基于姿態分析的自導引小車控制器的設計

董玉德+陳光超+楊先龍+王桂英+張劍鋒

摘 要：通過對自導引小車（Automated Guide Vehicle，AGV）的國內外市場以及技術現狀的分析，設計了適用于工廠車間的低成本AGV。運用ATmega128單片機設計了基于姿態研究的AGV模糊控制器，采用模糊控制算法對AGV兩輪差速轉向進行控制，提出了基于姿態分析對小車行駛狀態進行優化，并進行了不同道路的運動試驗。試驗表明，加入了姿態分析的模糊控制器能夠對小車的某些特殊運行點的姿態進行預判斷，并在AGV行駛過程中更為有效地保證小車運行姿態，同時減小小車運行時產生的超調，使小車更為準確地追蹤導引路徑。

關鍵詞：自動導引小車；姿態分析；模糊控制；分析試驗

中圖分類號： TP273+.4文獻標文獻標識碼：A文獻標DOI：10.3969/j.issn.2095-1469.2016.03.03

Abstract：Through the analysis of the domestic and foreign markets and technology status of automated guide vehicle （AGV） systems， a low-cost automated guide vehicle was designed for factory floor. In this paper， the ATmaga128 was used to design a fuzzy controller for the AGV based on posture analysis. The fuzzy controller algorithm was put forward to control the two-wheel difference speed steering AGV， the driving state was optimized based on posture analysis and the AGV had been tested on different roads. The results show that the fuzzy controller with posture analysis can pre-judge the driving posture of AGV at some special points. Meanwhile， the driving posture of AGV can be controlled more effectively， and the overshoot of AGV in the running process can be reduced， which keeps AGV following the guiding line more accurately.

Keywords：automated guided vehicle； posture analysis； fuzzy controller； analysis test

近幾年，隨著我國工業領域中柔性制造及裝配系統的應用逐步增多，AGV也越來越受到各行業的重視[1]。但我國的AGV發展起步較晚，技術普遍落后于歐美國家，產品更新較慢，核心競爭力較小，且大量的關鍵技術被歐美企業掌控，在中國發展中低端的AGV產品更具市場競爭力。該種產品不要求功能強大，只需滿足正常的搬運要求即可[2]。因此，如何有效控制AGV的搬送、運行便成為發展該類產品的核心問題[3]。目前，我國研究AGV技術的高校眾多，但多以先進的AGV技術研究為主，只有極少數涉及這種低成本AGV研究。

針對更符合中國市場的低成本AGV進行分析研究，同時依托某企業的實際項目進行了產品的研發設計與試驗。結合模糊控制理論與特殊姿態分析方法對AGV模糊控制器進行設計與優化。該AGV樣機采用磁條導航，通過差速轉向方式運行。文中的試驗數據及結果均依靠該樣機獲得。

1 AGV模糊控制器設計

1.1 智能車控制系統組成

AGV的控制系統大體由路徑識別系統、速度控制系統和主控系統三部分組成。路徑識別系統是AGV的“眼睛”，它能準確告知小車行駛的位置。速度控制系統包括速度檢測系統和電機驅動系統兩部分。主控系統是智能車的核心，由單片機及外圍電路等硬件組成。

本次設計中，路徑識別系統采用磁導航傳感器讀取磁條來反映小車的行駛位置以及偏移狀態，所用的磁條導航傳感器有8路檢測點以及8路數字信號輸出端口。主控制單元通過對磁導航傳感器所得到的信息進行分析，得到小車的偏移位置及速度控制系統的電機控制量，從而達到對智能車準確控制的目的。樣機的速度控制系統采用的是直流無刷電機和D型驅動器，分別控制樣機左右兩輪的速度。圖1是智能車的控制整體方案圖。

