基于姿態(tài)分析的自導(dǎo)引小車控制器的設(shè)計

董玉德+陳光超+楊先龍+王桂英+張劍鋒

摘 要：通過對自導(dǎo)引小車（Automated Guide Vehicle，AGV）的國內(nèi)外市場以及技術(shù)現(xiàn)狀的分析，設(shè)計了適用于工廠車間的低成本AGV。運用ATmega128單片機設(shè)計了基于姿態(tài)研究的AGV模糊控制器，采用模糊控制算法對AGV兩輪差速轉(zhuǎn)向進行控制，提出了基于姿態(tài)分析對小車行駛狀態(tài)進行優(yōu)化，并進行了不同道路的運動試驗。試驗表明，加入了姿態(tài)分析的模糊控制器能夠?qū)π≤嚨哪承┨厥膺\行點的姿態(tài)進行預(yù)判斷，并在AGV行駛過程中更為有效地保證小車運行姿態(tài)，同時減小小車運行時產(chǎn)生的超調(diào)，使小車更為準(zhǔn)確地追蹤導(dǎo)引路徑。

關(guān)鍵詞：自動導(dǎo)引小車；姿態(tài)分析；模糊控制；分析試驗

中圖分類號： TP273+.4文獻標(biāo)文獻標(biāo)識碼：A文獻標(biāo)DOI：10.3969/j.issn.2095-1469.2016.03.03

Abstract：Through the analysis of the domestic and foreign markets and technology status of automated guide vehicle （AGV） systems， a low-cost automated guide vehicle was designed for factory floor. In this paper， the ATmaga128 was used to design a fuzzy controller for the AGV based on posture analysis. The fuzzy controller algorithm was put forward to control the two-wheel difference speed steering AGV， the driving state was optimized based on posture analysis and the AGV had been tested on different roads. The results show that the fuzzy controller with posture analysis can pre-judge the driving posture of AGV at some special points. Meanwhile， the driving posture of AGV can be controlled more effectively， and the overshoot of AGV in the running process can be reduced， which keeps AGV following the guiding line more accurately.

Keywords：automated guided vehicle； posture analysis； fuzzy controller； analysis test

近幾年，隨著我國工業(yè)領(lǐng)域中柔性制造及裝配系統(tǒng)的應(yīng)用逐步增多，AGV也越來越受到各行業(yè)的重視[1]。但我國的AGV發(fā)展起步較晚，技術(shù)普遍落后于歐美國家，產(chǎn)品更新較慢，核心競爭力較小，且大量的關(guān)鍵技術(shù)被歐美企業(yè)掌控，在中國發(fā)展中低端的AGV產(chǎn)品更具市場競爭力。該種產(chǎn)品不要求功能強大，只需滿足正常的搬運要求即可[2]。因此，如何有效控制AGV的搬送、運行便成為發(fā)展該類產(chǎn)品的核心問題[3]。目前，我國研究AGV技術(shù)的高校眾多，但多以先進的AGV技術(shù)研究為主，只有極少數(shù)涉及這種低成本AGV研究。

針對更符合中國市場的低成本AGV進行分析研究，同時依托某企業(yè)的實際項目進行了產(chǎn)品的研發(fā)設(shè)計與試驗。結(jié)合模糊控制理論與特殊姿態(tài)分析方法對AGV模糊控制器進行設(shè)計與優(yōu)化。該AGV樣機采用磁條導(dǎo)航，通過差速轉(zhuǎn)向方式運行。文中的試驗數(shù)據(jù)及結(jié)果均依靠該樣機獲得。

1 AGV模糊控制器設(shè)計

1.1 智能車控制系統(tǒng)組成

AGV的控制系統(tǒng)大體由路徑識別系統(tǒng)、速度控制系統(tǒng)和主控系統(tǒng)三部分組成。路徑識別系統(tǒng)是AGV的“眼睛”，它能準(zhǔn)確告知小車行駛的位置。速度控制系統(tǒng)包括速度檢測系統(tǒng)和電機驅(qū)動系統(tǒng)兩部分。主控系統(tǒng)是智能車的核心，由單片機及外圍電路等硬件組成。

