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摘要：智能汽车自动驾驶技术，驾驶环节主要通过PID控制器来实现，并广泛适用于基本上线性，且动态特性不随时间变化的系统。尽管如此，受比例积分影响，控制器整定不佳、设备故障及其结构不合理、缺少前馈补偿不足、控制结构不合理等因素影响，导致控制性能低下。基于模糊PID控制器的智能汽车自动驾驶控制设计的研究，为提升控制器动态性和自适应性提供了可能。本研究分析了智能自动驾驶汽车的控制概述、提出了基于模糊PID控制器的智能汽车自动驾驶控制设计系统的实现，以为智能汽车的自动化驾驶控制提供可行性借鉴。
关键词：智能汽车；自动驾驶控制；模糊PID控制器
自动驾驶汽车系统（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）是一种以电脑系统为中枢控制单元，实现无人驾驶智能汽车的系统。智能汽车自动驾驶控制下的汽车主要包括感知、决策和控制三部分内容，具体包括感知汽车周围环境、依据环节信息作出路径规划、达到控制效果。基于PID控制积分环节的误差，导致自动驾驶控制技术实用性不高、自动驾驶汽车轨迹追踪参数设定不足以满足实际控制需求。基于模糊PID算法的应用研究中，主要适用于平衡小车、飞行器汽车定速巡航、3D打印机温度控制器等的系统控制，并发挥了突出的控制效果。
1.智能汽车自动驾驶控制概述
智能汽车自动驾驶控制即自动或智能行驶，它融合了车载传感器、控制器、数据处理器、执行机构等装置的联动特性，依靠车联网和 V2X 等现代移动通信与网络技术等技术手段实现对交通参与物信息共享的体现，自发挥上述功能的同时，满足高效、安全、舒适和节能的自动化行车需求。
其主要控制原理为：依靠环境感知技术实现对车辆周围环境的感知——获得环境信息——由车载中心电脑自主控制车辆转向和速度——安全可靠地到达预定目的地。
2、智能汽车自动驾驶系统结构
系统结构框架对减少交通事故、提高运输效率、完成特殊作业、国防军事应用等领域发挥至关重要的作用。系统结构框架如图1所示：
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图1 系统结构框架
2.1关键技术
以环境感知技术和车辆控制技术为核心的智能价值，主要控制关键为轨迹规划和控制执行两项关键技术。具体流程如图2所示：
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图2 控制流程图
2.2处理模块
软件架构：驾驶认知形式——驾驶认知图表达语言——设计通用。智能决策模块与传感器信息间接耦合，实现多传感器感知信息、驾驶地图和车联网通信等自主决策，平台软件运行流程如表3所示：
图3 软件架构运行流程
2.3纵向和横向控制
主要内容涵盖车辆驱动、制动控制、方向盘角度的调整以及轮胎力控制。在点到点自动驾驶运行中高度智能的控制性能体现在瞬时获取道路和周边交通情况上。自动驾驶的基本前提为交通信息系统的完善度和高性能完善、车载传感器高可靠性、智能控制系统。基于模糊PID控制器的研究中，针对路况简明的高速公路段自动驾驶路段开辟、可考虑手动和自动相互转换。系统控制器内容可分为车道保持系统 LKA、自适应巡航控制系统 ACC、自动泊车系统、紧急制动和卫星导航系统。
PID控制为明确目标的导向控制，应明确根据车联网、视觉、雷达等获取输入信息后，经过汽车智能平台获取对车辆的或位置或车速的目标值，即智能巨决策层），进行动态控制，经过模糊PID控制算法，得出控制系统的稳定性、响应速度、超调量等指标进行控制，即控制实施层）
3、可行性分析
基于模糊PID控制器的智能汽车自动驾驶控制比之PID 控制和前馈开环控制，更能直观上建立起与发动机和汽车运动过程相近似的线形模型。本设计以智能控制策略，如模糊控制、神经网络控制、滚动时域优化控制等为基础，在精度、适应性差对等确切。自主系统应用的典型案例为巡航控制、防碰撞控制。在实际的车载传感器控制中，更具比较优势。
基于车辆横向控制的基本设计方法为驾驶员模拟法（即使用较简单的运动力学模型和驾驶员操纵规则设计控制器）和汽车横向运动力学模型的控制方法（用驾驶员操纵过程的数据训练控制器获取控制算法）。
在自动驾驶领域中，基于电子控制技术和电气化发展下汽车的整体集成控制，在智能联网的交通环境下，实现了自身环境传感、定位导航和 V2X 通讯信息系统的并向控制，具有极高的安全性。
4、控制细则
模糊PID逻辑控制策略（Fuzzy PID logic control strategy），主要控制技术集合了模糊理论、模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理等数字控制技术本职。智能汽车自动驾驶控制模型的设计，本质上建立起了较为精准的数学模型，并在系统设计、数字建模领域中达成了仿真控制效果。具体如图4所示：
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图4 整车控制器系统横向控制结构
