靖固　馮曉雪　張學(xué)松

摘要：以預(yù)瞄與跟隨理論為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了以FPGA為控制核心的導(dǎo)盲小車控制系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)正常盲道行進(jìn)、障礙物避障行進(jìn)和紅綠燈識(shí)別行進(jìn)控制，為盲人出行提供安全保障.系統(tǒng)首先建立了基于平面幾何約束的角度與速度綜合控制模型，在此基礎(chǔ)上提出了一種適于FPGA實(shí)現(xiàn)的基于模糊規(guī)則的自校正舵機(jī)控制算法，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)導(dǎo)盲小車的方向與速度綜合控制，本設(shè)計(jì)首先在Matlab環(huán)境下進(jìn)行建模與調(diào)試，調(diào)試成功后運(yùn)用Quanus II對(duì)控制器進(jìn)行設(shè)計(jì)與仿真，實(shí)驗(yàn)證明該系統(tǒng)具有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性與可靠性，可極大程度的保障盲人出行的安全。

關(guān)鍵詞：導(dǎo)盲系統(tǒng)；FPGA；方向與速度綜合控制模型；模糊規(guī)則的自校正舵機(jī)控制

DoI：10.15938/j.jhust.2016.06.011

中圖分類號(hào)：TP391.41

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1007-2683（2016）0-0055-06

0.引言

導(dǎo)盲小車是盲人出行的重要輔助工具，而導(dǎo)盲小車控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與可靠性是尤為重要的，目前常用的導(dǎo)盲控制系統(tǒng)大都采用GPS定位和超聲波導(dǎo)盲控制，使系統(tǒng)成本高，實(shí)時(shí)性不理想；而模糊PID算法具有超調(diào)小穩(wěn)定性高的特點(diǎn)，但響應(yīng)速度一般，本文采用了高度集成的FP-GA芯片作為導(dǎo)盲小車的控制核心，與預(yù)瞄跟蹤理論相結(jié)合，建立了基于平面幾何約束的角度與速度綜合控制模型，根據(jù)預(yù)期路徑獲取預(yù)瞄點(diǎn)位置和路徑方向的相關(guān)信息，經(jīng)基于模糊規(guī)則的自校正舵機(jī)控制算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)導(dǎo)盲小車的方向與速度綜合控制，進(jìn)而提高盲人出行的安全性。

1.導(dǎo)盲小車的硬件系統(tǒng)

導(dǎo)盲小車以FPGA為控制核心，同時(shí)配備了電機(jī)和舵機(jī)以及他們的驅(qū)動(dòng)裝置、紅外傳感器檢測(cè)裝置、速度光電編碼器、轉(zhuǎn)角光電編碼器以及電源和時(shí)鐘模塊.導(dǎo)盲小車的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

1.1遠(yuǎn)紅外檢測(cè)裝置

本文采用紅外測(cè)距傳感器對(duì)小車行駛的盲道線邊界進(jìn)行檢測(cè)，紅外測(cè)距傳感器具有一對(duì)紅外信號(hào)發(fā)射和接收二極管，發(fā)射管發(fā)射特定頻率的紅外信號(hào)，接收管接收這種頻率的紅外信號(hào)，當(dāng)紅外檢測(cè)方向遇到障礙物時(shí)，紅外信號(hào)反射回來(lái)，被接收管接收，由于光的傳播速度為3×10⁸m/s，只要記錄下光信號(hào)的往返時(shí)間，用光速乘以往返時(shí)間的二分之一就是所需測(cè)量的距離。

1.3其他裝置

驅(qū)動(dòng)裝置主要包括電機(jī)驅(qū)動(dòng)和舵機(jī)驅(qū)動(dòng)，電機(jī)的驅(qū)動(dòng)采用PWM來(lái)控制電機(jī)的正反轉(zhuǎn)，改變其占空比調(diào)節(jié)電機(jī)的轉(zhuǎn)速，產(chǎn)生的控制信號(hào)通過(guò)BTS7960驅(qū)動(dòng)電路控制電機(jī)，復(fù)位、時(shí)鐘以及電源模塊為系統(tǒng)上電時(shí)提供復(fù)位信號(hào)、時(shí)鐘信號(hào)和電源的供給，以確保整個(gè)系統(tǒng)的正常運(yùn)行，整個(gè)系統(tǒng)的電源控制選用LM317可調(diào)穩(wěn)壓電源實(shí)現(xiàn)。

