基于模糊控制逻辑的换道决策

基于模糊控制逻辑的换道决策

自主车辆换道决策搭建

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文章目录

• 自主车辆换道决策搭建
• 前言
• 一、模糊控制逻辑 + fuzzy
• 二、安全距离模型
• • 1.主动避撞 安全距离模型
  • 2.输入
  • 3设置隶属度函数
  • 4解模糊及输出变量换道意图
• 三、carsim&simulink联合仿真搭建
• • 3.1联合仿真模型

前言

本次分享的是智能车辆换道决策模型的搭建，依据驾驶员换道意图决定车辆是否换道，采用的是模糊控制算法逻辑设计策略，这里复现了长安大学硕士论文的部分内容，仿真结果效果也较明显。仿真软件还是Carsim/simulink
Carsim16、matlab 18b联合仿真。

一、模糊控制逻辑 + fuzzy

驾驶员换道意图的识别是一个复杂的过程，无法用精确的数学模型来阐释，而模糊逻辑可以模仿人脑的不确定性概念判断，对于模型未知或者不确定的系统以及强非线性，滞后 的控制对象可以应用 模糊集合+模糊规则进行推理，模拟人脑方式，综合判断，借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，及设置模糊关系。
模糊控制一般流程：输入—模糊化—模糊规则——解模糊——输出

二、安全距离模型

1.主动避撞 安全距离模型

Vref为前车和本车相对速度，Vc0自车速度，Vclf前车速度，这个换道安全距离模型是参考清华大学侯德藻的论文，这里直接引用。这里的自车和前车是指在同一条道路上Carsim的雷达可以探测到的。

2.输入

一般高速场景下，驾驶员同道路换道的话考虑较多的是两车相对距离和相对车速的变化。这里采用的是长安大学硕士论文（高速公路环境下智能车辆自动换道研究）这篇论文，引入速度差值系数
以及引入相对距离车距期望模型
以这两个变量为模糊控制输入变量。

3设置隶属度函数

隶属度函数有高斯型和三角形的，这里采用三角形trimf函数，三角形隶属函数表达式如下：
设置的输入变量论域为[0,1]输出变量论域也是[0,1]

4解模糊及输出变量换道意图

解模糊法采用重心法求解，输出变量为换道意图faid_h。

三、carsim&simulink联合仿真搭建

设置前车工况为一个变速行驶过程。
设置前车速度为一个匀速—减速—匀速—减速的过程。

3.1联合仿真模型

这里联合carsim&simulink仿真，搭建如下模型，模型很简单的。
这个scope图是两车相对距离，输出为换道意图。基本复现那篇论文
模糊控制部分曲面图如下：
这里的三维图可以看出，随着fai_d的增大fai_v的增大，换道意愿越小，因为此时快要接近碰撞前车了。
仿真场景这里设置的前车和本车。自车速度设置为常数100km/h。
后面就是结合换道轨迹规划和轨迹跟踪控制策略进行研究了。