轮式移动机器人行走的模糊比例积分控制方法

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中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn第42卷第1期西安交通大学学报Vo1．42No12008年1月JOURNALOFXIANJIAOTONGUNIVERSITYJan．2008轮式移动机器人行走的模糊比例积分控制方法李德军，张小栋，王云霞(西安交通大学机械工程学院，710049，西安)摘要：为了提高移动机器人行走的自适应能力，提出了一种将模糊算法和比例积分相结合的模糊比例积分控制算法，并应用到自主开发的四轮移动机器人上．在双电机转速跟随实验中，根据输入转速差进行比例积分(PI)控制律的运算，采用PI控制器的输出来调节电机1的直流电机脉冲宽度调制占空比的大小，从而最终实现电机1与电机2的转速满足相应的协调关系，并由此对移动机器人行走行为的不协调性进行及时纠正．研究表明，电机1的转速能够快速跟随电机2转速的变化，从而证实了该算法具有良好的自适应性和鲁棒性．关键词：移动机器人；模糊比例积分；转速中图分类号：TP273文献标志码：A文章编号：0253—987X(2O08)01—0126—03Fuzzy-PIBasedMovingControlMethodforMobileRobotwitheelsLIDejun，ZHANGXiaodong，WANGYunxia(SchoolofMechanicalEngineering，XiaNJiaotongUniversity，XiaN710049，China)目前，轮式移动机器人得到了广泛的应用，而其中心的距离．行走协调性的优劣直接关系到机器人性能的好坏．为了使移动机器人的为预期的值，驱动轮3、常规比例积分微分(PID)在控制移动机器人行走方4的角速度必须满足以下关系式面具备一定的稳定性和控制精度，但不能适应变化／一(+RcosO)／(Rcos0一)(6)的路况．因此，利用模糊技术进行PID控制的自整式中：O33为驱动轮3的角速度；co4为驱动轮4的角定的方法既可提高PID控制的适应能力，又保留了速度；d为驱动轮的间距．PID控制的优良特性，并满足了相应机器人行走的要求¨．1运动学模型分析四轮移动机器人的运动简图如图1所示_2]，它的运动学方程为xk+l—Xk+vksink一1，2，3，⋯，；r／(1)抖1一Yk+vkcos~(2)1R一去L(1+cos0)／sin0k(3)图1移动机器人运动简图1一Ok+Y／R(4)抖1一+Ok(5)2行走协调控制系统设计式中：、Y分别为机器人质心的横坐标和纵坐标；为质心的速度；为速度与横坐标的夹角；0为万向2．1控制原理分析轮与驱动轮速度的瞬时夹角；R为万向轮2距回转四轮移动机器人的差速方式为电子差速，即2收稿日期：2007—04—03．作者简介：李德军(1980--)，男，硕士}张小栋(联系人)，男，副教授．转载 中国科技论文在线第1期李德军，等：轮式移动机器人行走的模糊比例积分控制方法http://www.paper.edu.cn个驱动后轮由各自独立的电机驱动，其电机转速协1，2，3，4，5，6}．本文采用三角形隶属度函数来实现调控制系统结构[2]如图2所示．移动机器人的电机E到E的映射．转速协调控制系统由运动关系设定模块、模糊推理模糊PI控制器通过获取的固定采样次数的上器和比例积分(PI)控制器组成．运动关系设定模块限偏差和下限偏差，来挖掘相应的偏差变化率及偏设定电机1与电机2的转速关系，模糊推理器根据差信息，即每当移动机器人的控制器对2个电机的偏差及其变化率的大小来调整PI控制器的控制参采样次数达到10次后，控制器便对保存的2个电机数(比例系数K积分系数Ki)，PI控制器则根据偏的转速差数组元素进行排序，根据数组中最大元素差e来调整用以调节电机1转速的脉冲宽度调制S一和最小元素S的数值，来发现包含在其中的转(PWM)波的占空比．速差及其变化率的规律．2．2．2模糊推理L5模糊推理是根据S一、s血的模糊推理器模糊集合元素的对应关系来确定适当的PI控制器参数的整定模式．制定的模糊控制规则如表1所示．因此，本文设计的模糊PI控制器可根据移动机器人的行走环境及自身参数的不同，利用模糊控制规则电机转速传感器选用不同的PI控制器参数类别，从而实现特定环境图2移动机器人的电机转速协调控制系统下的行走要求．模糊PI控制器的工作原理为：控制器根据反馈表1模糊控制规则的电机1转速及运动关系模块输出的参考值计算出e，模糊推理器根据e及其变化率来进行PI控制器负大负中负小负零正零正小正中正大的KK的整定．