模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用

李伟中

海南师范大学物理与电子工程学院，海南海口，571158

模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用

李伟中

海南师范大学物理与电子工程学院，海南海口，571158

如今，随着时代的发展以及科技的不断进步，汽车电子和机器人的智能技术得到了飞速的发展，如今，在自动控制的领域当中，智能车已经成为了一个非常重要的研究热点。智能汽车是一种将环境感知、自动行驶等多种功能进行有效整合的综合系统，使得自动控制、汽车电子等众多学科得到了集中的运用，是一种高新技术的综合体，有着很高的应用价值。本文从实际出发，讲述了以FREESCALE的MC9S12DG128B为微处理器，设计的能够自动寻找轨迹的智能小汽车。在对本文设计的智能车的控制过程当中，分别对车的转向以及速度采用模糊PID控制算法，按照控制理论简历规则求助控制表，根据提取的控制表来对小车进行速度以及转向的控制。

模糊PID控制；图像采集；智能车

自从上个世纪五十年代对台机器人诞生以来，机器人的技术就经历了一个十分长期的发展过程，在上个世纪八九十年代当中，机器人技术得到了十分快速的发展，机器人的应用领域也得到了大范围的拓宽。

在机器人的众多应用领域当中，有一种结构、功能都比较简单的机器人，能够在工厂、仓库等场所发挥巨大的作用。例如在车间进行自动导航的小车，在商场当中能够起到巡逻功能的机器人等。

如今，随着时代的发展以及科技的不断进步，企业的生产技术正在不断的提高，在智能车的基础上，现已经逐渐开发出自动化物流等设备，世界上的许多国家扔在对自动导引车进行不断的研究与开发。

1 智能车路径识别与控制系统

与机器人的路径跟踪技术进行对比我们可以看到，智能车的路径跟踪技术是有与其类似的地方的。但是，智能车的跟踪对象并不复杂，可对速度与方向的配合要求严格，智能车的路径跟踪，需要从传感器获得道路信息，随后结合形式状态智能的做出决定，从而对车辆的行驶方向以及速度进行调整，达到快速跟踪道路的效果。

根据道路信息的因素不同，职能车的跟踪技术一般分为基于地图路径跟踪、基于感知器路径跟踪等四种。

在本文当中，就是要设计一种智能车，这辆智能车能够检测白色拍到上宽约25厘米的黑线，并将信息进行算法处理，对小车的速度与行驶方向进行控制，在智能车的系统当中，路经检测识别与控制器是最为重要的组成部分。

2 模糊控制器

对智能车的设计，其实就是根绝检测到的信息来对车辆进行控制，只有良好的控制，才能够提高车辆的速度，并增加车辆在行驶过程当中的稳定性，因此要对车辆的速度与方向进行控制研究，就目前来讲，经常采用的方法是有PID控制器、模糊控制器等。

如今，自动控制理论的形成已经经过了三个阶段。1987年，智能控制正式成为一们独立的学科，职能控制是由人工智能、自动控制等多个学科交叉结合而成。所谓的模糊控制，就是模仿人的控制过程。因此，模糊控制同时也是一种智能控制，一方面模糊控制能够应用在简单的控制对象当中，另一方面模糊控制也能够应用在复杂的控制过程当中。

2.1 PID控制理论与算法

所谓的PID调节器，是按照一定的偏差比例、积分来进行控制等调节器，PID控制器是目前应用最为广泛地一种调节器，而PID算法也是技术比较成熟的中控制系统技术，如今，PID调节器与PID算法已经得到了十分广泛的应用，由于拥有结构简单、控制精度高等特点，因此PID调节器与PID算法还有着不错的鲁棒性。

2.2 模糊控制技术

现如今，随着时代的发展以及科学的不断进步，人类正在面临着愈加复杂的问题，二对于控制等要求也在不断升高，要对复杂的工业过程简历精确的模型，从而有效的进行控制是非常困难的，因此，传统的控制理论当中提出了许多对策，然而这些控制的特点是必须简历在数学模型上，模糊控制技术就能够有效的解决这一难题，这正式由于模糊控制不依赖于被控对象的模型，而只要求操作人员的经验或者是操作数据。由于模糊控制是在模仿人的控制，因此并不需要准确的模型，根据实际输入的数据，参考操作人员的经验，就可以对系统进行控制。模糊控制其实也是一种非线性的控制。

2.3 模糊控制的实现

就目前来讲，实现模糊控制通常采取硬件法或者是软件法

文献[9]提出了一种流片后延迟缓冲器插入方法，以面积损耗1%～2%为代价降低了电路频率迭代对时序的影响.文献[10]提出了一种在时钟树上插入时钟游标装置(CVD)的算法.

