基于攝像頭識別汽車隨動輔助大燈的模糊控制策略

茹強，焦紀超，雷吳斌

（長安大學汽車學院，陜西 西安 710064）

基于攝像頭識別汽車隨動輔助大燈的模糊控制策略

茹強，焦紀超，雷吳斌

（長安大學汽車學院，陜西 西安 710064）

文章提出了一種基于攝像頭識別的汽車隨動輔助大燈的模糊控制策略。通過攝像頭和圖像處理對駕駛人駕駛姿態進行采集和分析，并根據這些數據針對駕駛人以及車輛，設計了一種對汽車隨動輔助大燈的模糊控制策略，包括大燈左右轉向和俯仰轉向的控制策略。模糊控制綜合考慮駕駛員的駕駛傾向和可能遇到的道路情況，實現輔助車燈的隨動轉向。仿真實驗驗證了所提控制策略的有效性。

攝像頭識別；隨動輔助大燈；模糊控制；控制策略

CLC NO.:U463.65Document Code:AArticle ID:1671-7988 (2017)02-118-03

引言

人們都希望能夠出行安全，對于公共交通而言，安全是永恒不變的話題，而汽車在公共交通中扮演著很重要的角色，因此汽車的安全對人們出行的安全來說是非常重要的。由于汽車引起的交通事故嚴重威脅著，造成社會惡劣的影響。

目前，自適應前照燈系統（AFS）是一種汽車夜間主動安全技術系統，能夠根據汽車方向盤角度、車輛偏轉率和行駛速度，不斷對大燈進行動態調節，適應當前的轉向角，保持燈光方向與汽車的當前行駛方向一致，以確保對前方道路提供最佳照明。但是這種隨動車燈系統的控制策略沒有考慮到駕駛員的駕駛傾向，很有可能照向駕駛員不怎么關注的一面。因此，為了解決這個問題，本文提出一種基于圖像識別的汽車隨動輔助大燈的模糊控制策略。

1、基于攝像頭識別的隨動輔助車燈

1.1 基于攝像頭識別的隨動輔助車燈基本機構

汽車隨動輔助車燈由攝像頭、光傳感器、執行器、ECU和輔助車燈組成，如圖1.1所示。

圖1 基于攝像頭識別的隨動輔助車燈

首先由光傳感器判斷汽車所處的環境是否需要打開輔助車燈進行輔助照明，如果是在夜晚則整個系統開始工作。攝像頭直接對人的頭部以及臉部進行拍攝，記錄相關的數據并通過車輛can總線傳給ECU，ECU通過分析判斷出駕駛員看的方向，并進行記錄。根據事先設定好的模糊控制策略，ECU判斷是否應該使輔助燈進行轉向，再過方向盤傳感器檢測方向盤轉角是否大于90度，如果大于就認為汽車正在轉彎，此時將信號傳遞給執行器。執行器在接收到相應的指令以后開始運作，驅動或不驅動輔助燈進行轉向。

1.2 駕駛員視角的攝像頭采集方法

通過攝像頭采集到的圖片可以經過圖像處理提取出瞳的位置和眼眶的位置，用瞳孔點到眼眶的邊緣的距離比可以判斷出注視的方向和角度，同時也要判斷出駕駛人頭部的轉向，因為除了眼睛轉動外，駕駛人頭部位置及頭的轉動方向都會影響駕駛人的視線方向。研究表明在視線搜索過程中，頭部運動在時序上先于眼睛運動。因此，在駕駛人駕駛意圖的研究當中，對頭部參數的研究是必不可少的。

2、隨動大燈輔助車燈的控制策略

隨動輔助大燈的控制是一個開環的模糊決策過程，模糊控制按以下步奏進行。

2.1 確定模糊控制器的結構

選用兩輸入單輸出模糊控制器。控制器的輸入為視角偏左的頻率和視角偏右的頻率，輸出為駕駛傾向。

2.2 定義輸入輸出模糊集

將視角偏左的頻率分為3個模糊集：EL（左頻率高），LL（左頻率低），FL（幾乎不看左邊）；將視角偏右的頻率分為3個模糊集：ER（右頻率高），LR（右頻率低），FR（幾乎不看右邊）；將大燈需要補光的角度分為5個模糊集：VZ（非常左），L（左），M（中間），R（右），VR（非常右）。