1.2 智能車模糊控制器設計

1.2.1 模糊控制器參數設置

模糊控制器的設計包含：輸入、輸出參數的模糊化、模糊規則庫的建立、模糊推理以及輸出參數的去模糊，因此構建模糊控制器，首先需要建立控制模型，確定輸入、輸出參數[4]。項目設計的模糊控制器設置輸入參數為磁導航傳感器傳入的偏差e，以及偏差變化率Δe，輸出參數為左、右電機調速信號PWM波的占空比差值u。其中，偏差變化率Δe定義為上次偏差的論域絕對值減去本次偏差的論域絕對值，即Δe =|Elast_time|-|Ethis_time|。

模糊控制器對傳感器所得到的信號進行分析以及編碼，使其形成模糊量，進而參加模糊推理。磁條導航傳感器傳入的8位數字信號，設其8位輸出信號從左至右依次為L7到L0，表明了小車相對磁條的偏差量。由于偏差信號不連續，也不呈現單調遞增規律，因此設置編碼值。其編碼表見表1。

設偏差值的模糊量為E，偏差變化率的模糊值為EC，U為速度的變化控制量。經試驗后分析，設偏差e的基本論域為[-4，4]，偏差變化率Δe的基本論域為[-1， 0]，控制量u的基本論域為[-4，4]。

e和u的模糊集分別取7個語言值，分別為：

{負大，負中，負小，0，正小，正中，正大}即{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB }。

Δe的模糊集取3個語言值，分別為：

{負大，0，正大}即{ NB，ZO，PB }

上文中：u表示左、右調速PWM波占空比差值，規定：當U>0時，左電機PWM波信號的占空比大，說明智能車要向左轉；當U<0時，右電機PWM波信號的占空比大，說明智能車要向右轉。

由于模糊控制器需要的是模糊量，而傳感器所檢測到的是精確量，故需要將精確量模糊化。偏差e和輸出量u采用三角隸屬度函數進行模糊化，如圖2所示[5]。而對于偏差變化率Δe的模糊化采用單值模糊化的方法，即：EC為-1，對應于增大（PB）；EC為0，對應于無變化（ZO）；EC為1，對應于減小（NB）[6]。

1.2.2 模糊推理與解模糊

在智能車控制系統中，對于一個雙輸入單輸出的模糊控制器，其控制規則通常采用以下的模糊條件語句，即：

If E and EC then U。

其中：E、EC分別為輸入系統偏差量e和偏差變化率Δe模糊化的模糊集合。通過對路徑的分析，根據開車的經驗得到相應的模糊控制規則見表2。

AGV模糊控制規則庫的建立應滿足：當偏差較大時，左、右電機轉速差應較大，使小車能夠迅速減小偏差；當偏差較小時，在使小車減小該偏差的同時，應盡量避免過大超調量的出現，以免引入反向偏差[7]。

解模糊方法采用重心法，對于論域離散情況，該方法可表示為式（1）[8]。

1.3 基于Simulink的模糊控制仿真

建立模糊控制器模型后，利用Matlab中Fuzzy工具箱對該模糊控制器進行仿真分析。通過模糊控制規則在工具箱中建立模糊推理系統編輯器以及隸屬度函數曲線，然后建立Simulink模型，進行系統測試和仿真，得到系統整定結果和響應曲線，如

圖4所示。根據響應曲線得知系統響應快，抗干擾能力強。

2 基于姿態分析對控制器進行優化

2.1 姿態分析的原理

姿態分析是對AGV運行過程中車體運行方向中心線與磁條之間的角度偏差的分析，如圖5所示。直線運行時，偏差角度為車體中心線與磁條的夾角；彎道運行時，偏差角度為車體中心線與磁條切線的夾角。

對于進行精確角度偏差的定量分析，至少需要兩個磁條導航傳感器[9]。通過置于車體前后兩端的傳感器所讀取的偏差值，可計算出小車相對于磁條的準確角度偏差。本次設計只有一個磁條傳感器，無法做到精確定量分析，依靠AGV運動學模型對角度偏差分析進行簡化，從而實現姿態的初步矯正。AGV運動學模型如圖6所示。圖中，vl、vr 分別為左、右驅動輪速度，m/min；L為驅動輪之間距離，m；R為AGV的旋轉半徑，m。

