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        智能車設(shè)計(jì)中增量式PID控制算法的運(yùn)用

        2017-03-09 23:34:32徐世豪
        中國(guó)新通信 2017年2期
        關(guān)鍵詞:舵機(jī)控制算法方向

        徐世豪

        【摘要】 智能車是現(xiàn)代科技研究與發(fā)展的重要方向之一,控制系統(tǒng)是智能車研發(fā)的關(guān)鍵所在。本文以增量式PID控制算法作為智能車研究的切入點(diǎn),通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析得出采用增量式PID控制算法能夠起到提升智能車系統(tǒng)控制的目的,提升車輛的運(yùn)動(dòng)性能。

        【關(guān)鍵詞】 智能車增量式 PID控制算法

        一、智能車總體方案設(shè)計(jì)

        智能車的運(yùn)行是基于傳感器提前感知到道路的具體情況,進(jìn)而通過(guò)內(nèi)部控制系統(tǒng)發(fā)出相應(yīng)的指令,做出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施,調(diào)整行駛狀態(tài),達(dá)到順利通過(guò)的目的。綜合現(xiàn)有研究,智能車的運(yùn)行狀態(tài)如下圖1所示:

        控制器的輸入是傳感器信息(道路檢測(cè)傳感器和速度傳感器信息);輸出是執(zhí)行器件(舵機(jī)和直流電機(jī))的控制參數(shù)??刂破饕瓿傻闹饕蝿?wù)有:圖像采集、速度測(cè)量、圖像處理、方向和速度控制。根據(jù)任務(wù)需要,控制器中應(yīng)包含有圖像采集模塊、引導(dǎo)線提取算法、圖像識(shí)別算法、脈沖計(jì)數(shù)模塊、定時(shí)器模塊、速度測(cè)量算法、方向控制算法、速度控制算法[1],如圖2所示。

        二、智能車的控制算法

        2.1 PID參數(shù)的影響

        采用比例系數(shù)kp的目的,在于通過(guò)提升智能車系統(tǒng)的響應(yīng)速度以提升其調(diào)節(jié)的精度,但需要合理控制kp的數(shù)值,不宜過(guò)大和過(guò)小。例如,當(dāng)kp數(shù)值過(guò)大,則會(huì)加速系統(tǒng)的響應(yīng)速度,導(dǎo)致超調(diào)進(jìn)而危及到系統(tǒng)的穩(wěn)定性。當(dāng)kp數(shù)值過(guò)小,則會(huì)降低系統(tǒng)的響應(yīng)速度而調(diào)節(jié)的精度隨之下降,進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)調(diào)節(jié)的時(shí)間被延長(zhǎng),破壞系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能與靜態(tài)性能。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,模型車在行駛過(guò)程時(shí),隨著kp系數(shù)增加舵機(jī)的反應(yīng)速度得以提升,模型車在橫向轉(zhuǎn)向時(shí),舵機(jī)迅速做出反應(yīng)并及時(shí)調(diào)整方向。然而,當(dāng)模型車處于直線行駛時(shí),因車速較快導(dǎo)致出現(xiàn)控制不靈的問(wèn)題,表現(xiàn)為:高速行駛過(guò)程中,模型車左右晃動(dòng)難以及時(shí)穩(wěn)定方向,致使直線行駛變成了搖擺不定的曲線。同時(shí),因方向不定的影響,模型車的速度得不到提升。

        積分作用系數(shù)ki的作用是消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。ki越大,系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差消除越快,但ki過(guò)大,在響應(yīng)過(guò)程的初期會(huì)產(chǎn)生積分飽和現(xiàn)象,從而引起響應(yīng)過(guò)程的較大超調(diào)。若ki過(guò)小,將使系統(tǒng)靜態(tài)誤差難以消除,影響系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。采用微分作用系數(shù)kd的目的在于避免智能車在行駛過(guò)程中向任何方向發(fā)生偏差并及時(shí)發(fā)出警報(bào),以起到提升智能車動(dòng)態(tài)性能的作用。需要注意的是應(yīng)根據(jù)智能車的特性設(shè)定kd的值,過(guò)大或過(guò)小均難以發(fā)揮出應(yīng)有的功效,影響到系統(tǒng)功能的發(fā)揮。此外,對(duì)于智能車彎道方向的行駛要求舵機(jī)足夠靈敏,能夠隨時(shí)根據(jù)道路的實(shí)際情況做出反應(yīng),以適應(yīng)各類突發(fā)情況。同時(shí),在直道行駛過(guò)程中,需要稍微降低舵機(jī)的靈敏度,以降低頻繁轉(zhuǎn)向帶來(lái)的阻力,保障智能性的穩(wěn)定性。

