基于智能小車的模糊尋跡控制

馮華勇

FENG Hua-yong

（ 四川工程職業技術學院，德陽 618000 ）

0 前言

隨著科技的進步，智能小車作為一種新型的科技產品，在軍事、民用中已經發揮著越來越重要的功能。而對于智能小車軌跡的控制則成為了判斷小車智能化程度高低的一個重要標準。本文就小車在黑白分明的曲線車道上行駛采用了模糊控制的方法。經過實踐證明，小車保持了較高的速度與準確度在此車道上行駛。

1 行駛策略分析

圖1 正常行駛

圖2 逆向行駛

如圖1所示，智能小車在白色廣場上沿黑色車道行駛，圖中（1～8）表示反射式光電傳感器RPR220，通過檢測道路顏色的不同產生不同的反射系數從而得到強弱信號，根據（1～8）號產生的高低電平信號可以得知小車偏離軌跡的程度，經控制器判定計算后調整直流電機9、10的運行狀態讓車道回到2、3之間，6、7之間正向行駛。其中2、3之間的寬度大于3倍黑線的寬度，其余相鄰兩個光電傳感器距離小于黑線寬度。當兩個相鄰傳感器檢測到電平信號的變化時按前一單一電平狀態變化計算。例如：圖2所示當車道位于接收管2、7上方時檢測到電平的變化，小車與車道按逆時針方向偏移了一個夾角。此時按行駛經驗需要電機9、10反轉倒車讓車道回歸到2、3之間。如果下一時刻傳感器7、8均檢測到信號變化按7的狀態變化計算。建立表1、表2如下：

表1 電機狀態

表2 電機狀態

上表中1～8表示傳感器檢測到道路黑線位置，*—0表示檢測到的信號從前*的高電平狀態變為低電平狀態（*表示1～8）。

2 控制系統設計

按行駛策略分析可知，該控制系統主要解決信號檢測以及電機正反轉速度控制問題，考慮到控制的準確度以及效率的問題，本文采用TMS320LF2407控制芯片與專家模糊控制系統相結合的控制方案。如圖3所示，在小車前后端底部安裝8個光電傳感器，反射接收信號后進行電平高低處理，將高低電平送入DSP芯片TMS320LF2407進行專家模糊算法處理，清晰化后控制9、10號直流電機的PWM脈寬的占空比實現快速正反轉。鍵盤進行啟動、停止控制，LED顯示行駛的時間。

圖3 系統設計

3 專家模糊控制

為了保證小車迅速、準確的響應，依據行駛策略分析和系統控制方案設計，采用圖4的專家模糊控制器，此模糊控制器采用二維變量控制方式，由表1、表2建立專家數據，根據黑色車道偏離小車正中位置作為偏差E，dE/dt作為EC，可將E、EC程度均分為{負大、負小、零、正小、正大}即{NB、NS、ZE、PS、PB}，此時E由于光電傳感器安裝位置固定，得到電平信號離散可預測，所以僅設定模糊論域即可，設定為（-3，+3），此時-3表示車道偏出光電管1位置，-2、-1、1、2分別表示車道位于光電管1、2、3、4的位置，0表示車道位于小車正中位置，3表示光電管偏出光電管4的位置。PWM占空比的控制量的變化U模糊論域設定為（-3，+3）進行正反轉控制，比例因子為1。

圖4 模糊控制器

根據模糊控制器的設計原理進行模糊推理清晰化處理。由實踐過程得到的經驗各模糊子集隸屬度如下表3、表4所示。

表3 模糊子集隸屬度（E、EC）

表4 模糊子集隸屬度（U）

由實際經驗建立如下對稱規則表5：

表5 模糊控制規則

由模糊規則表可以得到I F E=AiA N D EC=BjTHEN U=Cij，其中Ai和Bj表示輸入的第i和第j個模糊子集，Cij表示結論對應的模糊子集。采用最大-最小（max-min）推理法求解，再使用加權平均法求解查詢表的精確量k：

其中ki為加權系數，u(i)為隸屬度，獲得模糊控制表6如下：

表6 模糊控制

當DSP芯片定時采集到由光電傳感器引起的電平信號的變化后，按光電傳感器序號進行模糊化處理查表，找到模糊控制表相應輸出，依據經驗規則表1、表2的電機正反轉狀態改變PWM的占空比控制直流電機的快速旋轉。

4 程序流程

如圖5程序流程圖所示，該智能小車初始狀態位于車道的正中位置，通過按鍵控制判斷是否準備好，同時定時采集光電管的電平信號進行數據處理。當檢測到按鍵按下，表示準備工作就緒，小車準備出發，將定時采集到的數據進行模糊化處理，清晰化輸出，改變電機的運動狀態，PWM的占空比，保證小車按黑色車道準確、快速地行使，同時將行使的時間及時顯示出來。

圖5 程序流程圖

5 結論

如下圖6所示，小車沿圓形車道運行，經模糊系統控制其運動，實際運動軌跡如圖虛線所示，偏離小，速度快，可以達到3m/min。實踐證明此控制模式是一種理想的控制模式。

圖6 小車運動軌跡

[1]譚永宏,張輝.智能尋跡小車的研究與設計[J].微計算機信息,2008,(24)：3-2.

[2]溫陽東,程柏林,劉艷麗,賈賢龍.智能小車路徑跟蹤的研究與實現[J].儀器儀表用戶,2008,15,1.

[3]程宇,程磊,黃衛華,孫浩.基于模糊控制的智能車調速系統的設計[J].武漢科技大學學報(自然科學版),2007,8,(30)：4.

[4]姜志玲.簡易智能電動車的設計[J].華東交通大學學報.2005,8,22,4.

[5]聞新,周露,李東江,貝超.MATLAB模糊邏輯工具箱的分析與應用[M].北京：科學出版社,2001.

[6]Cai Zhixing and Tang S X.Controllability and robustness of T-fuzzy system under directional disturbance.fuzzy sets and systems,2000.279-285

[7]Lee C.Fuzzy logic in control system：Fuzzy logic controller,part I and II.IEEE Trans.On SMC,1990.404-435.