粒子群優化模糊PID的履帶機器人運動控制研究

柴鈺 王喬

摘 要： 履帶機器人運動控制系統中最重要的內容是控制驅動電機的轉速問題。履帶機器人對系統的動態特性要求較高，而且在其運動的過程中容易出現超調、振蕩和兩電機不同步的問題，基于傳統控制策略的PID控制效果難以令人滿意；模糊PID控制器盡管可以改善系統的性能，但對于模糊控制器中的模糊規則、隸屬度函數的制定要依靠大量的專家經驗。鑒于以上分析，設計一種改進的粒子群優化模糊PID算法實現對直流電機速度控制的運動控制系統。另外，為了提高履帶機器人直行運動的性能，在兩驅動電機控制系統中間設計速度同步補償器。最后，通過在Matlab仿真表明，采用粒子群優化算法的模糊PID控制的運動控制系統具有更加理想的響應速度、穩定性、抗干擾性和控制精度，在硬件平臺驗證了履帶機器人的直行效果良好。

關鍵詞： 履帶機器人； 粒子群優化算法； 模糊PID； 速度同步補償器； 運動控制； 驅動電機

中圖分類號： TN383+.3?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）18?0049?05

Research on tracked robot motion control based on particle

swarm optimization and fuzzy PID

CHAI Yu， WANG Qiao

（School of Electrical and Control Engineering， Xian University of Science and Technology， Xian 710054， China）

Abstract： The most important content of the tracked robot motion control system is to control the speed of the drive motor. The tracked robot has high requirements on the dynamic feature of the system， problems of overshoot， oscillation and unsynchronization of two motors may occur during the robot movement process， and the effect of PID control based on the traditional control strategy is unsatisfactory. The fuzzy PID controller can improve the performance of the system， but the development of the fuzzy rule and membership function of the fuzzy controller must rely on a great amount of expertise. In view of the above analysis， an improved particle swarm optimized fuzzy PID algorithm is designed to achieve the motion control system that can control DC motor speed. The designed speed synchronization compensator is put between two drive motor control systems， so as to improve the straight movement performance of the tracked robot. The Matlab simulation results show that the motion control system based on the particle swarm optimization algorithm and fuzzy PID control has optimal response speed， stability， anti?interference performance， and control precision. The good straight movement effect of the tracked robot is verified on the hardware platform.

Keywords： tracked robot； particle swarm optimization algorithm； fuzzy PID； speed synchronization compensator； motion control； drive motor

0 引 言

履帶式機器人是機器人研究學中的重要組成部分，它是以履帶底盤機構為基礎，利用多傳感器獲取機體與周圍環境情況，實現在復雜不明的環境下替代人類從事危險工作的一類機器人。履帶機器人涉及到許多研究方向，其中運動控制是其最基本、也是非常重要的一個研究方向，它是履帶機器人進行軌跡控制、定位導航、越障救援、環境探險、攀爬樓梯等工作的基礎，實現對履帶機器人電機速度的精準控制有很大的實際意義。

如今，履帶機器人運動控制算法通常包括經典PID算法和現代人工智能算法。PID控制具有精度高、通用性強和魯棒性好等優點，但需要精確的數學模型，缺乏靈活性和應變性，不能達到對非線性系統的控制，而且參數的整定也存在很大問題。智能PID算法是在PID算法的基礎上引入現代人工智能算法的一種新型控制算法，由于結合了智能控制算法和 PID算法兩者的優點，所以被普遍使用。因此，本文在智能PID算法的優點基礎之上，采用了一種改進的粒子群優化模糊PID算法實現對直流電機速度控制的運動控制系統。

1 履帶機器人驅動結構

本設計驅動系統的動力源是15 V蓄電池供電。該驅動系統利用雙直流電機獨立驅動左、右側主動輪的方式，這樣的硬件結構比較簡單，在直行、轉彎和制動時便于對機器人的左、右履帶分開控制，而且左、右履帶電動機的硬件參數、性能基本相同。圖1是履帶機器人本驅動系統結構圖。

履帶機器人驅動的重要內容是對直流電機的轉速控制問題。因此通過對直流電機系統模型的具體分析計算后，可知其電壓與轉速之間的傳遞函數為：

[G（s）=N（s）U（s）=1CeTmTls2+Tms+1] （1）

式中：[Tm]為電機系統的機電時間常數；[Tl]為電樞回路電磁時間常數；[Ce]為電機系統的電動勢常數。

2 設計改進PSO的模糊PID控制器

履帶機器人在運動過程中，往往受到很多外界因素的影響，比如路面結構的性質、障礙物類型的大小、人為因素的干擾等都會對系統造成干擾，使系統的參數發生改變?；趥鹘y控制策略的PID控制效果總是令人難以滿意。模糊控制器的量化因子與比例因子的大小關系嚴重影響系統性能。同時考慮到，粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一種種群智能的優化算法，算法簡便且容易實現尋求最優解。因此，當模糊控制系統性能發生變化時，必須能夠在線實時改變控制策略，使參數保持在有效合理的范圍內，即通過PSO優化模糊控制器的參數： 量化因子[Ke]，[Kec]及比例因子[Ku]，使其變成系數可以不斷在線調整的模糊控制器。因此，本文采用改進的PSO算法優化模糊控制器的參數。圖2是本系統算法優化的控制器結構。

