Устройство парковки автомобиля на аппаратном нечетком контроллере

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК: 681.5

УСТРОЙСТВО ПАРКОВКИ АВТОМОБИЛЯ НА АППАРАТНОМ НЕЧЁТКОМ КОНТРОЛЛЕРЕ

О.В. Толстель

А.Ю. Вольвач

Рассмотрена модель полуавтоматической парковки автомобиля на базе нечёткого вывода по показаниям расстояния до препятствия от восьми ультразвуковых датчиков и её практическая реализация.

cистемы нечёткого вывода, лингвистические переменные, функции принадлежности, метод Суджено, аппаратный нечёткий контроллер, дефазификации

Создание универсального устройства полуавтоматической парковки, которое будет иметь возможность устанавливаться на любой автомобиль и иметь доступную цену, - задача актуальная, поскольку большое количество новичков за рулём испытывают трудности именно с этим этапом управления.

Для решения данной проблемы в качестве основных информационных технологий были выбраны система управления на основе нечеткого вывода [1] и извлечение умений у опытного водителя [2]. Сначала на основе обработки некоторого количества экспериментальных данных параллельных и перпендикулярных парковок создаётся база нечётких правил и функций принадлежности, описывающих входные лингвистические переменные расстояний до препятствий от восьми ультразвуковых датчиков и выходную лингвистическую переменную угла поворота руля. Затем в ходе большой серии парковок производится корректировка баз правил и точного вида треугольных нечетких чисел, описывающих нечеткие переменные (термы), составляющие вышеуказанные лингвистические переменные. Наличие большого количества управляющих параметров относит эту задачу к области искусственного интеллекта.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Для создаваемой системы нечеткого управления объектом будет легковой автомобиль. Он оборудуется восемью ультразвуковыми датчиками, аналогичными датчикам современных парктроников (устройств, показывающих расстояние до препятствия при ручной парковке). Ниже, на рис.1, показано расположение датчиков на автомобиле, а также само автономное адаптивное устройство (центральный блок) и выносной дисплей с индикатором. На рис. 2 показаны датчики 1 и 4, установленные на передний и задний бамперы, развернутые на угол 45° . Окончательное решение о месте расположения и угле направленности всех датчиков будет приниматься в ходе уточняющих исследований, с учетом модели автомобиля и возможного места для установки. В ходе текущего моделирования и испытаний эти датчики размещались на боковых фрагментах бампера. Также на рулевую колонку автомобиля должен быть установлен энкодер, фиксирующий угол поворота руля.

Рис. 1. Общий вид автомобиля с системой полуавтоматической парковки

Ниже, на рис. 2, показан случай парковки из произвольного первоначального положения в две парковочные ниши, ориентированные вдоль направления движения (параллельная парковка). Рисунок иллюстрирует случай, когда недостаточная длина парковочной ниши может потребовать несколько заходов для аккуратного размещения автомобиля в парковочной нише. В ходе текущих исследований отрабатываются простейшие схемы, когда автомобиль перед началом парковки движется вдоль других припаркованных автомобилей. При таком движении есть возможность определять длину (или ширину) парковочной ниши (параллельной или перпендикулярной) датчиками автомобиля, после чего будет получен вывод о её пригодности для парковки данного автомобиля.

Разница между необходимым (для движения по правильной траектории) и текущим положением руля будет выдаваться в виде цифры с соответствующим знаком (влево или вправо) на индикатор, устанавливаемый на приборной доске автомобиля. Руководствуясь этим значением, водитель будет поддерживать необходимые значения угла поворота руля в течение всего маневра.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

В рассматриваемой системе входные переменные - расстояния до препятствий, которые показывают УЗ датчики. Тогда имеем восемь входных переменных. Поскольку нам известны минимальное и максимальное значения сигналов датчика (технические характеристики), то можно определить для каждой входной лингвистической переменной интервалы, в которых находятся допустимые значения.

Рис. 2. Парковка автомобиля из произвольного положения

Входные лингвистические переменные «Расстояние до препятствия» имеют пределы допустимых значений от 0 до 5 м. Их графики показаны на рис. 3а).

Рис. 3. Исходные и откорректированные функции принадлежности

Каждый определенный таким образом интервал делится на области:

· zero - «очень близко»;

· close - «близко»;

· middle - «недалеко»;

· far - «далеко»;

· very far - «очень далеко».

