关键词：智能汽车；自动驾驶；控制方法
引言
通过智能汽车自动驾驶控制系统应用，能够为我国当前汽车驾驶控制工作处理奠定基础，满足了我国当前形势下智能汽车自动化控制工作实践需求。本文针对智能汽车自动驾驶的控制方法分析，其意义在于按照智能汽车自动驾驶控制要求，将其驾驶控制中的方法明确，然后在仿真验证分析中，将智能汽车自动控制效果明确，以此提升智能汽车自动驾驶控制水平。
1.智能汽车自动驾驶需求分析
在当前我国电子科技高速发展背景下，为了能够更好的展示出电子科技发展水平，已经将电子科技发展中的技术应用到众多行业领域中。汽车作为当前社会经济发展中，人们出行代步工具之一，对于电子科技应用也在逐渐完善。同时在我国当前形势下的社会经济建设发展中，人们对于智能汽车驾驶需求在不断转变，为了能够更好的展示出智能汽车自动驾驶服务水平，应该按照智能汽车自动驾驶控制中的要求，及时将相应的智能驾驶控制体系转变，保障在相应体系的转变控制中，能够为智能汽车自动驾驶控制水平提升奠定基础。因此，在我国现有汽车行业建设发展中，人们已经开始加大对智能汽车自动驾驶控制系统研究[1]。
2.智能汽车自动驾驶车辆控制模型构建
智能汽车自动驾驶车辆控制系统运行中，要想提升整个车辆运行控制效果，就应该按照车辆自动化控制工作实践中的要求，对汽车自动化控制工作实施中的要求，建立专门的控制模型，保障在相应模型的控制中，能够提升车辆运行控制精准性。在本文研究中，针对智能汽车自动驾驶系统控制模型做出了构建分析，具体分析如下：
首先，由于智能汽车自动驾驶系统在监督运行中，其整个系统控制运行中的转向及转角与车辆控制相关，为了能够更好的展示出车辆监督运行控制效果，在建立控制模型中，应该按照道路行车控制、方向盘转角控制及车辆间距控制三方面进行模型设计。
其次，按照智能汽车自动驾驶控制需求，将整个汽车驾驶控制中的坐标体系模型构建起来，以大地坐标系控制为基础，将整个坐标系控制数据模型调整，保障在相应模型调整控制中，能够有效的控制汽车自动驾驶控制系统[2]。以参数和作为汽车行驶控制中的系统描述功能，其中和分别代表汽车行驶绝对速度和汽车行驶状态。只有在相应描述功能的控制中能够有效的对智能汽车自动驾驶控制中的系统运行监督。具体的模型监督如图1所示，从中可以看出，在整个数据模型的构建中，按照车辆仿真系统建设要求，将整个系统控制中的数据以及相应的模型进行了调整。
最后，按照智能汽车自动驾驶控制需求，对整个车辆自动驾驶控制中的行驶模型做出了设计，按照智能汽车自动驾驶控制需求，在整个系统控制工作处理中，将自身控制与车辆路况及仿真信息做出了分析。即在智能汽车自动驾驶控制中，车辆前方监督状态与系统控制反馈是一个共同的整体，由于车辆反馈系统的调节，及时的将汽车智能化监督控制体系做出了调整，这对于整个车辆控制具有重要控制意义。
图1智能汽车自动驾驶路况模拟坐标体系.png)
3.智能汽车自动驾驶车辆道路状况识别
智能汽车自动驾驶车辆控制中，对于道路状况的信息识别与处理是非常重要的，只有保障了车辆状态监督运行中的道路状况信息安全，这样才能将车辆运行监督效果展示出来。以GPS定位系统为例，对智能汽车自动驾驶控制中的车辆道路状况识别做出了调整，并且按照车辆道路状况识别监督中的要求，对其整个监督控制中的信息做出了识别。下图2为智能汽车自动驾驶车辆道路监督控制中的道路识别示意图，从中可以看出在整个车辆道路状况识别中，选用的是状态识别监督控制体系，也就是按照车辆运行监督控制中的要求，对道路状况识别。设立点t作为车辆监督运行中的时刻，在其状态监督基础之上，将和表述与道路状况识别整合，这样才能保障在相应识别监督工作控制中，能够有效的为汽车驾驶监督水平提升奠定基础[3]。
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图2 智能汽车自动驾驶道路识别示意图
