基于模糊控制算法的智能小車避障系統(tǒng)設(shè)計*

車 雨 紅

(渭南師范學(xué)院數(shù)理學(xué)院，陜西 渭南 714099)

0 引 言

智能小車作為當(dāng)前智能化的代表，集合人工智能、自動控制、傳感采集等技術(shù)，成為當(dāng)前智能汽車發(fā)展趨勢．目前，針對智能小車的控制中，大部分采用嵌入式的編程方式來實現(xiàn)汽車的啟動、停止以及速度方面的控制．但在實際道路運行的過程中，如何避讓前方的障礙物，加強(qiáng)路徑規(guī)劃是其中的重點．障礙物檢測與避障方面成果已有不少，見參考文獻(xiàn)[1-7]．其中，高俊釵和寧江坤[1]指出智能小車的運動控制不依賴于精確的運功控制模型，即其運動為非線性系統(tǒng)．為解決這個問題，人們引入模糊控制理論對智能小車避障進(jìn)行控制．同時在智能小車避障解決問題中，呂閃等[2]從硬件和軟件的角度，對智能小車避障進(jìn)行控制，并通過測試，驗證了STM32控制芯片和模糊控制避障算法的可行性；張橋[3]結(jié)合傳感器采集過程中存在的多信息融合問題，提出一種基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障控制算法，并通過仿真測試，驗證了上述方案的可行性．但是，加強(qiáng)對障礙物避障的更為精確的控制，加強(qiáng)對小車路徑的規(guī)劃，一直是當(dāng)前研究和優(yōu)化的重點．對此，結(jié)合系統(tǒng)設(shè)計的思想，提出了一種基于模糊神經(jīng)PID控制的避障算法，并通過硬件和軟件的搭建，對上述方案進(jìn)行了驗證．

1 整體架構(gòu)設(shè)計

設(shè)計的STM32智能小車避障控制系統(tǒng)，其主要具備自主避障、障礙自動檢測、無線通信等功能．要實現(xiàn)小車的自動避障，首先需要采用避障傳感器完成對前端基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集，然后通過主控芯片的處理和分析，發(fā)布控制指令，最終通過轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)和速度控制系統(tǒng)完成對小車障礙物的避讓控制．因此，結(jié)合以上的思路，本文將該系統(tǒng)的整體架構(gòu)設(shè)計如圖1所示．

圖1 系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計

2 系統(tǒng)硬件電路設(shè)計

2.1 主控電路設(shè)計

主控電路是智能小車工作的基礎(chǔ)，也是關(guān)鍵．目前針對小車車主控模塊的設(shè)計中，部分采用ARM是當(dāng)前的一個趨勢．本文則選擇STM32F103作為主控芯片，然后通過軟件編程的方法，完成對小車前方障礙物的避讓，并實現(xiàn)路徑的規(guī)劃．采用STM32F103芯片，是該芯片具有高性能、低功耗的特點．同時為提高系統(tǒng)運行的效率，引入了有源晶振，以提高系統(tǒng)的抗干擾能力，保證高效和穩(wěn)定運行．具體電路圖如圖2所示．

圖2 主控電路設(shè)計

2.2 超聲測距模塊設(shè)計

超聲波傳感器測距作為障礙物距離檢測的重點．該傳感器測距的原理是超聲波存在反射效應(yīng)，當(dāng)接收器在接收到超聲波信號后，諧振片產(chǎn)生諧振效應(yīng)，從而將這種效應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)槊}沖信號，最后再通過信號放大的原理，對信號進(jìn)行計算．本文則采用LM393A放大器對信號進(jìn)行放大，具體的電路圖如圖3所示．

圖3 放大電路設(shè)計

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

3.1 整體流程設(shè)計

整體流程是小車避障控制的基礎(chǔ)，也是關(guān)鍵．而結(jié)合圖1的整體架看出，當(dāng)智能小車在運動的過程中，首先會進(jìn)行數(shù)據(jù)的初始化；然后啟動超聲波測距模塊，如在出范圍內(nèi)存在障礙物，則將測量的誤差和方向角度傳遞給主控芯片；然后通過模糊控制算法，完成對電機(jī)和方向轉(zhuǎn)角完成避障．具體的流程則如圖4所示．

