智能小车运动控制系统研制

1、题目：智能小车运动系统研制专业：理论与工程生：董刚指导教师：杜京义摘要本文主要完成了智能小车运动系统的研制。在小车的硬件设计中，将两台直流电机设计在两主动轮上，采用了两轮差动的方法。以LPC2368为搭建了智能小车的系统的硬件平台，通过光电码盘、防碰开关、超声波传感器等来实现智能小车的多种功能。根据智能小车的实际车体，对其进行了运动学的分析并建立了相关的数学模型，为优化对智能小车的奠定了理论基础。在轨迹算法中，推导出了人小车行走中主动轮与行走轨迹的位置关系，推导出了人小车的实时位置，型，设计了相应的模糊器。，通人小车的轨迹，分别使用了模糊器和传统PID器进行MATIab过结果说明了在智能小车轨

2、迹中模糊器的优越性。此外，本文还对小车系统中所需的传感器和系统的软硬件进行了详细的分析。智能小车运动系统，本的主要工作内容如下：(1)依据动力学原理，分析并建立智能小车的满足不同需求的多种提供数学模型。模型，为实现最佳(2)对小车的轨迹跟踪问题进行了研究，基于模糊原理实现了智能小车的轨迹跟踪，并通过与传统PID做了对比。(3)设计了智能小车系统，研制了以ARM7(LPC2368)微处理器为的智能小车运动硬件平台。(4)为了达N4,车操作系统实现了的实时性要求，在LPC2368上进行了laCOSII的移植，使用软件的开发。：移器人；模糊；操作系统；运动系统研究类型：应用研究：Research a

3、nd Development of the Intelligent Automobile KineticSubjectControl SystemSpecialty：Control Theory and Control Engineering(signatu心)垒嘻趣址(signatu代)孟塾至兰Name：DongGangInstructor：Du Jing-yiAbstractIn this paper，the intelligent automobile kinetic control system is designedIn the robotmotors title fixed on

4、thedrive wheelcontr01111ehardwarewitll differentialdesign，twohardware platform of intelligent automobile control system isbased on LPC2368 as the core，theswitchand ultrasonicthesensor to achievemultiplethroughphotosensor，anti-clashfunctions of the automobileactual body ofAccording to theautomobile，t

5、he mathematic mintelligence automobileposition relation between the drive wheel and traceis builtby kinematics analysis for optimizinIn the algorithm ofpath-tracking，theautomobileisdeduced111e realtimepositionintelligencewhenofmovingintelligenceautomobile isdeduced111e fuzzycontroller of path-tracki

6、ng is designedTlle path-trackinginMATIabcircumstances、itIlthecontrolissimulatedandfuzzy-controllerPID-controllerrnle result explains the superiority of fuzzy-controllerin the path-trackingSpecifically for the intelligent automobile kinetic control system，the main content of thisas follow：paper is(1)

7、According to kinematics principle，variety control mof intelligent automobile for realizing the optimum contr01s are built tosatisfy the need(2)And the problem of pathtrackingstudiedThe path-tracking of intelligenthas beenfuzzy-contr01And this method has been compared、itll PIDautomobile has been real

8、ized byiIl脚lab circumstancescontrolofthe(3)Inpaper，thethisautomobile issystemintelligentdesignedAndhardwareautomobile isdesignedwhich is based on LPC2368theplatform of intelligentascore(4)To meet the need of intelligent automobile for real-time，embeddedoperation systemis used to designthe software、析

9、tll planting lxCOS-IIto LPC2368words：Mobile robotcontrolembeddedKeyKineticoperation systemFuzzycontrol systemThesis：Application Research西要料技大学独创性说明本人郑重：所呈交的是我个人在导师指导下进行的研究工作及其取得研究成果。尽我所知，除了文中加以标注和致谢的地方外，中不包含其他人或集体已经公开或撰写过的研究成果，也不包含为获得西安科技大学或其他教育机构的学位或所使用过的材料。与我一同工作的同志对本做的任何贡献均已在中做了明确的说明并表示了谢意。作者签名：毒

10、豇叫日期：删q舞q戽玛冷知识产权书本人完全了解学校有关保护知识产权的规定，即：在校攻读学位期问工作的知识产权属于西安科技大学。学校保留并向有关部门或机构送交的复印件和。本人被查阅和借阅。学校可以将本学位的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等保存和汇编本。同时本人保证，毕业后结合研究课题再撰写的文章一律注明作者为西安科技大学。待后适用本。作者签名：钢指导教师签名：_#生。誊文如口罗年午月2多Et1绪论1绪论11移器人的发展现状人的应用越来越广泛，几乎渗透到所有领域。人的发展体现了一个技术水平的高低，现代人从其诞生到现在，己经发展到了第三代【l】。第一代要求示范给示教的

