采用模糊PID控制方法實現(xiàn)全自主移動機器人平臺的搭建

引 言

移動機器人是一個集環(huán)境感知、動態(tài)決策、行為控制與執(zhí)行等多種功能于一體的綜合系統(tǒng)，其運動控制是移動機器人領(lǐng)域的一個重要研究方向，也是移動機器人軌跡控制、定位和導(dǎo)航的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的運動控制常采用PID控制算法，其特點是算法簡單，魯棒性強，可靠性高，但需要精確的數(shù)學(xué)模型才對線性系統(tǒng)具有較好的控制效果，然而它對非線性系統(tǒng)的控制效果并不非常理想。模糊控制不要求控制對象的精確數(shù)學(xué)模型，因而靈活、適應(yīng)性強?？墒?，任何一種純模糊控制器本質(zhì)上是一種非線性PD控制，不具備積分作用，所以很難在模糊控制系統(tǒng)中消除穩(wěn)態(tài)誤差。針對這個問題，采用模糊PID控制方法，將模糊控制器和傳統(tǒng)的PID控制相結(jié)合，使其既具有模糊控制靈活、適應(yīng)性強的優(yōu)點，又具有PID控制精度高的特點。

1、全方位移動機器人運動學(xué)分析

研究的是由第二炮兵工程學(xué)院自主研制的全自主移動機器人平臺——東風(fēng)一Ⅱ型足球機器人。東風(fēng)一Ⅱ型機器人采用了四輪全向移動的運動方式，具有全向運動能力的系統(tǒng)使機器人可以向任意方向做直線運動，而之前不需要做旋轉(zhuǎn)運動，并且這種輪系可滿足一邊做直線運動一邊旋轉(zhuǎn)的要求，以達到終狀態(tài)所需要的任意姿態(tài)角。全向輪系的應(yīng)用將使足球機器人具有運動快速靈活，控球穩(wěn)定，進攻性強，以及易于控制等優(yōu)點，使機器人在賽場上更具競爭力。

1．1 全向輪

該機器人采用在大輪周圍均勻分布小輪子的全向輪，大輪由電機驅(qū)動；小輪可自由轉(zhuǎn)動。這種全方位輪可有效避免普通輪子不能側(cè)滑所帶來的非完整性約束，使機器人具有平面運動的全部三個自由度，機動性增強。基于以上分析，選擇使用這種全向輪。

1．2 運動學(xué)分析

在建立機器人的運動模型前，先做以下假設(shè)：

（1）小車是在一個理想的平面上運動，地面的不規(guī)則可以忽略。

（2）小車是一個剛體，形變可以忽略。

（3）輪子和地面之間滿足純滾動的條件，沒有相對滑動。

全方位移動機器人由4個全向輪作為驅(qū)動輪，它們之間間隔90°均勻分布（如圖1所示），其簡化運動學(xué)模型如圖6所示。其中，xw-yw為絕對坐標系；xm-ym為固連在機器人車體上的相對坐標系，其坐標原點與機器人中心重合。θ為xw與xm的夾角；δ為輪子與ym的夾角；L為機器人中心到輪子中心的距離vi為第i個輪子的沿驅(qū)動方向的速度。

可求出運動學(xué)方程如下：

因為輪子為對稱分布，常數(shù)δ為45。，故得到全向移動機器人的運動模型：

P為轉(zhuǎn)換矩陣。

這樣，就可以將機器人整體期望速度解算到4個輪子分別的速度，把數(shù)據(jù)傳送到控制器中，可以完成對機器人的控制。

2、基于模糊PID的運動控制器設(shè)計

目前，常規(guī)PID控制器已被廣泛應(yīng)用于自動化領(lǐng)域，但常規(guī)PID控制器不具備在線整定控制參數(shù)忌kp，k1，kD的功能，不能滿足系統(tǒng)的不同偏差對e和偏差值變化率ec及對PID參數(shù)的自整定要求，因而不適用于非線性系統(tǒng)控制。