注：以NCAP ADAS及智能网联汽车仿真及场地测试的驾驶机器人系统为例，自动驾驶汽车与商用开发测试过程的统一性要求控制系统必须由仿真实验过渡到实车路试。测试验证的目的旨在保证系统设计功能安全和性能安全。主要测试重点包括传感器、算法、执行器、人机界面等。Perrone RoboTIcs公司则反其道而行之，推出不依靠任何人工智能技术或者云功能的自动驾驶汽车的车辆自主上路系统。MAX平台的建立无需依靠人工智能技术，而是由大量传感器来确定车辆的操作指令。该平台应用功能为——用于指导测试车辆进行自主行驶性能。测试过程中，自动驾驶汽车完全独立于云功能或是街边基础设施的稳定性，能够通过传感器躲避行人或其他障碍物；鲁棒性上，可依据控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动来维持其它某些性能的特性极为稳定，能根据交通信号灯更改行驶状态来达成预期功能安全效果。
智能控制方法上应用模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）中的滚动时域控制（Moving Horizon Control，MHC）和后退时域控制（Receding horizon control，RHC）来达到预期控制效果。
研究综述
通过模糊自适应PID控制器来控制车辆驾驶的 仿真设计研究，旨在解决自动跟随前方车辆行驶问题，通过接收前车发送的行驶状态来计算出前方路况来实现自动驾驶控制。主要设计流程为——依据预瞄跟随理论设计汽车自动跟随模型,并指明需要跟随的物理量——设计一个模糊PID控制器对给定物理量的跟踪——在dSPACE和飞思卡尔模型小车所搭建的实验环境下去验证控制方法的可行性——得出仿真实验结果。证实该方法对保证智能汽车具有良好的路况计算和车辆跟踪的精度,具有较好的鲁棒性[1]。且分数阶PID仿人智能控制器优于传统的PID控制器,具有更好的的鲁棒性和控制精度[2]。智能车设计采用性价比高、功耗低的KL26芯片作为微控制器,设计并制作了一台智能循迹小车,并运用机器视觉系统、单片机控制等技术实现了车辆准确灵活的自动控制,达到了快速稳定安全行驶的目标[3]。采用了MATLAB/GUIDE软件编写了可视化界面，通过可视化界面为传统人工势场法输入多个障碍物的位置信息；证实了对于直线形、折线形、曲线形和正方形的障碍物，改进型人工势场法都能很好的适应；定速巡航实验利用具有码盘测速功能和LCD显示功能的智能小车作为被控对象和主控芯片为STM32F103ZET6的开发板作为主控制器，能满足设计要求[4]。FTP-72标准测试曲线在速度跟踪流程为网络化PID控制器共性部分建立——建立真实的驾驶数据初始化个性模型——协同共性模型一起在汽车测试中针对特殊应用进行模型参数自动调整——基于FTP-72或US06的驾驶循环测试，来评估候选换挡规律[5]。以某自动变速器轿车为对象，基于Matlab/Simulink软件环境实现车辆纵向动力学仿真建模、采用PID控制实现加速度校正，通过节气门和制动器的切换控制，使得车辆的实际加速度能够对上层控制输出的期望加速度进行跟踪[6]。构建基于T-S模糊模型的多层前馈型模糊神经网络系统，提高了神经网络的收敛速度[7]。基于电动汽车平台作为自主导航行走平台，设计了一套基于CAN总线的自动控制系统。该系统可以接受车载电脑发送来的指令，并根据指令的要求控制车辆的行走速度和转向角度、实现了车辆的自动行走功能[8]。设计出了以STM32F103VET6为核心控制器的控制系统，实现了电动小车的智能控制，为后续研究提供了一个平台。驱动系统车辆速度的控制采用了PID控制算法，保证了一定的舒适性；制动系统设计了轻微制动、一般制动和紧 急制动三种制动方式；转向系统采用步进电机实现了转向角度的准确控制[9]。
结束语：
智能汽车自动驾驶技术，驾驶环节主要通过PID控制器来实现。本文概述了智能汽车自动驾驶控制的特点，分析了智能汽车自动驾驶系统结构，可行性分析，控制细则，最大限度地发挥了模糊PID系统控制器的设计应用优势，为智能汽车自动驾驶的有效控制提供了借鉴。
参考文献
[1]廖爽,许勇,王善超.智能汽车自动驾驶的控制方法研究[J].计算机测量与控制,2014,22(8):2472-2474
[2]李文杰.分数阶PID仿人智能控制算法在车辆自动驾驶系统中的应用[J].电脑与信息技术,2017,25(5):5-7,18
[3]郭恒,陈登峰,张科.基于KL26芯片的光电传感智能车研究[J].数字化用户,2019,(11):132,141
[4]黄勇刚.纯电动汽车自动驾驶系统研究[D].重庆:重庆交通大学,2018
[5]张俊.个性化驾驶员建模及其在换挡规律整定中的应用[D].浙江:浙江大学,2018
[6]刘丽华.汽车自适应巡航系统控制策略和仿真验证[D].重庆:重庆交通大学,2017
[7]张冬忠.基于模糊神经网络的智能车辆自动驾驶方法研究[D].陕西:长安大学,2017
[8]刘宁宁.自主导航车辆的关键部件设计于研究[D].山东:山东理工大学,2015
[9]张志锋.智能电动小车结构与驱动控制系统总体设计[D].四川:西南交通大学,2017
作者：王斌，中汽研汽车检验中心（武汉）有限公司
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