11、动作。第二代人是示教再现型人。它们装有记忆器，由人将作业的人，使之记住操作的程序和要领。当它接到再现命令时，则地再现人是装有小型计算机和简单传感器的离线编程的工业人。它能感知外界信息和进行“思维”，比第一代人更灵活、更能适应环境变化的需要。第三代是智能人。智能人是“具有感知、思维和动作的”。它装有多种传感器，能识别作业环境，能决策，具有人类大脑的部分功能，且动作灵活，是人工智能技术发展到高级阶段的产物。移器人的研究始于60年代末期，斯坦福(SKI)的Nils Nilssen和CharlesRosen等人，在1966年至1972年的移器人【2J。进入20世纪80年代以后，人们的研究方向逐渐转移到

12、了面向实际应用的室内移器人的研器人AM_R(Indoor Autonomous Mobile Robot)概念。究，并逐步形成了式移美国国防高级研究计划局(DARPA)专门立项，制定了地面无人平台的战略计划。从此，在全世界掀开了全面研究室外移器人的序幕，如DARPA的“战略计算机”计划中的地面车辆(ALV)计划(1983-一1990)，能源部制订的为期10年的人和智能系统计划(RIPS)(1986-1995)，以及后来的空间人计划；通产省组织的极限环境业的人计划；欧洲尤里卡中的人计划等。初期的研究，主要从学术角度研究室外人的体系结构和信息处理，并建立实验系统进行验证。虽然由于80年代对人的智能

13、行为，导致室外人的研究未达到预期的效果，但却带动了相关技术的发展，为探类研制智能人的途径积累了经验，同时，推动了其它对移器人的研究与开剔弘7。进入90年代，随着技术的进步，移器人开始在更现实的基础上，开拓各个应用领域，向实用化进军。美国NASA研制的火星探测人索杰那于1997年登上火星，这一向全世界进行了。为了在火星上进行长距离探险，又开始了新一代样机的研制，命名为Rocky7，并在Lavic湖的岩溶流上和干枯的湖进行了的实验。德国研制了一种轮椅人，并在乌尔姆市中心车站的客流期的环境和1998年汉诺威工业商品博览会的展览大厅环境中进行了实地现场表演。该轮椅人在公共场所拥西安科技大学挤的、有大量

14、乘客的环境中，进行了超过36个小时的考验，所表现出的性能是其它现存的轮椅实现的【8捌。人或移器人所不可比的。这种轮椅人是在一个商业轮椅的基础上2004年，美国的火星车“勇气”号和“机遇”号登上火星，并且圆满完成了预期的探索 任务：每辆火星车都需要至少工作90个火星日(约相当于地球上的92天)，在火星上行驶总里程至少达到600米，至少造访8个不同地点，必须拍下周围环境的立体和彩色全景。“勇气”号和“机遇”号火星车，代表着当前世界上移器人的最高水平ll。1987年，美国组织开放式运动系统的研究，即下一代器(NGC)研究计划。该计划首先提出了开放体系结构器的概念，制定了“开放系统体系结构标准规格(O

15、SACA)”。自1996年开始，美国几个大的科研机构对NGC计划分别了相应的研究成果，如美国国际标准研制的“增强型机床器(EMC)”。美国通用、福特和克莱斯勒三大汽车公司研制的“开放式、模块化体系结构器(OMAC)999其目的是用更加开放、更加模块化的结构使制造系统更加柔性、更加敏捷。近年来，随着运动技术的不断进步和完善，运动器作为一个的工业自动化类产品，已经被越来越多的产业领域接受，并且已经达到一个引人瞩目的市场规模。对人性的来自要求完成的任务以及高度非结构化和变化的环境。在大多数室外环境中，要求人完还有一定的。操作的半自器人，毫无疑问是一个发展方向，因此先进的操作技术是将来必需的。国内对于

16、移器人的起步比较晚。从“七五”开始，我国的移器人研究开始起器人于1994年步，经过多年来的发展，己经取得了一定的成绩。智能移通过鉴定。涉及到五个方面的：基于地图的全局路径物越野环境下的全局路径技术研究(准结构道、自然地形环境下路网环境下的全局路径、具有的全局路径)；基于传感器信息的局部路径技术研究(基于多种传感器信息的“感知一动作”行为、基于环境势场法的“感知一动作”行为、基于模糊的局部路径规划与导航)；路径的技术研究(基于地图的全局路径系统的系统的模拟、模拟)；、超室外移器人系统的模拟、室内移器人局部路径传感技术、信息融合技术研究(差分全球、磁罗盘和光码盘声测距系统、视觉处理技术、信息融合技

