李偉中

海南師范大學(xué)物理與電子工程學(xué)院，海南?？冢?71158

模糊PID控制算法在智能小車中的研究與應(yīng)用

李偉中

海南師范大學(xué)物理與電子工程學(xué)院，海南海口，571158

如今，隨著時(shí)代的發(fā)展以及科技的不斷進(jìn)步，汽車電子和機(jī)器人的智能技術(shù)得到了飛速的發(fā)展，如今，在自動(dòng)控制的領(lǐng)域當(dāng)中，智能車已經(jīng)成為了一個(gè)非常重要的研究熱點(diǎn)。智能汽車是一種將環(huán)境感知、自動(dòng)行駛等多種功能進(jìn)行有效整合的綜合系統(tǒng)，使得自動(dòng)控制、汽車電子等眾多學(xué)科得到了集中的運(yùn)用，是一種高新技術(shù)的綜合體，有著很高的應(yīng)用價(jià)值。本文從實(shí)際出發(fā)，講述了以FREESCALE的MC9S12DG128B為微處理器，設(shè)計(jì)的能夠自動(dòng)尋找軌跡的智能小汽車。在對(duì)本文設(shè)計(jì)的智能車的控制過(guò)程當(dāng)中，分別對(duì)車的轉(zhuǎn)向以及速度采用模糊PID控制算法，按照控制理論簡(jiǎn)歷規(guī)則求助控制表，根據(jù)提取的控制表來(lái)對(duì)小車進(jìn)行速度以及轉(zhuǎn)向的控制。

模糊PID控制；圖像采集；智能車

自從上個(gè)世紀(jì)五十年代對(duì)臺(tái)機(jī)器人誕生以來(lái)，機(jī)器人的技術(shù)就經(jīng)歷了一個(gè)十分長(zhǎng)期的發(fā)展過(guò)程，在上個(gè)世紀(jì)八九十年代當(dāng)中，機(jī)器人技術(shù)得到了十分快速的發(fā)展，機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域也得到了大范圍的拓寬。

在機(jī)器人的眾多應(yīng)用領(lǐng)域當(dāng)中，有一種結(jié)構(gòu)、功能都比較簡(jiǎn)單的機(jī)器人，能夠在工廠、倉(cāng)庫(kù)等場(chǎng)所發(fā)揮巨大的作用。例如在車間進(jìn)行自動(dòng)導(dǎo)航的小車，在商場(chǎng)當(dāng)中能夠起到巡邏功能的機(jī)器人等。

如今，隨著時(shí)代的發(fā)展以及科技的不斷進(jìn)步，企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)正在不斷的提高，在智能車的基礎(chǔ)上，現(xiàn)已經(jīng)逐漸開(kāi)發(fā)出自動(dòng)化物流等設(shè)備，世界上的許多國(guó)家扔在對(duì)自動(dòng)導(dǎo)引車進(jìn)行不斷的研究與開(kāi)發(fā)。

1 智能車路徑識(shí)別與控制系統(tǒng)

與機(jī)器人的路徑跟蹤技術(shù)進(jìn)行對(duì)比我們可以看到，智能車的路徑跟蹤技術(shù)是有與其類似的地方的。但是，智能車的跟蹤對(duì)象并不復(fù)雜，可對(duì)速度與方向的配合要求嚴(yán)格，智能車的路徑跟蹤，需要從傳感器獲得道路信息，隨后結(jié)合形式狀態(tài)智能的做出決定，從而對(duì)車輛的行駛方向以及速度進(jìn)行調(diào)整，達(dá)到快速跟蹤道路的效果。

根據(jù)道路信息的因素不同，職能車的跟蹤技術(shù)一般分為基于地圖路徑跟蹤、基于感知器路徑跟蹤等四種。

在本文當(dāng)中，就是要設(shè)計(jì)一種智能車，這輛智能車能夠檢測(cè)白色拍到上寬約25厘米的黑線，并將信息進(jìn)行算法處理，對(duì)小車的速度與行駛方向進(jìn)行控制，在智能車的系統(tǒng)當(dāng)中，路經(jīng)檢測(cè)識(shí)別與控制器是最為重要的組成部分。

2 模糊控制器

對(duì)智能車的設(shè)計(jì)，其實(shí)就是根絕檢測(cè)到的信息來(lái)對(duì)車輛進(jìn)行控制，只有良好的控制，才能夠提高車輛的速度，并增加車輛在行駛過(guò)程當(dāng)中的穩(wěn)定性，因此要對(duì)車輛的速度與方向進(jìn)行控制研究，就目前來(lái)講，經(jīng)常采用的方法是有PID控制器、模糊控制器等。