2.導(dǎo)盲小車方向與速度綜合控制

2.1參數(shù)設(shè)定

2.1.1盲道小車的速度與預(yù)瞄周期T的確定

本設(shè)計(jì)假設(shè)在正常盲道上行進(jìn)時(shí)為勻速運(yùn)動(dòng)，考慮盲人行進(jìn)過(guò)程中的心理因素和生理因素的影響，選取速度介于正常人行進(jìn)速度1.2m/s與病人的步行速0.7m/s之間；根據(jù)時(shí)間與速度計(jì)算公式t=s/v（s為導(dǎo)盲小車到盲道中線的最大距離），預(yù)瞄周期取最長(zhǎng)控制時(shí)間870ms的八分之一；根據(jù)《城市道路和建設(shè)無(wú)障礙設(shè)計(jì)規(guī)范》取s=0.8m，選取的預(yù)瞄周期因速度不同而不同，在正常盲道上，選取v=0.9m/s，預(yù)瞄周期選取T₁=134ms；當(dāng)遇到障礙時(shí)導(dǎo)盲小車做加速度為α₁，=-0.2m/s²的勻減速運(yùn)動(dòng)，預(yù)瞄周期選取T₂=126ms；當(dāng)行進(jìn)至交叉路口時(shí)，遇到綠燈則做加速度為α₂=0.2m/s²的勻加速運(yùn)動(dòng)，預(yù)瞄周期選取T₃=167ms；遇到紅燈則停止.

2.1.2車與盲道中線距離的測(cè)定

導(dǎo)盲小車在行進(jìn)過(guò)程中的最佳控制是沿著盲道中線前行，由于紅外檢測(cè)只能檢測(cè)小車到盲道兩個(gè)邊緣的距離，建立一個(gè)以小車為坐標(biāo)原點(diǎn)的絕對(duì)坐標(biāo)系f（x.y），經(jīng)過(guò)任意一個(gè)預(yù)瞄周期T_p時(shí)（p為任意采樣時(shí)刻），檢測(cè)到小車距盲道左右邊緣的坐標(biāo)分別為f（x_m.y_n）和f（X_n，y_n），由此得到導(dǎo)盲小車到盲道中線的距離L（l_p）為：

2.2角度與速度綜合控制模型設(shè)計(jì)

2.2.1基于平面幾何約束的方向控制

根據(jù)預(yù)瞄與跟蹤理論，對(duì)盲道小車的方向進(jìn)行基于模糊規(guī)則的自動(dòng)校正舵機(jī)控制.在每次預(yù)瞄控制的間隔時(shí)間T_p，根據(jù)傳感器所采集的路況信息，確定最優(yōu)曲率預(yù)瞄點(diǎn)，當(dāng)檢測(cè)到L（l_p）>0，則小車向右轉(zhuǎn)，反之，J（t_p）<0，向左轉(zhuǎn).小車行進(jìn)軌跡如圖2所示，在建立的坐標(biāo)系中，P₁為某位置的預(yù)瞄點(diǎn)，P₂為經(jīng)過(guò)一個(gè)預(yù)瞄周期后的預(yù)瞄點(diǎn)，α₁和α₁分別為他們的預(yù)瞄角度。

2.2.2基于平面幾何約束的綜合控制模型

當(dāng)導(dǎo)盲小車遇到障礙物或是交叉路口時(shí)，需要對(duì)小車的速度和方向同時(shí)進(jìn)行控制，在原勻速運(yùn)動(dòng)的基礎(chǔ)上做如下的假設(shè)：

1）遇障礙物做小曲率勻減速運(yùn)動(dòng)；

2）遇綠燈做小曲率勻加速運(yùn)動(dòng)；

控制模型的外圍觸發(fā)邏輯狀態(tài)圖如圖3所示，當(dāng)紅燈亮、避障失敗、尋徑失敗這3個(gè)條件中的任何一個(gè)觸發(fā)時(shí)，則導(dǎo)盲小車停止前行；綠燈亮和避障成功觸發(fā)時(shí)，系統(tǒng)進(jìn)行勻加速或勻減速方向與速度綜合控制；在尋徑成功觸發(fā)后，系統(tǒng)再回到原有小曲率勻速運(yùn)動(dòng)的模糊舵機(jī)自校正控制，交叉口狀態(tài)和避障狀態(tài)只有系統(tǒng)探測(cè)到交通燈和障礙物時(shí)才會(huì)觸發(fā)，而尋徑狀態(tài)則一直伴隨導(dǎo)盲系統(tǒng)整個(gè)工作過(guò)程中。

2.3基于模糊規(guī)則的自動(dòng)校正舵機(jī)控制算法

在理想狀態(tài)下，預(yù)瞄角度α等于小車的實(shí)際轉(zhuǎn)角y'但是由于阻力等環(huán)境因素以及自身結(jié)構(gòu)因素的影響，α和y存在一定的角度偏差.所以本文提出了基于模糊規(guī)則的自動(dòng)校正舵機(jī)控制算法.該算法的目的就在于得到自校正角度β，使得實(shí)際轉(zhuǎn)角y無(wú)限接近于預(yù)瞄角度α基于平面幾何約束的自校正控制算法設(shè)計(jì)流程如圖4所示。

2.3.1模糊控制方案設(shè)計(jì)

基于模糊規(guī)則的自動(dòng)校正舵機(jī)控制系統(tǒng)如圖5所示。

模糊控制器采用典型的雙輸入單輸出的模糊控制結(jié)構(gòu)，輸入量分別為α與y的偏差E以及α的變化率△E，輸出量u為自校正角度屆.