参数经模糊整定后的PI控制器正大IIIIIIIIIIⅡIVV对输入e进行PI控制律的运算，其输出用以调节电正中IIIIIIIIIIIⅥ0O机1的直流电机脉冲宽度调制(PWM)占空比的大正小IIIIⅥIⅥI10000小，从而最终实现电机1与电机2的转速满足相应的协调关系．PI控制器的参数可通过基于经验的模正零IIIIIⅥ10000O糊推理器进行实时、在线调整，由此实现移动机器人负零ⅨⅨ000000行走行为的不协调性的及时纠正．负小ⅨX0000002．2模糊推理器的设计负中X10000000模糊推理器的输人为两电机的转速差，其变化负大XIIO000000范围为控制器输入变量的基本论域，记为[SL，Sn]．本文中模糊控制器的控制算法以微处理器芯片2．2．3反模糊化当控制器输入的2个模糊参数C8051F040为核心来实现，因此模糊推理器的输入、完成了模糊化后，使用最大隶属度法来实现PI控制输出论域都为离散的数字．器参数的设定．由于PI控制器参数的模糊化整定方2．2．1模糊化移动机器人选用的无刷直流电动法的效果与现场的实际调试、试凑有很大关系，所以机的额定转速为3000r／min，其控制器的输出反馈相关的模糊化参数整定是通过现场不断调试来确定通过1000个／r脉冲的增量式光电编码盘实现，采的．样周期为25ms．由于e的基本论域为[一200，2．3PI控制器的设计200]，本文将确切的e通过相应的尺度变换和模糊为使PI控制器的调节作用相对平和，本文采用处理，映射为包含8个元素的模糊集合，即E{正大，下式进行电机转速的控制正中，正小，正零，负零，负小，负中，负大}．尺度变换一—一一公式为KP(e一e，r1)+Kie(8)E一12e(7)式中：△为第次控制作用的增量；为第次E的论域为{一6，一5，一4，一3，一2，一1，一0，+0，采样时刻的控制器电压输出；一为第一1次采样 中国科技论文在线西安交通大学学报http://www.paper.edu.cn第42卷时刻的控制器电压输出．动轮2进行干涉，使电机2的转速产生相应的波动，在增量式PI控制器的控制算法中，由于本次的最终通过实验结果中电机1的转速与电机2的转速控制输出是上次控制量的增量，所以控制器的输出差来评价模糊PI控制器的适应能力．实验过程的采动作较小，动作失误时对移动机器人的影响也较小，样次数选为246次．从图4中可以看出，对于变化幅因此对电机的性能不会造成过度的损伤．采用增量度大、变化速度快的电机2的转速，利用模糊PI控式PI控制器的控制算法进行的积分项运算仅与偏制器可以实现电机1对电机2转速的快速、小偏差差有关，而不易产生积分饱和．跟随．3实验研究4结论在西安交通大学机械工程学院智能测控研究室本文将模糊技术与PI控制器结合起来，使得基自主开发的XJTUMR-工型移动机器人上，对本文于人为经验的“智能”推理在机器人的行走控制中得提出的模糊PI控制器进行了实验，图3为该移动机以实现，提高了机器人行走行为的适应性和稳定性．器人的外观图，相应的实验数据曲线如图4所示．在XJTUMR—I型移动机器人上进行的实验取得了良好的效果，进一步证明了本文提出的基于模糊技术的PI控制器参数自整定控制算法具有较好的自适应性和鲁棒性．参考文献：[1]李军伟．基于模糊自整定PID的电动汽车驱动控制系统的研究EJ]．制造业自动化，2005，27(11)：8-lI．LIJunwei．Theresearchofthedrivesysteminelectricvehiclebasedonfuzzyself-turningP1D[J]．Manufac—图3xJTUMR-I型机器人×100turingAutomation，2005，27(11)：8-11．[2]李啸，张洪钺，李骥．基于模糊P1D的轮式移动机器人轨迹控制[J]．机器人技术与应用，2002(5)：30—33．LIXiao．ZHANGHongyue．LIJkWheeledmobilerobottrajectorycontrolbasedonfuzzyPID[J]．Robot‘看瘌TechniqueandApplication，2002(5)：30—33．癣1-3]李琳，曾孟雄．模糊P1D控制在运动控制中的应用[J]．窭脚机械与电子，2006(2)：65—67．LILin，ZENGMengxiong．FuzzyPIDController’Sapplicationinmotioncontrolsystem口]．Machinery&Electronics，2006(2)：65—67．[4]韩峻峰，李玉惠．模糊控制技术I-M]．重庆：重庆大学图4模糊PI电机转速跟随控制效果图出版社，2003：1-3．[5]张曾科．模糊数学基础I-M]．北京：清华大学出版社，由于移动机器人在直行时要求2个驱动电机的1997：169-174．转速具备良好的一致性，因此本文实验通过电机1(编辑管咏梅)对电机2的转速跟随来实现．实验过程中，通过对驱