本次設(shè)計中，路徑識別系統(tǒng)采用磁導(dǎo)航傳感器讀取磁條來反映小車的行駛位置以及偏移狀態(tài)，所用的磁條導(dǎo)航傳感器有8路檢測點以及8路數(shù)字信號輸出端口。主控制單元通過對磁導(dǎo)航傳感器所得到的信息進行分析，得到小車的偏移位置及速度控制系統(tǒng)的電機控制量，從而達到對智能車準(zhǔn)確控制的目的。樣機的速度控制系統(tǒng)采用的是直流無刷電機和D型驅(qū)動器，分別控制樣機左右兩輪的速度。圖1是智能車的控制整體方案圖。

1.2 智能車模糊控制器設(shè)計

1.2.1 模糊控制器參數(shù)設(shè)置

模糊控制器的設(shè)計包含：輸入、輸出參數(shù)的模糊化、模糊規(guī)則庫的建立、模糊推理以及輸出參數(shù)的去模糊，因此構(gòu)建模糊控制器，首先需要建立控制模型，確定輸入、輸出參數(shù)[4]。項目設(shè)計的模糊控制器設(shè)置輸入?yún)?shù)為磁導(dǎo)航傳感器傳入的偏差e，以及偏差變化率Δe，輸出參數(shù)為左、右電機調(diào)速信號PWM波的占空比差值u。其中，偏差變化率Δe定義為上次偏差的論域絕對值減去本次偏差的論域絕對值，即Δe =|Elast_time|-|Ethis_time|。

模糊控制器對傳感器所得到的信號進行分析以及編碼，使其形成模糊量，進而參加模糊推理。磁條導(dǎo)航傳感器傳入的8位數(shù)字信號，設(shè)其8位輸出信號從左至右依次為L7到L0，表明了小車相對磁條的偏差量。由于偏差信號不連續(xù)，也不呈現(xiàn)單調(diào)遞增規(guī)律，因此設(shè)置編碼值。其編碼表見表1。

設(shè)偏差值的模糊量為E，偏差變化率的模糊值為EC，U為速度的變化控制量。經(jīng)試驗后分析，設(shè)偏差e的基本論域為[-4，4]，偏差變化率Δe的基本論域為[-1， 0]，控制量u的基本論域為[-4，4]。

e和u的模糊集分別取7個語言值，分別為：

{負大，負中，負小，0，正小，正中，正大}即{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB }。

Δe的模糊集取3個語言值，分別為：

{負大，0，正大}即{ NB，ZO，PB }

上文中：u表示左、右調(diào)速PWM波占空比差值，規(guī)定：當(dāng)U>0時，左電機PWM波信號的占空比大，說明智能車要向左轉(zhuǎn)；當(dāng)U<0時，右電機PWM波信號的占空比大，說明智能車要向右轉(zhuǎn)。

由于模糊控制器需要的是模糊量，而傳感器所檢測到的是精確量，故需要將精確量模糊化。偏差e和輸出量u采用三角隸屬度函數(shù)進行模糊化，如圖2所示[5]。而對于偏差變化率Δe的模糊化采用單值模糊化的方法，即：EC為-1，對應(yīng)于增大（PB）；EC為0，對應(yīng)于無變化（ZO）；EC為1，對應(yīng)于減?。∟B）[6]。

1.2.2 模糊推理與解模糊

在智能車控制系統(tǒng)中，對于一個雙輸入單輸出的模糊控制器，其控制規(guī)則通常采用以下的模糊條件語句，即：

If E and EC then U。

其中：E、EC分別為輸入系統(tǒng)偏差量e和偏差變化率Δe模糊化的模糊集合。通過對路徑的分析，根據(jù)開車的經(jīng)驗得到相應(yīng)的模糊控制規(guī)則見表2。

