智能小車運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)研制

1、題目：智能小車運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)研制專業(yè)：理論與工程生：董剛指導(dǎo)教師：杜京義摘要本文主要完成了智能小車運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)的研制。在小車的硬件設(shè)計(jì)中，將兩臺(tái)直流電機(jī)設(shè)計(jì)在兩主動(dòng)輪上，采用了兩輪差動(dòng)的方法。以LPC2368為搭建了智能小車的系統(tǒng)的硬件平臺(tái)，通過(guò)光電碼盤、防碰開(kāi)關(guān)、超聲波傳感器等來(lái)實(shí)現(xiàn)智能小車的多種功能。根據(jù)智能小車的實(shí)際車體，對(duì)其進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)的分析并建立了相關(guān)的數(shù)學(xué)模型，為優(yōu)化對(duì)智能小車的奠定了理論基礎(chǔ)。在軌跡算法中，推導(dǎo)出了人小車行走中主動(dòng)輪與行走軌跡的位置關(guān)系，推導(dǎo)出了人小車的實(shí)時(shí)位置，型，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的模糊器。，通人小車的軌跡，分別使用了模糊器和傳統(tǒng)PID器進(jìn)行MATIab過(guò)結(jié)果說(shuō)明了在智能小車軌

2、跡中模糊器的優(yōu)越性。此外，本文還對(duì)小車系統(tǒng)中所需的傳感器和系統(tǒng)的軟硬件進(jìn)行了詳細(xì)的分析。智能小車運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)，本的主要工作內(nèi)容如下：(1)依據(jù)動(dòng)力學(xué)原理，分析并建立智能小車的滿足不同需求的多種提供數(shù)學(xué)模型。模型，為實(shí)現(xiàn)最佳(2)對(duì)小車的軌跡跟蹤問(wèn)題進(jìn)行了研究，基于模糊原理實(shí)現(xiàn)了智能小車的軌跡跟蹤，并通過(guò)與傳統(tǒng)PID做了對(duì)比。(3)設(shè)計(jì)了智能小車系統(tǒng)，研制了以ARM7(LPC2368)微處理器為的智能小車運(yùn)動(dòng)硬件平臺(tái)。(4)為了達(dá)N4,車操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了的實(shí)時(shí)性要求，在LPC2368上進(jìn)行了laCOSII的移植，使用軟件的開(kāi)發(fā)。：移器人；模糊；操作系統(tǒng)；運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)研究類型：應(yīng)用研究：Research a

3、nd Development of the Intelligent Automobile KineticSubjectControl SystemSpecialty：Control Theory and Control Engineering(signatu心)壘嘻趣址(signatu代)孟塾至蘭Name：DongGangInstructor：Du Jing-yiAbstractIn this paper，the intelligent automobile kinetic control system is designedIn the robotmotors title fixed on

4、thedrive wheelcontr01111ehardwarewitll differentialdesign，twohardware platform of intelligent automobile control system isbased on LPC2368 as the core，theswitchand ultrasonicthesensor to achievemultiplethroughphotosensor，anti-clashfunctions of the automobileactual body ofAccording to theautomobile，t

5、he mathematic mintelligence automobileposition relation between the drive wheel and traceis builtby kinematics analysis for optimizinIn the algorithm ofpath-tracking，theautomobileisdeduced111e realtimepositionintelligencewhenofmovingintelligenceautomobile isdeduced111e fuzzycontroller of path-tracki

6、ng is designedTlle path-trackinginMATIabcircumstances、itIlthecontrolissimulatedandfuzzy-controllerPID-controllerrnle result explains the superiority of fuzzy-controllerin the path-trackingSpecifically for the intelligent automobile kinetic control system，the main content of thisas follow：paper is(1)

7、According to kinematics principle，variety control mof intelligent automobile for realizing the optimum contr01s are built tosatisfy the need(2)And the problem of pathtrackingstudiedThe path-tracking of intelligenthas beenfuzzy-contr01And this method has been compared、itll PIDautomobile has been real

8、ized byiIl腳lab circumstancescontrolofthe(3)Inpaper，thethisautomobile issystemintelligentdesignedAndhardwareautomobile isdesignedwhich is based on LPC2368theplatform of intelligentascore(4)To meet the need of intelligent automobile for real-time，embeddedoperation systemis used to designthe software、析

9、tll planting lxCOS-IIto LPC2368words：Mobile robotcontrolembeddedKeyKineticoperation systemFuzzycontrol systemThesis：Application Research西要料技大學(xué)獨(dú)創(chuàng)性說(shuō)明本人鄭重：所呈交的是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及其取得研究成果。盡我所知，除了文中加以標(biāo)注和致謝的地方外，中不包含其他人或集體已經(jīng)公開(kāi)或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果，也不包含為獲得西安科技大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或所使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本做的任何貢獻(xiàn)均已在中做了明確的說(shuō)明并表示了謝意。作者簽名：毒

10、豇叫日期：刪q舞q戽瑪冷知識(shí)產(chǎn)權(quán)書(shū)本人完全了解學(xué)校有關(guān)保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的規(guī)定，即：在校攻讀學(xué)位期問(wèn)工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)屬于西安科技大學(xué)。學(xué)校保留并向有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交的復(fù)印件和。本人被查閱和借閱。學(xué)校可以將本學(xué)位的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等保存和匯編本。同時(shí)本人保證，畢業(yè)后結(jié)合研究課題再撰寫(xiě)的文章一律注明作者為西安科技大學(xué)。待后適用本。作者簽名：鋼指導(dǎo)教師簽名：_#生。謄文如口羅年午月2多Et1緒論1緒論11移器人的發(fā)展現(xiàn)狀人的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，幾乎滲透到所有領(lǐng)域。人的發(fā)展體現(xiàn)了一個(gè)技術(shù)水平的高低，現(xiàn)代人從其誕生到現(xiàn)在，己經(jīng)發(fā)展到了第三代【l】。第一代要求示范給示教的

11、動(dòng)作。第二代人是示教再現(xiàn)型人。它們裝有記憶器，由人將作業(yè)的人，使之記住操作的程序和要領(lǐng)。當(dāng)它接到再現(xiàn)命令時(shí)，則地再現(xiàn)人是裝有小型計(jì)算機(jī)和簡(jiǎn)單傳感器的離線編程的工業(yè)人。它能感知外界信息和進(jìn)行“思維”，比第一代人更靈活、更能適應(yīng)環(huán)境變化的需要。第三代是智能人。智能人是“具有感知、思維和動(dòng)作的”。它裝有多種傳感器，能識(shí)別作業(yè)環(huán)境，能決策，具有人類大腦的部分功能，且動(dòng)作靈活，是人工智能技術(shù)發(fā)展到高級(jí)階段的產(chǎn)物。移器人的研究始于60年代末期，斯坦福(SKI)的Nils Nilssen和CharlesRosen等人，在1966年至1972年的移器人【2J。進(jìn)入20世紀(jì)80年代以后，人們的研究方向逐漸轉(zhuǎn)移到