17、术)；智能移器人的设计和实现(智能移器人THMRIn的体系结构、高效快速的数据传输技术、自动驾驶系统)。城市大学智能设计、自动化及制造研究中心的自动导航车和服务人。中国沈阳自动化移动式的AGV和防爆人。中国自动化所自行设计、制造的全方位人视觉导航系统。哈尔滨工业大学于1996年研制的导游人等。21绪论12移器人的发展现状121导航和在人系统中，导航是一项技术，是人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点fll】【12】：(1)基于环境理解的全局：通过环境中景物的理解，识别人为路标或具体的实物，提供素材；以完成对人的，为路径(2)目标识别和统的稳定性；物检测：实时对物或特定目标进行检测和识

18、别，提高系(3)安全保护：能对人造成的损伤。人工作环境中出现的和移动物体作出分析并避免对人有多种导航方式，根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同，可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同，可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。在移器人导航中，无论是局部实时避障还是全局态及位置，以完成导航、避障及，都需要精确知道人或物的当前状是人的问题。比较成熟的可分为式传感器系统和主动式传感器系统。122路径路径是式移器人导航的基本环节之一。它是按照某性能指标搜索一条从起始状态到目标状态的最优或近似最优的无碰路径。根据人对环境信息知道的程度

19、不同，可分为两种类型：环境信息完全知道的全局路径和环境信息完全未知或部分未知，通过传感器地对人的工作环境进行探测，以获取物的位置、形状和等信息的局部路径04。多传感器信息融合方面的研究，移器人的多传感器信息融合方面的研究始于80年代。123多人系统多人系统的研究始于20世纪70年代。随着人应用领域的不断拓展、人工作环境复杂度、任务的加重，对人的要求不再局限于单个人，多人的研究已经成为人学研究的一个热点。多人系统的研究分为多人合作(Multirobot定个多及如何保持Coordination)和多人协调(Multirobot Cooperation)两大类，主要研究给人系统任务后，如何组织多个人

20、之间的运动协调一致。人去完成任务，如何分解和分配任务以3西安科技大学124仿生学与机构的研究近年来，全球许多人研究机构都开展了仿生学与机构的研究工作。在学基础上，研究昆虫、爬行动物等自然界生物的各种生存策略与形态，如：蚂蚁的群体协作、觅食、路线跟踪与搜索和信息传递等策略，蜜蜂的将各种生物的特长再现于人上。和采粉策略，蛇的爬行动态等，125多传感器信息融合多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，可以为高智能度人在未知环境中运行、作业提供一种技术解决方案。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息。

21、经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检 测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性【15】。13本课题研究的主要内容本课题搭建了基于LPC2368的uCOSII要研究内容为：系统以实现对智能小车的。主(1)依据动力学原理，分析并建立智能小车的满足不同需求的多种模型，为实现最佳提供数学模型。(2)对小车的轨迹跟踪问题进行了研究，基于模糊原理实现了智能小车的轨迹跟踪，并通过MATIab与传统PID做了对比。(3)设计了智能小车系统，研制了以ARM7(LPC2368)微处理器的智能小车运动硬件平台。(4)为了达到小车的实时性要求，采用了操作系统实现了软件的开发。14本课题的研究意义

22、智能小车，也就是轮式人，最适合在那些人类无法工作的环境中工作，它们已在许多工业部门获得广泛应用。在某些应用场合，它们可以比人类工作得更好并且成本低廉。以下列举了各个层面【101。人的一些应用，所有这些用途正逐步渗入到工业和的焊接，这时人与焊枪及相应配套装置一起将部件焊接在一起，这是人在自动化工业中最常见的一种应用。由于人连续运动，可以焊接得非常均匀和准确。喷漆，这是另一种常见的人应用，尤其是在汽车工业上。由于人工喷漆时要41绪论保持通风和清洁，因此创造适合人们工作的环境是十分的，而且与人工操作相比，人更能持续不断地工作，因此人非常适合喷漆工作。检测，对零部件、线路板及其它类似的检测也是人比较常

