移動機器人路徑跟蹤的智能控制設計分析

摘 要：由于移動式機器人不完全屬于約束系統，成為其自動化的領域重要研究內容，并且路徑跟蹤在智能化方面的控制更是其移動式機器人關鍵技術。因此，研究與分析路徑跟蹤實現智能化控制具有一定現實意義。文章該領域的研究基礎上分析了移動式機器人實現路徑跟蹤的智能化控制重要設計，運用先進的算法控制路徑在跟蹤時的速度、轉向等。

【關鍵詞】移動 機器人 路徑跟蹤 智能控制 設計 分析

伴隨人工智能、計算機等技術在各領域中高速發展，逐漸完善了機器人內部的控制系統，仿真人的智能化系統是機器人在控制系統方面發展的重點方向。分析其路徑跟蹤的控制設計，主要還是為了在未來發展中更加智能化的操縱移動式機器人。移動式機器人在實現智能化控制時，運用“模糊”控制器進而實現了路徑跟蹤的控制目標。

1 移動式機器人智能化控制器的基本設計原理

1.1 模糊控制器

該系統的核心部分為“模糊”控制器，有三個主要部分組成，它實現控制主要是利用計算機的程序逐一實現，首先求出系統的給定值、反饋值存在的誤差值e，再計算出誤差的變化率ec，即 de /dt對誤差進行積分，其次模糊化輸入量，相繼求出控制規則（R），最后是模糊的推理與判決。

1.2 視線導航器

通過運用計算的航向和視線角產生的誤差，將其作為“閉環反饋”的控制量，它能夠決定角速度，然而前進的速度由路面在前方具有的曲直程度與角度間存在的誤差所決定。將移動式機器人的當前位置至待跟蹤的軌跡線上垂足視為初始的期望點，在其基礎之上權衡視線的距離，能夠節省在路徑行駛中的能耗，在實現提前控制中，令跟蹤控制提升了智能性能。

2 移動式機器人的前進速度FPGA實現

采用“FPGA”有效減少了使用分立元器件的數量，它包含接口電路和邏輯電路，但邏輯電路主要集成在FPGA內。該控制器主要是內部結構，包括了數據接口、編碼、算術的邏輯運算、脈沖發生以及換向、狀態控制、時鐘、數據的鎖存器以及計數器等。其工作原理是控制系統在上電以后，它的“數據接口”電路依照移動式機器人目前運行的狀態，進而讀取出外部（I/O）相關數據類信息，進而將其送入至編碼的電路中完成編碼，再送往算術的“邏輯運算”電路，此電路能把給定出、采集或處理以后的圖像對其特征值展開算術邏輯的運算，明確脈沖發出的有效數量。同時，啟動脈沖的發生以及換向的電路，進而產生一些控制類型的信號，驅動系統電機的工作，以此實現了控制前進速度的目標。控制速度的系統運用了伺服直流式電機，不斷改變著加供電電壓以及機身轉速。其“PWM” 信號的產生器主要由鋸齒波類型的發生器、比較器等組成，最終輸出邏輯信號。在“FPGA”的內部，其鋸齒波類型的信號采用“非溢出”處理方式由“二進制計數器”的記數碼實現模擬。因而，通過比較脈寬信號計數碼很快實現了PWM信號的輸出目標，其平均電壓=（t0/T）U=βU，β影響著電壓值、前進速度的變化。

在仿真實驗中，若果移動式機器人將目標速度設置為16厘米每秒，“FPGA”的控制器可通過改變其占空比β大小，進而調整該伺服直流式電機內部電壓值，令實際速度更加接近于目標速度。在實際速度<目標速度情況下，增大占空比就會增加電機內部電壓值，令實際速度更接近目標速度；在實際速度>目標速度情況下，減小占空比則電機內部電壓也相應減小，同樣達到了實際速度接近目標速度的控制目的。