12、了面向?qū)嶋H應(yīng)用的室內(nèi)移器人的研器人AM_R(Indoor Autonomous Mobile Robot)概念。究，并逐步形成了式移美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局(DARPA)專門立項(xiàng)，制定了地面無(wú)人平臺(tái)的戰(zhàn)略計(jì)劃。從此，在全世界掀開(kāi)了全面研究室外移器人的序幕，如DARPA的“戰(zhàn)略計(jì)算機(jī)”計(jì)劃中的地面車輛(ALV)計(jì)劃(1983-一1990)，能源部制訂的為期10年的人和智能系統(tǒng)計(jì)劃(RIPS)(1986-1995)，以及后來(lái)的空間人計(jì)劃；通產(chǎn)省組織的極限環(huán)境業(yè)的人計(jì)劃；歐洲尤里卡中的人計(jì)劃等。初期的研究，主要從學(xué)術(shù)角度研究室外人的體系結(jié)構(gòu)和信息處理，并建立實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。雖然由于80年代對(duì)人的智能

13、行為，導(dǎo)致室外人的研究未達(dá)到預(yù)期的效果，但卻帶動(dòng)了相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，為探類研制智能人的途徑積累了經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)，推動(dòng)了其它對(duì)移器人的研究與開(kāi)剔弘7。進(jìn)入90年代，隨著技術(shù)的進(jìn)步，移器人開(kāi)始在更現(xiàn)實(shí)的基礎(chǔ)上，開(kāi)拓各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，向?qū)嵱没M(jìn)軍。美國(guó)NASA研制的火星探測(cè)人索杰那于1997年登上火星，這一向全世界進(jìn)行了。為了在火星上進(jìn)行長(zhǎng)距離探險(xiǎn)，又開(kāi)始了新一代樣機(jī)的研制，命名為Rocky7，并在Lavic湖的巖溶流上和干枯的湖進(jìn)行了的實(shí)驗(yàn)。德國(guó)研制了一種輪椅人，并在烏爾姆市中心車站的客流期的環(huán)境和1998年漢諾威工業(yè)商品博覽會(huì)的展覽大廳環(huán)境中進(jìn)行了實(shí)地現(xiàn)場(chǎng)表演。該輪椅人在公共場(chǎng)所擁西安科技大學(xué)擠的、有大量

14、乘客的環(huán)境中，進(jìn)行了超過(guò)36個(gè)小時(shí)的考驗(yàn)，所表現(xiàn)出的性能是其它現(xiàn)存的輪椅實(shí)現(xiàn)的【8捌。人或移器人所不可比的。這種輪椅人是在一個(gè)商業(yè)輪椅的基礎(chǔ)上2004年，美國(guó)的火星車“勇氣”號(hào)和“機(jī)遇”號(hào)登上火星，并且圓滿完成了預(yù)期的探索 任務(wù)：每輛火星車都需要至少工作90個(gè)火星日(約相當(dāng)于地球上的92天)，在火星上行駛總里程至少達(dá)到600米，至少造訪8個(gè)不同地點(diǎn)，必須拍下周圍環(huán)境的立體和彩色全景?！坝職狻碧?hào)和“機(jī)遇”號(hào)火星車，代表著當(dāng)前世界上移器人的最高水平ll。1987年，美國(guó)組織開(kāi)放式運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)的研究，即下一代器(NGC)研究計(jì)劃。該計(jì)劃首先提出了開(kāi)放體系結(jié)構(gòu)器的概念，制定了“開(kāi)放系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)格(O

15、SACA)”。自1996年開(kāi)始，美國(guó)幾個(gè)大的科研機(jī)構(gòu)對(duì)NGC計(jì)劃分別了相應(yīng)的研究成果，如美國(guó)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)研制的“增強(qiáng)型機(jī)床器(EMC)”。美國(guó)通用、福特和克萊斯勒三大汽車公司研制的“開(kāi)放式、模塊化體系結(jié)構(gòu)器(OMAC)999其目的是用更加開(kāi)放、更加模塊化的結(jié)構(gòu)使制造系統(tǒng)更加柔性、更加敏捷。近年來(lái)，隨著運(yùn)動(dòng)技術(shù)的不斷進(jìn)步和完善，運(yùn)動(dòng)器作為一個(gè)的工業(yè)自動(dòng)化類產(chǎn)品，已經(jīng)被越來(lái)越多的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域接受，并且已經(jīng)達(dá)到一個(gè)引人矚目的市場(chǎng)規(guī)模。對(duì)人性的來(lái)自要求完成的任務(wù)以及高度非結(jié)構(gòu)化和變化的環(huán)境。在大多數(shù)室外環(huán)境中，要求人完還有一定的。操作的半自器人，毫無(wú)疑問(wèn)是一個(gè)發(fā)展方向，因此先進(jìn)的操作技術(shù)是將來(lái)必需的。國(guó)內(nèi)對(duì)于

16、移器人的起步比較晚。從“七五”開(kāi)始，我國(guó)的移器人研究開(kāi)始起器人于1994年步，經(jīng)過(guò)多年來(lái)的發(fā)展，己經(jīng)取得了一定的成績(jī)。智能移通過(guò)鑒定。涉及到五個(gè)方面的：基于地圖的全局路徑物越野環(huán)境下的全局路徑技術(shù)研究(準(zhǔn)結(jié)構(gòu)道、自然地形環(huán)境下路網(wǎng)環(huán)境下的全局路徑、具有的全局路徑)；基于傳感器信息的局部路徑技術(shù)研究(基于多種傳感器信息的“感知一動(dòng)作”行為、基于環(huán)境勢(shì)場(chǎng)法的“感知一動(dòng)作”行為、基于模糊的局部路徑規(guī)劃與導(dǎo)航)；路徑的技術(shù)研究(基于地圖的全局路徑系統(tǒng)的系統(tǒng)的模擬、模擬)；、超室外移器人系統(tǒng)的模擬、室內(nèi)移器人局部路徑傳感技術(shù)、信息融合技術(shù)研究(差分全球、磁羅盤和光碼盤聲測(cè)距系統(tǒng)、視覺(jué)處理技術(shù)、信息融合技