AGV模糊控制規(guī)則庫的建立應(yīng)滿足：當(dāng)偏差較大時，左、右電機轉(zhuǎn)速差應(yīng)較大，使小車能夠迅速減小偏差；當(dāng)偏差較小時，在使小車減小該偏差的同時，應(yīng)盡量避免過大超調(diào)量的出現(xiàn)，以免引入反向偏差[7]。

解模糊方法采用重心法，對于論域離散情況，該方法可表示為式（1）[8]。

1.3 基于Simulink的模糊控制仿真

建立模糊控制器模型后，利用Matlab中Fuzzy工具箱對該模糊控制器進行仿真分析。通過模糊控制規(guī)則在工具箱中建立模糊推理系統(tǒng)編輯器以及隸屬度函數(shù)曲線，然后建立Simulink模型，進行系統(tǒng)測試和仿真，得到系統(tǒng)整定結(jié)果和響應(yīng)曲線，如

圖4所示。根據(jù)響應(yīng)曲線得知系統(tǒng)響應(yīng)快，抗干擾能力強。

2 基于姿態(tài)分析對控制器進行優(yōu)化

2.1 姿態(tài)分析的原理

姿態(tài)分析是對AGV運行過程中車體運行方向中心線與磁條之間的角度偏差的分析，如圖5所示。直線運行時，偏差角度為車體中心線與磁條的夾角；彎道運行時，偏差角度為車體中心線與磁條切線的夾角。

對于進行精確角度偏差的定量分析，至少需要兩個磁條導(dǎo)航傳感器[9]。通過置于車體前后兩端的傳感器所讀取的偏差值，可計算出小車相對于磁條的準(zhǔn)確角度偏差。本次設(shè)計只有一個磁條傳感器，無法做到精確定量分析，依靠AGV運動學(xué)模型對角度偏差分析進行簡化，從而實現(xiàn)姿態(tài)的初步矯正。AGV運動學(xué)模型如圖6所示。圖中，vl、vr 分別為左、右驅(qū)動輪速度，m/min；L為驅(qū)動輪之間距離，m；R為AGV的旋轉(zhuǎn)半徑，m。

根據(jù)運動學(xué)模型，可得到AGV運行速度表達式：

分析運動學(xué)模型和式（3）可知：小車的實際運行過程為直線與圓弧的結(jié)合。同時，小車的偏差矯正實際為利用圓弧段對直線磁道以及圓弧磁道進行插補。

2.2 直道運行的姿態(tài)優(yōu)化

直道運行時的偏差矯正是利用圓弧對直線進行插補，因此，在矯正偏差的同時姿態(tài)也會發(fā)生變化。

在進行模糊控制設(shè)計時，直道運行須在6個檢測點（8個檢測點中除去最外側(cè)2個點）內(nèi)完成。因此偏差為NS或PS，且偏差變化率為NB這兩點為姿態(tài)矯正點，如表2淺灰色區(qū)域所示。

當(dāng)小車由偏差為NS位置運行到NM位置或由PS位置運行到PM位置時，小車運行方向沿著偏離磁道的方向；當(dāng)用式（3）所表示的圓弧進行姿態(tài)矯正時，矯正軌跡為圓弧線，在矯正過程中小車最初離磁道距離會增大，而后才逐漸減小。以偏差由NS（右稍偏）到NM（右中偏），矯正由NM位置到NS位置為例，小車直道偏差矯正過程示意圖如圖7所示。

圖7中，NS與NM臨界點到NM與NS臨界點為小車偏差矯正階段，矯正結(jié)束時，小車與磁條產(chǎn)生較大角度差，形成了不良姿態(tài)。

由式（2）可知，如果小車在轉(zhuǎn)彎時，左、右驅(qū)動輪轉(zhuǎn)速滿足式（4）～（6）的要求，則小車直線與圓弧運動時的運行速度均為v不變。假設(shè)vl>vr，則：

為改善這一不良姿態(tài)，可利用與偏差矯正圓弧方向相反的另一圓弧進行姿態(tài)矯正。姿態(tài)矯正過程不僅使小車姿態(tài)得到改善，同時使小車進一步逼近磁條。姿態(tài)矯正過程如圖8所示。