圖4 系統(tǒng)主程序設(shè)計

3.2 超聲波采集軟件設(shè)計

在本文的超聲波測距中，采用時間差Δt來表示脈沖信號發(fā)送和接收存在的時間差，同時結(jié)合超聲波的速度，從而獲得障礙物的距離．在本測距模塊部分，采用參數(shù)為40 KHz 的電脈沖信號，然后通過傳感器內(nèi)部的諧振片將信號轉(zhuǎn)換為可計算的數(shù)字，并在發(fā)射后等待接收信號．具體流程如圖5所示．

圖5 超聲波采集流程設(shè)計

3.3 障礙物躲避算法設(shè)計

對智能小車的控制來講，避障過程中最為關(guān)鍵的部分是要協(xié)調(diào)好小車行駛方向和速度，從而在設(shè)定的運行軌跡上能有效的避開障礙物，并以最佳的速度達(dá)到設(shè)定目標(biāo)．對此，結(jié)合模糊控制的相關(guān)理論，本文從模糊控制器、模糊控制規(guī)則等對避障算法進(jìn)行設(shè)計．

3.3.1模糊控制器設(shè)計

(1)傳感器安裝

為更好的獲取小車周圍的障礙物信息，本文從左、右、前三個角度對障礙物的距離進(jìn)行測定，具體傳感器部署安裝如圖6所示．

圖6 超聲波傳感器安裝部署

在角度采集范圍測定中，以中軸線作為分界點，左右各45°,左邊測定的角度在45°～180°,右邊測定范圍為-180°～-45°．

(2)模糊控制器設(shè)計

在以上三個方向測距中，如某范圍內(nèi)存在多個障礙物，那么系統(tǒng)會自動將距離較近的那個障礙物作為本文的輸入量，如圖障礙物的距離過遠(yuǎn)，超過了0.4 m,那么可直接忽略掉該障礙物．因此，模糊控制的輸出的本質(zhì)就是對方向的控制．

圖7 模糊控制器設(shè)計

在以上的控制器中，將左、右、前三個方向的距離作為輸入，然后通過模糊控制器對數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化的處理，然后將距離信息轉(zhuǎn)變?yōu)檎Z言變量．對此，結(jié)合一般小車的檔位情況，將前方障礙物的模糊化語言設(shè)定為：

d=[0,5]?Near

d=[5,20]?Far

d=[20,40]?Very Far

而左右障礙物的模糊化語言則設(shè)定為2檔，即{Near,Far}，分別對應(yīng)的距離為[0,10],[10,40]．

3.3.2模糊規(guī)則表建立

根據(jù)以上的設(shè)計，采用if-and-then對模糊規(guī)則表進(jìn)行構(gòu)建，從而可以得到表1的規(guī)則表．

表1 模糊規(guī)則表

4 系統(tǒng)測試與分析

4.1 仿真結(jié)果

為驗證以上方法的可行性與正確性，本文通過仿真和現(xiàn)場測試的方式進(jìn)行驗證．在仿真測試中，設(shè)定智能小車的起始坐標(biāo)和目標(biāo)坐標(biāo)．在本仿真測試中，設(shè)定小車的起始坐標(biāo)為(20，0)，目的坐標(biāo)為(50,100)處，同時在運行路徑中設(shè)定多個障礙，從而可以得到如圖8所示的運動軌跡．

4.2 現(xiàn)場測試結(jié)果

同時在現(xiàn)場測試部分中，模擬小車的前方和左側(cè)存在障礙物，從而可以得到如圖9～11所示的小車障礙規(guī)避結(jié)果．

通過以上的轉(zhuǎn)向可以看出，在通過模糊化的控制后，小車可及時調(diào)整運動方向，并及時躲避障礙物，進(jìn)而驗證本文構(gòu)建的模糊算法的正確性和可行性．

圖8 智能小車仿真運動軌跡

圖9 檢測到存在障礙物

圖10 向右轉(zhuǎn)90°

5 結(jié)束語

通過以上研究看出，模糊智能控制在小車障礙物躲避上具有一定的可行性，可實現(xiàn)小車對不同方向障礙物的精確躲避，從而為當(dāng)前移動機(jī)器人的自動控制提供了一種借鑒．同時通過研究看出，模糊控制將具體的信息轉(zhuǎn)換為模糊語言，并通過模糊語言實現(xiàn)了對小車方向的控制，在研究上具有其獨特的特點，那就是在處理模糊化的變量中具有很強(qiáng)的優(yōu)勢．本文只是對轉(zhuǎn)向的部分進(jìn)行了研究，還需要對速度進(jìn)行模糊化的控制，因此還有待以后作進(jìn)一步的深入探討．