程 遠

（無錫職業(yè)技術學院，江蘇 無錫 214121）

基于模糊控制技術的AGV運動控制器設計

程 遠

（無錫職業(yè)技術學院，江蘇 無錫 214121）

針對AGV的控制要求，提出了一種模糊運動控制器的設計方案，闡述了模糊控制器的原理，制定了模糊控制規(guī)則，并在大量的實驗基礎上得到了解模糊結果。經(jīng)實際運行驗證，該AGV模糊控制器的穩(wěn)態(tài)精度較高，糾偏速度較快，對場地適應性強、運行穩(wěn)定可靠，具有較高的實用價值。關鍵詞：AGV；模糊控制；解模糊結果

一種正大規(guī)模用于CIM的高級制造技術是自動導引小車（AGV）。隨著制造領域不斷向完全自動化的工廠發(fā)展，AGV會起到越來越重要的作用。自動導引小車（auto－guided vehicle，AGV）是一個集環(huán)境感知、動態(tài)決策和運動控制于一體的綜合系統(tǒng)［1］，現(xiàn)在已廣泛地應用于自動化工廠、物料輸送等工業(yè)領域。

近期我校自行開發(fā)一套小型FMS系統(tǒng)，需配備一臺AGV，要求工作負荷為30kg，最大行駛速度不小于25m／min，站點定位偏差在±10mm以內(nèi)。要達到此設計要求，關鍵在于AGV的尋線控制系統(tǒng)的設計。本文根據(jù)以往參賽機器人的設計經(jīng)驗，采用模糊運動控制器的設計方法設計AGV的尋線控制系統(tǒng)。圖1為工作現(xiàn)場的AGV。

1 AGV的模糊運動控制器的設計

AGV對控制器的實時性、精確性和魯棒性（Robust，即健壯性）要求很高，是一種非線性的復雜系統(tǒng)，當AGV運行時，由于存在系統(tǒng)固有的誤差，如兩驅動電機特性差異、驅動輪直徑差異等，以及其他非系統(tǒng)誤差如車輪與地面的相對滑動、重心偏移產(chǎn)生的慣性負載等，即使AGV初始運行時沒有偏移，這些誤差也會隨著運行時間的增加而累積，導致AGV發(fā)生偏移［2］。因此，要對這樣一個系統(tǒng)建立數(shù)學模型很困難，而基于經(jīng)驗知識的模糊邏輯控制不需要精確的數(shù)學模型且控制的魯棒性較好，所以采用模糊控制器具有一定的優(yōu)越性［3］。

圖1 工作現(xiàn)場的AGVFig.1 AGV in Worksite

模糊控制是一種基于規(guī)則的控制，它直接采用語言型控制規(guī)則，其依據(jù)是現(xiàn)場操作人員的控制經(jīng)驗或相關專家的知識，不需要建立被控對象的精確數(shù)學模型，因而使得控制策略易于接受與理解，設計簡單，便于應用。由于模糊控制系統(tǒng)的魯棒性強，干擾和參數(shù)變化對控制效果的影響被大大減弱，提高了AGV控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

當然，由于模糊控制表的量化等級有限而使得其控制相對來講精度不太高，通過增加量化等級數(shù)目可提高控制精度，但查詢表將過于龐大，須占用較大空間，使運算時間增加。本AGV控制系統(tǒng)中尋線傳感器信號最初為前后各8路尋線傳感信號，后經(jīng)實驗測定，AGV在尋線行走時穩(wěn)定性不好，主要因為傳感器數(shù)量較少，間距偏大引起的。后改為前后各16路傳感信號，既能實現(xiàn)正反向尋線行駛，又可通過前后兩組傳感信號計算出AGV的角度偏差。

2 AGV運動控制分析

AGV尋線控制的目標是當AGV相對于導引線發(fā)生偏移時，控制系統(tǒng)通過調(diào)整左右兩驅動輪的轉速差，使AGV糾正偏移回到正確的位置。自動導引小車路徑跟蹤控制過程中影響控制行為的是AGV的位置偏差和角度偏差，因此選擇的兩個輸入變量分別是兩個驅動輪的連線中點到導引線的中心線的垂直距離Ed和兩個驅動輪連線中垂線與導引線之間的夾角Eθ；選擇左右兩驅動輪的轉速差作為模糊控制系統(tǒng)的輸出變量。如圖2所示。