当车辆在道路识别过程中，需要转向时，应该按照汽车监督控制中的要求，对现有车辆转向速度及车辆转向行驶趋势和相应的加速度变化监督，同时按照车辆监督控制中的要求，将整个监督控制控制中的运动状态做好监督。假设车辆运动状态监督与道路状况识别中，由于已知向量的变化，使得整个车辆运行监督变化效果出现了纵向监督变化趋势，这种状况下，要想满足车辆监督控制需求，就必须要设立相应的车辆状态监督形态。即：
ψ=ka
上式中K代表汽车加速过程中的比例系数，而a代表未知量，ψ则代表车辆行驶过程中，方向盘的转角。由于车辆在道路识别过程中，其相应的状态信息以及自身的运动状况是改变的，为了能够更好的展示出车辆运行监督效果，应该按照车辆监督管理工作实施中的要求，将状态信息以及相应的车辆方向盘转动角度控制明确，从而提升车辆自动驾驶车道识别能力[4]。
4.智能汽车自动驾驶车辆模糊自适应PID 自动驾驶系统
在智能汽车自动驾驶车辆控制过程中，要想更加精准的展示出车辆自动驾驶控制水
平，就应该按照车辆自动驾驶控制中的要求，将整个控制体系转变，从而实现科学控制车辆目的。在本文研究中，以模糊自适应PID控制作为智能汽车自动驾驶控制中的主要方法，借助其方法控制对车辆行驶中的程序以及相应的参数变化做出了监督，并且按照车辆监督控制中的要求，对整个车辆运行监督算法模型进行了统计。以传统模糊控制为主，就其监督控制中的参数变化及相应的自适应能力变化做出了调整。并且在自动模糊控制体系应用下，智能汽车自动化控制传输效果出现了改变，并且随着车辆监督运行状态改变，车辆自动控制方向及角度误差都有所减小，这对于车辆自动驾驶控制而言是非常重要的，只有按照车辆监督控制中的要求，将模糊自适应PID系统控制方法落实，这样才能提升车辆自动驾驶控制水平。
5.智能汽车自动驾驶控制仿真验证
按照车辆自动驾驶控制工作实施中的要求，对整个控制体系仿真实验做出了调整，实验仿真结果显示，在车辆自动驾驶控制中，由于模糊PID控制体系的应用，有效的控制和调整了车辆运行状态，转变了车辆运行监督控制形式，同时在车辆运行监督控制过程中，还按照仿真模型构建中的要求，进行了自动驾驶验证。验证结果如图3所示，从图中可以看出随着车辆自动驾驶控制技术的应用水平提升，其相应的模糊控制稳定性和平稳性都会受到明显的改变，为了能够更好的展示出车辆运行监督效果，应该及时的按照其监督控制中的要求，将瞬时加速与车辆速度控制时间调整，以此满足车辆自动驾驶需求。
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图3 车辆模糊自适应PID控制结果
结语：
综上所述，在智能汽车自动驾驶系统控制中，为了能够让智能汽车自动控制系统运行效果得到提升，采用模糊自适应PID控制方法，将整个运行控制过程做出了调整，并且在仿真验证中，就模糊自适应PID控制方法应用的控制效果做出了分析。仿真结果显示，在模糊自适应PID自动控制系统运行中，能够按照智能汽车自动运行控制要求，将整个汽车运行控制中的构件组建起来。满足了汽车自动驾驶控制要求，并且在大地坐标系实时定位监督控制中，有效的为自动驾驶汽车运行控制效果做出了调整，满足了汽车智能化发展及自动驾驶控制需求。
参考文献：
[1] 胡博瀚. 车辆自动驾驶中人工智能的应用实践微探 [J]. 科技传播，2017，9（5）：123-125.
[2] 晏欣炜，朱政泽，周奎，etal. 人工智能在汽车自动驾驶系统中的应用分析 [J]. 湖北汽车工业学院学报，2018，25（1）：156-158.
[3] 李付俊. 浅谈汽车自动驾驶技术的发展与未来 [J]. 科学技术创新，2016，24（16）：59-59.
[4] 袁苏哲，张祥. 基于模糊控制的车辆自动驾驶前车跟随控制方法研究 [J]. 装备制造技术，2017，36（11）：168-169.
论文作者:董明明,
论文发表刊物:《科学与技术》2019年第22期
论文发表时间:2020/4/29
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