23、见的应用。一般说来，检测系统中还集成有其他一些设备，它们是视觉系统、X射线装置、超声波探测仪或其他类似仪器。医疗应用，由于要求人完成的许多操作(如切开颅骨、在骨体上钻孔等)比人工操作更为准确，因此手术中许多机械操作部分都由人来完成。帮助残疾人，在日常生活中，人可以做很多事情来帮助残疾人，诸如将盛着食品的盘子放入微波炉，从微波炉中取出盘子，并且将盘子放到残疾人面前给他用餐等。其他许多任务也可通过编程让人来执行。的环境中使用。在这些险恶的环境下工作，人环境，人非常适合在类必需采取严密的保护措施。而人可以进入或穿过这些区域进行维护和探测工作，且不需要得到像对人一样的保护。水下、太空及人也可以用于水下

24、、太空及的服务和探测。虽然尚没有人被送往火星，但已有许多太空漫游车在火星登陆并对火星进行探测。如美国的“勇 气”号和“机遇”号的主要任务是在火星上探水，它们已分别在其着陆区域附近找到火星上过去曾有过水的证据。另外，特别是在煤矿领域急需智能小车的应用。煤矿井下有许多巷道和突发的危险情况，工作环境恶劣，需要使用电动小车进行工作。而智能小车属于一种移动人可以在恶劣的环境完成复杂的活动。近年来我国的事故人数越来越多，一方面是由于安全生产存在隐患，另一方面也由于救援工作不及时，或由于存在着救援过程中的矿井再次坍塌、瓦斯等延误了救援工作，所以应用完善的智能小车进行矿井救援，协助救护深入矿井，完成有一定性的

25、救援工作，救出被困的矿井工人，将伤亡人数降到最少。由于事故人数越来越多，而可以应用于矿井救援、参加各种高工作的工具却十分少。特别是目前我国煤矿开采生产安全存在较大隐患，能够深入矿井协助搜救的智能小车显得尤为重要，不仅能够快速救出被困矿工，还能减小搜救的伤亡性。因此，对智能小车的研究对煤矿井下工作生产具有相当的意义和应用前景。5西安科技大学2智能小车建模21智能小车结构移器人的运动方式有轮式、式和步行方式，本课题所选用的智能小车车体结构为四轮车。智能小车由车架和电池、直流电机、万向轮等所组成，这些是整个人的基础部分。智能小车平面图如图21中所示，O为小车底盘，A、B为左右两个驱动轮由直流电机驱动

26、，C、D为前后两个万向轮。图21智能小车平面图智能小车采用差速转向方式。差速转向是在小车的左右轮上分别装上两个的驱动电机，通过应为自由轮。左右轮的速度比来实现车体的转向【2I】22】。在这种情况下，非驱动轮22智能小车运动学模型智能小车的旋转半径可从O到无限大任意设定。当旋转半径为0时，智能小车能绕本体中心旋转，所以该智能小车可以通过两个驱动轮的转速来改变运动方向。智能小车在运行过程中往往受到复杂的内部和外部因素的影响，比如驱动电机特性不一致、车轮打滑、地面不平整等，这些都会影响到智能小车的轨迹跟踪精度，而且这些因素使智能小车很难进行精确建模或动力学不确定性就成为一个难题。，所以在智能小车运行

27、过程中如何减小各种221运动建模从运动所要满足的几何关系来研究智能小车的运动，称作人运动学，其主要研究状态空间、参数与系统特性之间的关系【231。对于本文研究的智能小车，其几何模型和两轮所受推动力如图22所示。对于智能62智能小车建模小车来说，假设在智能小车横向是不能自由移动的，即出现侧移，这时轮子处于理想滚动情况。在智能小车处于低速情况下，这样假设是合理的。图22智能小车模型和受力分析图中符号的意义分别是：G2个驱动轮之间的横向距离；r为驱动轮半径；妒为智能小车的转角：智能小车瞬时曲率中心ICC(Instantaneous Center OfCurvature)；R为中心瞬时曲率半径；彳、J

28、r,分别为左右驱动轮所受地面摩擦力，即智能小车前进的推动力。假设G点坐标为(z，y)，岛为左驱动轮的转角，B为右驱动轮的转角，ICC的坐标为ORsin伊，y+Rcos簟o)，左轮瞬时曲率半径为R-b2，右轮瞬时曲率半径为R+b2，咋为右轮线速度，v，为左轮线速度。以左右轮线速度分别计算智能小车瞬时转速国，得国=_二L、(21。)R+b|2缈2钫由式(21)和式(22)n-I"得中心G点的运动速度1，为(2·2)1，=缈尺=导(v；+巧)=；(台，+刍，)(23)智能小车方向角速度可表示为7西安科技大学。，伊=缈=÷(目，一0，)D(24)在运动坐标中，智能小车中心