17、術(shù))；智能移器人的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)(智能移器人THMRIn的體系結(jié)構(gòu)、高效快速的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)、自動(dòng)駕駛系統(tǒng))。城市大學(xué)智能設(shè)計(jì)、自動(dòng)化及制造研究中心的自動(dòng)導(dǎo)航車和服務(wù)人。中國(guó)沈陽(yáng)自動(dòng)化移動(dòng)式的AGV和防爆人。中國(guó)自動(dòng)化所自行設(shè)計(jì)、制造的全方位人視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)。哈爾濱工業(yè)大學(xué)于1996年研制的導(dǎo)游人等。21緒論12移器人的發(fā)展現(xiàn)狀121導(dǎo)航和在人系統(tǒng)中，導(dǎo)航是一項(xiàng)技術(shù)，是人研究領(lǐng)域的重點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題。導(dǎo)航的基本任務(wù)有3點(diǎn)fll】【12】：(1)基于環(huán)境理解的全局：通過(guò)環(huán)境中景物的理解，識(shí)別人為路標(biāo)或具體的實(shí)物，提供素材；以完成對(duì)人的，為路徑(2)目標(biāo)識(shí)別和統(tǒng)的穩(wěn)定性；物檢測(cè)：實(shí)時(shí)對(duì)物或特定目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)

18、別，提高系(3)安全保護(hù)：能對(duì)人造成的損傷。人工作環(huán)境中出現(xiàn)的和移動(dòng)物體作出分析并避免對(duì)人有多種導(dǎo)航方式，根據(jù)環(huán)境信息的完整程度、導(dǎo)航指示信號(hào)類型等因素的不同，可以分為基于地圖的導(dǎo)航、基于創(chuàng)建地圖的導(dǎo)航和無(wú)地圖的導(dǎo)航3類。根據(jù)導(dǎo)航采用的硬件的不同，可將導(dǎo)航系統(tǒng)分為視覺(jué)導(dǎo)航和非視覺(jué)傳感器組合導(dǎo)航。在移器人導(dǎo)航中，無(wú)論是局部實(shí)時(shí)避障還是全局態(tài)及位置，以完成導(dǎo)航、避障及，都需要精確知道人或物的當(dāng)前狀是人的問(wèn)題。比較成熟的可分為式傳感器系統(tǒng)和主動(dòng)式傳感器系統(tǒng)。122路徑路徑是式移器人導(dǎo)航的基本環(huán)節(jié)之一。它是按照某性能指標(biāo)搜索一條從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的最優(yōu)或近似最優(yōu)的無(wú)碰路徑。根據(jù)人對(duì)環(huán)境信息知道的程度

19、不同，可分為兩種類型：環(huán)境信息完全知道的全局路徑和環(huán)境信息完全未知或部分未知，通過(guò)傳感器地對(duì)人的工作環(huán)境進(jìn)行探測(cè)，以獲取物的位置、形狀和等信息的局部路徑04。多傳感器信息融合方面的研究，移器人的多傳感器信息融合方面的研究始于80年代。123多人系統(tǒng)多人系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)70年代。隨著人應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展、人工作環(huán)境復(fù)雜度、任務(wù)的加重，對(duì)人的要求不再局限于單個(gè)人，多人的研究已經(jīng)成為人學(xué)研究的一個(gè)熱點(diǎn)。多人系統(tǒng)的研究分為多人合作(Multirobot定個(gè)多及如何保持Coordination)和多人協(xié)調(diào)(Multirobot Cooperation)兩大類，主要研究給人系統(tǒng)任務(wù)后，如何組織多個(gè)人

20、之間的運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)一致。人去完成任務(wù)，如何分解和分配任務(wù)以3西安科技大學(xué)124仿生學(xué)與機(jī)構(gòu)的研究近年來(lái)，全球許多人研究機(jī)構(gòu)都開(kāi)展了仿生學(xué)與機(jī)構(gòu)的研究工作。在學(xué)基礎(chǔ)上，研究昆蟲(chóng)、爬行動(dòng)物等自然界生物的各種生存策略與形態(tài)，如：螞蟻的群體協(xié)作、覓食、路線跟蹤與搜索和信息傳遞等策略，蜜蜂的將各種生物的特長(zhǎng)再現(xiàn)于人上。和采粉策略，蛇的爬行動(dòng)態(tài)等，125多傳感器信息融合多傳感器信息融合技術(shù)是近年來(lái)十分熱門的研究課題，它與理論、信號(hào)處理、人工智能、概率和統(tǒng)計(jì)相結(jié)合，可以為高智能度人在未知環(huán)境中運(yùn)行、作業(yè)提供一種技術(shù)解決方案。多傳感器信息融合就是指綜合來(lái)自多個(gè)傳感器的感知數(shù)據(jù)，以產(chǎn)生更可靠、更準(zhǔn)確或更全面的信息。

21、經(jīng)過(guò)融合的多傳感器系統(tǒng)能夠更加完善、精確地反映檢 測(cè)對(duì)象的特性，消除信息的不確定性，提高信息的可靠性【15】。13本課題研究的主要內(nèi)容本課題搭建了基于LPC2368的uCOSII要研究?jī)?nèi)容為：系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)對(duì)智能小車的。主(1)依據(jù)動(dòng)力學(xué)原理，分析并建立智能小車的滿足不同需求的多種模型，為實(shí)現(xiàn)最佳提供數(shù)學(xué)模型。(2)對(duì)小車的軌跡跟蹤問(wèn)題進(jìn)行了研究，基于模糊原理實(shí)現(xiàn)了智能小車的軌跡跟蹤，并通過(guò)MATIab與傳統(tǒng)PID做了對(duì)比。(3)設(shè)計(jì)了智能小車系統(tǒng)，研制了以ARM7(LPC2368)微處理器的智能小車運(yùn)動(dòng)硬件平臺(tái)。(4)為了達(dá)到小車的實(shí)時(shí)性要求，采用了操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了軟件的開(kāi)發(fā)。14本課題的研究意義