由于驅(qū)動輪的速度與其電機的PWM波占空比成正比，設(shè)小車設(shè)置速度v所對應(yīng)的基本PWM占空比為Dbase，左、右電機PWM波占空比差值為ΔD，則式（7）可轉(zhuǎn)換為：

由式（8）可知，只要給定合適的ΔD就能使小車形成反向姿態(tài)矯正圓弧。ΔD的值與L和Dbase均有關(guān)，在實際設(shè)計過程中，固定小車左、右驅(qū)動輪之間的距離，通過Dbase來選取合適的ΔD，同時設(shè)定矯正時間為1 s。ΔD要設(shè)置合適的值，使小車姿態(tài)矯正結(jié)束點落在ZO或NS（PS）區(qū)域，以免產(chǎn)生不必要的超調(diào)[10]。在本設(shè)計中，為使姿態(tài)矯正效果觀測明顯，L取較大值固定為80 cm。用ΔDz表示直道姿態(tài)矯正占空比差值，其參數(shù)設(shè)置為：

（1）當(dāng)Dbase30/25511.76%時，v7.39 m/min，ΔDz 13/2555.10%。

（2）當(dāng)Dbase40/25515.69%時，v9.85 m/min，ΔDz 17/2556.67%。

（3）當(dāng)Dbase50/25519.61%時，v12.31 m/min，ΔDz 21/2558.24%。

2.3 彎道運行的姿態(tài)優(yōu)化

彎道運行的姿態(tài)優(yōu)化方法與直道運行的姿態(tài)優(yōu)化方法相同，不過彎道運行過程是由圓弧段去插補圓弧段[11]。彎道運行由左、右各邊最外側(cè)2個點，共計4個點來完成。因此偏差為NM或PM，且偏差變化率為NB這兩點為彎道姿態(tài)矯正點，如表2深灰色區(qū)域所示。以NB點為例，彎道姿態(tài)矯正如圖9所示，彎道分析過程及參數(shù)設(shè)置不再贅述。

2.4 姿態(tài)優(yōu)化過程

本次設(shè)計中的姿態(tài)優(yōu)化采用的是“定值”方法，即姿態(tài)矯正所需的反向矯正圓弧的半徑以及矯正時間均固定，因此矯正過程中的偏差可能會呈現(xiàn)一種振蕩衰減的趨勢[12]。試驗中發(fā)現(xiàn)：姿態(tài)、偏差矯正過程中一般振蕩次數(shù)為1～3次，而后小車姿態(tài)回歸到較為理想的狀態(tài)。

以直道運行為例，這一現(xiàn)象產(chǎn)生的原因如圖10所示。

偏差矯正軌跡與小車的車體中心線相切，由圖10可知：3條軌跡線所對應(yīng)的小車在NS與NM臨界點處的姿態(tài)角不相同，從而導(dǎo)致其在NM與NS臨界點處的姿態(tài)角也不同。若用相同半徑的矯正圓弧以及相同的矯正時間來對不同初始姿態(tài)角的小車進行姿態(tài)矯正，必然會出現(xiàn)偏差的振蕩現(xiàn)象。該振蕩現(xiàn)象說明，進行姿態(tài)矯正時，出現(xiàn)了給予矯正量富余以及給予矯正量不足的情況，因此可能需要進行1～3次正常矯正才能使小車達到滿意姿態(tài)。對于此次設(shè)計的低成本方案，這種現(xiàn)象較難避免，但對于正常使用基本無影響。

3 試驗

3.1 試驗樣機

樣機的驅(qū)動系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖11所示。

電機與驅(qū)動系統(tǒng)之間通過5M600型號的同步帶相連，可實現(xiàn)正反轉(zhuǎn)，同時其減振作用可利于小車緊急停車時減小沖擊力[13]。驅(qū)動輪選擇26.7cm的鑄鐵芯橡膠輪，電機選用某公司型號為FBL-92H25301RS的無刷直流電機，該電機額定轉(zhuǎn)矩0.8 N·m，額定轉(zhuǎn)速3 000 r/min。減速機選用減速比為1∶30的斜齒輪減速機，型號為6GU-30K。

