基于视觉的智能车模糊PID控制算法

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基于视觉的智能车模糊PID控制算法 ,基于freescale公司的16位HCS12单片机设计一种智能车系统。系统摄像头采集路径信息,通过单片机 的模糊推理机在线整定PID参数,使小车能按照任意给定的黑色引导线平稳地寻迹。
兵工自动化 目动测量与接制 O.I. Automation 208年第27卷第10期 Automatic measurement and control 2008,Vol.27,No.10 0 051015202530 E kp (a)E的隶属度函数图 (b)EC的隶属度函数 (c)k的属度函数图 图4隶属度函数图 表1kp的模糊推理规则表 模糊推理指令,不带杈重按模糊逻辑规则求偵 E wAV为反模糊化指令,以加权平均米算出精确输出 量。经过实际测试,在25MHz总线频率下模糊逻 NM PM 辑推理程序的执行时间仅为21μus,完全满足系统实 时性要求。 在直道上但较小,为使系统有较好的稳态误 设定车速为1.5m/s、1.8m/s、2.2m/s,分别进 差应取较小的k和较大的k,避免在平衡点附近出行了直道一圆一S型跑道试验,前2组能很好地行 现振荡,通常k=0;在大弯道上E较大,应取较使,整个过程也较平稳。第3组时,智能车偶尔会 人的k和较小的k以使系统响应加快,同时去掉冲出跑道。初步分析,在高速条件下,车体性能出 容易产生积分饱和的积分环节,k;=0:;在“s”型现急剧下降,同时路径信息采集不足,导致控制强 小弯道上E中等,应取中等的k、k1、ka,其中k度不够,舵机转向不及时。 对系统响应得影响最大 4结束语 (3)模糊推理与反模糊化 推理方法有很多种,结合选用的S12单片机, 与常规PD控制器相比,该算法提高了系统抗 外部干扰和内部参数变化的鲁棒性,减小了超调, 系统采用 MAX MIN法。每条规则的强度取前件中 最小值,当相同后件的规则强度不同时,模糊输出改善了动态特性。与简单的模糊控制器相比,减少 取其最大值。 了稳态误差,提高了平衠点的稳定度。对」智能车 反模糊就是将模糊推理得到的模糊输岀变为狞这科模型不凊埜的复杂系统能进行简单而有效的控 确的控制量,系统为了达到较高的控制要求,采制。在已经结束的第二届“飞思卡尔”杯全国大学 重心法,计算公式为 生智能汽车大赛中,该系统在仝国具有“自动化博 士点授予权”的130余所大学的242支代表队中, U.点k (1=S,M,L 获得全国二等奖。由于单片机的速度限制,导致视 频信号采集能力不足,换用功能更强的ARM芯片 其中,Uκ为最后输出的精确量,μ为模糊输出 和改善午体的机械性能是下一步的研究重点。 K1为以上提到的输出量的单值隶属度函数。 参考文献: 3算法实现与试验验证 [1]刘金琨,先进PID控制 MATLAB仿真[M],北京:电子 工业出版社,2005 由于S12单片机自带模糊控制指令,模糊控制[2]邵贝贝。单片机嵌入式应用的在线开发方法M,北京 算法的实现就比较容易。所有的隶属度函数和规则 清华大学出版社,2004 表预先存在 FLASH里。其中,每个隶属度函数由4[3]窦振中·模糊逻辑控制技术及其应用[M北京:北京 个点确定,18个隶属度函数共占72字节空间;规 航空航天大学出版社,1995 [4]张越.基于单片机和模糊控制的水温自动控制系统[J 则表的各规则之间以$FE分开,最后以$FF结尾, 仪表技术与传感器,2007,(4):71-72 60条规则共占420个字节空间。MEM是模糊化[5]吕广明自动引导车轨迹偏差的智能控制[.哈尔滨工 指令,以梯度法求实时输入变量的隶属度;REV是 业大学学报,203,35(12):1465-1467

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happyffdd 没看懂........但是觉得貌似很厉害的样子
2012-12-22
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