基于電磁導(dǎo)航智能車的控制研究及實現(xiàn)

吳 祥，王冠凌

(安徽工程大學(xué)電氣工程學(xué)院，安徽 蕪湖 241000)

引言

隨著汽車的普及和技術(shù)的創(chuàng)新，汽車的智能化在生活中扮演著越來越重要的地位，其中自動駕駛智能汽車得到了快速發(fā)展［1-2］。智能車系統(tǒng)是高科技的綜合體，與人工智能、自動控制、計算機等學(xué)科緊密相連。隨著“中國制造2025”計劃的提出，必將促進此方面的投入和發(fā)展，通過對汽車智能化自主駕駛技術(shù)的研究，為智能車帶來更廣闊的應(yīng)用前景。全國大學(xué)生飛思卡爾杯智能車大賽是關(guān)于智能車的比賽，是為了促進智能化汽車的研究與應(yīng)用。大賽共分為電磁組、光電組、攝像頭組，在規(guī)定的賽道上進行比賽，在不沖出賽道的情況下，用時最短的即為獲勝［3］。本文設(shè)計了一種電磁組的智能車控制方案。

1 總體設(shè)計

根據(jù)要實現(xiàn)的功能，智能車的硬件系統(tǒng)以飛思卡爾公司的32位微處理器MK60FN1M0VLQ15為控制核心，由電源模塊、起跑線檢測模塊、電磁檢測模塊、速度檢測模塊、直流電機模塊、舵機轉(zhuǎn)向模塊、人機交互模塊等組成［3-4］，其硬件框架如圖1所示。用電磁檢測模塊采集路徑信息，經(jīng)過選頻、放大、檢波，輸入到微處理器的A/D模塊，把磁信號轉(zhuǎn)換成電信號，進行數(shù)據(jù)處理，根據(jù)位置定位算法得到智能車相對于賽道的偏移位置。光電編碼器實時監(jiān)測智能車的速度并反饋給微處理器。微處理器通過控制算法綜合判斷，輸出相應(yīng)的PWM脈沖信號，進而控制電機和舵機，使智能車沿著中心線快速前行。人機交互模塊方便對小車的調(diào)試。電源模塊為各模塊進行供電。

圖1 智能車硬件框架圖

2 硬件電路設(shè)計

2.1 電源模塊

采用7.2 V直流電源，設(shè)計不同的變壓電路，以供需要不同電壓模塊使用［5］。電機驅(qū)動模塊采用升壓芯片LM2731提供12 V電壓，用來驅(qū)動半橋功率放大芯片IR2184;舵機正常工作的額定電壓是 6 V，采用了LM26941芯片進行降壓處理;微處理器主控模塊、電磁檢測模塊、速度檢測模塊、人機交互模塊等進行正常工作需要5 V供電，采用了LM2940芯片進行降壓。

2.2 檢測模塊

電磁檢測模塊相當(dāng)于人的視覺系統(tǒng)，進行信息采集，用來確定智能車與中心線的相對位置。電磁檢測模塊的好壞直接影響數(shù)據(jù)收集的準(zhǔn)確性。該模塊包括感應(yīng)、選頻、放大、檢波四個部分。賽道中心通有交變電流的漆包線，電流是100 mA、頻率為20 kHz。由麥克斯韋電磁場理論可知，以導(dǎo)線上的各點為圓心，輻射發(fā)出不同強度的磁感線。本文選用了6.8 nF的電容和10 mH的工字電感組成LC串聯(lián)諧振電路進行感應(yīng)，選出20 kHz的交變磁場信號，濾除其他頻率的干擾信號。選出的有用交變磁場信號通過電感線圈產(chǎn)生感應(yīng)電動勢，感應(yīng)電壓數(shù)據(jù)量較小，不宜進行后期處理，要對其進行放大處理。放大芯片采用OPA1612，它具有超低失真、處理速度快、處理帶寬寬、單位增益穩(wěn)定等，放大倍數(shù)可以達到百倍以上，足以達到處理數(shù)據(jù)的需要。采用肖特基二極管構(gòu)成檢波電路，得到的直流電壓和感應(yīng)電動勢呈現(xiàn)一定的關(guān)系。將得到的直流電壓傳輸?shù)轿⑻幚砥鞯牟杉涌谶M行處理。

為實現(xiàn)簡單而又不失精度，控制起來方便可靠，使用了5個傳感器，為了保證智能車的前瞻性，經(jīng)過反復(fù)試驗得到，傳感器距離車身為24 cm，離地高度為8 cm。最外2個和中間的傳感器和車身平行放置，其余2個與中心線呈45°夾角放置。對采集的數(shù)據(jù)進行均值濾波，能夠快速準(zhǔn)確地檢測智能車和中心線的相對偏移位置［6-7］。

