摘要：智能車控制是涵蓋自動(dòng)控制、模式識(shí)別、傳感技術(shù)、計(jì)算機(jī)、機(jī)械與汽車等多個(gè)學(xué)科的復(fù)雜系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)其很好的控制，文章提出了基于模糊控制的電磁引導(dǎo)的智能車控制方案。實(shí)際結(jié)果表明智能車運(yùn)行性能優(yōu)良。
關(guān)鍵詞：智能車控制；模糊控制；電磁傳感器

0 引言
    智能車涵蓋自動(dòng)控制、模式識(shí)別、傳感技術(shù)、電子、電氣、計(jì)算機(jī)、機(jī)械與汽車等多個(gè)學(xué)科專業(yè)，十分復(fù)雜。傳統(tǒng)的控制理論對(duì)于復(fù)雜或難以精確描述的系統(tǒng)，則顯得無(wú)能為力了。模糊控制是利用模糊數(shù)學(xué)，可以有效地利用專家知識(shí)，適用于許多復(fù)雜系統(tǒng)。因此提出了基于模糊控制的電磁智能車設(shè)計(jì)。

1 系統(tǒng)總體方案及車模各項(xiàng)參數(shù)
1．1 系統(tǒng)總體方案
    智能車系統(tǒng)由車前橋的電磁傳感器單元、舵機(jī)單元、轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)，負(fù)責(zé)路徑檢測(cè)以及轉(zhuǎn)向工作。后橋的光電編碼器、電機(jī)、制動(dòng)裝置以及Freescale的MC9S12XS128主控單元構(gòu)成，負(fù)責(zé)電機(jī)速度控制，主控單元負(fù)責(zé)賽道數(shù)據(jù)處理以及控制策略的實(shí)施。此外增加無(wú)線單元對(duì)智能車的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，以對(duì)模糊控制規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化。智能車系統(tǒng)結(jié)構(gòu)關(guān)系如圖1所示：

1．2 系統(tǒng)的硬件參數(shù)
    智能車外形參數(shù)：車長(zhǎng)39cm，車寬17cm，車高13cm，車重約1．0kg。

2 硬件電路設(shè)計(jì)
2．1 主控單元的設(shè)計(jì)
    主控單元采用Freescale MC9S12XS128，主頻40MHz，F(xiàn)lashRom128kB，具備SPI、SCI、IIC等常用接口。
2．2 光電編碼器的選取與安裝
    旋轉(zhuǎn)編碼器，線數(shù)越高，測(cè)速精度就越高，但是體積就越大，最終選用了200線的編碼器E6A2-CS3E。將編碼器安裝在后輪傳動(dòng)齒輪上既可以保證其運(yùn)轉(zhuǎn)的穩(wěn)定性，又降低了整車的重心，其具體安裝如圖3所示。

2．3 電機(jī)驅(qū)動(dòng)單元
    電機(jī)驅(qū)動(dòng)單元由H橋電路組成，H橋具有工作電壓范圍大，導(dǎo)通電阻小，導(dǎo)通電流大的優(yōu)點(diǎn)，其結(jié)構(gòu)如圖4所示。

2．4 電磁傳感器電路
    電磁智能車的路徑引導(dǎo)線為通有20kHZ、100mA電流的漆包線(線徑0．1～0.3mm)。如何將引導(dǎo)線產(chǎn)生的電磁波能量轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào)供AD采樣成了智能車傳感器中最為關(guān)鍵的部分，道路檢測(cè)原理如圖5所示。

    智能車采用雙排八電感的傳感器排布方案，每排四個(gè)電感，分前后兩排。

3 控制算法的設(shè)計(jì)
3．1 舵機(jī)控制算法
    舵機(jī)作為車的方向控制結(jié)構(gòu)，其控制算法直接影響到車的整體質(zhì)量，如果舵機(jī)的控制算法不好，會(huì)導(dǎo)致舵機(jī)轉(zhuǎn)角不平滑，過(guò)彎時(shí)多次轉(zhuǎn)彎，使車速在彎道時(shí)大大地減小，因此，使舵機(jī)平滑及時(shí)地過(guò)渡是舵機(jī)控制算法的主要目的。
    舵機(jī)的控制采用經(jīng)典的PID控制，各環(huán)節(jié)的具體參數(shù)要經(jīng)過(guò)反復(fù)的調(diào)整，以達(dá)到對(duì)各種賽道類型的適應(yīng)性的平衡。
3．2 電機(jī)速度模糊控制算法
3．2．1 模糊控制
    模糊控制是以專家的經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)實(shí)施的一種智能控制，不需要精確的數(shù)學(xué)模型。模糊控制器的設(shè)計(jì)主要考慮以下幾項(xiàng)主要內(nèi)容：1)確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量(即控制量)。2)設(shè)計(jì)模糊控制器的控制規(guī)則。3)確立模糊化和解模糊的方法。4)選擇模糊控制器的輸入變量及輸出變量的論域，并確定模糊控制器的參數(shù)(如量化因子、比例因子等)。5)編制模糊控制算法的應(yīng)用程序。
3．2．2 模糊控制器的設(shè)計(jì)
    速度控制器的輸入量為角度量和速度量，輸出的為控制電機(jī)速度的PWM波占空比。
    將智能車轉(zhuǎn)角的大小分為9種情況。而對(duì)智能車的速度，根據(jù)跑道的情況，在轉(zhuǎn)彎的最小速度值到直道上的最大速度值之間分為8種情況。它們的模糊化采用三角形隸屬度函數(shù)，輸出的隸屬度函數(shù)采用單點(diǎn)值，如圖6所示。

    根據(jù)車體的運(yùn)動(dòng)學(xué)規(guī)律，為了使車行駛的平均速度最大且不偏離車道，總結(jié)出模糊控制規(guī)律如下：
    (1)如果智能車在直道上，智能車以高速行駛，并且導(dǎo)線在智能車的正中，則以智能車的最高速度行駛。
    (2)如果智能車要進(jìn)入彎道，則要減速，如果已經(jīng)進(jìn)入彎道，則要加速，以使得駛出彎道進(jìn)入直道時(shí)加速更加迅速。
    (3)如果智能車以高速駛?cè)霃澋?，則要?jiǎng)x車，以免沖出跑道。
    基于上述經(jīng)驗(yàn)，得出的模糊控制規(guī)則如表1所示。

3．3 系統(tǒng)控制總體流程圖
    智能車的控制軟件采用單元化的程序結(jié)構(gòu)，流程圖如圖7所示。

4 調(diào)試
    在調(diào)試階段，利用Labview開(kāi)發(fā)了智能車實(shí)時(shí) 監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要完成將智能車行駛過(guò)程中的各種狀態(tài)信息(如電磁傳感器數(shù)值、車速、舵機(jī)轉(zhuǎn)角、電池電量等)實(shí)時(shí)的以無(wú)線串行通信方式發(fā)送至上位機(jī)處理，方便及時(shí)調(diào)整各個(gè)參數(shù)。

5 總結(jié)
    通過(guò)模糊算法的運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)了智能車的動(dòng)態(tài)平衡，使智能車能夠很好地完成賽道。