對(duì)偏差E、偏差變化AE以及控制量U的模糊集及其論域定義如下：

假設(shè)小車做小曲率的勻速運(yùn)動(dòng)，所以E的論域?yàn)镸，M的范圍[-30，30].在論域上定義7個(gè)模糊子集{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}，記為{NB，NM，NS，NO，Ps，PM，PB}。

小車速度為0.9m/s，則在預(yù)瞄周期內(nèi)小車行進(jìn)距離為0.6m，偏差變化率AE變化不會(huì)太大，因此，AE的論域N為{-10，10}，在論域上定義7個(gè)模糊子集{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}，記為{NB，NM，NS，NO，PS，PM，PB}。

u的模糊集為{SB，SM，ss，SO，Js，JM，JB}7檔，分別表示{減大，減中，減小，零，加小，加中，加大}.u的論域范圍為[-20，20]。

描述輸入、輸出變量的詞匯都具有模糊的特性，可用模糊集合來(lái)表示，因此模糊概念的確定問(wèn)題就直接轉(zhuǎn)變?yōu)槟：想`屬函數(shù)的問(wèn)題。

模糊控制器的控制規(guī)則是以手動(dòng)控制策略為基礎(chǔ)的，手動(dòng)控制策略一般都可以用if then形式的條件語(yǔ)句來(lái)加以描述。

根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出的舵機(jī)校正模糊控制規(guī)則如表1所示。

當(dāng)小車預(yù)瞄角度與實(shí)際的轉(zhuǎn)角的偏差正大以及α的變化率都正大時(shí)，輸出一個(gè)負(fù)的較大的β；當(dāng)偏差正大而偏差變化率向負(fù)方向變化很大時(shí)，說(shuō)明偏差正在變小，此時(shí)輸出一個(gè)負(fù)較小的β。

3.FPGA控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與仿真

利用Matlab對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行建模和控制算法的設(shè)計(jì)與仿真.在預(yù)瞄與跟蹤理論的基礎(chǔ)上，在Matlab軟件的simulink環(huán)境下搭建了基于平面幾何約束的方向與速度綜合控制模型，并使用Fuzzy log—ic模塊設(shè)計(jì)模糊控制器及模糊規(guī)則，圖6為自校正舵機(jī)控制系統(tǒng)的simulink仿真模型圖。

將清晰化的控制量u制成表放在FPGA中，用來(lái)進(jìn)行查詢的對(duì)應(yīng)輸出值，調(diào)用在Quartus II中的LPM—ROM的IP核，通過(guò)查詢?cè)摫淼玫矫繉?duì)e和Ae所對(duì)應(yīng)的輸出值。

根據(jù)導(dǎo)盲小車檢測(cè)到是否在盲道上，將控制系統(tǒng)分為2大模塊，頂層設(shè)計(jì)采用自下而上的設(shè)計(jì)思想進(jìn)行模塊劃分，并采用了模糊規(guī)則自校正算法的并行處理方法，利用Quartus II的原理圖輸入法進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)的輸入.控制系統(tǒng)的頂層設(shè)計(jì)原理圖如圖7所示，圖8為導(dǎo)盲小車控制系統(tǒng)仿真波形圖，仿真結(jié)果表明導(dǎo)盲小車的實(shí)際轉(zhuǎn)角y與預(yù)瞄角度α非常接近，在一個(gè)控制周期內(nèi)y和α的差不超過(guò)0.9°，響應(yīng)時(shí)間為80ns，控制效果能滿足系統(tǒng)要求，

4.結(jié)論

應(yīng)用Quartus II完成了導(dǎo)盲系統(tǒng)控制器的設(shè)計(jì)與仿真，實(shí)驗(yàn)證明該系統(tǒng)具有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)陛，能很好地實(shí)現(xiàn)正常盲道行進(jìn)、障礙物避障行進(jìn)和紅綠燈識(shí)別行進(jìn)過(guò)程控制，特別在小車的速度與方向綜合控制的響應(yīng)時(shí)間方面較文[4]所耗時(shí)節(jié)省20%（文[4]的PID模糊控制器的響應(yīng)時(shí)間為97.25ns）；由于本系統(tǒng)采用FPGA技術(shù)、并行處理算法，最大程度地節(jié)省了時(shí)間，具有省時(shí)、高效、處理效果好的優(yōu)點(diǎn)，能滿足盲道控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求，不足之處是在復(fù)雜的交通環(huán)境下，路徑是否為最佳選擇還有待驗(yàn)證。