22、智能小車，也就是輪式人，最適合在那些人類無(wú)法工作的環(huán)境中工作，它們已在許多工業(yè)部門獲得廣泛應(yīng)用。在某些應(yīng)用場(chǎng)合，它們可以比人類工作得更好并且成本低廉。以下列舉了各個(gè)層面【101。人的一些應(yīng)用，所有這些用途正逐步滲入到工業(yè)和的焊接，這時(shí)人與焊槍及相應(yīng)配套裝置一起將部件焊接在一起，這是人在自動(dòng)化工業(yè)中最常見(jiàn)的一種應(yīng)用。由于人連續(xù)運(yùn)動(dòng)，可以焊接得非常均勻和準(zhǔn)確。噴漆，這是另一種常見(jiàn)的人應(yīng)用，尤其是在汽車工業(yè)上。由于人工噴漆時(shí)要41緒論保持通風(fēng)和清潔，因此創(chuàng)造適合人們工作的環(huán)境是十分的，而且與人工操作相比，人更能持續(xù)不斷地工作，因此人非常適合噴漆工作。檢測(cè)，對(duì)零部件、線路板及其它類似的檢測(cè)也是人比較常

23、見(jiàn)的應(yīng)用。一般說(shuō)來(lái)，檢測(cè)系統(tǒng)中還集成有其他一些設(shè)備，它們是視覺(jué)系統(tǒng)、X射線裝置、超聲波探測(cè)儀或其他類似儀器。醫(yī)療應(yīng)用，由于要求人完成的許多操作(如切開(kāi)顱骨、在骨體上鉆孔等)比人工操作更為準(zhǔn)確，因此手術(shù)中許多機(jī)械操作部分都由人來(lái)完成。幫助殘疾人，在日常生活中，人可以做很多事情來(lái)幫助殘疾人，諸如將盛著食品的盤子放入微波爐，從微波爐中取出盤子，并且將盤子放到殘疾人面前給他用餐等。其他許多任務(wù)也可通過(guò)編程讓人來(lái)執(zhí)行。的環(huán)境中使用。在這些險(xiǎn)惡的環(huán)境下工作，人環(huán)境，人非常適合在類必需采取嚴(yán)密的保護(hù)措施。而人可以進(jìn)入或穿過(guò)這些區(qū)域進(jìn)行維護(hù)和探測(cè)工作，且不需要得到像對(duì)人一樣的保護(hù)。水下、太空及人也可以用于水下

24、、太空及的服務(wù)和探測(cè)。雖然尚沒(méi)有人被送往火星，但已有許多太空漫游車在火星登陸并對(duì)火星進(jìn)行探測(cè)。如美國(guó)的“勇 氣”號(hào)和“機(jī)遇”號(hào)的主要任務(wù)是在火星上探水，它們已分別在其著陸區(qū)域附近找到火星上過(guò)去曾有過(guò)水的證據(jù)。另外，特別是在煤礦領(lǐng)域急需智能小車的應(yīng)用。煤礦井下有許多巷道和突發(fā)的危險(xiǎn)情況，工作環(huán)境惡劣，需要使用電動(dòng)小車進(jìn)行工作。而智能小車屬于一種移動(dòng)人可以在惡劣的環(huán)境完成復(fù)雜的活動(dòng)。近年來(lái)我國(guó)的事故人數(shù)越來(lái)越多，一方面是由于安全生產(chǎn)存在隱患，另一方面也由于救援工作不及時(shí)，或由于存在著救援過(guò)程中的礦井再次坍塌、瓦斯等延誤了救援工作，所以應(yīng)用完善的智能小車進(jìn)行礦井救援，協(xié)助救護(hù)深入礦井，完成有一定性的

25、救援工作，救出被困的礦井工人，將傷亡人數(shù)降到最少。由于事故人數(shù)越來(lái)越多，而可以應(yīng)用于礦井救援、參加各種高工作的工具卻十分少。特別是目前我國(guó)煤礦開(kāi)采生產(chǎn)安全存在較大隱患，能夠深入礦井協(xié)助搜救的智能小車顯得尤為重要，不僅能夠快速救出被困礦工，還能減小搜救的傷亡性。因此，對(duì)智能小車的研究對(duì)煤礦井下工作生產(chǎn)具有相當(dāng)?shù)囊饬x和應(yīng)用前景。5西安科技大學(xué)2智能小車建模21智能小車結(jié)構(gòu)移器人的運(yùn)動(dòng)方式有輪式、式和步行方式，本課題所選用的智能小車車體結(jié)構(gòu)為四輪車。智能小車由車架和電池、直流電機(jī)、萬(wàn)向輪等所組成，這些是整個(gè)人的基礎(chǔ)部分。智能小車平面圖如圖21中所示，O為小車底盤，A、B為左右兩個(gè)驅(qū)動(dòng)輪由直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)

26、，C、D為前后兩個(gè)萬(wàn)向輪。圖21智能小車平面圖智能小車采用差速轉(zhuǎn)向方式。差速轉(zhuǎn)向是在小車的左右輪上分別裝上兩個(gè)的驅(qū)動(dòng)電機(jī)，通過(guò)應(yīng)為自由輪。左右輪的速度比來(lái)實(shí)現(xiàn)車體的轉(zhuǎn)向【2I】22】。在這種情況下，非驅(qū)動(dòng)輪22智能小車運(yùn)動(dòng)學(xué)模型智能小車的旋轉(zhuǎn)半徑可從O到無(wú)限大任意設(shè)定。當(dāng)旋轉(zhuǎn)半徑為0時(shí)，智能小車能繞本體中心旋轉(zhuǎn)，所以該智能小車可以通過(guò)兩個(gè)驅(qū)動(dòng)輪的轉(zhuǎn)速來(lái)改變運(yùn)動(dòng)方向。智能小車在運(yùn)行過(guò)程中往往受到復(fù)雜的內(nèi)部和外部因素的影響，比如驅(qū)動(dòng)電機(jī)特性不一致、車輪打滑、地面不平整等，這些都會(huì)影響到智能小車的軌跡跟蹤精度，而且這些因素使智能小車很難進(jìn)行精確建模或動(dòng)力學(xué)不確定性就成為一個(gè)難題。，所以在智能小車運(yùn)行

27、過(guò)程中如何減小各種221運(yùn)動(dòng)建模從運(yùn)動(dòng)所要滿足的幾何關(guān)系來(lái)研究智能小車的運(yùn)動(dòng)，稱作人運(yùn)動(dòng)學(xué)，其主要研究狀態(tài)空間、參數(shù)與系統(tǒng)特性之間的關(guān)系【231。對(duì)于本文研究的智能小車，其幾何模型和兩輪所受推動(dòng)力如圖22所示。對(duì)于智能62智能小車建模小車來(lái)說(shuō)，假設(shè)在智能小車橫向是不能自由移動(dòng)的，即出現(xiàn)側(cè)移，這時(shí)輪子處于理想滾動(dòng)情況。在智能小車處于低速情況下，這樣假設(shè)是合理的。圖22智能小車模型和受力分析圖中符號(hào)的意義分別是：G2個(gè)驅(qū)動(dòng)輪之間的橫向距離；r為驅(qū)動(dòng)輪半徑；妒為智能小車的轉(zhuǎn)角：智能小車瞬時(shí)曲率中心ICC(Instantaneous Center OfCurvature)；R為中心瞬時(shí)曲率半徑；彳、J

