基于CarSim與Matlab的泊車路徑跟蹤控制模型設計*

李臣旭，馬世典，江紹康，李仁鵬，竇銀宇

基于CarSim與Matlab的泊車路徑跟蹤控制模型設計*

李臣旭1，馬世典2，江紹康1，李仁鵬3，竇銀宇3

（1.江蘇大學汽車與交通工程學院，江蘇 鎮江 212013；2.江蘇大學汽車工程研究院，江蘇 鎮江 212013；3.江蘇中虎汽車智能系統有限公司，江蘇 鎮江 212133）

文章針對現有自動泊車系統路徑跟蹤效果差的問題，首先基于車輛運動學模型和實車參數在CarSim中搭建試驗模型車，并設置相應的輸入變量與輸出變量，然后聯合Matlab設計路徑跟蹤控制模型，最后進行了聯合仿真實驗，實驗結果證明了文章所設計跟蹤控制模型的有效性。

運動學模型；路徑跟蹤控制模型; 聯合仿真實驗

前言

智能汽車作為當今汽車產業和技術發展的主流方向，一直是國內外各大汽車廠商和科研機構的研究重點。自動泊車作為智能汽車自動駕駛技術的一個關鍵組成部分，已成為業界關注和研究的熱點，而泊車路徑跟蹤控制作為自動泊車技術實現的關鍵一環，很大程度上影響著泊車成功率和泊車精度[1]。

為了實現對泊車路徑的良好跟蹤，國內外專家學者早已進行了大量的研究，文獻[2]基于制導的路徑跟蹤控制理論提出了一種能保證受控閉環系統全局一致漸近穩定的跟蹤控制率；文獻[3-4]分別基于模糊控制算法設計了不同的路徑跟蹤控制器并對車式移動機器人進行了控制實驗；文獻[5-6]基于非光滑控制理論設計了泊車路徑跟蹤控制器。雖然上述路徑跟蹤控制算法都能夠有效提升路徑的跟蹤控制精度，但先進控制算法對單片機系統運算速度和存儲都提出了極高的要求，難以實現工程化應用。

本文基于車輛運動學模型和實車參數在CarSim中搭建試驗模型車，聯合Matlab設計泊車路徑跟蹤控制模型，通過控制輸入輸出變量進行聯合仿真實驗，實驗結果驗證了本文所設計控制模型的有效性。

1 車輛的運動學模型的建立

泊車過程是一個極低速的（通常低于5km/h）運動過程，車輪低速滾動時車輛本身不會發生側向滑動，側向力可忽略不計，因而沒有車輪側偏角。所以，在實際運用中，通常對汽車運動模型進行相應的簡化，即以車輛的運動學模型為泊車運動研究基礎，建立車輛泊車運動學模型，本文針對低速泊車場合建立如下簡化模型[7]。

如圖1所示，(x,y)、(x,y)分別為車輛前軸中點和后軸中點坐標，為輪距，為車輛軸距，為車輛的行進方向，表示車輛的航向角，為阿克曼轉角，取順時針為正。

圖1 泊車過程的簡化汽車模型

車輛的運動學方程可用下式表示：

將公式（1）對時間t積分，則可得到車輛后軸中點的運動軌跡方程：

根據自車參數和各點坐標位置的幾何關系，求出四個車輪及車輛包絡點的運動軌跡，以此推算出泊車從起始至結束整個過程中的車輛實際運動路徑。

2 基于Carsim 搭建試驗模型車

參照市面上中大型SUV車型參數，詳見表1。

表1 試驗車的部分相關參數

在Carsim中參照上表中的參數搭建試驗模型車，主要設置模型車的車長、車寬、軸距、最大車輪轉角、最小轉彎半徑以及車輪半徑等參數，其余參數均采用軟件的默認設置，如圖2所示為Carsim模型車的基本參數設置界面。

為方便搭建Carsim與Matlab的聯合仿真模型，對相應的輸入變量與輸出變量進行選擇，圖3所示為Carsim輸入變量：1.油門開度；2.制動輪缸壓力；3.方向盤轉角。圖4所示為Carsim輸出變量：1.左后輪輪速；2.右后輪轉速；3.車輛橫擺角速度；4.車輛中心縱向速度；5.方向盤轉角；6.車輛前軸坐標；7.車輛前軸坐標；8.車輛橫擺角。

