徐超

摘要：如何根据采集的车载传感器信息快速识别车辆行驶的各种复杂路况，是智能化自动变速器领域的研究重点，目前国外高档汽车已经推出多路况适应系统，而我国智能变速器的开发研究还处于起步阶段。针对这种情况，提出了基于模糊控制理论的智能路况识别方法，以车速、油门开度和前后轮转速差作为模糊控制器输入参数，并在MATLAB/Simulink平台上建立了系统模糊识别仿真模型，在实现了算法的程序设计及仿真实验的基础上，完成了基于自主研发的新型8速TCU系统实验台架的硬件在环实验，以及基于江淮宾悦车型实车实验，实验结果表明：系统均能识别常规、颠簸、上坡、下坡、湿滑和冰雪六种路况，为实现基于环境条件下的智能变速器的研制奠定了基础。

关键词：智能变速器；模糊控制；车速；油门开度；前后轮转速差；实车实验

中图分类号：U461.91；U467.1+1 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）21-0219-03

随着电子技术与控制理论不断发展，传统的使用一个控制策略的变速器换挡方式由于不能适应不同路况而逐渐被能够根据不同的行驶环境采取不同的控制策略实现基于环境条件下的智能控制变速器取代。因此，建立一种行驶环境的路况识别系统是变速器进行智能换挡控制的先决条件和基础。目前，国外的包括Jeep、捷豹在内的高档汽车变速器都先后使用了实时的路况识别系统[1]，保证了车辆在各种路况行驶换挡过程中的平稳性和安全性。而我国智能变速器的开发研究还处于起步阶段，目前国产汽车上还没有搭载此类系统[2]。针对这种情况，本文研究了基于现有车辆标配传感器信号进行行驶环境识别的方法，建立了基于模糊控制理论的智能路况识别系统，并完成了自主研发的新型8速变速器TCU系统，智能路况识别实验台架在环实验，江淮宾悦车实车实验，实验结果表明系统均能识别常规、颠簸、上坡、下坡、湿滑和冰雪等六种复杂路况行驶环境。

1 行驶环境的识别方法及参数确定

在路况识别系统中，根据处理方法的不同主要的分为两大类：一类是图像处理。该方法主要是通过摄像头拍摄的图像并对其处理得到路况信息，如文献[3]中，作者就是通过增加车载摄像头来获取路况信息。基于图像处理的方法，一方面在车速较低、没有紧急情况下是能够较好地应用于车辆的路况识别，但是由于图像处理实时性差，在高速、转弯的情况下无法实时获取、处理当前的路况信息，使得变速器换挡过程中的平稳性和安全性差。另一类是基于车载传感器信号分析。这种方法是通过实时采集车载传感器的数据并分析与车辆行驶规律之间的关系进行路况识别，如文献[5]中，作者使用轮速提取的侧向加速度和车速来对弯道工况的急缓程度进行模糊识别。由于传感器的信号是实时的，所以这种方法能够及时、准确地对车辆的行驶路况进行识别。

基于以上分析本文选择了通过采集车辆传感器信号并进行分析、处理实现路况识别。鉴于路况环境的复杂性和驾驶员操作的不确定性，反映车辆行驶状态的传感器信号包括节气门开度、车速、发动机转速、方向盘转角、前后轮转速差和制动踏板开度等，这些传感器信号与车辆行驶规律之间的关系无法用明确的数学模型描述，属于经验型模型，而模糊控制理论在经验型模型的处理上具有较大的优势，因此，本文提出使用基于模糊识别的算法识别路况。

2 基于模糊控制的智能路况识别算法研究

根据模糊控制理论，模糊识别算法主要包含三部分：首先是确定输入、输出变量；其次对变量进行模糊量化设计，得到各个变量的隶属度函数并设计、建立输入变量和输出变量之间的模糊规则表；最后，完成解模糊化，得到最终结果[6]。因此，首先要确定路况识别模糊控制器的输入、输出变量。本文定义采集的车载传感器信号为输入变量，路况为输出变量。

2.1 模糊识别参数的确定

反应车辆行驶状态的传感器信号包括节气门开度、车速、发动机转速、方向盘转角、前后轮转速差和制动踏板开度等，对于模糊控制器来说，输入变量越多控制越复杂、产生的模糊规则库越庞大，同时，输入变量越多并不意味着识别效果越好。所以本文确定使用车速、油门开度和前后轮转速差的三个参数作为模糊识别模型的输入。

