基于模糊自适应PID的智能车设计与实现

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1、第32卷第6期2014年12月中国民航大学学报JOURNALOFCIVILAVIATIONUNⅣERSITYOFCH矾AV01．32No．6December2014基于模糊自适应Pm的智能车设计与实现丁芳8，王蕊8，刘游龙8，林建伟6(中国民航大学a．航空自动化学院；b．计算机科学与技术学院，天津300300)摘要：在智能车控制过程中，由于方向控制与速度控制都是非线性的、时变的．采用传统的PID算法进行控制效果不理想。模糊自适应PID算法能够在线修改参数．从而使智能车能够根据路况的变化做出适当的控制决策。该模糊自适应PID算法，通过Simulink在Freescale

2、单片机MK60DN512ZVLQl0环境中编程实现，并与传统的PID算法的控制结果相比较。仿真和实验结果表明模糊自适应PID控制器具有超调量小．响应快．适应能力强的优点。关键词：模糊控制；PID控制；智能车；Simulink中图分类号：TP29；TP242．6文献标志码：A文章编号：1674—5590(2014)06—0038—04FuzzyadaptiVePmdesignandimplementationofinteUigentcarDINGFml譬，WANGR泞，LIUYou—lon营，LlNJio溉一埘e产(a．cof如伊旷Aero凡似斑dAu幻，nm幻，z，b

3、．co如胪矿compu把rSc如耽e&死c^加蛔，cAW，死咖轨300300，∞i凡Ⅱ)Abstract：Asdirectionalcontmlandspeedcontmlarenonlinearandtime—varyingduringintelligentcarcontmllingpm—cess，it’snotidealtousetmditionalPIDalgorithm．Withonlineparametermodifyingability，fuzzyadaptivePIDalgorithmhelpssmartcarsmakeappropriatecontro

4、llingdecisionsaccordingtoIDadconditions．FuzzyadaptivePIDalgodthmisachieVedbySimulinkinFreescalemicmcontmUer(MK60DN512zVLQl0)pmgrammingenvi·mnment，andiscomparedwithtmditionalPIDcontmlalgorithm．SimulationandexperimentalresultsshowthatfuzzyadaptivePIDcontmllerhassmallerovershoot，fasterresp

5、onseandstrongeradaptability．Keywords：fuzzycontrol；PIDcontrol；intell培entcar；simulink智能车沿白色底板两边的黑线行驶，其行驶轨道如图1所示，总长度约为36．5m，最小曲率半径为0．5m，赛道设有虚线，间隔0．1m，虚线长度为2m。使用的传感器为0V7620cMOs摄像头。由于智能车控制系统具有高度非线性和时变不确定性等特点，在噪声、负载扰动等因素影响下，其过程参数甚至模型结构均会发生变化。这就要求在PID控制中不仅PID参数的整定不依赖于数学模型，并且PID参数能在线调整，以满足实时控制的

6、要求⋯。将传统的PID控制器和模糊控制器结合，实现了对智能车的快速稳定控制。1智能车控制部分硬件结构智能车控制部分的电路大体由3部分组成，包括图1智能车跑道图Fig．1Smart∞rtmck传感器电路、电机、舵机驱动电路和主控电路。速度传感器模块是通过和后轮同轴的E6A2一cw3c欧姆龙编码器双相测速产生脉冲，由单片机L胛MR脉冲累加器捕捉10ms时间内的脉冲数来计算出赛车当前行驶速度的大小。采集到脉冲数和速度大致呈线性关系。收稿日期：2013一lO—18：修回日期：2013一ll一22基金项目：天津市自然基金项目(13JcYBJC39000)；国家级大学生创新创业训

7、练计划项目(201210059038)作者简介：丁芳(1960一)，女，山西太原人，副教授，硕士，研究方向为检测技术和智能控制．第32卷第6期丁芳，王蕊，刘游龙，等：基于模糊自适应PID的智能车设计与实现一39一道路信息采集模块使用OV7620，480，其结构如图2所示。分辨率可达640×数均采用三角形函数，如图5所示。图2智能车控制部分硬件结构Fig．2HardwarestnlctIlmofsmanV枷clecontmIpart2模糊自适应Pm控制器设计常规的PID控制只要得到被控对象精确的数学模型，然后设置正确的郧、K，、‰参数就能工作。但在小车