基于智能小车的模糊寻迹控制

基于智能小车的模糊寻迹控制

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基于智能小车的模糊寻迹控制

Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｒａｃｉｎｇｏｆｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃａｒ

冯华勇

ＦＥＮＧＨｕａ．ｙｏｎｇ

（四川工程职业技术学院，德阳６１８０００）

擒要：智能小车作为人工智能的一个缩影已经广泛应用到军事和民用生活。而对于智能小车按既定轨

迹行驶已成为其必备的一个重要条件。针对在黑白分明的轨迹上行驶的小车，为了提高其准确度和速度，设计了一套控制系统，依据经验采用了模糊控制策略，经实践证明小车的反应速度快，控制效果好。

关键词：智能小车；寻迹；模糊控制

中图分类号：ＴＨｌ６６

文献标识码：Ａ

文章编号：１００９－０１３４（２０１０）１０（上）－００４９－０３

Ｄｏｉ：１０．３９６９｝／Ｊ．ｉｓｓｎ．１００９－－０１３４．２０１０．１０（上）．１５

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随着科技的进步，智能小车作为一种新型的

两个光电传感器距离小于黑线宽度。当两个相邻传感器检测到电平信号的变化时按前一单一电平状态变化计算。例如：图２所示当车道位于接收管２、７上方时检测到电平的变化，小车与车道按逆时针方向偏移了一个夹角。此时按行驶经验需要电机９、１０反转倒车让车道回归到２、３之间。如果下一时刻传感器７、８均检测到信号变化按７的状态

表１电机状态

科技产品，在军事、民用中已经发挥着越来越重要的功能。而对于智能小车轨迹的控制则成为了判断小车智能化程度高低的一个重要标准。本文就小车在黑白分明的曲线车道上行驶采用了模糊控制的方法。经过实践证明，小车保持了较高的速度与准确度在此车道上行驶。

１行驶策略分析

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图１正常行驶

图２逆向行驶

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９、１０

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９、ｌＯ

如图１所示，智能小车在白色广场上沿黑色车道行驶，图中（１～８）表示反射式光电传感器ＲＰＲ２２０，通过检测道路颜色的不同产生不同的反射系数从而得到强弱信号，根据（１－８）号产生的高低电平信号可以得知小车偏离轨迹的程度，经控制器判定计算后调整直流电机９、１０的运行状态让车道回到２、３之间，６、７之间正向行驶。其中２、３之间的宽度大于３倍黑线的宽度，其余相邻

收稿日啊：２０１０－０７－０６

ｌｉｅ者简介：冯华勇（１９７６一），男，讲师，硕士

’

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９、１０

６－０

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９、１０

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９、１０

反转反转正转正转

研究方向为数控设备维修、改造及自动化等。

第３２卷第１０期２０１０－１０（上）［４９１

万方数据

基于智能小车的模糊寻迹控制

变化计算。建立表ｌ、表２女Ⅱ＿Ｆ：

吣号表２电机状态

蓐等弋

１－０２－０

３－０

４—０

９、ｌＯ

９正’９正＞

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５反转

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９正’９正＞９、

１０

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８

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１０

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反转９、１０

１０正ｌＯ正

９正＞８－０

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＞９正

１０正

上表中１－８表示传感器检测到道路黑线位置，

掌—０表示检测到的信号从前，．ｃ的高电平状态变为低

电平状态（宰表示１－８）。

２控制系统设计

按行驶策略分析可知，该控制系统主要解决信号检测以及电机正反转速度控制问题，考虑到控制的准确度以及效率的问题，本文采用ＴＭＳ３２０ＬＦ２４０７控制芯片与专家模糊控制系统相结合的控制方案。如图３所示，在小车前后端底部安装８个光电传感器，反射接收信号后进行电平高低处理，将高低电平送入ＤＳＰ芯片ＴＭＳ３２０ＬＦ２４０７进行专家模糊算法处理，清晰化后控翩９、１０号直流电机的ＰＷＭ脉宽的占空比实现快速正反转。键盘进行启动、停止控制，ＬＥＤ显示行驶的时间。

ＰＷＭ直流

一

电

电机控制皿

转分

ＴＭ￥３２０ＬＦ２４０７

●

键盘

换

一ＬＥＤ显示

图３系统设计

【５０】第３２卷第１０期２０１０－１０（上）

万方数据

３专家模糊控制

为了保证小车迅速、准确的响应，依据行驶策略分析和系统控制方案设计，采用图４的专家

模糊控制器，此模糊控制器采用二维变量控制方式，由表１、表２建立专家数据，根据黑色车道偏离小车正中位置作为偏差Ｅ，ｄＥ／ｄｔ作为ＥＣ，可将Ｅ、ＥＣ程度均分为｛负大、负小、零、正小、正大Ｊ即｛ＮＢ、ＮＳ、ＺＥ、ＰＳ、ＰＢ｝，此时Ｅ由于光电传感器安装位置固定，得到电平信号离散可预测，所以仅设定模糊论域即可，设定为（－３，＋３），此时－３表示车道偏出光电管１位置，一２、一１、ｌ、２分别表示车道位于光电管１、２、３、４的位置，０表示车道位于小车正中位置，３表示光电管偏出光电管４的位置。ＰＷＭ占空比的控制量的变化Ｕ模糊论域设定为（一３，＋３）进行正反转控制，比例因子为ｌ。

