高校园地 栏 目编辑 李健 智能车赛道记忆算法的研究 The Research of Intelligent Vehicle Path-Memorization Arithmetic . 清华大学汽车安全与节能国家贡点实验室 周斌 刘旺 林辛凡 郝杰 黄开胜 摘要 : 本文对智能车墓于赛道记忆的控制算法进行 了研究，分别从 要想成功实现赛道记忆算法 ，必须有以 赛道记忆算法的实现前提 、初圈记忆、数据 分析与处理以及 下几大前提 : 如何充分利用记忆得到的信息四个方面进行介绍。实车试验 I.赛车在第一圈必须安全走完全程。在 表明，时于相对简单的比赛赛道，基于赛道记忆控制算法的 第一圈，赛车的最主要 目的是采集赛道信息 ， 智能车可以取得较好的成绩，随着赛道的 日趋 复杂，赛道记 使用赛道记忆算法的智能车，在第一圈一般 忆算法也有很大的潜力。 关键词 : 智能车;赛道记忆;控制算法 都会采用较缓慢的匀速走完全程。 2.赛车必须能明确分辨出赛道起点线和 十字交叉线的区别。 本次 “飞思卡尔”智能车邀请赛规则中 3.赛车必须能够有足够记录一圈赛道数 明确指出，智能车在赛道上连续跑两圈，并 据的内存空间。由于单片机芯片的Ram容量 记其中最好圈成绩为比赛成绩。这个规则的 有限 ，算法研究者需要对算法进行优化处理 ， 确立使得赛道记忆算法成为了可行。 改变保存的格式以节省内存空间。 如图1所示，赛道记忆算法在第一圈以最 4.在跑第一圈时，赛车需即时地对当前 安全的速度缓慢驶过一圈 ，并将赛道信息保 赛道数据进行处理 ，避免第二圈时还在进行 存下来 ，第二圈根据保存下来的信息进行车 数据处理而对赛车的控制实时性带来不良的 速和转角决策的相应最优化 ，从而在第二圈 影 响。 取得好成绩。无论智能车的传感器前瞻距离 有多远 ，在跑圈时它都 只能预侧在一段有限 扭圈记忆 距离内赛道的情况。而采用赛道记忆算法的 采用赛道记忆算法的智能车 ，第一圈的 智能车，在第二圈时已对整个赛道有了全面 主要 目的就是将赛道的重要特征按特定的格 的认识，从而在相同条件下，将比不使用赛 式记录下来 ，作为第二圈的参考。初圈最终 道记忆的智能车更具优势。 要记录的数据的横坐标一般为行驶的路程 ， 算法实观前提 图 1赛道记忆算法 广 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 绍一口 套道信息 匕-一一-___a 一----一 ’{ 而纵坐标则为赛道此点的曲率半径。对于横 坐标，由于初圈一般匀速驶完，一般可以直 接用时间来表示，也可以用车速传感器的当 前脉冲数来表示。而对于纵坐标 ，则无法第 一时间取得当前点的曲率半径 ，它需要对采 !一ssiM+} 厂丽汤饭而 困 集到的原始数据进行相关处理后才能得出。 在初圈中，我们能记录的只是当前的转角设 心于走A-t界}2006.8 WW以 eep以com.cn 万方数据 160 

栏 目编辑 李健 定值，可用舵机占空比或者直接转换过来的 角度值表示。 数据分折 与处理 图 2是在韩国比赛赛道 中初圈记录下来 的转角变化曲线图。对比图3的赛道图可以发 现 ，真实赛道上的一些特征在记忆曲线图上 是可以有所体现的。首先 ，赛道 中的直道部 分在曲线中的体现是值为0的直线，但会有一 定的波动 ，如图 2中的点 A部分 ;弯道的旋 高校园地 / \ 一，火 匕 r一 一 ~ ~一 一一 r~一 u ,o0 2% 改沉 400 500 6;,U 一~ -一节一- ~-丫~- -，一~一 一 一-- 叮 --一 --~~丫-~一一一 一 一 尸~- .一 只叫 nn认 转方向则体现在曲线中转角值的正负，例如 时间、赛道摩擦系数、轮胎抓地力、传感器 图2韩国大学生智能 B部分，则对应着赛道中大角度左转之前的 布局等因素的影响，对于某种特定弯道，车 车比赛赛道初圈记忆 一小段右转 ;弯道的曲率半径和弧度体现在 是有它所谓的极限速度存在。如果我们利用 曲线 曲线中转角值大小和长度上 ，如 C部分 ，它 初圈得到弯道的曲率半径后，在过各弯道时 的转角值较大 ，在正负之间短暂切换 ，在实 将车速调至它相应的极限速度，那么理论上 际赛道中就是那段波浪曲线段(图3中C部分 这就是它所能跑出的最优成绩 了。 )。综上所述 ，在第一圈时将转角值记录下来 对于直道，特别是长直道 ，更能发挥赛道 的变化曲线，如果对其加以分析和处理，它 记忆算法的优势。例如，在初圈记忆后得到某 是完全可以体现赛道的特征的。 段直道为2800个脉冲点长，那么在决策中就 虽然我们已经能够方便地从初圈记录下 可在前2500个脉冲时启动电机用最大占空比 的曲线图中判断出赛道的特征 ，但是我们还 加速，超过2500脉冲时直接减速，将速度调 需让单片机能 自动识别出这些信息，并过滤 在下一个弯道的极限速度进行过弯。