結(jié)合該運動控制系統(tǒng)的實際運行條件，設(shè)計采用模糊PID控制方法來實現(xiàn)快速移動機器人車輪轉(zhuǎn)速大范圍誤差調(diào)節(jié)，將模糊控制和PID控制結(jié)合起來構(gòu)成參數(shù)模糊自整定PID算法用于伺服電機的控制，使控制器既具有模糊控制靈活而適應(yīng)性強的優(yōu)點，又具有PID控制精度高的特點，使運動控制系統(tǒng)兼顧了實時性高，魯棒性強及穩(wěn)定性等設(shè)計要點，并可通過模糊控制規(guī)則庫的擴充，為該運動控制系統(tǒng)方便添加其他功能。

2．1 參數(shù)模糊自整定PID的結(jié)構(gòu)

模糊PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示，系統(tǒng)的輸入為控制器給定輪速，反饋值為電機光電碼盤反饋數(shù)字量，ΔkP，Δk1，ΔkD為修正參數(shù)。PID控制器的參數(shù)kP，k1，kD。由式（3）得到（kP‘，k1’，kD‘為PID參數(shù)初值）：

由此，根據(jù)增量式PID控制算法可得到參數(shù)自整定PID控制器的傳遞函數(shù)為：

2．2 速度控制輸入／輸出變量模糊化

該速度控制器的輸入為實際轉(zhuǎn)速與設(shè)定轉(zhuǎn)速的偏差值e，以及偏差值的變化率ec；輸出量為PID參數(shù)的修正量ΔkP，Δk1，ΔkD。它們的語言變量、基本論域、模糊子集、模糊論域及量化因子如表1所示。

在模糊變量E和EC以及輸出量ΔKP，ΔK1，ΔKD，的語言變量和論域確定后，首先必須確定模糊語言變量的隸屬度。常用的隸屬函數(shù)有B樣條基函數(shù)、高斯隸屬函數(shù)、三角隸屬函數(shù)等，考慮到設(shè)計簡便及實時性的要求，采用了三角隸屬函數(shù)。

2．3 參數(shù)自整定規(guī)則

模糊控制設(shè)計的核心是總結(jié)工程設(shè)計人員的技術(shù)知識和實際操作經(jīng)驗，建立合適的模糊規(guī)則表，得到針對kP，k1，kD三個參數(shù)分別整定的模糊控制表。根據(jù)kP，k1，kD三個參數(shù)各自的作用，可制定模糊控制規(guī)則。以kP，k1，kD為例，所列規(guī)則見表2，k1，kD?？深愃仆瞥觥?/p>

2.4 輸出量解模糊

依據(jù)速度模糊控制參數(shù)整定規(guī)則確定輸出量后，得到的只是一個模糊集合，在實際應(yīng)用中，必須用一個精確量控制被控對象，在模糊集合中，取一個最能代表這個模糊集合的單值過程稱為解模糊裁決。常用的解模糊算法有最大隸屬度法、加權(quán)平均法等，根據(jù)實際情況，采用加權(quán)平均法進行解模糊。此時，模糊控制器輸出可表示為：

最后，根據(jù)式（3）可得到最終的PID控制器參數(shù)。模糊PID控制程序流程圖如圖3所示。

3、實驗結(jié)果

為了驗證參數(shù)模糊自整定PID控制器的有效性，對直流電機分別做了常規(guī)PID控制和模糊PID控制實驗。實驗中給定輪速為50 min，圖4為采用常規(guī)PID控制方法控制的電機轉(zhuǎn)速；圖5為采用模糊PID控制方法控制的電機轉(zhuǎn)速。從結(jié)果看，采用參數(shù)模糊自整定PID算法能夠明顯降低超調(diào)量，加快響應(yīng)速度，改善控制系統(tǒng)對輪速的控制效果。

4、結(jié) 語

機器人運動控制系統(tǒng)是整個Robocup機器人系統(tǒng)的執(zhí)行機構(gòu)，在場上的表現(xiàn)直接影響了整個足球機器人系統(tǒng)。以足球機器人為平臺，考慮到系統(tǒng)的時滯性和非線性，采用了模糊控制與PID控制相結(jié)合的方式，并在自行研制的足球機器人上進行了速度控制的實驗研究。結(jié)果表明，該方法彌補了常規(guī)PID控制應(yīng)用在機器人運動速度控制時超調(diào)量大，響應(yīng)時間長的缺點，可以取得理想的效果。目前該方法已應(yīng)用于足球機器人的運動控制，并在第七屆中國機器人大賽暨ROBCUP中國公開賽中取得了優(yōu)異的成績。

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