升級(jí)版智能車快速轉(zhuǎn)彎的模糊自適應(yīng)PID控制算法[

摘要：

針對(duì)智能小車在轉(zhuǎn)向尤其是急彎時(shí)陀螺儀傳感器輸出的瞬態(tài)信號(hào)變化很快，因自身結(jié)構(gòu)和工藝限制而帶來(lái)的信號(hào)測(cè)不全、抓不好的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種以STM32轉(zhuǎn)彎控制芯片和FPGA為一次儀表特性改善單元控制核心的驗(yàn)證方法。測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)在對(duì)轉(zhuǎn)彎信號(hào)采集、放大后通過(guò)級(jí)聯(lián)特性改善模塊可以有效地改善傳統(tǒng)轉(zhuǎn)彎下的動(dòng)態(tài)特性，提高急彎下對(duì)實(shí)時(shí)信號(hào)處理的精度。

0 引言

谷歌旗下波士頓動(dòng)力公司最新發(fā)布的名為Handle的輪式機(jī)器人能力拔高到新的高度，事實(shí)上這種智慧型機(jī)器人搭載了多種諸如傳感采集模塊、環(huán)境探測(cè)以及人機(jī)交互模塊等。路況不一樣造成不同彎道的曲率不同，如何在急轉(zhuǎn)彎的情況下保持精準(zhǔn)的感知與采存處理一直是研究的焦點(diǎn)所在[1]。

智能小車的轉(zhuǎn)彎控制是一個(gè)復(fù)雜的控制過(guò)程，要建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，單單選用經(jīng)典的PID算法不夠精準(zhǔn)，很難做到精確測(cè)量和估計(jì)。因此，本文提出在傳遞函數(shù)后面串聯(lián)一個(gè)動(dòng)態(tài)測(cè)試修正模塊[2-4]。

1 智能車彎道設(shè)計(jì)背景

智能車要想在急轉(zhuǎn)彎路況下繼續(xù)保持穩(wěn)定、快速、安全的行駛，主要體現(xiàn)小車在運(yùn)動(dòng)控制上是否可以即時(shí)地進(jìn)行監(jiān)測(cè)和反饋。由于被測(cè)小車所處周邊的環(huán)境復(fù)雜多變，采光條件、路面溫度、自身結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的相對(duì)運(yùn)動(dòng)差以及摩擦系數(shù)都會(huì)引起智能車所帶來(lái)的參數(shù)變動(dòng)和毛刺現(xiàn)象甚至是檢測(cè)盲區(qū)[5-6]?？紤]到小車單方面在轉(zhuǎn)彎控制下定制控制策略會(huì)使整體運(yùn)行過(guò)程的穩(wěn)定性、及時(shí)性出現(xiàn)偏差以至于沖出跑道，針對(duì)復(fù)雜多變的環(huán)境，綜合得出一個(gè)合理控制策略補(bǔ)償模塊，使小車在彎道環(huán)境下既能保持采集的信號(hào)可靠、穩(wěn)定，又能快速、高效、準(zhǔn)確地在彎道上進(jìn)行調(diào)姿與控制[7]。

2 系統(tǒng)硬件

2.1 主控制器模塊

本系統(tǒng)采用的主控制器是意法半導(dǎo)體(ST)公司設(shè)計(jì)的基于Cortex-M3內(nèi)核架構(gòu)的STM32F107嵌入式芯片，該芯片擁有高性能、低功耗、實(shí)時(shí)應(yīng)用、高性價(jià)比等優(yōu)點(diǎn)。該芯片嵌入了256 KB Flash、64 KB SRAM以及各種外設(shè)接口(I2C、SPI、USART、CAN、USB、定時(shí)器、DMA控制器、ADC、PWM)，支持JTAG和SWD調(diào)試接口，主頻最高可達(dá)72 MHz[8]。該芯片豐富的片內(nèi)資源和片上外設(shè)、精準(zhǔn)高效的計(jì)算能力使得其十分符合系統(tǒng)要求。

2.2 電源管理模塊

系統(tǒng)總的供電電源為12 V鋰電池，電機(jī)驅(qū)動(dòng)芯片采用TB6612FNG芯片，系統(tǒng)電壓經(jīng)LM2596T開關(guān)壓降轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換為5 V，再通過(guò)線性恒壓模塊AMS1117輸出為3.3 V，通過(guò)轉(zhuǎn)換芯片轉(zhuǎn)換為5 V和3.3 V后提供給系統(tǒng)的各個(gè)模塊使用。電源電路圖如圖1所示。

2.3 姿態(tài)傳感器電路設(shè)計(jì)模塊

本系統(tǒng)采用的MPU6050是一個(gè)6軸傳感器芯片，內(nèi)部集成了3軸陀螺儀、3軸加速度計(jì)和1個(gè)可擴(kuò)展的數(shù)字運(yùn)動(dòng)處理器DMP，3個(gè)16位ADC通道將加速度計(jì)和陀螺儀測(cè)得的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)進(jìn)行輸出，保障了測(cè)量數(shù)據(jù)的輸出精度。用戶可以根據(jù)實(shí)際需要控制傳感器的范圍，可準(zhǔn)確追蹤小車姿態(tài)變化。MPU6050通過(guò)自帶的DMP編程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)對(duì)加速度計(jì)、陀螺儀數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，減少了主控芯片STM32的計(jì)算負(fù)擔(dān)[9]。主芯片和MPU6050傳感器電路連接圖如圖2所示，MPU6050傳感器通過(guò)傳輸速率較高的I2C總線和主芯片進(jìn)行通信。