28、r,分別為左右驅(qū)動(dòng)輪所受地面摩擦力，即智能小車前進(jìn)的推動(dòng)力。假設(shè)G點(diǎn)坐標(biāo)為(z，y)，島為左驅(qū)動(dòng)輪的轉(zhuǎn)角，B為右驅(qū)動(dòng)輪的轉(zhuǎn)角，ICC的坐標(biāo)為ORsin伊，y+Rcos簟o)，左輪瞬時(shí)曲率半徑為R-b2，右輪瞬時(shí)曲率半徑為R+b2，咋為右輪線速度，v，為左輪線速度。以左右輪線速度分別計(jì)算智能小車瞬時(shí)轉(zhuǎn)速國(guó)，得國(guó)=_二L、(21。)R+b|2緲2鈁由式(21)和式(22)n-I"得中心G點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)速度1，為(2·2)1，=緲尺=導(dǎo)(v；+巧)=；(臺(tái)，+芻，)(23)智能小車方向角速度可表示為7西安科技大學(xué)。，伊=緲=÷(目，一0，)D(24)在運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)中，智能小車中心

29、G的運(yùn)動(dòng)速度為x=VCOS緲(25)Y=vsin(26)可得出系統(tǒng)的約束方程xsin口o-ycos=0(27)可見(jiàn)x、Y、緲不是相互的。定義廣義坐標(biāo)g=Ix，糾r。智能小車運(yùn)動(dòng)模型可以寫(xiě)成如下矩陣形式駙(28)222基于力矩的運(yùn)動(dòng)建模式(28)去掉一行，表示成q=PO，其中尸反映人中心點(diǎn)的速度與驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)速之間的關(guān)系。若|尸|o即costp0，矽刀2時(shí)，左右輪轉(zhuǎn)速1_一一rCOS伊b2r b耋=尸-1蘭=12rrcoscp(29)求導(dǎo)得。1b。sin矽二目，2rcos伊x+rco】s2rcosLx緲+：2一r緲?lè)瘢?志魯卷二易一寺；82智能小車建模若lPI=oaO緲=萬(wàn)2時(shí)，左右輪轉(zhuǎn)速可用少，糾

30、r表示。在圖22中，彳、Z分別為兩輪所受地面摩擦力。對(duì)可推導(dǎo)出如下方程人進(jìn)行受力分析，mx=(，+石)cos伊，易=(，一石)曇z(211)其中，為人平臺(tái)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量， 當(dāng)矽萬(wàn)2時(shí)解出卜22cosp斛i伊1r面卜i緲聊，)電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)方程為fZ： Zd1 wdt(213)其中f為電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩，乃為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。人的兩個(gè)驅(qū)動(dòng)輪物理參數(shù)相同，設(shè)雙輪的力矩分別為0和乃。假設(shè)結(jié)合式(210)、(212)和(213)可得舊志+南府等二知等知魯易 h志+南函埤rcos矗p二易一勢(shì)魯易同樣可以求出矽=n'2時(shí)雙驅(qū)動(dòng)輪的力矩億州爭(zhēng)+等A等酵易州手+爺筍詈易億均從式(214)和(215)可以看出，當(dāng)智能小車存在

31、旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)時(shí)，兩個(gè)驅(qū)動(dòng)輪力矩才會(huì)不同。223基于速度、度的運(yùn)動(dòng)建模度是剛體所受合力的直接反映，度閉環(huán)在人的中得到廣泛的研究和應(yīng)用，這種方法不需要對(duì)人和外部環(huán)境進(jìn)行精確建模，而且度環(huán)的頻帶9西安科技大學(xué)很寬，可以有效地抑制動(dòng)力學(xué)不確定性引起的擾動(dòng)。設(shè)驅(qū)動(dòng)輪直流電機(jī)轉(zhuǎn)速為嵋和w，驅(qū)動(dòng)輪速度與直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速成正比。本文假設(shè)電機(jī)轉(zhuǎn)速等于驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)速，有如下關(guān)系r1已=雌1【島=wtf216)23智能小車航位推算智能小車的自律行走依靠對(duì)自身位置和的識(shí)別，即問(wèn)題。功能是智能小車的一項(xiàng)重要功能，沒(méi)有這種功能，任何運(yùn)動(dòng)都是盲目的。本系統(tǒng)所用的測(cè)速元件為光電傳感器，由于光電傳感器輸出脈沖和車輪轉(zhuǎn)動(dòng)距離之間有著簡(jiǎn)單的

32、線性關(guān)系，而測(cè)量采樣時(shí)間內(nèi)智能小車左右輪移動(dòng)的距離也很容易，所以通過(guò)測(cè)量采樣時(shí)間內(nèi)智能小車左右輪移動(dòng)的距離對(duì)智能小車進(jìn)行，這樣就必須建立智能小車位姿和智能小車轉(zhuǎn)動(dòng)距離之間的關(guān)系，也就是智能小車的航位推算矧25】【26】。推算航位之前，先介紹光電傳感器輸出脈沖和車輪行走距離之間的關(guān)系。假設(shè)車輪輪軸中心在縱向經(jīng)過(guò)的距離和車輪與地面接觸的外緣任意一點(diǎn)在環(huán)向所經(jīng)過(guò)的距離S相等(即車輪沒(méi)有0弧度時(shí)有S=rO(217)設(shè)光電傳感器的碼盤分度為，光電傳感器脈沖個(gè)數(shù)為m，則有0：2ztm(218)結(jié)合式(21 7)和式(21 8)有S：2：,rrm(219)微器中信息采樣是周期的，采樣周期取為丁，結(jié)合式(24

33、)、(25)與(26)有z(療+1)=x(刀)+rV(f)c。s伊(f)衍y(行+1)=y(玎)+C+r，(f)sin呼o(f)dt伊(刀+1)2伊(刀)+r+7吉【一(，)一巧o)】出(22。)在式(220)中，(毛，只，紙)為智能小車方位在第萬(wàn)次采樣時(shí)刻的己知值，(毛巾兒小純+。)為第n+1次采樣時(shí)刻的計(jì)算值，是未知量。可設(shè)102智能小車建模瓴=卜(惝礦(f渺瓴=卜(岫緲(f矽(221)(222)n州脅吉(峨一矧純2(223)在式(223)中，圾和AS分別是右輪和左輪從第刀次采樣時(shí)刻到第n+1次采樣時(shí)刻之間所行走的距離，當(dāng)車輪正向轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)為正值反轉(zhuǎn)時(shí)為負(fù)值，則有x(n+1)=工(刀)+瓴(2