29、G的运动速度为x=VCOS缈(25)Y=vsin(26)可得出系统的约束方程xsin口o-ycos=0(27)可见x、Y、缈不是相互的。定义广义坐标g=Ix，纠r。智能小车运动模型可以写成如下矩阵形式驸(28)222基于力矩的运动建模式(28)去掉一行，表示成q=PO，其中尸反映人中心点的速度与驱动轮转速之间的关系。若|尸|o即costp0，矽刀2时，左右轮转速1_一一rCOS伊b2r b耋=尸-1兰=12rrcoscp(29)求导得。1b。sin矽二目，2rcos伊x+rco】s2rcosLx缈+：2一r缈否，2志鲁卷二易一寺；82智能小车建模若lPI=oaO缈=万2时，左右轮转速可用少，纠

30、r表示。在图22中，彳、Z分别为两轮所受地面摩擦力。对可推导出如下方程人进行受力分析，mx=(，+石)cos伊，易=(，一石)昙z(211)其中，为人平台的转动惯量， 当矽万2时解出卜22cosp斛i伊1r面卜i缈聊，)电机的转动方程为fZ： Zd1 wdt(213)其中f为电机电磁转矩，乃为转动惯量。人的两个驱动轮物理参数相同，设双轮的力矩分别为0和乃。假设结合式(210)、(212)和(213)可得旧志+南府等二知等知鲁易 h志+南函埤rcos矗p二易一势鲁易同样可以求出矽=n'2时双驱动轮的力矩亿州争+等A等酵易州手+爷笋詈易亿均从式(214)和(215)可以看出，当智能小车存在

31、旋转运动时，两个驱动轮力矩才会不同。223基于速度、度的运动建模度是刚体所受合力的直接反映，度闭环在人的中得到广泛的研究和应用，这种方法不需要对人和外部环境进行精确建模，而且度环的频带9西安科技大学很宽，可以有效地抑制动力学不确定性引起的扰动。设驱动轮直流电机转速为嵋和w，驱动轮速度与直流电机的转速成正比。本文假设电机转速等于驱动轮转速，有如下关系r1已=雌1【岛=wtf216)23智能小车航位推算智能小车的自律行走依靠对自身位置和的识别，即问题。功能是智能小车的一项重要功能，没有这种功能，任何运动都是盲目的。本系统所用的测速元件为光电传感器，由于光电传感器输出脉冲和车轮转动距离之间有着简单的

32、线性关系，而测量采样时间内智能小车左右轮移动的距离也很容易，所以通过测量采样时间内智能小车左右轮移动的距离对智能小车进行，这样就必须建立智能小车位姿和智能小车转动距离之间的关系，也就是智能小车的航位推算矧25】【26】。推算航位之前，先介绍光电传感器输出脉冲和车轮行走距离之间的关系。假设车轮轮轴中心在纵向经过的距离和车轮与地面接触的外缘任意一点在环向所经过的距离S相等(即车轮没有0弧度时有S=rO(217)设光电传感器的码盘分度为，光电传感器脉冲个数为m，则有0：2ztm(218)结合式(21 7)和式(21 8)有S：2：,rrm(219)微器中信息采样是周期的，采样周期取为丁，结合式(24

33、)、(25)与(26)有z(疗+1)=x(刀)+rV(f)c。s伊(f)衍y(行+1)=y(玎)+C+r，(f)sin呼o(f)dt伊(刀+1)2伊(刀)+r+7吉【一(，)一巧o)】出(22。)在式(220)中，(毛，只，纸)为智能小车方位在第万次采样时刻的己知值，(毛巾儿小纯+。)为第n+1次采样时刻的计算值，是未知量。可设102智能小车建模瓴=卜(惝矿(f渺瓴=卜(岫缈(f矽(221)(222)n州胁吉(峨一矧纯2(223)在式(223)中，圾和AS分别是右轮和左轮从第刀次采样时刻到第n+1次采样时刻之间所行走的距离，当车轮正向转动时为正值反转时为负值，则有x(n+1)=工(刀)+瓴(2