采用硬件控制器的方法是选用模糊芯片来实现模糊化、模糊推理。模糊芯片就是我们所说的模糊协处理器等。利用硬件控制器的方法能够有效的提高处理速度，并保证较高的控制精度，但是，硬件控制器的价格昂贵，且灵活性交叉，因此目前只在机器人、汽车等领域得到了应用。

第二种实现的方法是软件法，利用软件法来实现模糊控制，能够讲数字控制器变成模糊控制器，但是利用软件法来实现模糊控制与数字控制器算法不同，也就是说，需要在MCU上通过软件由三个步骤来实现。一般来讲，软件控制法可以分为查表法、推理法等三种。

3 智能车软件结构设计

在智能车的控制系统当中，软件一般分为路径识别算法、转向舵机控制算法等。

在自动小车路径跟踪中，目前最常用的方法有PID控制器，最优控制器等几种。传统的控制方法，特点是需要被控对象的精确模型，由于自动小车受到许多因素的影响，并受到运动过程当中震动的影响，因此整个系统有很高的不确定性。使用传统的控制方法，就会是的系统缺乏应变性，并不能达到良好的效果。因此，本文采用模糊控制策略来实现路径跟踪。

智能车能否稳定的行驶，取决于系统对于环境的感知等能力，单很大程度取决于系统是否有良好的软件体系。在系统的设计当中，主要有模糊控制器、速度检测等。

3.1 路径识别模块软件设计

在智能小车的系统当中，路径识别模块是最关键的部分，整个路径模块的工作过程是将摄像头采集到的信号输入单片机，经过转换后，输出控制信号执行动作。为后面的算法提供依据，识别算法的好坏会直接影响系统的优劣。

（1）适当的使得CPU超频，S12最高主频为25M，通过配置时钟寄存器，将主频调配为32M，在这个时候CPU仍然可以正常工作，由于本文设计的智能车并不会长期工作，因此短时间的超频不会对芯片造成损坏，通过实际测验我们发现，虽然芯片有发烫的情况，单并没有任何的损伤。

（2）提高AD转换频率，并降低转换的精度，将AD转换频率提高到12-24MH，在损失精度的情况下，讲转换时间缩短在1.5微秒左右。

（3）使用各行采集的方式进行采集，我们并不需要每行都进行采集，在实际测试中，每行采集24个点也可以满足要求。

3.2 模糊控制器软件设计

智能车的路径跟踪是为了协调小车的形式速度和方向，使得小车能够在准确跟踪的前提下提高速度，因此路径跟踪实际就是对方向和速度的控制策略。

3.2.1 转向控制

结构简单、稳定是PID的控制特点。但是，PID并不能客服负载等非线性因素的影响，在高精度的要求下，模糊控制欧诺个有不依赖精确模型的有点，因此可以克服非线性因素。当职能车道路进行运行时，道路的走向与引导线的偏移会要求小车对自身的方向进行调整。

3.2.2 速度控制

为了能够准确的跟随路径，在不同的环境下，需要对速度进行调整。传统的PID有着很高的精确度，单并不能适应参数变化；模糊控制虽然有较高的灵活性，但是并不具备稳定的有点。因此可以将二者进行融合，产生模糊PID控制，讲系统偏差作为系统输入，输出控制量，通过经验推理，可以设定PID参数。

小车的前进是依靠直流电机来进行驱动的，在运行的过程当中，经常会有转向的情况发生，在实际的应用过程当中，模糊控制策略被应用的较多，如果误差在被允许的范围内，不必基于调整，传统的PID控制目前在工业控制中得到了大量的应用，但是运用在智能车控制中时，并不能良好的设定其参数。因此，我们可以将操作人员的经验存在单片机中，由单片机根据现场情况自行进行参数的调整。

[1]冯文杰,葛万成.基于Canny算子的标志点定位技术的研究[J].计算机与信息技术.2008(11):19-21.

[2]李进,陈无畏,李碧春,等.自动导引车视觉导航的路径识别和跟踪控制[J].农业机械学报.2008(02):20-24.

李伟中/1991年生/男/江苏泗阳人/本科/研究方向为自动化