图４模糊控制器

根据模糊控制器的设计原理进行模糊推理清晰化处理。由实践过程得到的经验各模糊子集隶属度如下表３、表４所示。

表３模糊子集隶属度（Ｅ、ＥＣ）

－３—２—１０１

２

３ＰＢ

０Ｏ

０

００．２０．８１ＰＳ

０

００

０．２

ｌ

０．５

０ＺＥ０

０

Ｏ．３

１

０．３

Ｏ

Ｏ

ＮＳ

０

０．５ｌ

０．２

Ｏ

０ＯＮＢ

１

０．８

０．２

Ｏ

Ｏ

Ｏ

Ｏ

表４模糊子集隶属度（Ｕ）

－３

—２

－１

０

ｌ２３

ＰＢ

ＯＯ００

０．２

０．６ｌＰＳ０Ｏ０

０．４

ｌ

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Ｏ

００．５１

０．５Ｏ０ＮＳ０

Ｏ．４１

Ｏ．４０

０ＯＮＢ

１

０．６

０．２

０

Ｏ

０

Ｏ

由实际经验建立如下对称规则表５：

基于智能小车的模糊寻迹控制

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表５模糊控制规则

‘×．

ＥＣ

ｂｉＢＮＳＺＥＰＳＰＢＮＢＰＢＰＢＰＢＰＳＺＥＮＳＰＢＰＳＰＳＺＥＮＳＺＥＰＳＰＳＺＥＮＳＮＳＰＳＰＳＺＥＮＳＮＳＮＢＰＢ

ＺＥ

ＮＳ

ＮＢ

ＮＢ

ＮＢ

由模糊规则表可以得到Ｉ

Ｆ

Ｅ＝Ａ；ＡＮＤ

ＥＣ＝ＢｊＴＨＥＮ

Ｕ＝Ｃｉ｛’其中Ａｉ和Ｂｉ表示输入的第ｉ和第

ｊ个模糊子集，Ｃ“表示结论对应的模糊子集。采用最大一最小（ｍａｘ—ｍｉｎ）推理法求解，再使用加权平均法求解查询表的精确量ｋ：

∑ｋｉｕ（ｉ）

ｋ＝兰Ｌ—一

ｎ

∑ｕ（ｉ）

ｉ＝ｌ

其中ｋｉ为加权系数，ｕ（ｉ）为隶属度，获得模糊控制表６如下：

表６模糊控制

Ｘ．

ＥＣ

－３—２一ｌＯ１２３－３２．４２．３２．１２．１１．１０．４０—２２２１．９１．４０．６Ｏ一０．４一ｌ２１．７１．５０．８Ｏ一０．６一１．１Ｏ１．３１Ｏ．７Ｏ—Ｏ．８—１．４—２．１１０．８Ｏ．６Ｏ一０．７一１．５一１．９—２．１２０．４０—０．６—１—１．７－２—２．３３

０

—０．４

—０．８

－１．３

－２

－２

—２．４

当ＤＳＰ芯片定时采集到由光电传感器引起的电平信号的变化后，按光电传感器序号进行模糊化处理查表，找到模糊控制表相应输出，依据经验规则表１、表２的电机正反转状态改变ＰＷＭ的占空比控制直流电机的快速旋转。

４程序流程

如图５程序流程图所示，该智能小车初始状态位于车道的正中位置，通过按键控制判断是否准备好，同时定时采集光电管的电平信号进行数据处理。当检测到按键按下，表示准备工作就绪，小车准备出发，将定时采集到的数据进行模糊化处理，清晰化输出，改变电机的运动状态，ＰＷＭ的占空比，保证小车按黑色车道准确、快速地行使，同时将行使的时间及时显示出来。

万方数据

图５程序流程图

５结论

如下图６所示，小车沿圆形车道运行，经模糊系统控制其运动，实际运动轨迹如图虚线所示，偏离小，速度快，可以达到３ｍ／ｍｉｎ。实践证明此控制模式是一种理想的控制模式。

图６小车运动轨迹

参考文献：

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ｏｆＴ—ｆｕｚｚｙｓｙｓｔｅｍｕｎｄｅｒｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ．ｆｕｚｚｙｓｅｔｓ

ａｎｄｓｙｓｔｅｍｓ，２０００．２７９—２８５

ｒ

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ｐａｒｔＩ

ａｎｄＩＩ．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ＯｎＳＭＣ．１９９０．４０４－４３５．

第３２卷第１０期２０１０－１０（上）１５１１

基于智能小车的模糊寻迹控制

基于智能小车的模糊寻迹控制

作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：

冯华勇

四川工程职业技术学院,德阳,618000制造业自动化

MANUFACTURING AUTOMATION2010，32(10)0次

参考文献(7条)

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本文链接：/Periodical_zzyzdh201010015.aspx

授权使用：沧州职业技术学院(czzyjsxy)，授权号：1b74e50b-e07f-42a9-bcbc-9e3001008dda

下载时间：2010年11月16日

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/2o74.html