態(tài)、勻速狀態(tài)以及減速狀態(tài)，并針對不同狀態(tài)進行相應(yīng)的控制。

    4.2 控制軟件界面及功能

數(shù)據(jù)傳輸、處理與控制軟件界面主要包括3大功能模塊：參數(shù)配置模塊、功能驗證模塊以及報表輸出模塊。界面如圖12、13、14所示。

圖12 初始界面

圖13 參數(shù)配置界面

圖14 功能驗證界面

    4.3 數(shù)據(jù)實時展示及試驗結(jié)果

    4.3.1 實時數(shù)據(jù)展示

    在參數(shù)配置界面對Fuzzy—PI算法的特征變量的相關(guān)參數(shù)進行配置，繼而通過功能驗證模塊進行實車測試效果。通過對測試數(shù)據(jù)的綜合分析，實時修改算法的相關(guān)參數(shù)值。圖15即為在實車驗證狀態(tài)下的實時數(shù)據(jù)曲線圖。

圖15 基于LabVIEW的倒車自動剎車系統(tǒng)的實時曲線

    4.3.2 成果分析

    報表輸出功能將速度軌跡及加速度軌跡以Excel的格式輸出，其結(jié)果如圖16、17所示。

圖16 基于LabVIEW的倒車自動剎車系統(tǒng)的控制結(jié)果

圖17 基于LabVIEW的倒車自動剎車系統(tǒng)的加速度軌跡

    本系統(tǒng)安裝于長安志翔CV8上，車載CAN網(wǎng)絡(luò)通過NI 8473與筆記本電腦上的LabVIEW平臺實時通信。同時將超聲波傳感器安裝于車后牌照正上方，并通過NI DAQ平臺配置NI9269及NI9221的相關(guān)參數(shù)，從而驅(qū)動超聲波傳感器。圖18為超聲波傳感器與相關(guān)數(shù)據(jù)采集設(shè)備的連接圖，圖19為現(xiàn)場時設(shè)備連接圖。

圖18 超聲波傳感器的設(shè)備連接圖

圖19 現(xiàn)場設(shè)備連接圖

    五. 結(jié)論

    從技術(shù)層面講，NI DAQ平臺和LabVIEW開發(fā)環(huán)境無縫連接使用戶輕松的通過圖形化開發(fā)環(huán)境訪問底層硬件，快速建立系統(tǒng)原型和數(shù)據(jù)采集應(yīng)用，大大降低了系統(tǒng)開發(fā)的技術(shù)風(fēng)險。LabVIEW強大的數(shù)據(jù)采集和信號處理功能極大地節(jié)省了采集終端軟件的開發(fā)時間，在NI DAQ平臺和LabVIEW CAN模塊的配合下使得采集終端能夠?qū)崟r并且高質(zhì)量地完成數(shù)據(jù)采集、信號處理、數(shù)據(jù)傳送和數(shù)據(jù)處理的工作，為整個系統(tǒng)的開發(fā)研究提供靈活、強大的底層硬件支持。

    基于LabVIEW平臺的倒車自動剎車系統(tǒng)已在長安志翔CV8上成功實現(xiàn)相關(guān)功能，該系統(tǒng)的成功開發(fā)在速度控制領(lǐng)域及相關(guān)輔助系統(tǒng)開發(fā)方面取得突破性進展。同時對長安汽車有限公司正在進行的全自動泊車系統(tǒng)的開發(fā)奠定夯實的技術(shù)基礎(chǔ)。