楊偉鈞，楊 燕，林勵平

（廣州城市職業(yè)學(xué)院 廣東 廣州 510405）

隨著科技的發(fā)展、和諧社會的需求，在惡劣礦井下自動小車取代人力運(yùn)作、保證礦工的人身安全成為了急需解決的問題。智能循跡小車為改善和提高礦井下運(yùn)輸貨物，發(fā)揮了重要的作用[1]。其中，系統(tǒng)硬件設(shè)計及其運(yùn)行穩(wěn)定性是智能循跡小車系統(tǒng)的基本要素，而自動循跡的控制是其重要的方面。在礦井環(huán)境下，小車運(yùn)行控制系統(tǒng)具有較強(qiáng)的非線性、模糊性和不確定性，一般路面的運(yùn)載小車無法完成相應(yīng)工作，用傳統(tǒng)的控制理論和方法很難對其進(jìn)行有效的控制。

可見礦井惡劣環(huán)境下，智能小車自動循跡系統(tǒng)性能的設(shè)計變得非常重要。為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，在做了具體環(huán)境分析和需求情況下，提出了一種智能小車系統(tǒng)的設(shè)計方案，該方案采用最新的ARM內(nèi)核作控制端，紅外探測器和圖像傳感器等作為信息采集、傳輸與通訊，軟件上采用模糊控制策略實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)能完成在惡劣礦井環(huán)境下的自動循跡。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計

根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計的需求，結(jié)合CPU的選型以及軟件控制算法的特點(diǎn)，對自動循跡小車硬件系統(tǒng)進(jìn)行了整體的規(guī)劃設(shè)計[2]。系統(tǒng)由CPU處理模塊、紅外探測器、圖像傳感器、溫度傳感器、電機(jī)驅(qū)動、無線傳輸模塊以及存儲器模塊等組成。各模塊之間的聯(lián)系如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of the system

1）CPU處理模塊采用ARM最新內(nèi)核Cortex-M3[3]，與其它處理器相比，優(yōu)勢在于低功耗、低成本、高性能3者（或2者）的結(jié)合。在系統(tǒng)中其主要功能：實(shí)時采集各種傳感器的信息，根據(jù)系統(tǒng)模糊控制方法，作出系統(tǒng)的判斷、決策、相應(yīng)數(shù)據(jù)的存儲或處理。

2）紅外探測器模塊是安裝在小車周圍的多組紅外收發(fā)模塊，通過即時的收發(fā)紅外信息，判斷路況。主要負(fù)責(zé)對小車路徑實(shí)時探測，并及時將信息反饋CPU進(jìn)行處理。

3）圖像傳感器模塊采用高速采集、高分辨率、彩色圖像OV7725傳感器，按照CPU預(yù)先設(shè)定的采集參數(shù)，負(fù)責(zé)特殊場景的圖像采集，并保存在系統(tǒng)存儲器或上傳遠(yuǎn)程終端。

4）無線Zigbee模塊是基于2.4 G的無線通信組網(wǎng)Zigbee技術(shù)，功能是將循跡小車系統(tǒng)的信息上傳遠(yuǎn)程終端，或接收遠(yuǎn)程終端的控制命令，完成系統(tǒng)的無線通信與整體組網(wǎng)。

5）存儲器模塊包括外部SDRAM和外擴(kuò)DATA FLASH，前者用于系統(tǒng)CPU運(yùn)算數(shù)據(jù)的臨時存儲，后者用于保存采集的重要圖像數(shù)據(jù)，以備遠(yuǎn)程終端調(diào)用。

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

系統(tǒng)主控芯片為ARM公司的Cortex-M3控制器，負(fù)責(zé)整體系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、運(yùn)算控制、驅(qū)動調(diào)配與通信。軟件設(shè)計開發(fā)是基于集成開發(fā)環(huán)境Keil Uvision4完成，系統(tǒng)軟件設(shè)計的整體流程如圖2所示。

圖2 軟件設(shè)計的流程圖Fig.2 Flow chart of the software design

系統(tǒng)上電后初始化各寄存器，設(shè)置圖像傳感器OV7725采集參數(shù)，Zigbee模塊通信參數(shù)以及配置紅外傳感器的探測參數(shù)。進(jìn)入工作狀態(tài)后，先通過無線Zigbee模塊檢查是否需要與遠(yuǎn)程終端通信；判斷是否需要采集當(dāng)前環(huán)境的圖像或溫度數(shù)據(jù)；通過分布在系統(tǒng)周圍的紅外收發(fā)模塊，探測小車運(yùn)行軌跡，實(shí)時上傳數(shù)據(jù)到處理器；處理器根據(jù)紅外探測數(shù)據(jù)，采取模糊控制策略，輸出下一刻電機(jī)運(yùn)行的狀態(tài)，從而控制小車運(yùn)行的軌跡。

3 模糊控制決策輸出

系統(tǒng)軟件設(shè)計上，主控制器采集了實(shí)時探測的紅外信號，作為小車運(yùn)動的方向判決，由于需要較強(qiáng)的實(shí)時性，因此本文提出的控制方法采用了模糊推理機(jī)制對參數(shù)進(jìn)行處理[4-6]，得到模糊可靠的輸出，以滿足系統(tǒng)的實(shí)時性要求。模糊控制系統(tǒng)輸入為當(dāng)前運(yùn)行路徑與期望運(yùn)行路徑的偏差以及偏差的變化率，系統(tǒng)輸出為所計算的控制量糾正量。輸入變量為A，B（路徑偏差、偏差變化率），輸出變量為 U（控制量糾正量）。控制規(guī)則表示為