Выходная лингвистическая переменная «Угол поворота руля» имеет пределы допустимых значений от минус 90є (левый поворот руля) до 90є (правый поворот руля), который делится на следующие области (см. рис. 3б)):

· full left - «большой угол влево»;

· small left - «небольшой угол влево»;

· zero - «нуль»;

· small right - «небольшой угол вправо»;

· full right - «большой угол вправо».

Здесь все области симметричны относительно точного значения 0.

В процессе дальнейших испытаний происходит уточнение правил в базах и корректировка функций принадлежности. На рис. 3б показано возможное изменение функций принадлежности выходной лингвистической переменной «Угол поворота руля». При этом откорректированные значения показаны штриховой линией.

Для успешного решения вышеописанной задачи необходимо применение одного из двух подходов - извлечения правил из данных [1] или нейронечетких систем [3] либо их комбинации. При этом вся математика должна быть реализована на аппаратном уровне, в электронных устройствах центрального блока.

РЕЗУЛЬТАТЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ

Создание макетного образца велось в соответствии с [4]. Использовался микроконтроллер семейства 68HC12, имеющий четыре команды, предназначенные для реализации алгоритмов нечеткой логики (fuzzy logic):

- Команда фазификации MEM. Осуществляет преобразование 8-разрядных данных в значения «нечетких» переменных в соответствии с трапецеидальной функцией, параметры которой заданы в косвенно адресуемой таблице. Число таблиц не ограничено, поэтому каждая переменная может подвергнуться фазификации по индивидуальному правилу. полуавтоматический парковка ультразвуковой сингельтон

- Команда обработки нечетких переменных REV. Выполняет обработку нечетких логических переменных с использованием логических правил, хранящихся в таблице, именуемой базой знаний. Команда REV выполняет обработку без использования весовых коэффициентов и с применением 8-разрядного смещения для адресации элементов таблицы знаний.

- Команда обработки нечетких переменных REVW. Выполняет обработку нечетких переменных с использованием весовых коэффициентов. При этом адресация таблицы знаний ведется с использованием 16-разрядных смещений.

- Команда дефазификации WAW. Осуществляет преобразование нечетких выходных переменных в результате преобразований по логическим правилам базы знаний в двоичный формат.

В ходе исследований выяснилось, что аппаратная реализация нечеткого вывода в контроллерах серии Motorolla HS12 предусматривает вывод значений заключений правил в виде сингельтонов, а не L-R функций. Таким образом, в них реализован метод Суджено II (или упрощенный метод нечеткого вывода), при котором, после min-отсечения, по каждому правилу сразу вычисляется готовое выходное значение в виде константы, и далее значение выходной переменной вычисляется как средневзвешенное значение результатов всех правил.

Ниже, на рис. 4а, показан созданный на основе аппаратного нечёткого контроллера центральный блок управления парковкой, к которому справа внизу подходят провода от УЗ датчиков, а сверху - шлейф от индикатора. На рис. 4б представлена шестерёнчатая пара, передающая вращение с рулевой колонки на энкодер, провод от которого к центральному блоку виден внизу справа. Далее, на рис. 5а и б показаны, соответственно, крупным планом ультразвуковой датчик и макетное размещение датчиков на автомобиле.

Рис. 4. Центральный блок с индикатором (а) и место установки энкодера (б)

Рис. 5. Ультразвуковые датчики расстояния до помех

Вывод

Применение нечеткого управления в сочетании с подходом извлечения умений позволяют решать сложные практические задачи.

Список использованных литературных источников

1. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. - М.: Горячая линия - Телеком, 2004.

2. Толстель О.В. Извлечение умений и управление мобильным объектом // Интеллектуальные системы AIS'09: VIII Международная научно-техническая конференция: сборник трудов конференции. - Дивноморское, 2-9 сентября 2009 г.

3. Ярушкина Н.Г. Нечеткие гибридные системы: теория и практика - М.: Физматлит, 2007. - 208 с. - (Информационные и компьютерные технологии). - Библиогр.: с.181-207.

4. Пат. N 78456 от 27.11.2008 г., приоритет - от 04.08.2008 г. на полезную модель «Автономное адаптивное устройство управления мобильным объектом» / О.В. Толстель, А.М. Арзуметов (Россия).

Размещено на Allbest.ru