基于对车辆行驶环境的调研分析，总结得到影响车辆档位变化的主要有道路本身的状况和路面上的状况两种影响因素。当两种影响因素都较好时，此时定义为最基本的常规路况；根据道路本身的因素影响时，将路况分为颠簸、上坡和下坡；根据路面的影响因素，将路况分为湿滑路面和冰雪路面。所以，本文确定将这六种路况作为模糊识别模型的输出。

2.2 输入参数的模糊量化

由于本文讨论的路况识别是在基于符合交通法律法规的情况下，驾驶员是正常理性下遵守交通规则的操作，因此根据我国交通法的规定，车辆在高速公路上行驶最高车速不得高于120km/h[8]，所以确定车速的论域范围为[0，120]，量化论域为[0，1]。而车辆在不同路况下会有不同的车速表现，为了使模型能够更好地识别，根据实际经验以及相关的法律法规规定，我们将车速的模糊子集分为五级：[VS S M B VB]。其中，VS表示車速很小，车辆基本处于蠕行甚至是走走停停，范围为0～15km/h；S表示车速小，车辆处于慢速行驶，车速范围为15～30km/h；M表示车速中等，属于正常的行驶范围，车速区间为30～60km/h；B表示车速大，车速区间为60～90km/h；VB表示车速很大，此时已到达了法律法规规定的高速最大车速了，车速区间为90～120km/h。

油门开度使用百分比来表示，由于油门开度不会为油门不踩时为0%，油门全开为100%。本文采取的油门开度的论域范围为[0，100%]，量化论域为[0，1]。根据8速DCT的动力性换挡曲线[9]，车速为本文最大为120km/h的时候，在不考虑特殊工况下，升档时影响较大的点为20%、40%；降档时影响较大的点为80%、40%。所以，我们将油门开度的模糊子集也分为五个等级[VS，S，M，B，VB]。其中，VS表示油门开度很小，油门开度范围为[0，20%]，S表示油门开度小，范围在[20%，40%]，M表示油门开度中等，范围是[40%，60%]，B表示开度很大，范围为[60%，80%]，VB表示油门开度很大，范围是[80%，100%]。

前后轮转速差是由驱动轮和从动轮的滑转产生的。车辆在平直路面上设计的最高滑转比为15%[10]，而本文考虑的最高车速为120 km/h，因此在路面状况较好的情况下极限的转速差为18 km/h。在路面状况较差的情况下，我国交通法规定最高车速不得超过30 km/h，所以车辆最高转速差不会大于30 km/h。因此确定转速差的论域范围为[0，30]，量化论域同样为[0，1]，此时模糊子集分为三个等级[S，M，B]，S表示转速差小，代表的范围为[0，10]；M表示转速差处于中等，代表的范围为[10，20]；B表示转速差大，代表的范围为[20，30]。

2.3 输出参数的模糊量化

输出的结果就是包括常规路况、颠簸路况、上坡、下坡、湿滑路面和冰雪路面的六种路况。其中常规路况是变速器换挡的标准，本文使用修正系数来描述其他五种路况，将量化论域规定为[-1，1]。在颠簸路况下容易频繁换挡，对换挡策略要有一定的延时，但是修正的强度较小，设置为0.1为中心；在上坡时为了得到充足的动力，对于升档要延时，修正强度稍大，设置为0.3左右；下坡与上坡是一个对应相反的过程，，所以设置修正系数为-0.3左右；在湿滑路面和冰雪路面下，车辆都存在打滑的问题需要高挂一档，同时又要防止车速過高，档位不能升得太高，修正强度较大，修正系数分别设定为-0.6和0.6。图4所示为本文根据上述分析建立的输出路况隶属度函数图。

2.4 路况分析及路况识别表的建立

为了建立输入、输出的识别模型，需要对输入输出的参数之间的关系进行分析，并以此建立相应的识别表。

2.4.1 常规路况

常规路况（C：Common road）是指路面平整、附着性较好以及行驶流畅没有拥堵的路况。在常规路况下，车速会包含从低速到最高速的区间。而由于车速、行驶条件以及驾驶员习惯等会使得油门开度也会包含着从很小到很大的一个广泛的区间。车辆在行驶时虽然与路面之间存在一定的滑转比，但由于路况较好，据汽车设计的传动比不同，前后轮转速差包含的范围也很大。

2.4.2 颠簸路况

颠簸路况（B：Bump road）是指路面相对于常规路况来说路面高低不平，存在很多的坑坑洼洼。由于这些坑坑洼洼的存在，车辆在行驶的时候会使得其重心不断地起伏，也就使其受到的阻力方向和大小都不断地变化。因此，驾驶员会将车速控制的较低，此时档位较低，根据自动变速器的换挡曲线，此时的油门开度应该是处于中低开度。前后轮转速差基本可以忽略不计。

