摘要:智能車控制是涵蓋自動控制、模式識別、傳感技術(shù)、計(jì)算機(jī)、機(jī)械與汽車等多個學(xué)科的復(fù)雜系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)對其很好的控制,文章提出了基于模糊控制的電磁引導(dǎo)的智能車控制方案。實(shí)際結(jié)果表明智能車運(yùn)行性能優(yōu)良。
關(guān)鍵詞:智能車控制;模糊控制;
電磁傳感器 引言
智能車涵蓋自動控制、模式識別、傳感技術(shù)、電子、電氣、計(jì)算機(jī)、機(jī)械與汽車等多個學(xué)科專業(yè),十分復(fù)雜。傳統(tǒng)的控制理論對于復(fù)雜或難以描述的系統(tǒng),則顯得無能為力了。模糊控制是利用模糊數(shù)學(xué),可以有效地利用專家知識,適用于許多復(fù)雜系統(tǒng)。因此提出了基于模糊控制的電磁智能車設(shè)計(jì)。
1、系統(tǒng)總體方案及車模各項(xiàng)參數(shù)
1.1系統(tǒng)總體方案
智能車系統(tǒng)由車前橋的電磁傳感器單元、舵機(jī)單元、轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu),負(fù)責(zé)路徑檢測以及轉(zhuǎn)向工作。后橋的光電編碼器、電機(jī)、制動裝置以及Freescale的MC9S12XS128主控單元構(gòu)成,負(fù)責(zé)電機(jī)速度控制,主控單元負(fù)責(zé)賽道數(shù)據(jù)處理以及控制策略的實(shí)施。此外增加無線單元對智能車的實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控,以對模糊控制規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化。智能車系統(tǒng)結(jié)構(gòu)關(guān)系如圖1所示:
1.2系統(tǒng)的硬件參數(shù)
智能車外形參數(shù):車長39cm,車寬17cm,車高13cm,車重約1.0kg。
2、硬件電路設(shè)計(jì)
2.1主控單元的設(shè)計(jì)
主控單元采用FreescaleMC9S12XS128,主頻40MHz,F(xiàn)lashRom128kB,具備SPI、SCI、IIC等常用接口。
2.2光電編碼器的選取與安裝
旋轉(zhuǎn)編碼器,線數(shù)越高,測速精度就越高,但是體積就越大,zui終選用了200線的編碼器E6A2-CS3E。將編碼器安裝在后輪傳動齒輪上既可以保證其運(yùn)轉(zhuǎn)的穩(wěn)定性,又降低了整車的重心,其具體安裝如圖3所示。
2.3電機(jī)驅(qū)動單元
電機(jī)驅(qū)動單元由H橋電路組成,H橋具有工作電壓范圍大,導(dǎo)通電阻小,導(dǎo)通電流大的優(yōu)點(diǎn),其結(jié)構(gòu)如圖4所示。
2.4電磁傳感器電路
電磁智能車的路徑引導(dǎo)線為通有20kHZ、100mA電流的漆包線(線徑0.1~0.3mm)。如何將引導(dǎo)線產(chǎn)生的電磁波能量轉(zhuǎn)換為電壓信號供AD采樣成了智能車傳感器中zui為關(guān)鍵的部分,道路檢測原理如圖5所示。
智能車采用雙排八電感的傳感器排布方案,每排四個電感,分前后兩排。
3、控制算法的設(shè)計(jì)
3.1舵機(jī)控制算法
舵機(jī)作為車的方向控制結(jié)構(gòu),其控制算法直接影響到車的整體質(zhì)量,如果舵機(jī)的控制算法不好,會導(dǎo)致舵機(jī)轉(zhuǎn)角不平滑,過彎時多次轉(zhuǎn)彎,使車速在彎道時大大地減小,因此,使舵機(jī)平滑及時地過渡是舵機(jī)控制算法的主要目的。
舵機(jī)的控制采用經(jīng)典的PID控制,各環(huán)節(jié)的具體參數(shù)要經(jīng)過反復(fù)的調(diào)整,以達(dá)到對各種賽道類型的適應(yīng)性的平衡。
3.2電機(jī)速度模糊控制算法
3.2.1模糊控制
模糊控制是以專家的經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)實(shí)施的一種智能控制,不需要的數(shù)學(xué)模型。模糊控制器的設(shè)計(jì)主要考慮以下幾項(xiàng)主要內(nèi)容:1)確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量(即控制量)。2)設(shè)計(jì)模糊控制器的控制規(guī)則。3)確立模糊化和解模糊的方法。4)選擇模糊控制器的輸入變量及輸出變量的論域,并確定模糊控制器的參數(shù)(如量化因子、比例因子等)。5)編制模糊控制算法的應(yīng)用程序。
3.2.2模糊控制器的設(shè)計(jì)
速度控制器的輸入量為角度量和速度量,輸出的為控制電機(jī)速度的PWM波占空比。
將智能車轉(zhuǎn)角的大小分為9種情況。而對智能車的速度,根據(jù)跑道的情況,在轉(zhuǎn)彎的zui小速度值到直道上的zui大速度值之間分為8種情況。它們的模糊化采用三角形隸屬度函數(shù),輸出的隸屬度函數(shù)采用單點(diǎn)值,如圖6所示。
根據(jù)車體的運(yùn)動學(xué)規(guī)律,為了使車行駛的平均速度zui大且不偏離車道,總結(jié)出模糊控制規(guī)律如下:
?。?)如果智能車在直道上,智能車以高速行駛,并且導(dǎo)線在智能車的正中,則以智能車的zui高速度行駛。
(2)如果智能車要進(jìn)入彎道,則要減速,如果已經(jīng)進(jìn)入彎道,則要加速,以使得駛出彎道進(jìn)入直道時加速更加迅速。
(3)如果智能車以高速駛?cè)霃澋?,則要剎車,以免沖出跑道。
基于上述經(jīng)驗(yàn),得出的模糊控制規(guī)則如表1所示。
3.3系統(tǒng)控制總體流程圖
智能車的控制軟件采用單元化的程序結(jié)構(gòu),流程圖如圖7所示。
4、調(diào)試
在調(diào)試階段,利用Labview開發(fā)了智能車實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng),該系統(tǒng)主要完成將智能車行駛過程中的各種狀態(tài)信息(如電磁傳感器數(shù)值、車速、舵機(jī)轉(zhuǎn)角、電池電量等)實(shí)時的以無線串行通信方式發(fā)送至上位機(jī)處理,方便及時調(diào)整各個參數(shù)。
5、總結(jié)
通過模糊算法的運(yùn)用,實(shí)現(xiàn)了智能車的動態(tài)平衡,使智能車能夠很好地完成賽道。