2.4 電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊

直流電機(jī)具有轉(zhuǎn)矩大、負(fù)載性好、響應(yīng)速度快、運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)、噪聲小等優(yōu)點(diǎn)，使得直流電機(jī)在移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛[10-11]，最常見的驅(qū)動(dòng)方式是通過(guò)改變脈沖序列的周期和占空比來(lái)對(duì)電機(jī)電壓進(jìn)行控制。本系統(tǒng)電機(jī)驅(qū)動(dòng)芯片采用TB6612FNG[12]，具有雙通道輸出，比L298N效率更高，發(fā)熱量更低，4種電機(jī)控制模式：正轉(zhuǎn)、反轉(zhuǎn)、制動(dòng)、停止，通過(guò)STM32F107輸出PWM脈沖信號(hào)調(diào)整電機(jī)轉(zhuǎn)速。電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊原理圖如圖3所示。

3 算法優(yōu)化

在系統(tǒng)轉(zhuǎn)彎時(shí)由于蘊(yùn)含非常豐富的高頻分量，導(dǎo)致被測(cè)信號(hào)變化速度特別快。雖然陀螺儀動(dòng)態(tài)響應(yīng)可以滿足快速變化，但容易積累誤差。若想調(diào)理和改善傳感器的輸出信號(hào)，可以在微處理器檢測(cè)系統(tǒng)中借鑒選用信號(hào)處理的方法實(shí)時(shí)跟蹤一次儀表的動(dòng)態(tài)特性。在含有動(dòng)態(tài)特性級(jí)聯(lián)改善模塊的檢測(cè)系統(tǒng)中采用信號(hào)補(bǔ)償修正的方法實(shí)時(shí)接收感知端輸出的模擬信號(hào)并加以分析處理，在某種程度上延長(zhǎng)中間端的幅頻特性有效段，增加了對(duì)小車系統(tǒng)的有效調(diào)理率。

基于如上原理設(shè)計(jì)一個(gè)可以與陀螺儀串聯(lián)的改善一次儀表瞬態(tài)特性的網(wǎng)絡(luò)，使一次儀表匹配該改善算法網(wǎng)絡(luò)得到的幅頻特性比未經(jīng)處理時(shí)的平坦段延長(zhǎng)一些。修正思路如圖4所示。

一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)已知轉(zhuǎn)彎輸入信號(hào)由于陀螺儀有效帶寬頻率部分提取不夠而產(chǎn)生頻譜輸出失真，為此在測(cè)控電路模塊增加變形信號(hào)級(jí)聯(lián)動(dòng)態(tài)特性改善網(wǎng)絡(luò)，然后通過(guò)特定的參數(shù)優(yōu)化輸出靠近一次儀表逆模型，從而中和原信號(hào)的偏移量達(dá)到修正目的。原一次儀表輸出的拉普拉斯變換與輸入的拉普拉斯變換比H(s)級(jí)聯(lián)一個(gè)延長(zhǎng)可測(cè)線性段的動(dòng)態(tài)特性模塊F(s)，模塊總體的新傳遞函數(shù)為：

補(bǔ)償原理如圖5所示。

一次儀表瞬態(tài)改善網(wǎng)絡(luò)結(jié)合模糊神經(jīng)輸出與一次儀表瞬態(tài)校準(zhǔn)信號(hào)理論輸入差值e(n)，實(shí)現(xiàn)模糊神經(jīng)自適應(yīng)優(yōu)化。

標(biāo)準(zhǔn)一次儀表瞬態(tài)信號(hào)用q(n)表示，需改善的一次儀表瞬態(tài)輸出用X(n)表示，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出P(n)的階數(shù)設(shè)為k，則輸出為：

根據(jù)模糊函數(shù)在上位機(jī)訓(xùn)練得出的最優(yōu)值，對(duì)于本模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隸屬函數(shù)矩陣，k=12，m=12。w為矩陣U的列向量由U中元素組合：

圖6為構(gòu)造改良的補(bǔ)償網(wǎng)路流程圖。

一次儀表最典型的是近似為有一個(gè)二階系統(tǒng)，其傳遞函數(shù)可表示為：

在MATLAB平臺(tái)上,用數(shù)據(jù)訓(xùn)練傳感器300次后可得一次儀表動(dòng)態(tài)特性改善前后時(shí)域響應(yīng)。為了更好地檢測(cè)一次儀表對(duì)各個(gè)單元頻率分量的響應(yīng)輸出,可采用跟蹤掃描法獲取調(diào)理前后模塊的動(dòng)態(tài)特性，從而得出系統(tǒng)的幅頻特性，如圖7所示，其中w為被測(cè)信號(hào)頻率，wo為固有頻率，頻率比在0.3以內(nèi)有良好的測(cè)量精度。

4 結(jié)論

本文研究了升級(jí)版智能車快速轉(zhuǎn)彎的模糊自適應(yīng)PID控制算法[13]，該算法改進(jìn)了傳統(tǒng)彎道快速行駛易翻倒的情況。仿真結(jié)果表明，增加補(bǔ)償模塊的新算法可以進(jìn)行有效地維持轉(zhuǎn)彎姿態(tài)，總體上精度高于傳統(tǒng)單一的模糊PID算法。如何進(jìn)一步對(duì)微小姿態(tài)進(jìn)行修正是下一步研究的重點(diǎn)。