2.4.3 上坡

上坡（U：Up road）是指路面存在一定的坡度、由坡上向坡下行驶的路况。车辆的车速波动范围比较大，但是阻力的作用会使得车速又不会非常大，所以处于低速到高速的范围[11]。爬坡时，由于阻力较大，油门开度也会较大。由于上坡的时候的车速本身就不大，路面的附着性也没有明显的减小，滑转率较小，因此前后轮的转速差不会很大。

2.4.4 下坡

下坡（D：Down road）是上坡的一个逆过程。此时，重力沿路面方向的力则由阻力变成了推力，相当于多了一个驱动力。下坡时车车速也是在低速到高速范围内波动，但在路况较好的高速路段，坡度不大的情况下，车速可能会很大，油门开度会在很小到较大的范围区间内。踩制动踏板又会导致驱动轮车速小于从动轮车速，所以存在一定的前后轮转速差，此时转速差也会随着车速大小而存在较大的变化区间。

2.4.5 湿滑路况

湿滑路面（S：Slipy road）是指路面存在主要是水的介质，使得路面与轮胎之间的摩擦系数较低，容易出现滑水现象的路面[12]。车速一般处于中低速，此时节气门开度就会保持在中高开度以维持车速。车辆在水膜的影响下打滑会使得前后轮之间存在一定的转速差，但是由于车速不是很高转速差也不会很大，处于中等转速差。

2.4.6 冰雪路况

冰雪路况（F：Freeze road）是指路面在温度低至0度时路面积雪或者是积水被冻而形成冰状的路面。因此对于正常理性的驾驶员来说，车速会保持较低，一般处于中低速。由于冰雪路面与轮胎之间摩擦系数降低，汽车的驱动力会存在损失，所以理性的驾驶员需要加深油门来保持车速，因此油门开度一般处于中高开度。冰雪路面下的摩擦系数降低，甚至打滑空转，所以前后轮转速差很大。

2.4.7 模糊识别规则表的建立

本文根据以上对理性驾驶员在不同路况下路况与车速、油门开度和前后轮转速差之间关系的分析，总结出车速（V）、油门开度（Tp）和前后轮转速差（Nd）与路况之间的对应关系，建立了模糊识别推理表。

3 结论与展望

本文在不增加车辆现有传感器的情况下，进行行驶环境识别的方法研究，基于模糊控制理论，在MATLAB/Simulink平台上。提出以车速、油门开度和前后轮转速差作为输入，建立了只能路况识别系统模糊控制器仿真模型，为实现基于环境条件下的智能变速器的研制奠定了基础。

由于本文所做的实验是基于六种路况，实际道路环境可能更加复杂，在一些特殊路况下的识别结果有待进一步加入。另外，本文的实验也是基于驾驶员的理性驾驶行为，不同驾驶员意图也是进一步研究的内容，使得模型更加完善，能更准确、快速地识别出车辆行驶路况。

参考文献：

[1] 陈智呈，郑松.工业4.0与智能联动战略[J].信息技术与信息化，2014（6）：76-78.

[2] Pster Huang.中国汽车变速器技术的使用现状与发展趋势[J].公路与汽运，2015，1：26-29.

[3] 周天剑， 吴方. 基于嵌入式技术的路况识别系统设计与实现[J]. 计算机仿真， 2015， 32（9）： 185-188.

[4] 王也. 车道偏离预警图像处理滞后时间补偿[J]. 科学技术与工程， 2012， 12（20）： 4941-4945

[5] 刘洪波. 基于人—车—环境识别的自适应档位决策方法研究[D].吉林大学，2012.

[6] 崔涛， 赵莉. 模糊控制理论和应用的发展概况[J]. 自动化仪表， 2002， 23（7）：1-3.

[7] 余志生. 汽车理论[M]. 北京：余志生， 2009. 2-30

[8] 中国法制出版社.中华人民共和国道路交通法律法规全书[M].中国法制，2015.

[9] 陶城. 并联行星轮系双离合自动变速器换挡规律研究[D].合肥工业大学，2016.

[10] 张成宝，吴光强，丁玉兰，等.汽车驱动防滑的控制方法研究[J].汽车工程，2000，22（5）：324-328.

[11] 汽车行驶道路的坡度问题探讨[OL].[2012-07-23].http：//club.autohome.com.cn/b.

[12] Jin H， Ge A. On the intelligent slope shift strategy[J]. Proceedings of the Institution ofMechanical Engineers Part D Journal of Automobile Engineering， 2007， 221（8）：991-999.

【通联编辑：代影】