由于事 掉一些毛刺和波动。经过反复的研究，我们 先已经知道直道的长度 ，因此调速策略更能 已成功地找到了合适的处理方法 ，并将图2的 有的放矢。 曲线图处理为图4所示的路线图。在处理后的 转角策略 166瑞备奋> 路线图中，处理值为0时表示此时车处于直道 如果赛车采用的是一字型传感器布局的 图3 2004年韩国大 上;当处理值大于0时表示车处于向左转的弯 话，当你将中心点设偏的话，那么赛车也会 学生智能车比赛赛道 道上 ，曲率半径与处理值成正比关系;反之 出现一定的左右倾向性 ，从而给在弯道时“抄 图 亦然。这样 ，第二圈就可根据此信息进行相 应的最优决策。 卜一一 — 一丁石-一~---一--一--一----一一一-一 B 州 一 十仁:夕 第二周f路 对于使用赛道记忆算法的智能车来说， 一 一 \ 第二圈才是最关键和最吸引人的部分。在第 二圈，如何充分利用根据第一圈收集的赛道 信息，跑出最优的成绩 ，这个是仁者见仁的 事情 ，这里只从车速策略、转角策略以及其 他策略三部分简单地介绍一些思路 ，希望能 起到抛砖引玉的作用。 车速策略 由于车本身的某些局限性 ，如舵机响应 / 、 L| 卜 1上 万方数据 161 2006.8}‘t子遗鑫-It界 wwweepwcom.cn 

高校园地 口圈口习习诬莎澡弟副窦簇霭翻幽摹测卫鱼 明确硬件 功能 设计AvaI At「J 确定控制API 栏 目编辑 何金玉 设计 .真空电子技术 ，2004(6): 55 [ . J . . . . . J 2 . Altera. Nios}}Processor Reference Handbook [DB/OL].2005 May 2006 (var6.0)，http://www.altera.com.cn/lit- erature/hb/nios2/n2cpu_ nii5vl.pdf 3. Xiamen Ocular. GDM12864A [DB/ OL].2005.http://www.xmocular.com/ pdf/GDM 12864A.pdf 4.潘松 黄继业 .SOPC技术实用教材 [M].北京:清华大学出版社 ，2005. 5. GB2132-80，国家标准汉字字符集 [S] . 6. Altera. Quartus II Version 6.0 Hand- 11核中加人实时操作系统(RTOS)，实现多任 图7新设备集成HAL 务的调度。运用Altera的SOPC技术可以高效 快速的开发一个用户定制的片上系统。并且具 流程 book [DB/OL].2005 May 卜er3.1). www.altera.com/literature/hb/qts/ 有外围电路少，控制灵活方便，研发周期短等 gts_gii5v2_O l .pdf 特点。目 7. Altera. Avalon Bus Specification 参考文献 1. 王彦 .基于 印GA的 LCD驱动程序 Reference Manual [DB/OL].2005 May (ver3.1).http://www.altera.com/litera- ture/manual/mnl_ avalon spec.pdf 端妾笼棍 161 近路”奠定了基础。在初圈记忆后，赛车跑 虽然赛道记忆算法可以大大提高赛车的 第二圈时可以直接得出下个弯道是左拐还是 成绩 ，但 目前来讲 ，在实际使用过程中想取 右拐。这样赛车就可以按比规定更小的曲率 得好的成绩，还需要做更深入的研究工作。原 半径通过赛道，从而减少了经过路径，也节 因主要有以下两点 : 约了时间。同样 ，一般赛车在直道上高速行 第一，目前大学生智能车比赛的赛道有 驶时经常会出现来回振荡的现象。如果经过 着越来越复杂、越来越长的趋势 ，十字交叉 初圈记忆，赛车判断自己正处于直道时，可 线也将不只出现一个 ，这对于初圈的记忆和 以进行相应的措施 ，很好地解决这个问题。 数据处理都产生了很大的挑战。 何题和展望 图4处理后路线图 舀 -试 到 0 第二，由于决赛之前赛道是不公布的，因 此赛道记忆算法存在很大的风险，较保守和 安全的算法在决赛中可能更有利。 虽然赛道记忆算法存在一定的风险 ，但 是它独特的思路却 是值得继续发展下去的 ， 有着很大的发展潜力。我们预测，在将来的比 赛 中，这种处理方式将得到广泛地应用，第一 圈和第二圈将被区分开来，第二圈将在第一 圈的基础上有所提高，而不是简单的重复。峨 100 200 300 400 500 印 0 月间 ‘x0.055) 心于走A-t琴}2006.8 万方数据 www eeDW com .cn 166