如今，自動(dòng)控制理論的形成已經(jīng)經(jīng)過(guò)了三個(gè)階段。1987年，智能控制正式成為一們獨(dú)立的學(xué)科，職能控制是由人工智能、自動(dòng)控制等多個(gè)學(xué)科交叉結(jié)合而成。所謂的模糊控制，就是模仿人的控制過(guò)程。因此，模糊控制同時(shí)也是一種智能控制，一方面模糊控制能夠應(yīng)用在簡(jiǎn)單的控制對(duì)象當(dāng)中，另一方面模糊控制也能夠應(yīng)用在復(fù)雜的控制過(guò)程當(dāng)中。

2.1 PID控制理論與算法

所謂的PID調(diào)節(jié)器，是按照一定的偏差比例、積分來(lái)進(jìn)行控制等調(diào)節(jié)器，PID控制器是目前應(yīng)用最為廣泛地一種調(diào)節(jié)器，而PID算法也是技術(shù)比較成熟的中控制系統(tǒng)技術(shù)，如今，PID調(diào)節(jié)器與PID算法已經(jīng)得到了十分廣泛的應(yīng)用，由于擁有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、控制精度高等特點(diǎn)，因此PID調(diào)節(jié)器與PID算法還有著不錯(cuò)的魯棒性。

2.2 模糊控制技術(shù)

現(xiàn)如今，隨著時(shí)代的發(fā)展以及科學(xué)的不斷進(jìn)步，人類正在面臨著愈加復(fù)雜的問(wèn)題，二對(duì)于控制等要求也在不斷升高，要對(duì)復(fù)雜的工業(yè)過(guò)程簡(jiǎn)歷精確的模型，從而有效的進(jìn)行控制是非常困難的，因此，傳統(tǒng)的控制理論當(dāng)中提出了許多對(duì)策，然而這些控制的特點(diǎn)是必須簡(jiǎn)歷在數(shù)學(xué)模型上，模糊控制技術(shù)就能夠有效的解決這一難題，這正式由于模糊控制不依賴于被控對(duì)象的模型，而只要求操作人員的經(jīng)驗(yàn)或者是操作數(shù)據(jù)。由于模糊控制是在模仿人的控制，因此并不需要準(zhǔn)確的模型，根據(jù)實(shí)際輸入的數(shù)據(jù)，參考操作人員的經(jīng)驗(yàn)，就可以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制。模糊控制其實(shí)也是一種非線性的控制。

2.3 模糊控制的實(shí)現(xiàn)

就目前來(lái)講，實(shí)現(xiàn)模糊控制通常采取硬件法或者是軟件法

文獻(xiàn)[9]提出了一種流片后延遲緩沖器插入方法，以面積損耗1%～2%為代價(jià)降低了電路頻率迭代對(duì)時(shí)序的影響.文獻(xiàn)[10]提出了一種在時(shí)鐘樹(shù)上插入時(shí)鐘游標(biāo)裝置(CVD)的算法.

采用硬件控制器的方法是選用模糊芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)模糊化、模糊推理。模糊芯片就是我們所說(shuō)的模糊協(xié)處理器等。利用硬件控制器的方法能夠有效的提高處理速度，并保證較高的控制精度，但是，硬件控制器的價(jià)格昂貴，且靈活性交叉，因此目前只在機(jī)器人、汽車等領(lǐng)域得到了應(yīng)用。

第二種實(shí)現(xiàn)的方法是軟件法，利用軟件法來(lái)實(shí)現(xiàn)模糊控制，能夠講數(shù)字控制器變成模糊控制器，但是利用軟件法來(lái)實(shí)現(xiàn)模糊控制與數(shù)字控制器算法不同，也就是說(shuō)，需要在MCU上通過(guò)軟件由三個(gè)步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)。一般來(lái)講，軟件控制法可以分為查表法、推理法等三種。

3 智能車軟件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

在智能車的控制系統(tǒng)當(dāng)中，軟件一般分為路徑識(shí)別算法、轉(zhuǎn)向舵機(jī)控制算法等。

在自動(dòng)小車路徑跟蹤中，目前最常用的方法有PID控制器，最優(yōu)控制器等幾種。傳統(tǒng)的控制方法，特點(diǎn)是需要被控對(duì)象的精確模型，由于自動(dòng)小車受到許多因素的影響，并受到運(yùn)動(dòng)過(guò)程當(dāng)中震動(dòng)的影響，因此整個(gè)系統(tǒng)有很高的不確定性。使用傳統(tǒng)的控制方法，就會(huì)是的系統(tǒng)缺乏應(yīng)變性，并不能達(dá)到良好的效果。因此，本文采用模糊控制策略來(lái)實(shí)現(xiàn)路徑跟蹤。