34、24)y(刀+1)2少(刀)+Ay(225)缈(刀+1)2缈(刀)+纯(226)微器通过采样可以获得光电传感器输出的脉冲数m，根据式(219)可获得刀时刻右轮转动的距离圾和左轮转动的距离蝇，将峨和瓴带入式(223)中求得，再由式(226)求出纯+。在乙，值近似有eoslp(t)=cos·p+竺氅l 盟(卜厶)从而可以将式(227)带入(221)得佗27)瓴=c=o卜st,【+型co半s乙+型一号瓯盟)+(婴¨乎凇眠+丁)，一乙最】一竿一咖(228)式(22s)亡P的最和鼠+。分别为智能小车中心第刀次采样时刻到第n+1次采样时刻之间所移动的距离，其中：|“s(f)衍近似为聃触

35、圭学丁蛾氓瑚竿(229)进而可得(23。)西安科技大学同理可得知瓴：(最+l_最)竺墼#监(231)z记蝇=(&+。一最)则有1馘=÷(峨+峨)z(232)将以上式子整理可得到：毛+蝇竺氅竽监二(233)：+蝇竺墼；坐监二(234)+l 2纯+纯f235)由以上的分析可以知道，器采样获得挖时刻左轮与右轮转动的距离后，即得知蝇与&后，便可以求得智能小车在n+l时刻的位置(矗+，儿+，纯+。)。24智能小车运动模式方移器人要想实用，必须拥有能胜任的运动系统、可靠的导航系统、精确的感知能力等。对移器人来讲，运动系统是其系统中的一环，而精确的位置知识则是这一环中的基本问题。移

36、器人能走出什么样的轨迹，是由其自身结构和驱动方式决定的。而每一种人的行走轨迹从根本上来讲都是由最基本的几种轨迹形式拟合而成，所以对人小车最基本的几种轨迹形式的分析就成为必要。241智能小车的直线行走在小车行走途中，直线形式是其最基本、最常见的行走轨迹，如图23所示。在智 能小车直线行走当中，在n时刻小车中心点为D，在n+1时刻小车中心点为D。在图23中可以看出其运动过程中与水平方向的夹角保持不变，即缈(疗+1)=纵聆)。122智能小车建模葺宣暑暑置置葺暑|葺皇皇宣宣旨|i毫i。j iiz'ii宣宣宣葺宣置暑昌暑宣宣i暑ii暑i暑暑暑暑暑宣昌薯置暑iiiiii暑宣图23直线情况若要使智能

37、小车直线行走即保持c,o(n+1)=缈(，1)，根据式(226)且P使得纯=0，然而1根据式(223)纯=亡(峨一蝇)即保持右轮和左轮从第胛次采样时刻到第n+1次采样口时刻之间所行走的距离相等。242智能小车的弧线行走沿一段弧线前行也是的圆弧组成，这里只分析圆弧人小车行走的常见情况。每一段弧线都是由曲率半径不同的情况。在对智能小车进行前必须给出必要的控制要求。如果事先给出了小车的起始位置、终点位置和弧线的圆心位置(即给出了圆弧半径)，则这段圆弧就被确定了下来。下面将分析智能小车弧线运动的具体方法。X图24智能小车以半径为R的弧线运动13西安科技大学如图24所不，ICC为小车曲线运动的圆心，n时

38、刻到n+1时刻小车的中心分别为O和O，与水平方向的夹角分别为伊(疗)和缈(刀+1)。假设在n时刻到n+1时刻小车曲线运 动的角度为0半径为R，那么所要确定的就是小车左轮和右轮的运动关系。根据平面几何知识易知(236)纯=0缸2+ay2：(2Rsin昙)2二(Z37)Ax=2Rsin秘知Ay=2Rsin詈sin(詈+纯)亿38，(239)因为采样周期为5ms而电机的转速经过以把式(237)、(238)和(239)分别近似为器后车轮的转速相对比较慢了，故而可Ax2+Ay2=R202(240)【Z41)ay：ROsin(罢+)二【Z4Z)如果小车要行走的弧线角度为kO半径为R，那么可以分为k步来完成

39、需要行走的路 线，每一步转过的角度为0。因此，由式(241)和(242)n-以知道每一步小车在横向和纵 向的位移，而由式(236)n-J'以知道小车运动每一步与水平方向夹角的变化量。再根据式(223)、(230)和(231)可以计算出小车左轮和右轮具体的运动关系为峨5墨COS一+筹一2(243)哦2墨COS一一筹一2(244)式(243)和(244)就是小车每一步行走半径为R角度为0的圆弧时右轮和左轮的运动关系。因为通常每一步的秒值都比较小，所以上面两个式子可以近似为皈=RO+b20，(245)142智能小车建模硝h ：R秒一丝2(246)根据上面的分析可以知道如何明几种弧线运动情况。