根據運動學模型，可得到AGV運行速度表達式：

分析運動學模型和式（3）可知：小車的實際運行過程為直線與圓弧的結合。同時，小車的偏差矯正實際為利用圓弧段對直線磁道以及圓弧磁道進行插補。

2.2 直道運行的姿態優化

直道運行時的偏差矯正是利用圓弧對直線進行插補，因此，在矯正偏差的同時姿態也會發生變化。

在進行模糊控制設計時，直道運行須在6個檢測點（8個檢測點中除去最外側2個點）內完成。因此偏差為NS或PS，且偏差變化率為NB這兩點為姿態矯正點，如表2淺灰色區域所示。

當小車由偏差為NS位置運行到NM位置或由PS位置運行到PM位置時，小車運行方向沿著偏離磁道的方向；當用式（3）所表示的圓弧進行姿態矯正時，矯正軌跡為圓弧線，在矯正過程中小車最初離磁道距離會增大，而后才逐漸減小。以偏差由NS（右稍偏）到NM（右中偏），矯正由NM位置到NS位置為例，小車直道偏差矯正過程示意圖如圖7所示。

圖7中，NS與NM臨界點到NM與NS臨界點為小車偏差矯正階段，矯正結束時，小車與磁條產生較大角度差，形成了不良姿態。

由式（2）可知，如果小車在轉彎時，左、右驅動輪轉速滿足式（4）～（6）的要求，則小車直線與圓弧運動時的運行速度均為v不變。假設vl>vr，則：

為改善這一不良姿態，可利用與偏差矯正圓弧方向相反的另一圓弧進行姿態矯正。姿態矯正過程不僅使小車姿態得到改善，同時使小車進一步逼近磁條。姿態矯正過程如圖8所示。

由于驅動輪的速度與其電機的PWM波占空比成正比，設小車設置速度v所對應的基本PWM占空比為Dbase，左、右電機PWM波占空比差值為ΔD，則式（7）可轉換為：

由式（8）可知，只要給定合適的ΔD就能使小車形成反向姿態矯正圓弧。ΔD的值與L和Dbase均有關，在實際設計過程中，固定小車左、右驅動輪之間的距離，通過Dbase來選取合適的ΔD，同時設定矯正時間為1 s。ΔD要設置合適的值，使小車姿態矯正結束點落在ZO或NS（PS）區域，以免產生不必要的超調[10]。在本設計中，為使姿態矯正效果觀測明顯，L取較大值固定為80 cm。用ΔDz表示直道姿態矯正占空比差值，其參數設置為：

（1）當Dbase30/25511.76%時，v7.39 m/min，ΔDz 13/2555.10%。

（2）當Dbase40/25515.69%時，v9.85 m/min，ΔDz 17/2556.67%。

（3）當Dbase50/25519.61%時，v12.31 m/min，ΔDz 21/2558.24%。

2.3 彎道運行的姿態優化

彎道運行的姿態優化方法與直道運行的姿態優化方法相同，不過彎道運行過程是由圓弧段去插補圓弧段[11]。彎道運行由左、右各邊最外側2個點，共計4個點來完成。因此偏差為NM或PM，且偏差變化率為NB這兩點為彎道姿態矯正點，如表2深灰色區域所示。以NB點為例，彎道姿態矯正如圖9所示，彎道分析過程及參數設置不再贅述。

2.4 姿態優化過程

本次設計中的姿態優化采用的是“定值”方法，即姿態矯正所需的反向矯正圓弧的半徑以及矯正時間均固定，因此矯正過程中的偏差可能會呈現一種振蕩衰減的趨勢[12]。試驗中發現：姿態、偏差矯正過程中一般振蕩次數為1～3次，而后小車姿態回歸到較為理想的狀態。