智能車能否穩(wěn)定的行駛，取決于系統(tǒng)對(duì)于環(huán)境的感知等能力，單很大程度取決于系統(tǒng)是否有良好的軟件體系。在系統(tǒng)的設(shè)計(jì)當(dāng)中，主要有模糊控制器、速度檢測(cè)等。

3.1 路徑識(shí)別模塊軟件設(shè)計(jì)

在智能小車的系統(tǒng)當(dāng)中，路徑識(shí)別模塊是最關(guān)鍵的部分，整個(gè)路徑模塊的工作過(guò)程是將攝像頭采集到的信號(hào)輸入單片機(jī)，經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換后，輸出控制信號(hào)執(zhí)行動(dòng)作。為后面的算法提供依據(jù)，識(shí)別算法的好壞會(huì)直接影響系統(tǒng)的優(yōu)劣。

（1）適當(dāng)?shù)氖沟肅PU超頻，S12最高主頻為25M，通過(guò)配置時(shí)鐘寄存器，將主頻調(diào)配為32M，在這個(gè)時(shí)候CPU仍然可以正常工作，由于本文設(shè)計(jì)的智能車并不會(huì)長(zhǎng)期工作，因此短時(shí)間的超頻不會(huì)對(duì)芯片造成損壞，通過(guò)實(shí)際測(cè)驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)，雖然芯片有發(fā)燙的情況，單并沒(méi)有任何的損傷。

（2）提高AD轉(zhuǎn)換頻率，并降低轉(zhuǎn)換的精度，將AD轉(zhuǎn)換頻率提高到12-24MH，在損失精度的情況下，講轉(zhuǎn)換時(shí)間縮短在1.5微秒左右。

（3）使用各行采集的方式進(jìn)行采集，我們并不需要每行都進(jìn)行采集，在實(shí)際測(cè)試中，每行采集24個(gè)點(diǎn)也可以滿足要求。

3.2 模糊控制器軟件設(shè)計(jì)

智能車的路徑跟蹤是為了協(xié)調(diào)小車的形式速度和方向，使得小車能夠在準(zhǔn)確跟蹤的前提下提高速度，因此路徑跟蹤實(shí)際就是對(duì)方向和速度的控制策略。

3.2.1 轉(zhuǎn)向控制

結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定是PID的控制特點(diǎn)。但是，PID并不能客服負(fù)載等非線性因素的影響，在高精度的要求下，模糊控制歐諾個(gè)有不依賴精確模型的有點(diǎn)，因此可以克服非線性因素。當(dāng)職能車道路進(jìn)行運(yùn)行時(shí)，道路的走向與引導(dǎo)線的偏移會(huì)要求小車對(duì)自身的方向進(jìn)行調(diào)整。

3.2.2 速度控制

為了能夠準(zhǔn)確的跟隨路徑，在不同的環(huán)境下，需要對(duì)速度進(jìn)行調(diào)整。傳統(tǒng)的PID有著很高的精確度，單并不能適應(yīng)參數(shù)變化；模糊控制雖然有較高的靈活性，但是并不具備穩(wěn)定的有點(diǎn)。因此可以將二者進(jìn)行融合，產(chǎn)生模糊PID控制，講系統(tǒng)偏差作為系統(tǒng)輸入，輸出控制量，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)推理，可以設(shè)定PID參數(shù)。

小車的前進(jìn)是依靠直流電機(jī)來(lái)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)的，在運(yùn)行的過(guò)程當(dāng)中，經(jīng)常會(huì)有轉(zhuǎn)向的情況發(fā)生，在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程當(dāng)中，模糊控制策略被應(yīng)用的較多，如果誤差在被允許的范圍內(nèi)，不必基于調(diào)整，傳統(tǒng)的PID控制目前在工業(yè)控制中得到了大量的應(yīng)用，但是運(yùn)用在智能車控制中時(shí)，并不能良好的設(shè)定其參數(shù)。因此，我們可以將操作人員的經(jīng)驗(yàn)存在單片機(jī)中，由單片機(jī)根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況自行進(jìn)行參數(shù)的調(diào)整。

[1]馮文杰,葛萬(wàn)成.基于Canny算子的標(biāo)志點(diǎn)定位技術(shù)的研究[J].計(jì)算機(jī)與信息技術(shù).2008(11):19-21.

[2]李進(jìn),陳無(wú)畏,李碧春,等.自動(dòng)導(dǎo)引車視覺(jué)導(dǎo)航的路徑識(shí)別和跟蹤控制[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào).2008(02):20-24.

李偉中/1991年生/男/江蘇泗陽(yáng)人/本科/研究方向?yàn)樽詣?dòng)化