基于機(jī)器視覺的智能車模糊PID控制算法的詳細(xì)資料說明

　　基于freescale公司的16位HCS12單片機(jī)設(shè)計(jì)一種智能車系統(tǒng)。系統(tǒng)攝像頭采集路徑信息，通過單片機(jī)的模糊推理機(jī)在線整定PID 參數(shù)，使小車能按照任意給定的黑色引導(dǎo)線平穩(wěn)地尋跡。實(shí)驗(yàn)證明： 系統(tǒng)能很好地滿足智能車對路徑識別性能和抗干擾能力的要求，舵機(jī)調(diào)節(jié)響應(yīng)時(shí)間快，穩(wěn)態(tài)誤差小，具有較好的動態(tài)性能和良好的魯棒性。

　　在“freescale杯”全國大學(xué)生智能汽車大賽中，要求智能車在l6位單片機(jī)MC9S 12DGl28（簡稱s12）的控制下自主尋線前進(jìn)。涉及到了自動控制、模式識別、傳感器技術(shù)、控制算法等學(xué)科知識，其中控制算法對智能車自主行駛的高速性、穩(wěn)定性和流暢性起著重要作用。目前，常規(guī)PID控制器是工程中應(yīng)用最廣泛、最基礎(chǔ)的控制器，具有簡單、可靠性高、穩(wěn)定性好的特點(diǎn)，但對于智能車這種非線性、時(shí)變、模型不確定的復(fù)雜系統(tǒng)，其控制效果較差，PID 參數(shù)整定非常困難或根本無法整定，很難得到預(yù)期的控制效果。模糊控制能對復(fù)雜和模型不確定的系統(tǒng)進(jìn)行簡單而有效的控制，但它不具有積分環(huán)節(jié)，因而在一般的模糊控制系統(tǒng)中很難完全消除穩(wěn)態(tài)誤差，并且在變量分級不夠多的情況下，在平衡點(diǎn)附近常常會存在小的振蕩現(xiàn)象。故將2種控制方法結(jié)合起來，提出基于機(jī)器視覺的模糊PID控制算法。該算法能利用模糊控制器實(shí)時(shí)的在線自整定PID參數(shù)，應(yīng)用于智能車的控制上效果較好。