以直道運行為例，這一現象產生的原因如圖10所示。

偏差矯正軌跡與小車的車體中心線相切，由圖10可知：3條軌跡線所對應的小車在NS與NM臨界點處的姿態角不相同，從而導致其在NM與NS臨界點處的姿態角也不同。若用相同半徑的矯正圓弧以及相同的矯正時間來對不同初始姿態角的小車進行姿態矯正，必然會出現偏差的振蕩現象。該振蕩現象說明，進行姿態矯正時，出現了給予矯正量富余以及給予矯正量不足的情況，因此可能需要進行1～3次正常矯正才能使小車達到滿意姿態。對于此次設計的低成本方案，這種現象較難避免，但對于正常使用基本無影響。

3 試驗

3.1 試驗樣機

樣機的驅動系統結構如圖11所示。

電機與驅動系統之間通過5M600型號的同步帶相連，可實現正反轉，同時其減振作用可利于小車緊急停車時減小沖擊力[13]。驅動輪選擇26.7cm的鑄鐵芯橡膠輪，電機選用某公司型號為FBL-92H25301RS的無刷直流電機，該電機額定轉矩0.8 N·m，額定轉速3 000 r/min。減速機選用減速比為1∶30的斜齒輪減速機，型號為6GU-30K。

AGV的車架選用10號以及5號槽鋼焊接而成，如圖12所示。

3.2 試驗準備

試驗中磁條選用寬30 mm，厚1.2 mm的N極磁條，磁條導航傳感器與磁條距離為20±5 mm。同時，試驗地面為水磨石地面，與橡膠輪的滾動摩擦因數為0.015～0.020，滿足試驗要求。試驗中小車承載重量為1人重量，約60 kg。

試驗中利用秒表對小車在規定長度或規定半徑的90°彎道上的行駛時間進行計時，通過計數時間可計算出小車實際運行速度，將實際運行速度與設置速度進行比較，即能知道小車運行姿態如何。原因在于，若小車實際運行速度遠小于設置速度，則可知小車運行過程中姿態不好，“蛇形”運行過多，導致小車實際運行距離增大，從而運行平均速度降低。

3.3 試驗方案及結果

試驗分為直道試驗與彎道試驗。本次試驗為了更好地觀測小車姿態矯正效果，將驅動輪之間的距離L固定為較大值，同時降低小車的設置速度，使小車轉彎半徑值R增大，姿態矯正過程更為具體、直觀。

3.3.1 直道試驗

直道試驗截取8 m長磁條作為導引路徑，以不同設置速度分成兩組并進行6次試驗。求取每組試驗平均速度以后，將試驗平均速度與設置速度相比較，同時計算出每組試驗平均速度所對應的相對誤差限。

直道試驗方案及數據見表3。根據表3中數據可知，樣車每組直道運行測得的平均速度相對誤差限均在10%以內，在設置速度較低時相對誤差限可保證在5%以內。同時相同設置速度下的每次試驗，所測得的實際速度相差不大，小車的運行姿態保證較好。

3.3.2 彎道試驗

彎道試驗的試驗方法與直道試驗相同。彎道試驗以規定半徑的90°彎道作為導引路徑，其試驗方案和平均數據見表4。表4中的行駛時間、實際速度和相對誤差限均為平均值。

彎道試驗中各組試驗的相對誤差限均在15%以內，當速度較低時相對誤差限可保證在8%以內。同時觀測小車運行過程中駛入彎道時超調量最大，而隨著小車繼續行駛，超調量逐步減小，因此小車彎道運行時的姿態也保證較好。試驗中彎道最小半徑可達1.5 m。

4 結論

（1）對低成本AGV控制器的研究提出了一種快速、簡便的優化方法，通過分析AGV運行姿態，并結合模糊控制理論，設計并優化了傳統的AGV模糊控制器。

（2）本文對AGV樣機進行了設計，并對該控制器進行了實際試驗。試驗中，為觀測小車姿態矯正效果，對樣機和試驗方案進行處理，處理方案包括將設計驅動輪距L固定為較大值，并降低小車的設置速度，同時將測試距離和測試彎道角度的值都設為固定值等。

（3）試驗表明，基于姿態分析的模糊控制器能夠有效保證AGV在直道和彎道上的運行姿態，同時提高了AGV的運行精度，減小了運行時產生的超調。

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