控制器采取2個輸入變量、3個輸出變量的形式，設定履帶機器人的運行方向后，以誤差E與誤差變化率EC為輸入。模糊過程中的模糊化、去模糊等步驟需配合粒子群算法調整量化因子和比例因子。最后實時在線調整輸出PID的3個參數，通過改變PWM信號占空比來改變直流電機的電樞電壓進行調速，進而控制履帶機器人的運動。

2.1 基本模糊理論

在Matlab的Fuzzy Logic Toolbox中建立模糊控制器，使用C語言編寫程序添加到控制器中。本文所采用的模糊控制器是一種二維結構。FIS推理控制器的類型為Mamdani，去模糊方法為Centroid。根據履帶機器人運動控制系統特性，本文選擇Z型、三角形和S型三種函數作為輸入和輸出變量的隸屬度函數，其函數分布如圖3所示。

本文控制器的輸入/輸出變量模糊子集均采用7個變量值{負大（NB）、負中（NM）、負?。∟S）、零（Z）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）}表示。輸入模糊量E和EC的論域都為[-3，3]。同理，[KP]，[KI]，[KD]的模糊論域為[-0.3，0.3]，[-0.06，0.06]，[-3，3]。

本文的模糊PID控制器是運用模糊理論對PID控制器的參數[KP]，[KI]，[KD]進行在線不斷調整的一種模糊控制器。將偏差E與偏差變化率EC作為模糊控制的輸入，則輸出是PID的3個參數[KP]，[KI]，[KD]的校正值[ΔKP]，[ΔKI]，[ΔKD]。假設選取的常規 PID 控制器參數為[KP0]，[KI0]，[KD0]，那么 PID 控制器的3個參數[KP]，[KI]，[KD]分別為：

[KP=KP0+ΔKP] （2）

[KI=KI0+ΔKI] （3）

[KD=KD0+ΔKD] （4）

式中：[KP0]，[KI0]，[KD0]為[KP]，[KI]，[KD]的初始值；[ΔKP]，[ΔKI]，[ΔKD]為控制其輸出的調整值。

根據履帶機器人運動控制系統的穩定性、快速性，模糊規則的一般原則是：當偏差比較大時，系統以消除誤差為主；當誤差比較小時，為了避免超調，應該以系統的穩定性為主。因此，基于此原則，本文共制訂了7×7=49條模糊控制規則。[KP]，[KI]，[KD]所對應的模糊控制規則如圖4所示。

圖4 模糊規則表

Fig. 4 Fuzzy rules

2.2 改進的粒子群優化算法

基本PSO優化原理來自于對魚類和鳥類覓食過程的模仿?；驹頌樵诶萌后w中成員之間的緊密配合與信息共享來尋求最優解。假設存在H維空間，一個種群包含有m個粒子，[xi]表示第i個粒子的坐標記為（[xi1]，[xi2]，…，[xiH]）；[vi]表示第i個粒子的速度，記為（[vi1]，[vi2]，…，[viH]）；粒子個體經歷的最佳坐標記為[pi]=（[pi1]，[pi2] …，[piH]）；整個種群經歷的最佳坐標記為 [pg]=（[pg1]，[pg2]，…，[pgH]），則粒子的速度和坐標變化為：[viH（k+1）=ω?viH（k）+c1r1?[piH（k）-xiH（k）]+ c2r2?[pgH（k）-xiH（k）]] （5）

[xiH（k+1）=xiH（k）+viH（k+1）] （6）

[ω（t）=ωmax-ωmax-ωmintmax?t] （7）

式中：[ω]為慣性系數，表示粒子之前速度對目前速度的影響；t是目前的迭代次數；[tmax]是最大的迭代次數；[c1] 和[c2]為加速度常數，代表粒子靠近最優個體和最優群體的加速度系數；[r1]和[r2]為[0，1]的隨機數；[vid∈[-vmax，vmax]]，[vmax]為常數，可自行設定。

粒子群算法有許多優點，比如：代碼短、收斂快、易操作實現等，但也存在精度不高、分散性高等一些缺點。假如速率、學習因子太大，粒子群會尋找不到最優解，導致無法收斂；當粒子群收斂時，所有粒子都向最優方向移動，引起粒子同一化現象，粒子多樣性不明顯，而優化性能達不到預期要求。所以，本文使用了分段時變學習因子的粒子群算法優化其性能。