模糊控制器的輸入／輸出變量的實際范圍稱為這些變量的論域。本課題研制的AGV相對于導引線3的位置偏差Ed和角度偏差Eθ都是通過前尋線傳感器1和后尋線傳感器2的檢測值來求解的，圖中D為前、后尋線傳感器之間的中心距，t為尋線傳感器相鄰檢測頭的間距。由于前、后尋線傳感器分別由16路開關量傳感信號組成，理論上輸入信號為兩組16位二進制數(shù)。本課題中導引線的寬度是20mm，而尋線傳感器相鄰檢測探頭之間間隔是8mm，因此，在這兩組輸入信號數(shù)值中只可能出現(xiàn)連續(xù)2位或3位為1的情況，這樣就去掉了很多不可能的輸入信號。

圖2 AGV輸入變量示意圖Fig.2 Diagram of input variables of AGV

假設前、后尋線傳感器相對于導引線的位置偏差分別為k1t，k2t，則

實現(xiàn)此算法時，為了避免大量的計算工作，提高計算機執(zhí)行效率，采用PIC單片機的位判功能循環(huán)判斷來實現(xiàn)。

3 輸入／輸出變量的模糊化

因為控制系統(tǒng)的輸入／輸出信號都是精確量，而進行模糊推理需要模糊量，這就需要在模糊控制算法的實現(xiàn)過程中進行精確量與模糊量之間的相互轉換。

將尋線傳感器T1和T2各16個開關量信號一分為二，即正偏（低8位，車身右偏）和負偏（高8位，車身左偏）。正、負方向又分別標記為8個從小到大的等級（0級、1級、2級、3級、4級、5級、6級、7級），這樣可組成16個模糊標記，即：

［負7級，負6級，負5級，負4級，負3級，負2級，負1級，負0級，正0級，正1級，正2級，正3級，正4級，正5級，正6級，正7級］。

用英文字母加數(shù)字對應表達為：

尋線傳感器各開關量信號位置如圖3所示。

圖3 尋線傳感器各開關量信號位置圖Fig.3 Location Plan of switching value signal in line tracing sensor

對于輸出量（左右兩驅動輪的轉速差），我們假設左輪轉速高于右輪轉速時，即左輪轉速與右輪轉速的差值大于零時為正；反之，左輪轉速與右輪轉速的差值小于零時為負。則對輸出量可用如下18個模糊標記來表達，即：

其中ON0，OP0表示左右兩驅動輪轉速差為零。

4 制定模糊控制規(guī)則

模糊控制規(guī)則的制定是模糊控制的核心，一般情況下，模糊規(guī)則是通過以下幾種方式來獲得的：

1）基于專家的經(jīng)驗和控制工程知識；

2）基于操作人員的實際控制過程；

3）通過建立被控對象的模糊模型。

前兩種方法都是通過建立專家的模型，以此模型作為推理規(guī)則來實現(xiàn)模糊控制器。第三種方法是通過建立被控對象的模糊模型來實現(xiàn)模糊控制。

建立被控對象的模糊模型就是用“如果—那么”的形式來描述被控對象的動態(tài)特征。一條“如果—那么”表達式就是一條控制規(guī)則，因此被控對象的模型是由多條控制規(guī)則組成的，這樣通過該模型就可以從輸入推理得出輸出。由于自動導引小車路徑跟蹤模糊控制器采用雙輸入單輸出的結構形式，因此，模糊控制規(guī)則描述語句的基本形式［4］為：

本文通過大量的實驗和本課題成員們以前開發(fā)教學機器人和指導CCTV全國大學生機器人電視大賽參賽機器人制作的實際經(jīng)驗建立模糊規(guī)則，獲得初始算法參數(shù)，最后得到256條模糊控制規(guī)則，如表1所示。

在AGV實際運行過程中，需要考慮到可能出現(xiàn)前、后尋線傳感器掉線的情況，此時模糊規(guī)則按照傳感器掉線前最后一次的檢測值進行處理。例如，當前尋線傳感器T1掉線，而此前T1最后一次的檢測值為IN7，則將T1的檢測值仍當做IN7處理，直到T1再次上線為止。