其中Ai，Bj，Ck分別表示語言詞集。主通道模糊控制器的輸入為E和EC，輸出為U，設(shè)定E，EC和U的論域均為：{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}。 對應(yīng)的模糊語言子集為{NB（負(fù)大）、N（負(fù)中）、NS（負(fù)?。O（零）、PS（正?。M（正中）、PB（正大）}。 通過比例因子 ke和 kec將偏差 e和偏差變化率ec轉(zhuǎn)換為模糊學(xué)習(xí)控制器的輸入論域E和EC，通過量化因子ku將控制器的輸出轉(zhuǎn)化為實(shí)際控制量C。

根據(jù)在校正過程中要遇到的各種可能出現(xiàn)的情況和相應(yīng)的調(diào)整策略得到控制規(guī)則表如表1所示。

表1 模糊規(guī)則表Tab.1 Fuzzy association rules

對于整個模糊控制器決策，在t時刻采樣周期內(nèi)，由公式（2），根據(jù)路徑誤差和誤差變化率E，EC，由模糊判決表查出相應(yīng)的U，并由量化因子ku計算得到實(shí)際控制輸出C?？刂扑惴▽?shí)現(xiàn)步驟如下：

1）計算擁塞控制系統(tǒng)的輸入狀態(tài)。

2）根據(jù)參考模型的輸出與實(shí)際對象輸出計算e，ec。

3）根據(jù)參考模型誤差和誤差變化率E，EC。

4）計算規(guī)則自校正模糊控制器的輸出U。

5）由模糊控制的量化因子計算最終的實(shí)際控制輸出C。

4 仿真研究

該系統(tǒng)設(shè)計及軟件算法研究在Matlab 7.0環(huán)境下進(jìn)行軟件仿真。預(yù)先設(shè)定小車運(yùn)行的期望軌跡為yd，根據(jù)模糊控制方法設(shè)計的小車實(shí)際運(yùn)行軌跡為y，仿真的目的是檢驗(yàn)該系統(tǒng)設(shè)計的小車，在運(yùn)行過程是否能根據(jù)預(yù)設(shè)的軌跡運(yùn)行。仿真的結(jié)果如圖3所示，橫軸為運(yùn)行時間，縱軸為運(yùn)行的距離。仿真結(jié)果顯示，小車運(yùn)行初始狀態(tài)，不同出發(fā)點(diǎn)時與期望路徑有偏差，可能達(dá)到50%以上；在運(yùn)行過程中，小車運(yùn)行逐漸接近預(yù)設(shè)的軌跡，其后整體的偏差小于5%。系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定以后，在給定期望軌跡下，探測小車系統(tǒng)能較好的跟蹤期望軌跡。

圖 3 系統(tǒng)實(shí)際路徑 y（“-”）和期望參考路徑 yd（“-.-”）Fig.3 System trace y（“-”）and reference trace yd（“-.-”）

5 結(jié) 論

該小車探測系統(tǒng)采用基于高性能Cortex-M3處理器，圖像傳感器、溫度傳感器和紅外探測器綜合設(shè)計的硬件平臺，軟件設(shè)計采用模糊控制策略的思想，提高了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。該測試系統(tǒng)在專業(yè)仿真軟件平臺Matlab下進(jìn)行，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，小車系統(tǒng)能較好的實(shí)現(xiàn)探測、數(shù)據(jù)采集、跟蹤軌跡等功能，達(dá)到了設(shè)計要求。

[1]王國宏，陸大金，彭應(yīng)寧.多傳感器信息融合及應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社，2007.

[2]楊偉鈞.一種高性能指紋鎖硬件平臺的設(shè)計[J].電子設(shè)計工程，2010，18（4）:131-133.

YANG Wei-jun.A design of the platform about the highperformance fingerprint locks hardware[J].Electronic Design Engineering，2010，18（4）:131-133.

[3]王永虹，徐煒，郝立平.STM32系列Cortex-M3微控制器原理與實(shí)踐[M].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2007.

[4]Hollot C V，Misra V，Towsley D，et al.A Control Theoretic Analysis of RED [C]//Proc.of IEEE INFOCOM，’01.[s.l.].IEEE.Press，2001:1510-1519.

[5]楊海馬，劉瑾，吳文婕.基于模糊控制的恒壓供水智能監(jiān)控系統(tǒng)的研究[J].儀器儀表學(xué)報，2006，27（6）:1870-1871.

YANG Hai-ma，LIU Jin，WU Wen-jie.Study on the intelligent detecting system for water supply of constant pressure based on the fuzzy control[J].Chinese Journal of Scientific Instrument，2006，27（6）:1870-1871.

[6]牛強(qiáng)，劉學(xué)平，向東，等.基于模糊控制的自動進(jìn)料微控制器設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[J].儀表技術(shù)與傳感器，2008，45（11）：93-95.

NIU Qiang，LIU Xue-ping，XIANG Dong，et al.Design and implementation of automatic loading microcontroller with fuzzy control[J].Instrument Technique and Sensor，2008，45（11）：93-95.