故分段時變學習因子表示為：

[c1=（c1j-c1i）?ttmax+c1i] （8）

[c2=（c2j-c2i）?ttmax+c2i] （9）

式中：[c1j]，[c1i]是[c1]的初值和終值；[c2j]，[c2i]分別是[c2]的初值和終值，它們均為常數。

利用分段時變學習因子，也就是說在粒子群優化過程中一定范圍內用不變的學習因子，其他一定范圍用時變的學習因子。因此針對不同類型的對象，能夠方便地調整粒子的自我認知能力和社會經驗部分，從而使粒子更快、更精確地收斂于全局最優點。

2.3 PSO算法優化模糊隸屬度函數

本文運用了改進的PSO算法優化模糊控制器參數的方法，使模糊系統性能得到明顯改善。模糊控制器的輸入量是偏差E和偏差變化率EC，通常量化后的論域范圍是[-H，H]，或者按照輸出設定值的改變進行相應調整。輸入量的模糊集定義為： P（正）與N（負），所以隸屬度函數的計算公式為：

[μNe=H-Kee2H，μPe=H+Kee2H， kee∈[-H，H]] （10）

[μNec=H-Kecec2H，μPec=H+Kecec2H， Kecec∈[-H，H]] （11）

用改進的PSO算法優化控制器中的量化因子[Ke]，[Kec]及比例因子[Ku]，從而實現對控制器的最佳控制效果。因此，PSO fuzzy Controller模塊仿真圖如圖5所示。

3 雙電機同步控制策略

履帶機器人由兩個直流電機差分驅動其兩側的運動系統，通過改變兩電機的轉速來實現履帶機器人的控制。當控制機器人直線運動時，由于兩側電機驅動特性不可能完全一致、減速機構的差異以及運轉過程中的擾動，如輪子瞬間打滑、有障礙物的存在、地面摩擦不同等因素，都會導致履帶機器人不容易實現直線運動的控制目標。雖然直流電機各自的閉環控制系統能夠加快控制響應，提高控制精度，但并不能很好地保證兩直流電機的協調性及其速度的一致性。為了提高履帶機器人直線運動性能，本文在兩側電機各自閉環控制的基礎上，設計了速度同步補償器實現兩直流電機的同步控制。

將同步補償器的兩側直流電機反饋轉速進行比較，獲得的轉速偏差值（V1-V2）作為同步補償控制的輸入信號。當兩個電機輸出速度出現差異時，補償器開始工作，它將兩側反饋轉速的偏差值乘以補償修正系數K1，K2，再分別補償給左、右側系統的輸入信號，實現兩直流電機的同步。圖6是本系統速度同步補償工作原理圖。

4 仿真結果與分析

取電機的傳遞函數[G（s）=2s2+3s+1]。因此，電機在單位階躍函數響應下的PID控制器、模糊PID控制器、基于PSO優化模糊PID控制器的模型仿真圖如圖7所示。PSO fussy PID子系統模塊仿真圖如圖8所示。

PID控制器中設置參數的初始值為：[KP=20]，[KI=3.7]，[KD=1.35]。沒有擾動時的3種算法對比仿真結果如圖9所示，在4 s時添加擾動的3種算法對比仿真結果如圖10所示。通過對比PID控制、模糊PID控制、PSO優化模糊PID控制的仿真結果圖9和圖10可以看出：PID算法有很大的超調量，調節時間長，抗干擾能力差；模糊PID算法無超調，調節時間比PID的時間短，具有較好的穩定性；而本文采用的改進粒子群優化模糊PID算法可以實現系統響應速度快、無超調、調節時間短，抗干擾性好，穩定性高。

根據兩電機速度同步補償原理，取電機轉速為500，補償修正系數K1=K2=0.02，在3 s加入擾動時速度同步補償仿真結果如圖11所示。

本文所設計的同步補償控制器能夠很好地保證兩側直流電機的同步性，兩側系統響應曲線幾乎重合，且通過試驗整定的補償修正系數適當，未出現速度的過度矯正情況，速度同步補償環節對運動控制系統的穩定性和控制效果沒有造成負面影響。因此該策略實現了履帶機器人直線運動的目的。

5 結 語

本文首先介紹了履帶機器人的運動控制系統，再針對模糊PID算法中存在的不足，提出一種基于改進的粒子群優化模糊PID算法和速度同步補償策略實現履帶機器人的運動控制。最后通過Matlab仿真表明，本文算法的控制效果相對于PID算法、模糊PID算法而言，在履帶機器人運動控制系統的超調量、穩定性、調節時間、抗干擾性等方面均具有明顯優勢，并搭建硬件平臺驗證了履帶機器人直行效果良好。

注：本文通訊作者為王喬。

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