基于TORCS平台的汽车ESP优化

基于TORCS平台的汽车ESP优化

自动驾驶辅助系统是现代汽车的一个重要系统，使用这些系统有助于改善道路交通安全。而汽车电子稳定性程序（ESP）系统就是其中的一种，其通过控制左右车轮的牵引力和制动力可以改善汽车在湿滑路面上的操纵特性，但目前使用的ESP代码为人工编制的代码，这不能稳定控制左右车轮的牵引力和制动力的。此外，由于汽车的非线性特性，因此对ESP系统参数的预测十分困难。提出了一种基于遗传算法自动优化ESP代码的方法，并利用TORCS平台进行仿真。

遗传算法是一种模拟进化论中自然选择和生物进化过程中的计算模型，通过模拟自然进化过程得到最优解。首先通过建立ESP的通用代码，然后利用遗传算法对其进行迭代遗传优化。对优化过程中产生的每一个ESP版本都需要进行验证，但若采用实车进行验证，则不仅费用昂贵、验证过程缓慢，而且可能引发安全问题。因此，考虑采用模拟仿真的方法对每个版本的ESP进行仿

真，并采用具有嵌入式电子系统的硬件在环仿真，但这种仿真仍然会增加验证成本，且运行较慢，而采用TORCS平台可以很好地解决了这一问题。TORCS最初是一款高度移植的仿真驾驶游戏，其内部集成了各种精确而逼真的汽车动力学模型和道路条件，并可以在C语言环境中对其进行编译和修改。基于TORCS平台进行仿真时的主要评价标准为：汽车转弯与理想轨迹之间的偏差以及转弯过程中的平均速度。仿真时制定的汽车行驶路线为一段总长为300m、宽度为20m的两段弯路。两段弯路的长度分别为90m和210m，弯曲曲率均为50m，但弯曲方向不同。仿真结果显示：ESP能够实现自动优化，且优化后的ESP能够改善汽车转弯时的操纵特性。研究表明，利用遗传算法对ESP代码进行自动优化时，算法在迭代60次后，ESP代码的性能达到最优且趋于稳定。

IvanTanevetal.2015 IEEECongressonEvolutionaryComputation,Sendai May 25-28,2015.

编译：李臣