基于PID神经网络的智能车追逐控制系统研究

张桐铭+刘延飞+赵鹏涛+田琦

摘 要：针对智能车竞赛中新提出的双车追逐问题，提出了一种基于自适应控制的追逐速度控制系统，将PID神经网络控制方法应用于智能车的调速系统中。PID神经网络控制系统不依赖智能车的数学模型，能够自适应地根据实际情况调整神经元的权值，最终优化了智能车速度的控制效果。测试结果表明，PID神经网络控制器相比于传统的PID控制器具有响应快、超调小、无静态误差等优点，明显提高了智能车速度控制系统的性能。

关键词：PID神经网络；智能车；双车追逐；速度控制

中图分类号：TP183 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.15.013

智能车系统以迅猛发展的汽车电子为背景，涵盖了自动控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科，主要由路径识别、转角控制及车速控制等功能模块组成。PID神经网络（Proportion-Integral-Derivative Neural Network，PIDNN），是一种多层前向神经网络，基于PIDNN的控制系统是一种基于连接机制的智能控制系统。与传统的控制理论相比，PIDNN控制器对于复杂的环境和任务有更好的适应性。

双车追逐，即两辆智能车同时运行的行驶方式，两辆智能车之间没有有形的物理连接，要求两辆车不能发生碰撞和接触，且辆车要尽量靠近，以提高车辆运行的效率。在日常生活中，当道路较为拥挤时的车辆行驶就是类似的问题。因此，研究双车追逐问题对于智能车辆的安全行驶有着重要的意义。

1 智能车设计

1.1 智能车总体设计

智能车前端安装有磁信号传感器，由其将采集的信号送至信号处理电路进行滤波、放大，之后单片机通过AD端口采样，获取路径检测模块信息并计算分析，根据旋转编码器反馈回来的实际车速对电机进行控制。总体模块设计如图1所示。

1.2 编码器测速装置

编码器、霍尔传感器、光电传感器、测速电机是常见的四种测速装置。根据不同的测速精度要求，经过多次选型测试后，设计选用欧姆龙出品的200线编码器测速。使用这种编码器足够满足精度需求，并且输出为数字接口，输出测速脉冲，可供单片机采用，获得实际速度值。

1.3 两车通讯模块

根据赛道情况，设计选择采用的“鸳鸯”超声波测距模块如表1所示。该组传感器分为发射和接收两个模块，前车搭载发射模块，后车搭载接收模块。检测角度大于90°。两车之间距离为d，发射和接受信号脉宽为w，则有：d=w×340 m/s，主要连接方式见表1.

2 追逐速度PIDNN控制系统设计

智能车主要由主板、单片机、传感器、舵机、电源模块、电机驱动等部分组成。电机控制为智能车追逐速度控制的实现方式。智能车电机转速的快慢主要由单片机输出的占空比大小决定。当超声波测距模块测出两车距离较远时，电机驱动信号的占空比增大，后方智能车加速；反之，当两车距离较近时，电机驱动信号的占空比减小，后方智能车减速。电机从执行指令到响应输出需要一定的时间，而且智能车本身又具有一定的惯性，使得小车在速度调解过程中存在一定的滞后。因此，PIDNN控制器作为一种超调小、无静差、响应时间短的控制器，可以很好地解决以上问题。 2.1 追逐速度PIDNN控制系统的结构

在构成控制系统时，PIDNN和被控对象是一种串联关系，PIDNN的输入作为速度期望值和实际速度，PIDNN的输出作为控制量传递给被控对象。智能车追逐速度控制系统如图2所示。

PIDNN控制器是一个三层前向网络，为2×3×1结构，它的输入层有2个神经元，分别接收电机目标速度的给定值a和实际速度b；它的隐含层有3个神经元，分别为比例元P、积分元I和微分元D；输出层完成隐含层神经元信息的综合。网络的输出v作为控制量传递给电机驱动，智能车的实际速度b通过编码器测出并反馈回神经网络的输入层。

2.2 PIDNN控制器的前向计算方法

PIDNN控制器的核心在于隐含层的状态函数形式，下面主要介绍隐含层的状态函数和输出函数。

隐含层含有3个神经元，分别为比例元、积分元和微分元，它们各自的输入总值均为：

隐含层各神经元的状态函数分别为比例函数、积分函数和微分函数，用以实现传统PID控制器中的比例、积分和微分环节的作用。

2.3 PIDNN控制器的反传学习计算方法

追逐速度PIDNN控制器的反传学习即BP（误差反向传播）学习算法，主要完成在线学习，从而修改网络权值。

本设计中，网络连接权重值的调整基于目标速度和实际速度的偏差。可将PIDNN控制器和被控对象看作一个整体，即一个具有更多层数的神经元网络。网络的最后一层对应于被控对象（电机驱动），是未知的，因此整体神经网络的性能指标定义为：

3 实验验证

我们利用实际制作的智能车进行了对照实验，图3（左）是运用传统PID控制器设计的追逐速度控制系统的过渡过程曲线，图3（右）是运用PIDNN控制器设计的追逐速度控制系统的过渡过程曲线。

从图3中可以看出，传统PID控制器即使经过烦琐的参数整定，系统输出还存在很大超调，但经过PIDNN的自学习和调整，系统输出响应超调小，静差小，响应速度很快。

4 结论

本文根据PIDNN的控制原理，设计了一种基于PIDNN的智能车追逐速度控制系统，并结合功能描述，详细地阐述了其硬件工作方式。经过周密的理论验证，给出了追逐速度PIDNN控制系统的结构形式及计算方法。实验表明，基于PID神经网络的智能车追逐速度控制系统相比于传统PID控制系统，具有更好的鲁棒性、控制精度以及更好的控制效果，具有一定的推广价值。

参考文献

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〔编辑：刘晓芳〕