智能車在前行的過程中，并不是速度越快越好，當(dāng)遇到直角彎道、S彎道、交叉彎道時，速度要進行相應(yīng)的減小才能平穩(wěn)通過。為了實現(xiàn)速度的閉環(huán)控制，設(shè)計中采用了歐姆龍編碼器E6A2-CW3C光電編碼器來反饋速度。該編碼器的脈沖速率為500線，測速精度高;最高響應(yīng)頻率為30 kHz，實時性較好;同時操作簡單等優(yōu)點。微處理器的FTM模塊通過接收處理編碼器采集的數(shù)據(jù)而得到當(dāng)前速度。

根據(jù)比賽要求，賽道起始位置的兩邊，分別鋪設(shè)3個磁場強度為3000 Gs～5000 Gs的磁鐵，作為檢測的標(biāo)志。本文采用了干簧管進行探測感知，實現(xiàn)智能車的起跑。

2.3 執(zhí)行模塊

執(zhí)行模塊包括直流電機模塊和舵機轉(zhuǎn)向模塊。舵機相當(dāng)于智能車的方向盤，執(zhí)行打角的方向和大小。使用的是大賽規(guī)定的S-D5型舵機，力矩為5.0 N·m，定位精確。通過微處理器輸出的PWM波控制轉(zhuǎn)角的方向和角度大小。

電機是大賽提供的RS-540直流電機，在最大功效時，轉(zhuǎn)速是19740 r/min，電流是13.0 A，力矩是30.6 N·m，輸出功率是63.2 W。由上述指標(biāo)可以看出，該電機在工作時電流大、功率高，所以微處理器產(chǎn)生的PWM波無法進行驅(qū)動，因此需要設(shè)計電機驅(qū)動模塊來驅(qū)動電機。本設(shè)計采用2塊半橋驅(qū)動芯片IR2184組成全橋驅(qū)動電路，4個MOS管搭建H橋電路，此電路設(shè)計，導(dǎo)通阻抗小、驅(qū)動能力強、額定工作電流可以達到100 A以上，大大提高了電動機的工作轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速，同時采用74HC02芯片轉(zhuǎn)變電平，實現(xiàn)電機的正反轉(zhuǎn)。電機驅(qū)動原理如圖2所示。

圖2 電機驅(qū)動原理圖

3 軟件設(shè)計

3.1 舵機控制

舵機控制主要控制小車的行駛方向，由于加入I控制會引起超調(diào)，造成舵機的抖動，所以不采用I控制，在正確得到偏差ek的基礎(chǔ)上，采用PD控制舵機。當(dāng)偏差在增大時，說明上次的動作的沒有補償夠偏差，此時要求P參數(shù)要增大;當(dāng)偏差在減小，說明智能車在趨于直道行駛，此時要求P參數(shù)要減?。?］。參數(shù)P和曲率ρ呈現(xiàn)一定的線性關(guān)系式。

根據(jù)位置式PD控制公式:

式(2)中，u、ek-1、ek分別為微處理器輸出、當(dāng)前輸入、上一次的輸入。得到:

其中，SPWM、Smid分別為微處理器輸出PWM波、舵機中值時的PWM波，從而實現(xiàn)對舵機的控制。

3.2 電機控制

經(jīng)典PID因其控制精度高、魯棒性強及實現(xiàn)簡單，在工業(yè)自動化等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。智能車控制是一種模糊不確定的、非線性的、較復(fù)雜的系統(tǒng)，僅用經(jīng)典PID控制具有滯后性，因此在電機控制設(shè)計中提出了模糊控制與經(jīng)典PID相結(jié)合的方法，實現(xiàn)參數(shù)?Kp、Ki和Kd的在線自整定，不僅繼承了經(jīng)典PID算法的優(yōu)點，而且具有實時性好、靈活性大、精度更高等優(yōu)點，實現(xiàn)對不同工況的最優(yōu)控制［9］。模糊PID控制器構(gòu)成如圖3所示。

圖3 模糊PID控制器構(gòu)成圖

3.2.1 變量確定及模糊化

設(shè)計采用的是兩輸入三輸出的模糊控制器，輸入變量e和ec分別表示誤差以及誤差的變化率，輸出變量Kp、Ki和Kd是經(jīng)模糊推理得到的三個參數(shù)。將偏差和偏差變化率量化到(-6，6)的區(qū)域內(nèi)，三個輸出變量量化到(0，6)的區(qū)域內(nèi)。為實現(xiàn)系統(tǒng)的控制精度、靈活性，根據(jù)參數(shù)的特性和前人的經(jīng)驗，偏差e、偏差變化率ec以及輸出量Kp、Ki和Kd的模糊子集均取7個模糊狀態(tài)，即負大(NB)、負中(NM)、負小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)。為了提高整個系統(tǒng)的可靠性，NB、PB模糊函數(shù)選擇高斯型隸屬函數(shù)，其余模糊函數(shù)選擇三角形隸屬函數(shù)作為系統(tǒng)誤差e、誤差變化ec和輸出量Kp/Ki/Kd的隸屬度函數(shù)。其中e/ec的隸屬度函數(shù)圖相同。如圖4所示。