34、24)y(刀+1)2少(刀)+Ay(225)緲(刀+1)2緲(刀)+純(226)微器通過(guò)采樣可以獲得光電傳感器輸出的脈沖數(shù)m，根據(jù)式(219)可獲得刀時(shí)刻右輪轉(zhuǎn)動(dòng)的距離圾和左輪轉(zhuǎn)動(dòng)的距離蠅，將峨和瓴帶入式(223)中求得，再由式(226)求出純+。在乙，值近似有eoslp(t)=cos·p+竺氅l 盟(卜厶)從而可以將式(227)帶入(221)得佗27)瓴=c=o卜st,【+型co半s乙+型一號(hào)甌盟)+(嬰¨乎凇眠+丁)，一乙最】一竿一咖(228)式(22s)亡P的最和鼠+。分別為智能小車中心第刀次采樣時(shí)刻到第n+1次采樣時(shí)刻之間所移動(dòng)的距離，其中：|“s(f)衍近似為聃觸

35、圭學(xué)丁蛾氓瑚竿(229)進(jìn)而可得(23。)西安科技大學(xué)同理可得知瓴：(最+l_最)竺墼#監(jiān)(231)z記蠅=(&+。一最)則有1馘=÷(峨+峨)z(232)將以上式子整理可得到：毛+蠅竺氅竽監(jiān)二(233)：+蠅竺墼；坐監(jiān)二(234)+l 2純+純f235)由以上的分析可以知道，器采樣獲得挖時(shí)刻左輪與右輪轉(zhuǎn)動(dòng)的距離后，即得知蠅與&后，便可以求得智能小車在n+l時(shí)刻的位置(矗+，兒+，純+。)。24智能小車運(yùn)動(dòng)模式方移器人要想實(shí)用，必須擁有能勝任的運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)、可靠的導(dǎo)航系統(tǒng)、精確的感知能力等。對(duì)移器人來(lái)講，運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)是其系統(tǒng)中的一環(huán)，而精確的位置知識(shí)則是這一環(huán)中的基本問(wèn)題。移

36、器人能走出什么樣的軌跡，是由其自身結(jié)構(gòu)和驅(qū)動(dòng)方式?jīng)Q定的。而每一種人的行走軌跡從根本上來(lái)講都是由最基本的幾種軌跡形式擬合而成，所以對(duì)人小車最基本的幾種軌跡形式的分析就成為必要。241智能小車的直線行走在小車行走途中，直線形式是其最基本、最常見(jiàn)的行走軌跡，如圖23所示。在智 能小車直線行走當(dāng)中，在n時(shí)刻小車中心點(diǎn)為D，在n+1時(shí)刻小車中心點(diǎn)為D。在圖23中可以看出其運(yùn)動(dòng)過(guò)程中與水平方向的夾角保持不變，即緲(療+1)=縱聆)。122智能小車建模葺宣暑暑置置葺暑|葺皇皇宣宣旨|i毫i。j iiz'ii宣宣宣葺宣置暑昌暑宣宣i暑ii暑i暑暑暑暑暑宣昌薯置暑iiiiii暑宣圖23直線情況若要使智能

37、小車直線行走即保持c,o(n+1)=緲(，1)，根據(jù)式(226)且P使得純=0，然而1根據(jù)式(223)純=亡(峨一蠅)即保持右輪和左輪從第胛次采樣時(shí)刻到第n+1次采樣口時(shí)刻之間所行走的距離相等。242智能小車的弧線行走沿一段弧線前行也是的圓弧組成，這里只分析圓弧人小車行走的常見(jiàn)情況。每一段弧線都是由曲率半徑不同的情況。在對(duì)智能小車進(jìn)行前必須給出必要的控制要求。如果事先給出了小車的起始位置、終點(diǎn)位置和弧線的圓心位置(即給出了圓弧半徑)，則這段圓弧就被確定了下來(lái)。下面將分析智能小車弧線運(yùn)動(dòng)的具體方法。X圖24智能小車以半徑為R的弧線運(yùn)動(dòng)13西安科技大學(xué)如圖24所不，ICC為小車曲線運(yùn)動(dòng)的圓心，n時(shí)

38、刻到n+1時(shí)刻小車的中心分別為O和O，與水平方向的夾角分別為伊(療)和緲(刀+1)。假設(shè)在n時(shí)刻到n+1時(shí)刻小車曲線運(yùn) 動(dòng)的角度為0半徑為R，那么所要確定的就是小車左輪和右輪的運(yùn)動(dòng)關(guān)系。根據(jù)平面幾何知識(shí)易知(236)純=0缸2+ay2：(2Rsin曇)2二(Z37)Ax=2Rsin秘知Ay=2Rsin詈sin(詈+純)億38，(239)因?yàn)椴蓸又芷跒?ms而電機(jī)的轉(zhuǎn)速經(jīng)過(guò)以把式(237)、(238)和(239)分別近似為器后車輪的轉(zhuǎn)速相對(duì)比較慢了，故而可Ax2+Ay2=R202(240)【Z41)ay：ROsin(罷+)二【Z4Z)如果小車要行走的弧線角度為kO半徑為R，那么可以分為k步來(lái)完成

39、需要行走的路 線，每一步轉(zhuǎn)過(guò)的角度為0。因此，由式(241)和(242)n-以知道每一步小車在橫向和縱 向的位移，而由式(236)n-J'以知道小車運(yùn)動(dòng)每一步與水平方向夾角的變化量。再根據(jù)式(223)、(230)和(231)可以計(jì)算出小車左輪和右輪具體的運(yùn)動(dòng)關(guān)系為峨5墨COS一+籌一2(243)哦2墨COS一一籌一2(244)式(243)和(244)就是小車每一步行走半徑為R角度為0的圓弧時(shí)右輪和左輪的運(yùn)動(dòng)關(guān)系。因?yàn)橥ǔＣ恳徊降拿胫刀急容^小，所以上面兩個(gè)式子可以近似為皈=RO+b20，(245)142智能小車建模硝h ：R秒一絲2(246)根據(jù)上面的分析可以知道如何明幾種弧線運(yùn)動(dòng)情況。