        2.2 PID參數(shù)整定

        PID算法控制式的任何一個(gè)參數(shù)的設(shè)定均會(huì)對(duì)智能車的控制效果產(chǎn)生直接影響,為達(dá)到最佳的控制狀態(tài),需要實(shí)驗(yàn)過(guò)程中盡可能的測(cè)試多組數(shù)據(jù),以從中得出最佳參數(shù),實(shí)現(xiàn)最佳控制狀態(tài)。下面就以舵機(jī)參數(shù)的整定作為案例分析PID算法參數(shù)的整定過(guò)程。其一,結(jié)合相關(guān)理論選定符合需求的比例系數(shù),將之加載到模型車上進(jìn)行測(cè)試。經(jīng)過(guò)不斷的調(diào)整參數(shù),觀察效果直至能夠隨機(jī)控制舵機(jī)以勻速調(diào)整方向,記錄該數(shù)值,將之作為最佳P算法的比例系數(shù);其二,在獲取到P算法的比例系數(shù)后,繼續(xù)進(jìn)行D算法的測(cè)試,同理不斷調(diào)整參數(shù)并通過(guò)觀察測(cè)試效果直至舵機(jī)對(duì)于引導(dǎo)線位置的快慢變化做出快速反應(yīng)和不做出快速反應(yīng)。記錄該數(shù)值,獲取到了pd算法的參數(shù)[2];其三,經(jīng)過(guò)前面兩個(gè)環(huán)節(jié)即實(shí)現(xiàn)了積分參數(shù)的整定,完成了PID參數(shù)整定的過(guò)程。積分參數(shù)科學(xué)整定,能夠起到提升對(duì)智能車精確控制的作用,尤其是能夠避免靜態(tài)誤差的不利影響。同時(shí),在本文的設(shè)計(jì)中主要在于探究PID算法的運(yùn)用,為此并未過(guò)于追求模型車能夠達(dá)到實(shí)際測(cè)試車輛的精確,力求實(shí)現(xiàn)對(duì)之模型車速度的精確控制即可。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),PID算法的運(yùn)用能夠達(dá)到良好的控制效果。模型車在直道路線行駛過(guò)程中,經(jīng)過(guò)P控制可以減少轉(zhuǎn)向的的靈敏度以快速將車速提升到預(yù)定值;在彎道行駛過(guò)程中,經(jīng)過(guò)PD控制并加入微分項(xiàng),能夠提升轉(zhuǎn)向的靈敏度,便于模型車能夠快速適應(yīng)不同車道的變化。

        結(jié)束語(yǔ):綜上所述,在智能車設(shè)計(jì)中采用增量式PID控制算法能夠取得良好的效果。智能車直線行駛過(guò)程中,舵機(jī)基本處于平靜狀態(tài)而且智能車的速度達(dá)到最高;在彎道行駛過(guò)程中,舵機(jī)能夠迅速做出反應(yīng),車速隨之下降并順利通過(guò)。該實(shí)驗(yàn)效果充分說(shuō)明了PID控制算法的運(yùn)用能夠達(dá)到智能車設(shè)計(jì)的要求。但如需進(jìn)一步強(qiáng)化智能車的性能,尚需要輔助其他算法以不斷優(yōu)化智能車的性能。

        參 考 文 獻(xiàn)

        [1]楊曉嵐.PID算法在智能車中的應(yīng)用.《實(shí)驗(yàn)科學(xué)與技術(shù)》, 2010, 08(4):187-189

        [2]劉艷春,趙立雙.基于增量式PID控制算法的恒溫控制系統(tǒng).《信息技術(shù)》, 2014(2):167-169

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