表1 模糊控制規(guī)則表Tab.1 Rule table of fuzzy control

5 解模糊結果

本文在解模糊時根據(jù)以往的經(jīng)驗，并通過大量的實驗制定了適合于某一特定基準速度的AGV導引控制的變化規(guī)律曲線的查圖法。曲線如圖4所示。根據(jù)此圖查出相應兩輪速差等級的速差百分比，再根據(jù)基準速度算出速差值，這樣即可根據(jù)步進電機的細分數(shù)（步數(shù)／轉）來計算出相應控制脈沖的頻率差值fd。這里，我們將此頻率差值fd均分到左右兩個電機，即若左電機在基準頻率上加fd／2，則右電機在基準頻率上減fd／2。經(jīng)過這樣的轉化將輸出模糊量轉化為一個精確量。

圖4 AGV糾偏等級—兩驅動輪速差曲線圖Fig.4 Curve graph between adjusting grades of AGV and speed difference of two driving wheels

本文AGV的基準速度為30m／min，則電機基準轉速為：

若速差等級為1級，查圖8可得，兩輪差速百分比為3%，即兩輪速差為：

理論直線距離補償速率為：

兩驅動輪距為A＝340mm，由此可得理論補償角速率為（近似計算）：

若速差等級為7級，查圖8可得，兩輪差速百分比為37%，即兩輪速差為：

理論直線距離補償速率為：

兩驅動輪距為A＝340mm，由此可得理論補償角速率為（近似計算）：

在AGV控制系統(tǒng)中，為了消除由于車輪直徑差異引起的系統(tǒng)固有誤差，通過在平板上測試AGV不尋線時，直線前進來觀測AGV左右輪的差異，然后通過增加預偏量的方法來消除此系統(tǒng)固有誤差。

AGV在運行過程中，模糊運動控制器對方向偏差比較敏感，糾偏迅速，而對距離偏差的敏感度相對較低，糾偏相對較慢。在路徑跟蹤控制中，距離偏差糾偏較慢不僅不會導致AGV掉線，反而有利于AGV的平穩(wěn)控制［5］。

6 結 論

本文的AGV尋線控制系統(tǒng)是一種模糊運動控制器。本文在制定模糊控制規(guī)則的基礎上，通過大量實驗制定了適合于某一特定基準速度的AGV導引控制的變化規(guī)律曲線，并得到解模糊結果。經(jīng)實際運行驗證，AGV在正常工作狀態(tài)下，在各個站點的重復定位精度達到了±8mm，滿足了設計要求，運行穩(wěn)定可靠，成本低，適應性強。

本系統(tǒng)不足之處在于采用離散方式布置傳感器，對導引線位置的判斷是離散的，在算法不是很復雜的情況下，控制精度只能達到±8mm左右，而AGV在前進過程中也很難達到較高的速度。如果采用連續(xù)式傳感器則可以大大地提高路徑探測精度，為提高AGV的控制精度提供了條件［6］。

［1］ 關宏.AGV整體集成系統(tǒng)結構設計［J］.物流技術，2004（4）：37－38.

［2］ 葉菁.磁導式AGV控制系統(tǒng)設計與研究［D］.武漢：武漢理工大學圖書館，2006.

［3］ 唐秀東，劉麗婧，王虹飛.智能自動引導小車模型系統(tǒng)設計［J］.機電工程技術，2007（9）：77－79.

［4］ 馮鋒，鄧志良，趙旭.自動導航小車自組織模糊控制器研究［J］.微計算機信息，2008，24（4）：78－80.

［5］ 柯常忠.自動導引小車模糊控制器的研究［J］.武漢：武漢理工大學學報，2009（5）：704－707.

［6］ 倪蕾，李小民，鄭宗貴，等.基于MC9S12DG128B的軌線導航AGV設計與實現(xiàn)［J］.儀表技術，2008（10）：57－59.

Design of AGV Motion Controller Based on Fuzzy Control Technology

CHENG Yuan
（Wuxi Institute of Technology，Wuxi 214121，China）

To meet the design requirements of AGV，this paper presents a design scheme of fuzzy motion controller，describes the principle of the fuzzy controller，establishes a fuzzy control rule table，achieves the solution of fuzzy results based on mass experiments.Testified by actual practice，the fuzzy motion controller for AGV possesses high accuracies，fast rectification for deviation，applicability，reliability，and can be applied for actual work.

AGV；fuzzy controller；solution of fuzzyresults

TP 24

A

1671－7880（2012）05－0041－04

2012－04－16

程遠（1973— ），男，江蘇無錫人，講師，工程碩士，研究方向：機械電子工程。