專家PID控制算法在循跡機器人中的應用

張海龍 馬鐵華 謝 銳 劉雙紅

(1.中北大學 儀器科學與動態測試教育部重點實驗室 太原 030051;2.中北大學 電子測試技術國家重點實驗室 太原 030051)

0 引 言

智能機器人技術是一項具有廣泛應用前景的技術，不僅在科學探測領域、還在工業應用領域，軍事領域上發揮著越來越重要的作用，對智能機器人的運動控制精度也越來越高［1-2］。

本文重點介紹了一種智能機器人路徑識別算法。通過檢測電路從而計算出機器人與目標軌跡的偏差值，根據此偏差值來修正PID 控制器的各個參數調整機器人的控制結構，實現路徑識別。

1 智能機器人循跡原理

智能機器人是一種在控制系統作用下的，可以沿既定路線自動行駛的系統［3］，本設計中，采用FPGA 為主控芯片，結合直流電機，電源電路，紅外傳感器及其他外圍電路。

該系統時在QuastusⅡ軟件平臺基礎上設計完成的，采用Verilog HDL 語言編程。設計實現了機器人沿黑色軌跡行走的智能自動循跡機器人，路面黑線檢測采用反射式紅外傳感器，通過編寫控制程序，智能機器人能夠自主識別道路，在循跡算法的引導下以較高速度自動前進并具有較高的穩定性。

2 智能機器人的基本算法

常規PID 控制算法可以表示為:

PID 控制各校正環節作用如下:

比例環節:成比例的反應控制系統的偏差信號e(t)，偏差一旦產生，控制器立即產生控制作用，以減小偏差。

積分環節:主要用于消除靜差，提高系統無差度，積分作用的強弱取決于積分時間常熟T，T 越大，積分作用越弱，反之則越強。

微分環節:反應偏差信號的變化趨勢，并能在偏差信號變得太大之前在系統中引入一個有效的早期修正信號，從而加快系統的動作速度，減小調節時間［4］。

3 智能機器人的專家PID 算法

本控制系統能夠自動記錄以前的運行姿態，充分利用計算機系統的存儲和記憶功能，并能夠根據此時運行姿態和上一次運行姿態去計算此時運行需要給出的最優控制算子，嵌入式系統發展突飛猛進，它的高速和大容量的數據吞吐和處理能力使得此類算法實現成為可能［5］。

拿一行機器人姿位信號為例，如圖1 所示:機器人運行姿態由直線(00000100000)轉到了右微偏(00010000000)偏差量為Δd 此時應在不影響機器人運行速度的情況下對機器人進行左轉微調給定一個微調PID控制參數。

圖1 機器人的微偏姿位

當機器人偏移軌跡時，根據偏移量的大小進行模式識別，分別識別出過程相應的多個特征參數，如超調量、阻尼比、衰減振蕩周期、上升時間等，通過與事先存入存儲器的特征參數值進行比較，將偏移量送入專家系統(見圖2)，系統在線推斷，為消除特征量的偏移應有的校正量，修正PID控制器的各個參數。

圖2 專家PID 控制系統結構

根據機器人偏離指定路線的偏差Δd 來分析和總結專家規則如下:

專家規則一:距離偏差Δd 對PID 控制參數的修正系數KΔd。

根據控制精度的要求，該控制器把距離偏差Δd 分成兩個區域，±1 cm 為理想區域該區域以穩定運行為主，可減小控制動作，修正系數較小。1 cm－5 cm 為加大力度調節區域，即加大修正系數，根據PID 參數影響規律，尤其加大Kp的修正系數，可加快系統的響應速度，是系統不至于脫離控制，具體修正系數見表1。

表1 偏差Δd 對PID 控制參數的修正系數KΔd

專家規則二:距離變化率Δdt 對PID 控制參數的修正系數KΔdt

|Δdt| 為一個采樣周期內一個距離的變化率，若大于一定值(以4 cm 為例)就會出現振蕩或失控的不正常現象，此時應降低修正系數，不變則不易起到抑制振蕩的作用，增加則會引起更大的振蕩，具體修正系數見表2 所示。

表2 偏差Δdt 對PID 控制參數的修正系數KΔdt

根據上述專家規則，可以根據查表計算，在上次PID參數的基礎上，得到本次的PID 參數，滿足公式:

這里設計的專家控制系統直接作用于專家控制對象，包含在控制回路中，需要在采樣時刻都給出控制信號，系統才能正常運行。

4 專家PID 控制算法的實現

機器人前裝有5 個反射式紅外傳感器，機器人運行過程中，紅外傳感器將數據傳輸至檢測電路，處理以后將偏差傳輸至FPGA，通用FPGA 調用參數、修正PID 參數，并控制直流電機運行，進而完成循跡，程序框圖如圖3所示。

圖3 專家PID 控制算法的實現控制框圖

5 仿真與實驗結果分析

由文獻［6］可知，輸入舵偏角δ 輸出側向偏移y 的傳遞函數如下:

當機器人速度為1 米/ 秒時，參數和對應的傳遞函數如下:

由文獻［7］可知，PID 控制器傳遞函數的傳遞函數為:

系統的傳遞函數為:

通過MATLAB 仿真，系統的階躍響應如圖4 所示

由圖4 可知，未加任何算法的機器人魯棒性很差，并且需要近20 s 才能趨于穩定。

加入專家PID 算法后，系統階躍響應如圖5 所示，系統沒有超調，數據處理速度若達到1M/Hz，20 μs 可以趨于穩定，使機器人可以更流暢的完成循跡。

6 結 論

本文在常規PID 算法上提出了專家PID 算法，通過對智能機器人進行仿真和調試運行，驗證了本課題設計的智能機器人及控制算法具有動態性能良好，適應性強，可靠性高的特點，實現了自動循跡功能。

［1］王晶.智能小車運動控制技術的研究［D］.武漢:武漢理工大學，2009.

［2］劉曉邦，車玥瑋，童金，等.基于模糊控制的智能循跡繪跡系統設計［J］.電子測量技術，2011，34(2):57-61.

［3］田瑤.基于PC 控制的智能小車循跡系統的實現［D］.武漢:華中師范大學，2011.

［4］師黎，陳鐵軍，李曉媛，等.智能控制理論及應用［M］.北京:清華大學出版社，2009.

［5］陳華偉，熊慧.智能循跡小車硬件設計及路徑識別算法［J］.單片機與嵌入式系統的應用，2010(12):26-31.

［6］金龍，李文峰，李斌.六輪機器人小車的轉向特性研究［J］.武漢理工大學學報，2010，4(34):703-706.

［7］劉均益，何清華，王石林，等.基于PID 控制算法的自動調平系統的仿真研究［J］.中國工程機械學報，2011，9(4):452-456.

［8］趙景波.MATLAB 控制仿真與設計［M］.北京:機械工程出版社，2010.