張桐銘+劉延飛+趙鵬濤+田琦

摘 要：針對智能車競賽中新提出的雙車追逐問題，提出了一種基于自適應(yīng)控制的追逐速度控制系統(tǒng)，將PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法應(yīng)用于智能車的調(diào)速系統(tǒng)中。PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)不依賴智能車的數(shù)學(xué)模型，能夠自適應(yīng)地根據(jù)實際情況調(diào)整神經(jīng)元的權(quán)值，最終優(yōu)化了智能車速度的控制效果。測試結(jié)果表明，PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器相比于傳統(tǒng)的PID控制器具有響應(yīng)快、超調(diào)小、無靜態(tài)誤差等優(yōu)點，明顯提高了智能車速度控制系統(tǒng)的性能。

關(guān)鍵詞：PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；智能車；雙車追逐；速度控制

中圖分類號：TP183 文獻標(biāo)識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.15.013

智能車系統(tǒng)以迅猛發(fā)展的汽車電子為背景，涵蓋了自動控制、模式識別、傳感技術(shù)、電子、電氣、計算機、機械等多個學(xué)科，主要由路徑識別、轉(zhuǎn)角控制及車速控制等功能模塊組成。PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Proportion-Integral-Derivative Neural Network，PIDNN），是一種多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于PIDNN的控制系統(tǒng)是一種基于連接機制的智能控制系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的控制理論相比，PIDNN控制器對于復(fù)雜的環(huán)境和任務(wù)有更好的適應(yīng)性。

雙車追逐，即兩輛智能車同時運行的行駛方式，兩輛智能車之間沒有有形的物理連接，要求兩輛車不能發(fā)生碰撞和接觸，且輛車要盡量靠近，以提高車輛運行的效率。在日常生活中，當(dāng)?shù)缆份^為擁擠時的車輛行駛就是類似的問題。因此，研究雙車追逐問題對于智能車輛的安全行駛有著重要的意義。

1 智能車設(shè)計

1.1 智能車總體設(shè)計

智能車前端安裝有磁信號傳感器，由其將采集的信號送至信號處理電路進行濾波、放大，之后單片機通過AD端口采樣，獲取路徑檢測模塊信息并計算分析，根據(jù)旋轉(zhuǎn)編碼器反饋回來的實際車速對電機進行控制?？傮w模塊設(shè)計如圖1所示。

1.2 編碼器測速裝置

編碼器、霍爾傳感器、光電傳感器、測速電機是常見的四種測速裝置。根據(jù)不同的測速精度要求，經(jīng)過多次選型測試后，設(shè)計選用歐姆龍出品的200線編碼器測速。使用這種編碼器足夠滿足精度需求，并且輸出為數(shù)字接口，輸出測速脈沖，可供單片機采用，獲得實際速度值。

1.3 兩車通訊模塊

根據(jù)賽道情況，設(shè)計選擇采用的“鴛鴦”超聲波測距模塊如表1所示。該組傳感器分為發(fā)射和接收兩個模塊，前車搭載發(fā)射模塊，后車搭載接收模塊。檢測角度大于90°。兩車之間距離為d，發(fā)射和接受信號脈寬為w，則有：d=w×340 m/s，主要連接方式見表1.

2 追逐速度PIDNN控制系統(tǒng)設(shè)計

智能車主要由主板、單片機、傳感器、舵機、電源模塊、電機驅(qū)動等部分組成。電機控制為智能車追逐速度控制的實現(xiàn)方式。智能車電機轉(zhuǎn)速的快慢主要由單片機輸出的占空比大小決定。當(dāng)超聲波測距模塊測出兩車距離較遠時，電機驅(qū)動信號的占空比增大，后方智能車加速；反之，當(dāng)兩車距離較近時，電機驅(qū)動信號的占空比減小，后方智能車減速。電機從執(zhí)行指令到響應(yīng)輸出需要一定的時間，而且智能車本身又具有一定的慣性，使得小車在速度調(diào)解過程中存在一定的滯后。因此，PIDNN控制器作為一種超調(diào)小、無靜差、響應(yīng)時間短的控制器，可以很好地解決以上問題。 2.1 追逐速度PIDNN控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

在構(gòu)成控制系統(tǒng)時，PIDNN和被控對象是一種串聯(lián)關(guān)系，PIDNN的輸入作為速度期望值和實際速度，PIDNN的輸出作為控制量傳遞給被控對象。智能車追逐速度控制系統(tǒng)如圖2所示。

PIDNN控制器是一個三層前向網(wǎng)絡(luò)，為2×3×1結(jié)構(gòu)，它的輸入層有2個神經(jīng)元，分別接收電機目標(biāo)速度的給定值a和實際速度b；它的隱含層有3個神經(jīng)元，分別為比例元P、積分元I和微分元D；輸出層完成隱含層神經(jīng)元信息的綜合。網(wǎng)絡(luò)的輸出v作為控制量傳遞給電機驅(qū)動，智能車的實際速度b通過編碼器測出并反饋回神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層。

2.2 PIDNN控制器的前向計算方法

PIDNN控制器的核心在于隱含層的狀態(tài)函數(shù)形式，下面主要介紹隱含層的狀態(tài)函數(shù)和輸出函數(shù)。

隱含層含有3個神經(jīng)元，分別為比例元、積分元和微分元，它們各自的輸入總值均為：

隱含層各神經(jīng)元的狀態(tài)函數(shù)分別為比例函數(shù)、積分函數(shù)和微分函數(shù)，用以實現(xiàn)傳統(tǒng)PID控制器中的比例、積分和微分環(huán)節(jié)的作用。

2.3 PIDNN控制器的反傳學(xué)習(xí)計算方法

追逐速度PIDNN控制器的反傳學(xué)習(xí)即BP（誤差反向傳播）學(xué)習(xí)算法，主要完成在線學(xué)習(xí)，從而修改網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。

本設(shè)計中，網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重值的調(diào)整基于目標(biāo)速度和實際速度的偏差?？蓪IDNN控制器和被控對象看作一個整體，即一個具有更多層數(shù)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的最后一層對應(yīng)于被控對象（電機驅(qū)動），是未知的，因此整體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)定義為：

3 實驗驗證

我們利用實際制作的智能車進行了對照實驗，圖3（左）是運用傳統(tǒng)PID控制器設(shè)計的追逐速度控制系統(tǒng)的過渡過程曲線，圖3（右）是運用PIDNN控制器設(shè)計的追逐速度控制系統(tǒng)的過渡過程曲線。

從圖3中可以看出，傳統(tǒng)PID控制器即使經(jīng)過煩瑣的參數(shù)整定，系統(tǒng)輸出還存在很大超調(diào)，但經(jīng)過PIDNN的自學(xué)習(xí)和調(diào)整，系統(tǒng)輸出響應(yīng)超調(diào)小，靜差小，響應(yīng)速度很快。

4 結(jié)論

本文根據(jù)PIDNN的控制原理，設(shè)計了一種基于PIDNN的智能車追逐速度控制系統(tǒng)，并結(jié)合功能描述，詳細地闡述了其硬件工作方式。經(jīng)過周密的理論驗證，給出了追逐速度PIDNN控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式及計算方法。實驗表明，基于PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能車追逐速度控制系統(tǒng)相比于傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)，具有更好的魯棒性、控制精度以及更好的控制效果，具有一定的推廣價值。

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〔編輯：劉曉芳〕