圖4 e的隸屬度函數(shù)圖

3.2.2 模糊規(guī)則表

模糊規(guī)則表主要是找出輸入變量和輸出變量之間的關(guān)系。即根據(jù)偏差e和偏差變化率ec，通過模糊規(guī)則表，在線實時輸出參數(shù)Kp、Ki和Kd，作用于被控對象，以滿足不同的工況。通過查閱相關(guān)資料以及在Matlab中對不同規(guī)則的和參數(shù)的仿真和驗證，設(shè)定模糊整定規(guī)則為:當(dāng)偏差較大時，先令Ki為零，這樣不會出現(xiàn)很大的超調(diào)，同時Kp取值較大、Kd取值較小，為了讓系統(tǒng)加快響應(yīng);當(dāng)偏差和變化率中等時，Kp取值較小，Ki和Kd取值大小要適當(dāng)，使超調(diào)小、獲得較好的穩(wěn)態(tài)性能;當(dāng)偏差較小時，Kp和Ki的取值較大，同時避免設(shè)定值附近振蕩，Kd的取值適當(dāng)，增強系統(tǒng)的抗干擾能力，最終獲得控制器良好的靜態(tài)和動態(tài)性能［10］。根據(jù) PID參數(shù)的整定原則及模糊整定規(guī)則，經(jīng)過Matlab仿真和實驗修改，采用if-then形式，可得Kp、Ki和Kd的整定規(guī)則，見表1。

3.2.3 模糊推理及反模糊化

變量經(jīng)過模糊化，由精確值變成相對于各模糊子集的隸屬度，經(jīng)過模糊規(guī)則得到輸出量相對于各模糊子集的隸屬度，在經(jīng)過模糊推理和反模糊化，得到模糊控制器輸出的精確值，作用于被控對象。本文采用了廣泛使用的MAX-MIN模糊推理方法，即將規(guī)則前提邏輯組合的隸屬程度與結(jié)論命題的隸屬函數(shù)作min運算，求得結(jié)論的模糊程度，對所有規(guī)則結(jié)論的模糊程度作max運算，得到模糊推理結(jié)果。

反模糊化又稱解模糊，就是將模糊推理得到的模糊值進行精確化的過程。常使用的反模糊化方法包括:最大隸屬度法、重心法、隸屬度限幅元素平均法、系數(shù)加權(quán)平均法。最大隸屬度法即取隸屬函數(shù)中隸屬度最大的值作為結(jié)果的輸出，相較與其他三種方法，雖簡單易行，因其忽略了隸屬度較小的模糊狀態(tài)，所以不具有代表性。重心法從理論上來講，屬于較精確的解模糊方法，但其操作起來比較復(fù)雜，對于要求實時性較高的智能車來講，不是很好的選擇。系數(shù)加權(quán)平均法和隸屬度限幅元素平均法相比，加權(quán)平均法具有方法簡單、靈活性強的優(yōu)點，常用于工業(yè)控制中［11］。因此設(shè)計中的反模糊化方法全部使用加權(quán)平均法。

表1 Kp、Ki和Kd的整定規(guī)則表

式中，U為控制器經(jīng)反模糊化輸出的精準(zhǔn)控制量，μi為輸出對各模糊子集的隸屬度，Ui為各輸出模糊子集對應(yīng)模糊單點集的值。圖5為模糊推理輸入/輸出關(guān)系曲面圖。

圖5 模糊推理輸入/輸出關(guān)系曲面圖

3.3 Matlab仿真

通過查閱智能車的相關(guān)資料，結(jié)合本車的實際情況，最終簡化模型的傳遞函數(shù)為:

采樣時間為1 ms，在Matlab/Simulink中進行仿真比較，如圖6所示。圖6中，曲線(a)為用模糊PID仿真的曲線，曲線(b)為用傳統(tǒng)PID進行的仿真。相比較可知，采用模糊自整定PID控制器，能快速達到穩(wěn)態(tài)，抗干擾能力更強，取得了良好控制效果，滿足智能車控制和高指標(biāo)的要求。

圖6 仿真曲線對比圖

4 結(jié)束語

本文設(shè)計了一種基于飛思卡爾智能車電磁組的實施方案。在硬件方面，對各功能模塊進行了介紹，其中重點闡述了電磁檢測模塊和電機驅(qū)動模塊。在軟件方面，提出了基于模糊PID在線整定的控制算法，通過進行Matlab仿真，該算法的有效性得到了驗證。通過智能車在賽道測試，測試結(jié)果見表2。由表2可知，與傳統(tǒng)PID相比，該算法對復(fù)雜工況的適應(yīng)程度更好、控制精度更準(zhǔn)、抗干擾能力更強，平均速到能夠達到2.5 m/s，很好地完成智能車的高速穩(wěn)定的自循跡。

表2 賽道測試比較結(jié)果

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