40、(1)小车原地转动小车的左右两轮来实现弧线的行走，下面具体说小车原地转动情况时明显可以知道缸和缈都等于零，因此ICC半径尺为零。此时左右轮的运动关系是蛾=一等和蛾：+了bO，明显此时两轮的转动方向相反转动的速度相等。当小车需要向相反的方向原地转动时，只需要改变左右轮的转向即可。(2)小车绕一个车轮转动小车绕一个转动是明显可以知道ICC半径为三，根据式(245)和(246)n-I以知道Z此时的左右轮运动关系为ASt=0和圾=bO，明显此时一个车轮静止一个车轮转动。当小车需要绕另一个车轮转动时，只需更换两个的状态即可。上面分析了小车曲线运动的两种特殊情况都是对式(245)和(246)的具体应用。若

41、要实现智能小车的各种状态行走只需要把各种曲线运动和直线运动相结合即可。25本章小结本章首先对智能小车的结构进行了简要的说明，然后对智能小车进行运动学分析，建立了运动学模型，然后根据光电测速装置输出脉冲测量采样时间内车轮移动距离确定了人的位姿，建立了人位姿和车轮行走距离之间的关系，推算出了移器人的航位，提出了小车运动模式的方法，为底层运动系统硬件设计、软件设计以及人的轨迹跟踪奠定了一定理论基础。15西安科技大学3智能小车运动系统模糊器设计及轨迹在人领域是一个很重要的研究方向，它有很多实际用途，比如工业机器人在工作场所里按预定路线运送物料，焊接人的焊缝跟踪，移器人的道路跟随等。传统的人运动常采用P

42、ID器，但是在实际的系统中，移器人的航向角与其速度、转动惯量、重心位置、前后轮侧偏系数(由于轮不是严格垂直于地面而造成)，两个驱动轮直径和摩擦力的差别、实际道路情况等诸多变化的且很难确定的因素有关，这就使PIE)器的参数的全局整定极为，在小角度转弯实验中整定的系数在大角度转弯实验中就变得不适用，反之亦然。本文这个问题，采用了一种模糊器。实验结果表明这种器可以降低参数整定的难度，提高轨迹的精度，利用模糊器可以提高系统的鲁棒性、适应性和快速性。与实验结果表明了所用方法的有效性。31模糊的基本原理模糊是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的智能，其基本概念是由美国加利福尼亚大学展，在理论及

43、应用研究方面都取得了deh)首先提出的，经过几十年的发127。30。器、输入输出接口、执行机构、测量装置和被控对象模糊系统通常由模糊五个部分组成，其基本原理框图如图31所示。图31模糊的基本原理框图Controller，FC)是模糊系统的，一个模糊系统的性模糊器(Fuzzy能主要取决于模糊器的结构、所采用的模糊规则、推理算法，以及模糊决策的方法等因素。下面就来介绍一下模糊组成框图如图32所示。器的组成和各部分的工作原理，模糊器的163智能小车运动系统模糊器设计及一l-I Il-数据库规则库ill：I知识库IIl输出输入模糊化接口推理机解模糊接口IlI一一II图32模糊器的组成框图模糊器主要包括

44、输入量模糊化接口、知识库、推理机、解模糊接口四部分。(1)模糊化接口(Fuzzy Interface)模糊器的输入必须很好通过模糊化才能用于输出的求解，因此实际上它是模糊器的输入接口。其主要作用是将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量。对于一个模糊输入变量e，其模糊子集通常可以进行如下划分： P=负大，负中，负小，零，正小，正中，正大)=NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB(2)知识库(Knowledge Base知识库由数据库和规则库两部分。数据库(Data Base，DB)：数据库所存放的是所有输入、输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值(经过论域等级离散化以后对应值的集合)，若论域为连续

45、域则为隶属度函数。在规则推理的模糊关系方程求解过程中，向推理机提供数据。规则库(Rule Base，RB)：模糊器的规则基于知识或手动操作长期积累的经验，它是按人的直觉推理的一种语言表达形式。规则库是用来存放全部模糊规则的，在推理时为“推理机”提供划分越细，规则条数越多。规则，规则条数和模糊变量的模糊子集划分有关，(3)推理机(Inference)：推理机是模糊推理，并求解模糊关系方程，从而获得模糊器中，根据输入模糊量和知识库完成模糊量的功能部分。(4)解模糊接口(Defuzzyinterface)：通过推理机得到的输出是模糊量，要进行须经过清晰化接口将其转换成精确量。模糊量的清晰化通常采用以