圖3 Carsim輸入變量設置

圖4 Carsim輸出變量設置

3 路徑跟蹤控制模型

利用State flow模塊設計泊車路徑與相應車速，并將其嵌入Simulink路徑規劃模型中，基于Carsim與Matlab聯合仿真平臺設計路徑跟蹤控制模型，該模型由四個主要模塊組成，分別是路徑規劃模塊、后軸中點坐標輸出模塊、全局坐標系轉化模塊及理想車速輸出模塊，如圖5所示。采用坐標轉換方法，將車輛后軸中點作為參考點跟蹤理想路徑，采用PID算法分別控制Carsim三個輸入變量，減小跟蹤誤差的產生。

圖5 路徑規劃與跟蹤控制模型

4 聯合仿真實驗

通過Carsim與Matlab聯合仿真實驗驗證路徑跟蹤控制模型的作用，實驗結果如圖6所示。圖中紅色曲線為設計好的理想泊車路徑，藍色曲線為模型控制下的車輛跟蹤軌跡。能明顯看出在本文所設計跟蹤控制模型的作用下，整個泊車過程中模型車能較好地跟蹤理想泊車路徑，最大偏差不超過15cm。

圖6 Carsim與Matlab聯合仿真實驗結果

圖7 模型車方向盤轉角變化曲線

圖8 模型車車速跟蹤效果曲線

圖7、圖8、圖9分別是聯合仿真過程中的模型車方向盤轉角變化曲線、車速跟蹤效果曲線。數據表明，方向盤轉角變化均勻且具有較好的角度維持性，車速跟蹤效果良好，結果均驗證了本文所設計路徑跟蹤控制模型的有效性。

5 總結

基于車輛運動學模型和實車參數在Carsim中搭建了試驗模型車，聯合Matlab搭建了仿真實驗平臺，設計了路徑跟蹤控制模型并進行了仿真實驗，從聯合仿真結果可以看出：通過控制模型的輸入、輸出變量，可以實現模型車對規劃路徑的良好跟蹤，證明了本文所設計路徑跟蹤控制模型的有效性。

[1] Vorobieva H, Glaser S, Minoiu-Enache N, et al. Automatic parallel parking in tiny spots: path planning and control[J]. IEEE Transac -tions on Intelligent Transportation Systems,2015,16(1):396-410.

[2] N Ouadah, O Lamine, B Fares. Car-like mobile robot oriented positio -ning by fuzzy controllers[J]. International Journal of Advanced Robotic Systems,2008,5(3):249 -256.

[3] 李逃昌,胡靜濤,高雷,劉曉光,白曉平.基于模糊自適應純追蹤模型的農業機械路徑跟蹤方法[J].農業機械學報, 2013, 01: 205-210.

[4] 江浩斌,沈崢楠,馬世典,陳龍.基于信息融合的自動泊車系統車位智能識別[J].機械工程學報,2017,53(22):125-133.

[5] 江浩斌,李臣旭,馬世典,丁世宏,張超.智能車輛自動泊車路徑跟蹤的非光滑控制策略[J].江蘇大學學報(自然科學版),2017,38(05): 497-502.

[6] Ma S , Jiang H , Han M , et al. Research on Automatic Parking Syst -ems Based on Parking Scene Recognition[J]. IEEE Access, 2017: 1-1.

[7] 李臣旭.基于車位場景智能識別技術的全自動垂直泊車系統研究[D].江蘇大學,2016.

Design of Parking Path Tracking Control Model Based on CarSim and Matlab*

Li Chenxu1, Ma Shidian2, Jiang Shaokang1, Li Renpeng3, Dou Yinyu3

( 1.Jiangsu University, School of Automotive and Traffic Engineering, Jiangsu Zhenjiang 212013;2.Jiangsu University, Automotive Engineering Research Institute, Jiangsu Zhenjiang 212013;3.Jiangsu ZhongHu Smart Mobility Co., Ltd., Jiangsu Zhenjiang 212133 )

In order to solve the problem that the existing automatic parking system has poor path tracking effect. Firstly, the experimental model vehicle is built in CarSim based on the vehicle kinematics model and the real vehicle parameters. And the corresponding input and output variables of the model car are set. Then, the path tracking control model is designed with Matlab. Finally, the joint simulation experiment is carried out. The results proved the effectiveness of the tracking control model designed in this paper.

kinematics model; path tracking control model; joint simulation experiment

U461.99

A

1671-7988(2019)14-47-03

U461.99

A

1671-7988(2019)14-47-03

李臣旭，江蘇大學汽車與交通工程學院，碩士，助教，主要從事汽車電控、智能輔助駕駛方面的研究。

國家自然科學基金重點項目（U1564201）；江蘇高校自然學科研究重大項目（16KJA580001）；江蘇省產學研前瞻性聯合創新項目（BY2012173）資助。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.14.015