3 運用“GPSO”算法實現了移動式機器人的轉向控制

3.1 改進“PSO”算法的原理

為了提升“GPSO”算法的精準性，對該算法進行了改進，主要優化“PID”控制器內三個重要參數Kp、Ki、Kd，實現了移動式機器人控制路徑跟蹤基本轉向。由于標準化的“PSO”算法在其運行中具有較快的收斂初始速度，所以無明顯的變異影響。要想降低由于變異操作而影響其算法的穩定性程度，就要選擇合理性的雜交概率（P）。如果P較大，其微粒群就會長期處于“停滯”的狀態，進而削弱其變異算子整體的作用。如果P較小，就會忽略具有有潛力的微粒飛行。通過多次研究試驗，P通常選擇0.01值。 為了進一步獲取到“雜交操作”計算的公式，將a、b 設為父代微粒，其公式為：

Xa（t+1）=p·Xa（t）+（1-p）·Xb（t）

Xb（t+1）=p·Xb（t）+（1-p）·Xa（t）

其中0 < p< 1，舊父代的微粒在依照看上面雜交公式展開雜交操作以后，在超立方體之中形成了具有隨機性的兩個新位置。這不僅確保了其多樣化的微粒群，還改善了其“GPSO”算法的一些缺陷。 同時，ω慣性權重系數同樣在很大程度之上影響著算法自身的優越特點。若ω較小則會提高收斂的精度，若ω較大就會提升收斂的速度。

3.2 “PID”控制器的設計

由于WMR的轉向系統具有復雜性以及非線性的特征，其轉向較易受很多因素而影響，它的參數在系統運行中產生了持續性的變化。 把優化“GPSO”算法的理論應用在“PID”控制器中，在整定之中實現了Kp、Ki、Kd三個參數在線式的整定、優化。此方法很好的改善了常規式“PID”控制器的參數缺陷，利用仿真實驗證實了此方法的正確實施性。對前輪的轉角進行控制，及時調整了在方向上的偏差。比較其機器人的實際位置、預瞄點，進而計算出在方向上的偏差，將其作為此“控制器”輸入變量。輸出量就是轉向電機的控制電壓，運用電壓的信號進而驅動轉向的控制電機完成控制目標。

其中“GPSO”算法的參數設置：Kp、Ki、Kd的范圍為（0，10）、（0，2）、（0，2），其種群的規模是30，將終止代數定為50，輸出限制定在[-10，10]范圍內，轉向系統的傳遞函數渴表示為：G（s）=6627.6/（s2+269s+6627.6）

3.3 仿真實驗的研究

在方針實驗中運用簡單可視化的“MATLAB”軟件，對“GPSO、PSO”算法下的機器人展開仿真是控制實驗研究，驗證其算法的有效性與精準性。在相同條件之下，包含群體大小或被控制的對象以及各參數函數等，標準化的“PSO”性能低于“GPSO”的算法， 基于PID的響應時間獲取出（見下圖），標準化的“PSO”在 0.06秒的附近能夠達到系統的相關要求，進而出現了超調的現象。然而，“GPSO”的算法僅需在 0.04秒附近即可達到系統的某些要求，尤其是在速度和精準度方面，有效實現了智能化的路徑跟蹤的控制，如圖1。

4 總結

經過分析移動式機器人智能化控制器的基本設計原理，研究了前進速度的“FPGA”實現。運用“GPSO”算法實現了轉向的控制，而后運用仿真實驗證實了應用方法的必要性與有效性。此方法在該領域以及其他領域都有較高應用的價值，具有良好的擴展性能，故在日后研究與發展中可適當加入局部神經網絡的控制，進而實現自適應的控制，有效提升導航精準度以及減少其路徑跟蹤的誤差。

參考文獻

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作者簡介

唐亦敏（1961-），男，江蘇省蘇州市人。大學本科學歷。現為無錫科技職業學院中德機電學院教講師、工程師。主要研究方向為電氣與自動控制。

作者單位

無錫科技職業學院中德機電學院 江蘇省無錫市 214000