路邊停車之非線性模型車運動控制

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1、路邊停車之非線性模型車運動控制12233林冠宇、黃緒哲、許裕昇、許(馬宗)譁、劉景富1國立台灣科技大學機械工程系2國立台北科技大學車輛工程系3車輛研究測試中心摘要得依賴駕駛者的技術、經驗和判斷力來完成，但對於停車可分為倒車入庫和路邊停車兩種不同的情停車經驗不多的駕駛者，無論是倒車入庫或是路邊停況，而「自動停車」之重點技術分成三部份，第一部車必然會花費不少的時間。而自動停車系統之開發是份為使用感測器建立車輛與停車空間的相對位置，第近幾年熱門之研究主題，因此開發方便之停車補助系二部份為車輛最佳停車路徑的分析與規劃，第三部份統或是發展自動停車技術，成為駕駛

2、輔助系統其中ㄧ為停車時之實際路徑估測與路徑追蹤控制，結合這三項重要研發目標，同時也為本文研究重點之ㄧ。部份之技術才能代替駕駛人執行完整之倒車入庫或路邊停車之任務。對於自動停車系統而言，不同的車速、2.文獻回顧現有文獻中，倒車入庫和路邊停車之路徑追蹤路面摩擦力，會使得規劃的停車路徑與真實路徑有一控制相關問題已經有很多論文提出。大多數的這些定的誤差產生，因此在自動停車時，需能準確的估測研究都是專注於追蹤和狀態穩定方法。追蹤的方法車輛與全域座標的相對位置，以利方向盤轉角做正確是設計控制法則使類似汽車移動的自動裝置追隨一的修正，進而達到精準的自動停車路徑追隨

3、的效果。條參考軌跡。而狀態穩定方法是從任何最初狀態對本文將針對路邊停車空間進行補助停車系統之停一個期望的最後狀態使類似汽車移動的自動裝置穩車路徑規劃，並根據人們駕駛經驗，提出智慧型自動定。但是大部分皆是採用動態模擬分析之理論性探停車控制方法，針對路邊停車的情況，設計規劃輸入討或是採用1/10模型車配備完整之上方影像空間相輸出回饋線性化控制器和PI控制器法則，並藉由本研對資料【1-4】，較欠缺實車驗證之實際研究成果發究建立自動停車系統之相關策略分析。表。Sugeno和Murakami【5】最先針對裝有微處理器關鍵詞：自動停車、輸入輸出回饋線性化控制器和

4、兩顆超音波感測器系統可測量相關的距離和方向之、路徑規劃模型車，提出使用Fuzzygarageparkingcontrol的控制1.前言實驗研究。利用Sugeno型式模糊系統模式與人員停隨著科技的進步以及產業型態的轉變，自動化需車經驗，進行模型車自動停車之模糊控制規則設計與求的層次更是有增無減，因此這方面的領域仍有相當實驗。Sugeno等人【6】採用相似的硬體規劃來執行大的發展空間，目前自動化的重點在於如何整合各項倒車入庫模糊控制規則設計，使用14種模糊規則指技術來達到不同的需求。近年來由於車輛越來越多，示。例如：往前、減速、進入車位和加速。汽車駕駛之

5、安全性能是愈來愈受到重視。世界許多國Sampei和Furuta【7】提出一個非線性軌跡控制家和各大車廠也都積極的投入在車輛安全的研究，以法則，針對模型車輛從任何位置低速運動到指定停車提升車輛行駛的安全性能。除了提升安全性能外，也位置之軌跡追蹤進行模擬研究。其非線性控制的模擬在車輛研究領域中開發許多具有人工智慧系統相關功結果係根據Kondo的駕駛者模型，並與一個LQ調節能。器和human模型控制之收斂性相比較。Yasunobu和在城市都會區中，停車位愈來愈難找，相對的停Murai【3】則是依據人員駕駛技術與經驗以規劃設計車位空間大小規劃並不大，若要順利

6、停入車位通常都狀態評估模糊控制和預測模糊控制器進行停車控制模方向角誤差為:擬研究。Daxwanger和Schmidt【8】使用類神經網路e=ψ−ψ(3)2d和模糊控制法則發展一個具有視覺系統之模型車倒車其中x、y與ψ代表理想軌跡曲線，首先為了ddd入庫停車控制器，其控制結構分別為：單獨採用類神確保y能追蹤到y，定義d經網路控制和模糊與類神經網路混合控制。其主要是&&⎡⎤d&&ydd==⎢⎥()VsinψVψψcosd+Vsinψd(4)用來產生自動停車之轉向角命令，環境資訊則是透過⎣⎦dtd影像感測器來測量，控制結構則是用自主移動機器人且來驗證。&&

7、yV=+ψψ&cosV()(&sinψ)Tayebi和Rachid【9】透過Lyapunov穩定法則來V2(5)=−tan()()δcosψψ+Vsin&()設計時變狀態回饋控制法則，以探討一台輪型模型車L之停車模擬控制問題。在微量量測擾動下此項控制法從(4)式減(5)式可得則具有保證系統全域有界之強健性。Yoshino等人【10】2Ve&&1ydd=+Vψ&cosψψVsin&&d−tan()()δcosψψ+Vsin()為了在一個不確定的領域上避開障礙物，開發線上路L徑規劃演算法，可將自主移動機器人引導到指定目標(6)上。由於此台裝有一架CCD照

8、像機的輪型自主移動假設控制器δ為機器人不能全方向的移動，其路徑規劃演算法主要由⎡L⎛⎞Vcψψ&osV−&s