40、(1)小車原地轉(zhuǎn)動(dòng)小車的左右兩輪來(lái)實(shí)現(xiàn)弧線的行走，下面具體說(shuō)小車原地轉(zhuǎn)動(dòng)情況時(shí)明顯可以知道缸和緲都等于零，因此ICC半徑尺為零。此時(shí)左右輪的運(yùn)動(dòng)關(guān)系是蛾=一等和蛾：+了bO，明顯此時(shí)兩輪的轉(zhuǎn)動(dòng)方向相反轉(zhuǎn)動(dòng)的速度相等。當(dāng)小車需要向相反的方向原地轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，只需要改變左右輪的轉(zhuǎn)向即可。(2)小車?yán)@一個(gè)車輪轉(zhuǎn)動(dòng)小車?yán)@一個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)是明顯可以知道ICC半徑為三，根據(jù)式(245)和(246)n-I以知道Z此時(shí)的左右輪運(yùn)動(dòng)關(guān)系為ASt=0和圾=bO，明顯此時(shí)一個(gè)車輪靜止一個(gè)車輪轉(zhuǎn)動(dòng)。當(dāng)小車需要繞另一個(gè)車輪轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，只需更換兩個(gè)的狀態(tài)即可。上面分析了小車曲線運(yùn)動(dòng)的兩種特殊情況都是對(duì)式(245)和(246)的具體應(yīng)用。若

41、要實(shí)現(xiàn)智能小車的各種狀態(tài)行走只需要把各種曲線運(yùn)動(dòng)和直線運(yùn)動(dòng)相結(jié)合即可。25本章小結(jié)本章首先對(duì)智能小車的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的說(shuō)明，然后對(duì)智能小車進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，建立了運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，然后根據(jù)光電測(cè)速裝置輸出脈沖測(cè)量采樣時(shí)間內(nèi)車輪移動(dòng)距離確定了人的位姿，建立了人位姿和車輪行走距離之間的關(guān)系，推算出了移器人的航位，提出了小車運(yùn)動(dòng)模式的方法，為底層運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)、軟件設(shè)計(jì)以及人的軌跡跟蹤奠定了一定理論基礎(chǔ)。15西安科技大學(xué)3智能小車運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)模糊器設(shè)計(jì)及軌跡在人領(lǐng)域是一個(gè)很重要的研究方向，它有很多實(shí)際用途，比如工業(yè)機(jī)器人在工作場(chǎng)所里按預(yù)定路線運(yùn)送物料，焊接人的焊縫跟蹤，移器人的道路跟隨等。傳統(tǒng)的人運(yùn)動(dòng)常采用P

42、ID器，但是在實(shí)際的系統(tǒng)中，移器人的航向角與其速度、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量、重心位置、前后輪側(cè)偏系數(shù)(由于輪不是嚴(yán)格垂直于地面而造成)，兩個(gè)驅(qū)動(dòng)輪直徑和摩擦力的差別、實(shí)際道路情況等諸多變化的且很難確定的因素有關(guān)，這就使PIE)器的參數(shù)的全局整定極為，在小角度轉(zhuǎn)彎實(shí)驗(yàn)中整定的系數(shù)在大角度轉(zhuǎn)彎實(shí)驗(yàn)中就變得不適用，反之亦然。本文這個(gè)問(wèn)題，采用了一種模糊器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種器可以降低參數(shù)整定的難度，提高軌跡的精度，利用模糊器可以提高系統(tǒng)的魯棒性、適應(yīng)性和快速性。與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所用方法的有效性。31模糊的基本原理模糊是以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的智能，其基本概念是由美國(guó)加利福尼亞大學(xué)展，在理論及

43、應(yīng)用研究方面都取得了deh)首先提出的，經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)127。30。器、輸入輸出接口、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、測(cè)量裝置和被控對(duì)象模糊系統(tǒng)通常由模糊五個(gè)部分組成，其基本原理框圖如圖31所示。圖31模糊的基本原理框圖Controller，F(xiàn)C)是模糊系統(tǒng)的，一個(gè)模糊系統(tǒng)的性模糊器(Fuzzy能主要取決于模糊器的結(jié)構(gòu)、所采用的模糊規(guī)則、推理算法，以及模糊決策的方法等因素。下面就來(lái)介紹一下模糊組成框圖如圖32所示。器的組成和各部分的工作原理，模糊器的163智能小車運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)模糊器設(shè)計(jì)及一l-I Il-數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)則庫(kù)ill：I知識(shí)庫(kù)IIl輸出輸入模糊化接口推理機(jī)解模糊接口IlI一一II圖32模糊器的組成框圖模糊器主要包括

44、輸入量模糊化接口、知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、解模糊接口四部分。(1)模糊化接口(Fuzzy Interface)模糊器的輸入必須很好通過(guò)模糊化才能用于輸出的求解，因此實(shí)際上它是模糊器的輸入接口。其主要作用是將真實(shí)的確定量輸入轉(zhuǎn)換為一個(gè)模糊矢量。對(duì)于一個(gè)模糊輸入變量e，其模糊子集通?？梢赃M(jìn)行如下劃分： P=負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大)=NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB(2)知識(shí)庫(kù)(Knowledge Base知識(shí)庫(kù)由數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)兩部分。數(shù)據(jù)庫(kù)(Data Base，DB)：數(shù)據(jù)庫(kù)所存放的是所有輸入、輸出變量的全部模糊子集的隸屬度矢量值(經(jīng)過(guò)論域等級(jí)離散化以后對(duì)應(yīng)值的集合)，若論域?yàn)檫B續(xù)

45、域則為隸屬度函數(shù)。在規(guī)則推理的模糊關(guān)系方程求解過(guò)程中，向推理機(jī)提供數(shù)據(jù)。規(guī)則庫(kù)(Rule Base，RB)：模糊器的規(guī)則基于知識(shí)或手動(dòng)操作長(zhǎng)期積累的經(jīng)驗(yàn)，它是按人的直覺(jué)推理的一種語(yǔ)言表達(dá)形式。規(guī)則庫(kù)是用來(lái)存放全部模糊規(guī)則的，在推理時(shí)為“推理機(jī)”提供劃分越細(xì)，規(guī)則條數(shù)越多。規(guī)則，規(guī)則條數(shù)和模糊變量的模糊子集劃分有關(guān)，(3)推理機(jī)(Inference)：推理機(jī)是模糊推理，并求解模糊關(guān)系方程，從而獲得模糊器中，根據(jù)輸入模糊量和知識(shí)庫(kù)完成模糊量的功能部分。(4)解模糊接口(Defuzzyinterface)：通過(guò)推理機(jī)得到的輸出是模糊量，要進(jìn)行須經(jīng)過(guò)清晰化接口將其轉(zhuǎn)換成精確量。模糊量的清晰化通常采用以

