基于機器學習的車輛避障研究

李錦潤　張玉振　李昊朔

【摘 要】車輛的智能化是當今及未來的一種發展趨勢，避障是需要解決的首要問題。本文設計了一種基于模糊PID的深度學習的車輛自動避障裝置，可以實現實時檢測自身車輛周圍目標規避物的出現，定向向目標物發射超聲波判斷臨界值，以確定是否剎車避讓及用多大力度剎車；系統結合深度學習采用模糊PID控制，使其具有自動避障能力，避免交通事故發生，提高安全性。

【關鍵詞】避障；模糊PID；深度學習

中圖分類號： TP391.41 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）36-0249-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.36.106

0 引言

在經濟社會的快速發展下，汽車逐漸走進百姓的家庭，但是各地區車輛保有量呈現飛速增長，伴隨而至的不僅是便捷的交通運輸，還有日益增長的交通事故發生率，究其原因，在面對突發情況下司機沒有反應或反應過慢導致事故發生為主要原因。目前市面上的智能剎車器只能檢測車前后方、對新出現的障礙物轉變檢測過慢等一系列問題，存在一定的安全隱患，因此沒有大規模普及。

1 系統介紹

在智能車輛中，更多的路徑規劃是在地圖己知的情況下建立的。然而，再聚似的駕駛過程中，地圖并不是一成不變的，也存在對地圖一無所知的情況。所以，智能車輛通過傳感器獲得最新的數據來修改它的路徑是極其關鍵的。智能車輛的避障就是這樣實現的并完成的，隨著車輛行駛道路復雜性和隨機性的提高，為了能夠完成復雜的導航任務，自主避障能力是必不可少的前提條件。避障系統的構成并不復雜，主要有三個部分：

（1）避障環境感知系統：組成部分是各種傳感器，可以采集車輛附近的車流量等各種信息。

（2）避障信息處理系統：通常是一個微型處理器，可以連接所有的傳感器和控制器。將避障探測系統所收集到的各種信息，基于預置的控制算法對車輛的運動進行決策。先進的控制算法不僅可以規劃最優的行駛路徑，還可以檢測到行駛行為中的錯誤，屬于避障系統中最重要的部分。

（3）避障運動控制系統：由各種控制器構成，通過接收由避障信息處理系統發送的信息進行對車輛運動的隨時分析及預測[1]。

2 硬件設計

該裝置包含有微控制器及分別與之連接的熱成像模塊、GPS通訊模塊、超聲波模塊、自動剎車模塊、顯示模塊和電源模塊，所述熱成像模塊采用熱成像儀，所述超聲波模塊包含有用于探測障礙物的超聲波發射裝置和對應設置的用于接收超聲波信號的超聲波接收裝置，所述自動剎車模塊包含有車輛速度盤、指針剎車電連端、接觸開關、微型電泵、剎車片和彈片，所述指針設置于車輛速度盤上，所述指針、剎車電連端和接觸開關由上至下對應設置，所述微型電泵與剎車片、彈片順次連接構成剎車組件，上述剎車組件設置為兩組，分別設置于輪胎的兩側，兩組的微型電泵與剎車電連端連接，所述電源模塊與微控制器、剎車電連端、超聲波模塊連接供電，所述車輛速度盤、超聲波接收裝置分別與微控制器連接，所述微控制器上加載基于模糊PID和深度學習的控制程序對該裝置進行自動控制，當微控制器控制指針壓時，剎車電連端與接觸開關接觸，自動剎車模塊通電動作。

電源模塊包含有太陽能電池板和蓄電池，所述太陽能電池板放置于車輛外部，與之連接的蓄電池置于車輛內部與微控制器、剎車電連端連接供電。

所述超聲波發射裝置間隔性放置于車輛兩側，每側至少放置3個，并且放置位置略高于車輛前保險杠的高度，所述超聲波接收裝置設置為與超聲波發射裝置等高的由多個超聲波接收器組成的接收帶。該裝置還包含有揚聲器，所述揚聲器與微控制器連接。

3 實施方案

利用基于模糊PID的控制程序，優化了相關算法，結合深度學習，在建立了云端數據庫的前提下，聯網通過GPS通訊模塊可以實時將數據與數據庫進行比較，做出判斷，實現人工智能。

實施例1：汽車與正直方向車輛之間最小剎車距離的判斷。

設超聲波波速為V0，車輛出廠時所測最大剎車加速度為 a，最小剎車距離為Xmin，每隔t0秒發射一次超聲波，第一次從發射到接收到超聲波的時間間隔為t1，第一次兩車間隔為S1，第二次從發射到接收到超聲波的時間間隔為t2，第二次兩車間隔為S2，因為t0很小，所以認為在兩次發射時前方車輛速度均為V2，我方車輛速度均為V1，顯然只有V1>V2時時，才有撞車可能性[2]。