2.3 定義隸屬函數

選用三角形隸屬函數可實現視角偏左頻率和視角偏右頻率的模糊化。

視角左偏的隸屬函數為：

視角右偏的隸屬函數為：

選用如下三角形隸屬函數實現大燈補光角度的模糊化：

2.4 建立模糊控制規則

圖2 三種不同半徑彎道段駕駛員感興趣區域的注視次數百分比

根據如圖實驗數據可建立模糊控制規則，模糊控制規則為：“駕駛員往左看的越多，往右看得越少，大燈就該往左補光”，“駕駛員往右看的越多，往左看得越少，大燈就該往右補光”，“駕駛員往右看和往左看的都很少，大燈就保持中間位置”。

2.5 建立模糊控制表

根據模糊控制規則的設計標準建立模糊規則表：

表1

2.6 模糊推理

假定當前測得x0=0.3，y0=0.1，分別代入所屬隸屬函數求隸屬度為：

可得到4條相匹配的模糊規則：

表2

觸發規則：

由表可知，被觸發的規則有4條，即

在同一條規則內，前提之間通過“與”的關系得出規則結論。前提的可信度之間通過取小運算，由表可得到每一條規則總前提的可信度為：

規則1 前提的可信度為：min(0.2,0.6)=0.2；

規則2 前提的可信度為：min(0.6,0.8)=0.6；

規則3 前提的可信度為：min(0.4,0.2)=0.2；

規則4 前提的可信度為：min(0.4,0.8)=0.4；

針對性護理措施干預能夠確保患者生命安全性，降低治療風險性，減輕對機體創傷性，用于實施CRRT患者中，能夠保證血管通路通暢，避免血栓、管腔堵塞率，快速解除危重癥狀，改善肝腎功能各項指標，挽救患者生命安全，且能夠維持水電解質平衡和酸堿平衡，順利替代腎臟功能，控制氮質血癥，快速清除體內炎癥介質，進而避免VAP發生率，提高護理質量。除此之外，通過針對性護理干預，還能夠提高搶救成功率，保證CRRT順利進行，提高醫務人員判斷、處理能力，及時發現患者病情變化，從而降低治療風險性，增加患者對醫務人員的滿意度，促使疾病更快恢復。

由此得到洗衣機規則前提可信度表，即規則強度表：

表3

模糊系統的總的可信度為各條規則可信度推理結果的并集：

即

可見，有三條規則被觸發。

2.7 反模糊

模糊系統總的輸出μlt需要進行反模糊化才能得到精確的推理結果。下面采用最大隸屬度平均法進行反模糊化。角度隸屬度最大的是uL=0.6，將這個值代入角度隸屬函數中的μL中，得：

采用最大平均法，可得精確輸出為：

即大燈需要向左補光15度。

3、結語

文章針對基于攝像頭識別的汽車前大燈隨動轉向控制系統，提出采用相應的模糊控制算法，解決了普通隨動大燈沒有考慮到駕駛員的駕駛傾向而照向駕駛員不關注的一面的問題，使前大燈轉向更加可靠，輸出轉角更加精確，從而使整個系統更加人性化。同時，本文提出的模糊控制策略有助于汽車向更加人性化、操作簡單化發展。

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表1

3、結束語

重型卡車內部凸出物分析在車身總布置設計中是一個較為復雜的過程，考慮問題點較多，對一些零部件的要求也較多，本文給出了一些由于內部凸出物而影響駕駛員安全主要因素及評價方法，在車身正向設計中較為常用。

參考文獻

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[2]GB 11551-2003 乘用車正面碰撞的乘員保護.

Based on motor servo assisted headlight camera recognition of fuzzy control strategy

Ru Qiang, Jiao Jichao, Lei Wubin
( School of Automobile, Chang’an University, Shaanxi Xi’an 710064 )

This paper presents a fuzzy control strategy for adaptive front-lighting system based on the camera recognition. Through the camera and the image processing of driving posture for collection and analysis, design a car with auxiliary headlight fuzzy control strategy for the driver and vehicle, including left and right turning headlight’s steering control strategy. As for the fuzzy control, the driver's driving tendency and the road conditions are considered.

Camera identification; Auxiliary headlight; Fuzzy control strategy

U463.65

A

1671-7988(2017)02-118-03

茹強，就讀于長安大學汽車學院。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2017.02.040