46、下三种方法：必最大隶属度法：最大隶属度法是指选取推理结论的模糊集中隶属度最大的元素作为量的方法。例如模糊集C，所选择的隶属度最大的元素材应该满足段)段(圳，“U(31)这种方法的优点是简单易行，缺点就是它囊括的信息量较少，因为这种方法完全排17西安科技大学除了其它一切隶属函数较小元素的影响。重心法：重心法是指取模糊隶属函数曲线同基础变量轴所围面积的重心对应的基 础变量值作为清晰化的方法，也是一种最常用的清晰化方法。当输出变量的隶属函数为 单点集时，重心法的计算公式为P(“。以)U=盟广一zpiI(32)平均法：平均法是指以各条规则的前件和输入的模糊集按一定法则确定的值k。为权值，并对后件代表值

47、U，平均计算输出的清晰值U的方法。其计算公式为PU=k，乙pin=l(33)规则对系统品质不同的影其中，f为规则序号，刀为规则总数。可以根据每条响，进行有意识的人为调节。若k，=，(33)式等同于(32)式。模糊的最大优势就在于学模型，特别适合处理模型不确定的过程。模糊本质上是非线性和自适应的，对于具有参数波动或者检测信号不太精确的复杂非线性多变量系统模糊也能很好的工作，对参数波动和负载干扰的影响具有很强的鲁棒性。由于模糊器的规则主要是根据及操作者的经验总结得来，而操作者一般都能够检测到被控过程的输出及变化，因此模糊 般是误差e以及误差的变化缸，即P(f)=，(f)-y(t)Ae(t)=P(，

48、)一e(t一1)其中，(f)和少(f)分别是t时刻的设定值和对象的实际输出。器的输入一(34)设e、血及器的输出U的基本论域为一，】、卜P懈，】及【一“一，z】，定义在其上的语言变量分别为E、EC和U，这些语言变量分别有2n+l、2m+1和2，+1个量化等级，即其模糊论域分别为E=一刀，-n+19,o 9-2，-1，0，1，2，n-1，门) EC=一所，-m+l，-2，-1，0，1，2，m-1，m)u=-1，-l+1，-2，一1，o1 2，一1，器的参数如下(35)定义183智能小车运动系统模糊器设计及恕=旦k=÷吒=竿P衄&一(36)式中，也和k称为量化因子，吒称为比例因子

49、。PID算法的基本原理32PID算法是目前工业中应用最为广泛的一种算法。PID从出现到发展算法，但是PID凭借其经历了漫长的时间，虽然在这期间许多人提出了先进的器的结构简单，参数易于调整，在长期的工程实践中，又积累了丰富的经验，因而一直得到普遍的应用。由于计算机软件的灵活性，PID算法可以得到改进而更加完善，并可与其它统采用PIDPID规的PID规律结合在一起，产生更好的技术。效果，发现，有近90的过程系器是一种基于“过去、现在和未来”信息估计的有效而简单的算法。常系统由PID器和被控对象相连接组成，原理框图如图33所示。图33 PID系统原理框图PID器是一种线性器，它根据给定值，(r)与实

50、际输出值J，(f)P(f)=，(f)一y(f)偏差(37)量，PID的规律为：将偏差的比例(P)、(I)和微分(D)通过线性组合对被控对象进行。即砸MP+砉I砸渺+丁Tode(t)(38)或写成传递函数的形式G=U(S，)=kp(-+去毋)(39)式中，Jj口比例系数；正时间常数：To微分时间常数。简单来说，PID(1)比例环节对器各校正环节的作用如下。性能的影响西安科技大学比例系数k。的引入是为了及时地反映系统的偏差信号P(f)，一旦系统出现了偏差，比例环节立即产生调节作用，使系统偏差快速向减小的趋势变化。比例能够迅速反应误差，但比例不能消除稳态误差。当比例系数k。加大的时候，PID器可以加快调节，但是过大的比例增益会使调节过程出现较大的超调量，从而降低系统的稳定性，在某些严重的情况下，甚至可能造成系统不稳定。(2)环节对性能的影响环节主要用于消除系统稳态误差，提高系统的无差度，以保证实现对设定值的无静差跟踪。从原理上看，只要系统存在动态误差P(，)，调节就会产生作用，直至无差，作用就停止，此时调节输出为一常值。当系统存在误差时，只要有足够的时间，就能完全消除误差。作用的强弱取决于时间常数ri，ri越大，作用越弱，反之则越强。作用越强，系统的静态误差消除越快。但是积饱和的现