實施例2：汽車與斜插方向車輛之間最小剎車距離的判斷。

與正前方車輛判斷最小剎車距離的方法不同，由于發出的超聲波會在原位置被接收，而此時車輛本身卻已向前行駛，所以應該在超聲波發射器等高的位置放置超聲波接收器組成的接收帶，使得發出的超聲波可以被接收。其具體計算最小剎車距離的方法如圖1所示。

B為第一次發射超聲波時我方車輛位置，A為第二次發射超聲波時我方車輛位置，C為第一次偵測到的插入車輛位置，D為第二次偵測到的插入車輛位置，超聲波波速為V0，自身車速為V1，兩次發射超聲波間隔為t0，第一次從發射到接收到超聲波的時間間隔為t1，第二次從發射到接收到超聲波的時間間隔為t2，插入車輛水平速度為Vx，插入車輛豎直速度為Vy，φ為第一次超聲波發射方向與車輛前進方向的夾角，θ為第二次超聲波發射方向與車輛前進方向的夾角。

插入車輛從D位置插入到我方車輛正前方所用時間為tc，由圖1可知

將上述兩種情況下將測得的Xmin作為L，經過對大量實際數據的觀察分析，測得理想的安全距離為（1+0.2）Xmin，并將該值設為U，當檢測的相對距離越偏離U而接近L時，PID會加大對剎車的按壓力度從而使兩車之間的相對距離加大從而使檢測值即相對距離再次趨近于U，而且隨著趨近L的度增加，對應的剎車力度也會線性增加使得剎車過程更為平緩，不會出現開始時無動作，而達到時Xmin直接被迫急剎的極端情況的出現，而將相對距離限制在U附近對于人身和財產安全來說更加具有保障[3]。一般情況下在車輛正常線性前進情況下是可以一直與前車保持在安全理想距離U附近，隨著PID控制使得車輛本身速度的不斷改變，最小剎車距離Xmin也會不斷的進行改變，經過負反饋調節機制又會反過來重新影響PID的控制，而通過對其參數的模糊化調整，從而實現實時的、動態的持續調控，而當斜向插入車輛或前方出現新的目標時，可能會使相對距離無限接近于L，此時車輛便會直接進行急剎操作，保證車上乘客人身安全。

如果檢測到的插入車輛只是局部調整車輛的行駛姿態，而并沒有想要插入到我方車輛前方，卻會意外在某時刻導致我方車輛出現誤剎車，針對這種情況，我們在車輛每側都間隔性的放置3個超聲波發射器，當兩個及以上的超聲波發射器檢測應該剎車時，自動剎車才會實施，否則將被判定為誤剎車情況，不予實行自動剎車。這樣做的目的是盡量避免偶然性，使每一次剎車指令的實施都是必須和有效的。

自動剎車是依據車輛的最大剎車加速度進行判定的，也就是說，執行自動剎車時，按鍵會將車輛剎車“踩”到底，也就是我們所說的急剎車，這種剎車可能會導致車上人員引起身體不適或造成身體損傷，因此，在上述兩種情況的最終判定公式中，將Xmin加上某一測定的數值，再進行判定，如果符合，則會向揚聲器8發送指令，使其鳴叫以提醒司機進行輔助剎車，使剎車過程更加緩和，同時也給車內人員提出警告，再不降速，會導致自動剎車（急剎車）情況的出現，防止其人身安全受到損害。

4 創新點和優點

（1）結構簡單，模塊化連接，易于實現，利用微控制器結合超聲波模塊、熱成像模塊、自動剎車模塊等，在微控制器上加載基于模糊PID的控制程序，實現對于車輛周身出現障礙物的實際情況自行判斷并采取相應剎車措施，避免交通事故的發生，彌補了現有自剎器對左右障礙物檢測的缺失；

（2）依據最小剎車距離設置臨界值，依據到達臨界值的遠近程度采取不同的力度剎車，避免過度急剎引起乘車人員的不適，設置多個超聲波模塊，避免出現周身車輛局部行車狀態的調整等可能引起誤剎車的情況；

（3）利用基于模糊PID的控制程序，優化了相關算法，提高了智控的精度，結合深度學習，通過建立數據庫并導入相關數據，在聯網狀態下，通過GPS通訊模塊可以實時將數據與數據庫進行比較，做出判斷，實現人工智能；

（4）獨立模塊化設計，便于安裝調試，以及維修更換等后期操作，具有更好的普適性，適合大規模推廣應用。

5 結論

本車以智能車為主，對避障系統進行了研究，在基于模糊PID和深度學習的基礎上展開分析，并最終尋找到更優的智能車避障的方法，達到了預期的效果。系統功能完善，具有先進性和時代性，為智能車的避障和駕駛員的安全增添了不少的保障。

【參考文獻】

[1]杜龔，郭達，張新鋒.智能車避障路徑規劃方法研究[J]汽車節能，2016（3）

[2]宋曉琳，潘魯彬，曹昊天.基于改進智能水滴算法的汽車避障局部育路徑規劃[J]，汽車工程，2016，38（2）

[3]蘭嵐.城市智能交通管理系統方案研究與設計[D]，西安：長安大學，2010.