AGV的車架選用10號以及5號槽鋼焊接而成，如圖12所示。

3.2 試驗準(zhǔn)備

試驗中磁條選用寬30 mm，厚1.2 mm的N極磁條，磁條導(dǎo)航傳感器與磁條距離為20±5 mm。同時，試驗地面為水磨石地面，與橡膠輪的滾動摩擦因數(shù)為0.015～0.020，滿足試驗要求。試驗中小車承載重量為1人重量，約60 kg。

試驗中利用秒表對小車在規(guī)定長度或規(guī)定半徑的90°彎道上的行駛時間進行計時，通過計數(shù)時間可計算出小車實際運行速度，將實際運行速度與設(shè)置速度進行比較，即能知道小車運行姿態(tài)如何。原因在于，若小車實際運行速度遠小于設(shè)置速度，則可知小車運行過程中姿態(tài)不好，“蛇形”運行過多，導(dǎo)致小車實際運行距離增大，從而運行平均速度降低。

3.3 試驗方案及結(jié)果

試驗分為直道試驗與彎道試驗。本次試驗為了更好地觀測小車姿態(tài)矯正效果，將驅(qū)動輪之間的距離L固定為較大值，同時降低小車的設(shè)置速度，使小車轉(zhuǎn)彎半徑值R增大，姿態(tài)矯正過程更為具體、直觀。

3.3.1 直道試驗

直道試驗截取8 m長磁條作為導(dǎo)引路徑，以不同設(shè)置速度分成兩組并進行6次試驗。求取每組試驗平均速度以后，將試驗平均速度與設(shè)置速度相比較，同時計算出每組試驗平均速度所對應(yīng)的相對誤差限。

直道試驗方案及數(shù)據(jù)見表3。根據(jù)表3中數(shù)據(jù)可知，樣車每組直道運行測得的平均速度相對誤差限均在10%以內(nèi)，在設(shè)置速度較低時相對誤差限可保證在5%以內(nèi)。同時相同設(shè)置速度下的每次試驗，所測得的實際速度相差不大，小車的運行姿態(tài)保證較好。

3.3.2 彎道試驗

彎道試驗的試驗方法與直道試驗相同。彎道試驗以規(guī)定半徑的90°彎道作為導(dǎo)引路徑，其試驗方案和平均數(shù)據(jù)見表4。表4中的行駛時間、實際速度和相對誤差限均為平均值。

彎道試驗中各組試驗的相對誤差限均在15%以內(nèi)，當(dāng)速度較低時相對誤差限可保證在8%以內(nèi)。同時觀測小車運行過程中駛?cè)霃澋罆r超調(diào)量最大，而隨著小車繼續(xù)行駛，超調(diào)量逐步減小，因此小車彎道運行時的姿態(tài)也保證較好。試驗中彎道最小半徑可達1.5 m。

4 結(jié)論

（1）對低成本AGV控制器的研究提出了一種快速、簡便的優(yōu)化方法，通過分析AGV運行姿態(tài)，并結(jié)合模糊控制理論，設(shè)計并優(yōu)化了傳統(tǒng)的AGV模糊控制器。

（2）本文對AGV樣機進行了設(shè)計，并對該控制器進行了實際試驗。試驗中，為觀測小車姿態(tài)矯正效果，對樣機和試驗方案進行處理，處理方案包括將設(shè)計驅(qū)動輪距L固定為較大值，并降低小車的設(shè)置速度，同時將測試距離和測試彎道角度的值都設(shè)為固定值等。

（3）試驗表明，基于姿態(tài)分析的模糊控制器能夠有效保證AGV在直道和彎道上的運行姿態(tài)，同時提高了AGV的運行精度，減小了運行時產(chǎn)生的超調(diào)。

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