46、下三種方法：必最大隸屬度法：最大隸屬度法是指選取推理結(jié)論的模糊集中隸屬度最大的元素作為量的方法。例如模糊集C，所選擇的隸屬度最大的元素材應(yīng)該滿足段)段(圳，“U(31)這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易行，缺點(diǎn)就是它囊括的信息量較少，因?yàn)檫@種方法完全排17西安科技大學(xué)除了其它一切隸屬函數(shù)較小元素的影響。重心法：重心法是指取模糊隸屬函數(shù)曲線同基礎(chǔ)變量軸所圍面積的重心對(duì)應(yīng)的基 礎(chǔ)變量值作為清晰化的方法，也是一種最常用的清晰化方法。當(dāng)輸出變量的隸屬函數(shù)為 單點(diǎn)集時(shí)，重心法的計(jì)算公式為P(“。以)U=盟廣一zpiI(32)平均法：平均法是指以各條規(guī)則的前件和輸入的模糊集按一定法則確定的值k。為權(quán)值，并對(duì)后件代表值

47、U，平均計(jì)算輸出的清晰值U的方法。其計(jì)算公式為PU=k，乙pin=l(33)規(guī)則對(duì)系統(tǒng)品質(zhì)不同的影其中，f為規(guī)則序號(hào)，刀為規(guī)則總數(shù)?？梢愿鶕?jù)每條響，進(jìn)行有意識(shí)的人為調(diào)節(jié)。若k，=，(33)式等同于(32)式。模糊的最大優(yōu)勢(shì)就在于學(xué)模型，特別適合處理模型不確定的過(guò)程。模糊本質(zhì)上是非線性和自適應(yīng)的，對(duì)于具有參數(shù)波動(dòng)或者檢測(cè)信號(hào)不太精確的復(fù)雜非線性多變量系統(tǒng)模糊也能很好的工作，對(duì)參數(shù)波動(dòng)和負(fù)載干擾的影響具有很強(qiáng)的魯棒性。由于模糊器的規(guī)則主要是根據(jù)及操作者的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)得來(lái)，而操作者一般都能夠檢測(cè)到被控過(guò)程的輸出及變化，因此模糊 般是誤差e以及誤差的變化缸，即P(f)=，(f)-y(t)Ae(t)=P(，

48、)一e(t一1)其中，(f)和少(f)分別是t時(shí)刻的設(shè)定值和對(duì)象的實(shí)際輸出。器的輸入一(34)設(shè)e、血及器的輸出U的基本論域?yàn)橐?，】、卜P懈，】及【一“一，z】，定義在其上的語(yǔ)言變量分別為E、EC和U，這些語(yǔ)言變量分別有2n+l、2m+1和2，+1個(gè)量化等級(jí)，即其模糊論域分別為E=一刀，-n+19,o 9-2，-1，0，1，2，n-1，門) EC=一所，-m+l，-2，-1，0，1，2，m-1，m)u=-1，-l+1，-2，一1，o1 2，一1，器的參數(shù)如下(35)定義183智能小車運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)模糊器設(shè)計(jì)及恕=旦k=÷吒=竿P衄&一(36)式中，也和k稱為量化因子，吒稱為比例因子

49、。PID算法的基本原理32PID算法是目前工業(yè)中應(yīng)用最為廣泛的一種算法。PID從出現(xiàn)到發(fā)展算法，但是PID憑借其經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的時(shí)間，雖然在這期間許多人提出了先進(jìn)的器的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，參數(shù)易于調(diào)整，在長(zhǎng)期的工程實(shí)踐中，又積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，因而一直得到普遍的應(yīng)用。由于計(jì)算機(jī)軟件的靈活性，PID算法可以得到改進(jìn)而更加完善，并可與其它統(tǒng)采用PIDPID規(guī)的PID規(guī)律結(jié)合在一起，產(chǎn)生更好的技術(shù)。效果，發(fā)現(xiàn)，有近90的過(guò)程系器是一種基于“過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)”信息估計(jì)的有效而簡(jiǎn)單的算法。常系統(tǒng)由PID器和被控對(duì)象相連接組成，原理框圖如圖33所示。圖33 PID系統(tǒng)原理框圖PID器是一種線性器，它根據(jù)給定值，(r)與實(shí)

50、際輸出值J，(f)P(f)=，(f)一y(f)偏差(37)量，PID的規(guī)律為：將偏差的比例(P)、(I)和微分(D)通過(guò)線性組合對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行。即砸MP+砉I砸渺+丁Tode(t)(38)或?qū)懗蓚鬟f函數(shù)的形式G=U(S，)=kp(-+去毋)(39)式中，Jj口比例系數(shù)；正時(shí)間常數(shù)：To微分時(shí)間常數(shù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，PID(1)比例環(huán)節(jié)對(duì)器各校正環(huán)節(jié)的作用如下。性能的影響西安科技大學(xué)比例系數(shù)k。的引入是為了及時(shí)地反映系統(tǒng)的偏差信號(hào)P(f)，一旦系統(tǒng)出現(xiàn)了偏差，比例環(huán)節(jié)立即產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用，使系統(tǒng)偏差快速向減小的趨勢(shì)變化。比例能夠迅速反應(yīng)誤差，但比例不能消除穩(wěn)態(tài)誤差。當(dāng)比例系數(shù)k。加大的時(shí)候，PID器可以加快調(diào)節(jié)，但是過(guò)大的比例增益會(huì)使調(diào)節(jié)過(guò)程出現(xiàn)較大的超調(diào)量，從而降低系統(tǒng)的穩(wěn)定性，在某些嚴(yán)重的情況下，甚至可能造成系統(tǒng)不穩(wěn)定。(2)環(huán)節(jié)對(duì)性能的影響環(huán)節(jié)主要用于消除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差，提高系統(tǒng)的無(wú)差度，以保證實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)定值的無(wú)靜差跟蹤。從原理上看，只要系統(tǒng)存在動(dòng)態(tài)誤差P(，)，調(diào)節(jié)就會(huì)產(chǎn)生作用，直至無(wú)差，作用就停止，此時(shí)調(diào)節(jié)輸出為一常值。當(dāng)系統(tǒng)存在誤差時(shí)，只要有足夠的時(shí)間，就能完全消除誤差。作用的強(qiáng)弱取決于時(shí)間常數(shù)ri，ri越大，作用越弱，反之則越強(qiáng)。作用越強(qiáng)，系統(tǒng)的靜態(tài)誤差消除越快。但是積飽和的現(xiàn)