第24卷第3期模糊系统与数学Vol.24,No.32010年6月FuzzySystemsandMathematicsJun.,2010文章编号:100127402(2010)0320160208遗传算法在自动泊车辅助系统模糊控制中的应用X程志江(新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐830047)摘要:随着汽车工业的发展,自动泊车辅助系统已逐渐成为汽车的必备装置。对自动泊车控制过程进行了分析,设计了自动泊车辅助系统模糊控制器,并将遗传算法应用于模糊控制器参数寻优过程,较为有效的确定了模糊控制器的参数,使用遗传算法工具箱对模糊控制器的隶属度函数进行了优化。并在Matlab环境下,对自动泊车模糊控制进行了仿真研究,论述了遗传算法在改善模糊控制效果中的应用。关键词:自动泊车;模糊控制;遗传算法;Matlab;仿真中图分类号:TP182文献标识码:A随着城市的发展,汽车的数量日益增加,泊车难已成为影响城市交通的一个值得关注的问题。尤其是对于新手而言,在仅有一个泊车位的情况下泊车是一件比较困难的事。基于这个原因各大研究机构和汽车生产厂商都相继开发了自动泊车辅助系统。根据车辆停泊时,相对其他车辆和环境的位置和方向,泊车的姿态大致可以分为平行泊车和垂直泊车两大类。本文以垂直泊车为例,在采用模糊控制的同时,利用遗传算法对其隶属函数进行了优化,改善了系统的控制效果,并使用Matlab进行了仿真。1自动泊车系统汽车自动泊车是一个严重的非线性控制问题,一般采用模糊控制方法解决。如图1所示,汽车的位置决定于三个变量x、y、U.汽车泊车过程中,自动泊车辅助系统通过安装在车身上的超声波传感器不断的检测汽车的位置,即x、y、U的值,通过控制汽车前轮转角H实现泊车自动泊车。图1泊车过程示意图X收稿日期:2008212221;修订日期:2009204221基金项目:新疆维吾尔自治区高校科研计划项目(XJEDU2006S12)作者简介:程志江(19772),男,新疆大学电气工程学院讲师,研究方向:智能控制,智能控制器。第3期程志江:遗传算法在自动泊车辅助系统模糊控制中的应用161为了实现Matlab仿真,需建立系统的运动方程。假设汽车在如图1所示的范围内进入泊车状态,根据驾驶规则,只考虑倒车,并且车速保持恒定低速,所以侧滑的影响可以忽略不计,因此,建立车辆的运动学方程为:õx=v0õcosUõy=v0sinõU(1)õtanHU=v0õL1式中:x、y——汽车后轴中心坐标;L1——汽车的轴距;U——汽车纵轴与x轴的夹角,即车辆的朝向角;H——前轮转向角;[1]v0——车速。2自动泊车系统模糊控制模糊控制器为多输入单输出形式,其输入量为x、y、U,输出量为H.其中x的输入范围为:x∈[-10m,10m],y的输入范围为:y∈[0,10m],U的输入范围为:U∈[-Pö2,3Pö2],H的输出范围为:H∈[-2Pö9,2Pö9]。汽车最终位置为(x,y,U)=(0,0,Pö2)。211输入、输出空间的模糊分割泊车过程中,U、x和y对车位的影响程度不同,因此对其模糊空间的分割不同。其中U、H经过尺度变换后的论域为[-6,6]分割为:NB(负大)、NM(负中)、NS(负小)、ZE(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大),x、y经过尺度变换后的论域为[-4,4]分割为:NB(负大)、NS(负小)、ZE(零)、PS(正小)、PB(正大),采用最基本的均匀分割。212模糊规则在汽车泊车过程中,建立控制对象的精确模型比较困难,而技术高超的专业驾驶人员却能很容易实现对汽车的控制。在设计控制系统时,可以借鉴驾驶员的操作经验,通过记录驾驶员操作汽车的控制过程的输入输出的数据,并从中总结出模糊控制规则。表1模糊控制规则表(yISZE)yISZEHUxNBNMNSZEPSPMPBNBNBNBPSPSPMNSNBNBNSPMPBPBZENBNBNSZEPMPBPBPSNBNBNMPSPBPBPBNMNBNSPMPB根据驾驶员泊车过程的经验建立输入为U、x、y,输出为H的多输入单输出的IF2THEN模糊控制规则。其中某些规则为:R(1,2,3):IFUISNBANDxISNBANDyISZE,THENHISNBR(3,5,3):IFUISNSANDxISPBANDyISZE,THENHISNM162模糊系统与数学2010年R(4,3,3):IFUISZEANDxISZEANDyISZE,THENHISZE⋯⋯R(7,5,3):IFUISPBANDxISPBANDyISZE,THENHISPB