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    基于路徑特征學(xué)習(xí)的智能車PID控制策略

    2018-02-28 11:25:32凌峻
    電子技術(shù)與軟件工程 2018年13期
    關(guān)鍵詞:智能車

    凌峻

    摘要 在智能車控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,針對傳統(tǒng)PID控制器單一反饋控制擬合度的問題,設(shè)計(jì)基于路徑特征學(xué)習(xí)的PID控制方法,機(jī)器學(xué)習(xí)路徑特征、速度控制等參數(shù),在舵機(jī)和電機(jī)調(diào)速控制算法中加以應(yīng)用,改進(jìn)系統(tǒng)控制效果。

    【關(guān)鍵詞】特征學(xué)習(xí) PID控制器 智能車

    在基于攝像頭路徑識別的智能車控制系統(tǒng)中,通過舵機(jī)和電機(jī)聯(lián)合控制小車以一定速度沿特定跑道自動(dòng)行駛??刂品绞匠S酶鞣N形式的PID控制器。為了獲取最大速度,本文改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制方式,對路徑特征信息識別與記憶,將路徑特征、速度與方向偏差等作為PID控制器的輸入?yún)?shù)。

    1 智能車硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

    控制系統(tǒng)以飛思卡爾公司16位單片機(jī)MK60為核心控制器,通過驅(qū)動(dòng)電路控制電機(jī)的轉(zhuǎn)速,編碼器將電機(jī)的轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)換為PWM波,統(tǒng)計(jì)脈沖上升沿?cái)?shù)作為速度,MCU處理攝像頭圖像,得到路徑信息,由PID算法給出相應(yīng)信號控制電機(jī)與舵機(jī)。

    系統(tǒng)主要由電源管理、圖像采集模塊、電機(jī)及其控制器、轉(zhuǎn)向舵機(jī)及其控制器等功能模塊組成,其中PWM模塊主要用來控制舵機(jī)和電機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)ECT模塊主要是測速和數(shù)據(jù)采集,捕捉中斷并計(jì)算瞬時(shí)速度;I/O模塊主要是用來分配給按鍵與調(diào)試。

    2 路徑特征學(xué)習(xí)的控制策略

    在開機(jī)時(shí)完成之后,MCU接收攝像頭一幀圖像并且提取跑道中線、識別路徑特征、檢測有無停車線特征,再綜合中線的斜率、當(dāng)前位置偏差和預(yù)先采集的路徑特征參數(shù)實(shí)時(shí)計(jì)算預(yù)期速度和預(yù)期轉(zhuǎn)向角度,然后通過PWM模塊給出速度和轉(zhuǎn)角信號。

    在速度檢測的控制部分,由編碼器采集的脈沖數(shù)字經(jīng)MCU處理,將其轉(zhuǎn)換為與后輪圈數(shù)相對應(yīng)的參數(shù)值,得出實(shí)時(shí)狀態(tài)的電機(jī)轉(zhuǎn)速,從而可以換算出當(dāng)前時(shí)刻的速度。

    在PID控制算法中,由于攝像頭圖像傳輸延遲、負(fù)載的非線性、場地摩擦力、速度、重心等因素,普通PID控制方式對于這種高速、時(shí)變、非線性系統(tǒng)在精度、擬合程度上均不理想,造成實(shí)際偏差超過預(yù)期偏差。針對這種問題,系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)階段和實(shí)際應(yīng)用階段,分別用于采集不同跑道的最高速度、最大偏差、傾角等路徑特征數(shù)據(jù)和應(yīng)用學(xué)習(xí)信息快速穩(wěn)定的在跑道上運(yùn)行。

    在機(jī)器學(xué)習(xí)階段,將完整跑道切分成不同特征的路徑,如直道段、彎道段等,針對跑道中的大彎道、小彎道、直道等不同路徑信息Li(1≤i≤n),在跑道中循環(huán)運(yùn)行,反復(fù)學(xué)習(xí),試驗(yàn)路徑中線跟蹤與路徑邊緣跟蹤等方式,系統(tǒng)記錄每次實(shí)際偏差與預(yù)期偏差的差值及不同時(shí)期速度的實(shí)時(shí)值,獲取高可用性的調(diào)整參數(shù)Di(1≤i≤n)。需要記錄路徑特征有起始(中間和最終)速度閩值、最佳起始入口位置、路徑中較中線的最大偏差閾值等。表1簡單表示三類路徑的特征參數(shù)。

    在應(yīng)用階段,對于采集到的特征明顯的路徑Lx,計(jì)算實(shí)測路徑Lx和Li之間的權(quán)值為pi(O≤p≤1),作為微調(diào)PID入口參數(shù)的加權(quán)調(diào)整參數(shù)。對于給定目標(biāo)速度S和轉(zhuǎn)角A,需要根據(jù)所學(xué)習(xí)參數(shù)綜合計(jì)算當(dāng)前路徑的PID參數(shù),其加權(quán)調(diào)整的方式為:

    (Sl,A1)=(S,A)*∑f(Li,Di,pi)

    3 PID控制器設(shè)計(jì)

    系統(tǒng)使用路徑參數(shù),自適應(yīng)調(diào)整PID調(diào)節(jié)器參數(shù)。和傳統(tǒng)PID控制器相比,在輸入實(shí)時(shí)速度偏差和角度偏差參數(shù)之前,需要綜合計(jì)算路徑特征數(shù)據(jù),調(diào)整速度偏差和角度偏差。PID控制流程如圖2所示。

    控制效果體現(xiàn)在實(shí)際速度和穩(wěn)定性上。

    圖3為傳統(tǒng)PID控制的智能車速度隨時(shí)間的響應(yīng)曲線,采用邊緣跟蹤、提出中線、尋跡中線的原則,對速度的控制采取定值,可見彎道速度有較大的突變。

    圖4為本方法PID控制的智能車速度隨時(shí)間的響應(yīng)曲線,選擇特定的尋跡方式和起始速度,彎道速度改變平滑,有利于速度控制。通過對比可以發(fā)現(xiàn),采用路徑特征機(jī)器學(xué)習(xí)PID控制較之傳統(tǒng)PID控制,轉(zhuǎn)速響應(yīng)快、改變平穩(wěn)、超調(diào)小、轉(zhuǎn)速波動(dòng)小,具有良好的可控特性。

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    利用智能車作對比實(shí)驗(yàn),記錄普通PID控制方式和基于路徑特征識別的PID控制方式,結(jié)果說明,后者經(jīng)過學(xué)習(xí)實(shí)地采集參數(shù),在速度和方向控制上比較靈活,速度沒有出現(xiàn)較大幅度的突變,在不同跑道上運(yùn)行的魯棒性較傳統(tǒng)的控制方式有所提升。

    5 結(jié)束語

    介紹了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能車PID控制方法,充分利用路徑的已有信息,綜合實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù),加權(quán)計(jì)算PID控制器的輸入?yún)?shù)。實(shí)測表明,智能車具有良好的路徑識別能力,響應(yīng)速度快,穩(wěn)定性好。

    參考文獻(xiàn)

    [1]鄭怡等,改進(jìn)的單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法在智能車速度控制系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用[J].自動(dòng)化表,2015,185 (03): 98-99.

    [2]張桐銘等,基于PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能車追逐控制系統(tǒng)研究[J].科技與創(chuàng)新,2016,15:13-14.

    [3]程宇等.基于模糊控制的智能車調(diào)速系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].武漢科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2007,30 (04): 388-391.

    [4]趙國柱等,用于智能車速度控制的PID程序設(shè)計(jì)[J].中國西部科技,2015,308(03):28-29.

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