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摘要：随着电子技术的飞速发展，电子计算机与现代汽车工业关系也越来越密切，智能车作为两者结合的最新科技成果，在工业领域应用也越来越广泛。本文主要通过介绍智能车控制及其特点，讲解了智能车控制系统的流程，将模糊算法在智能车控制的应用进行了分析，最后得出结论，模糊控制算法在智能车控制中对其稳定性还是取得了一定效果。
关键词：智能车；控制；模糊算法；电轨传感
一、智能车控制及特点
智能车控制系统一般主要包含以下几个模块：电源、主控板、电轨传感器、电机驱动板、电机、舵机、光电编码器等。智能车具有如下特点，第一，其运行途径可以通过程序严加控制，机动能力特别强，可以方便灵活的变更当前路径线路，成本设置不高。第二，智能车通过ARM控制单元对整车的实时情况获取，并且可以通过对获取的信息进行分析做出相应的反馈。第三，智能车的路径自动识别技术可以应用到多种不同的实际场合。
二、智能车控制系统流程
智能车的位置信号由车体前方的电轨传感器的线圈采集，经内部 AD 进行模数转换后，输入到控制核心，再经模糊算法处理，用于赛车的运动控制决策。通过编码器测速模块来检测车速，并采用ARM的输入捕捉功能进行脉冲计数计算速度和路程；智能车的纵向控制采用 PID 控制，通过 PWM 控制驱动电路调整电机的转速，完成智能车速度的闭环控制。
智能车控制系统使用电压为7.2V，电流2A的可充电电源，并使用多种传感器来进行的信息采集，主要包括：电轨传感器、光电编码器等，电轨传感器可以在智能车进行路径识别时使用，電轨传感器使用5个电感线圈，每个通道包含一个三点式电容振荡电路，可以产生一定频率的交变信号，并由线圈发出，当线圈靠近金属铝箔的时候，线圈周围的交变磁场会在金属铝箔中感应出涡流。涡流所产生的二次磁场叠加在原来磁场中则会改变原有线圈中的感应电动势，进而可以等效改变原线圈的电抗。线圈的电抗改变的大小与线圈的形状、振荡频率、线圈与金属相对位置以及金属的电导率、磁导率有关系。当线圈电抗改变时，电轨传感器的输出信号频率发生变化，输入到控制核心。此外，还使用电机驱动电路驱动直流电机，该电路为一个由分立元件制作的直流电动机可逆双极型桥式驱动器，其功率元件由四只 N 沟道功率 MOSFET 管组成，额定工作电流可以轻易达到 100A 以上，大大提高了电动机的工作转矩和转速。
三、智能车控制的模糊算法分析
将各个线圈相对于铝膜的大概距离的数值，把其作为输入量，最终确定车模转角的过程，采用了模糊控制这一数据处理方法。模糊控制是一种新型的控制技术，一般不需要深入了解受控对象的精细数学模型，只需要一些控制规则，通过人工根据这些规则制定决策表，通过决策表来定量分析控制量。常见的模糊控制规则可以通过自然语言表达，但是没有形式化处理表现的直观。一般有如下几种形式： 一、 If An Then Bn；二、If An Then Bn Else Cn；三、If An And Bn Then Cn； An是论域U的模糊子集，Bn是论域V的模糊子集。R是笛卡尔乘积U×V上的模糊子集。
模糊控制器的基本工作原理：将测量得到的被控对象的状态经过模糊化接口转换为用人类自然语言描述的模糊量，而后根据人类的语言控制规则，经过模糊推理得到输出控制量的模糊取值，控制量的模糊取值再经过清晰化接口转换为执行机构能够接收的精确量。算法的具体思想如下：将车模从赛道一侧匀速平移至赛道另一侧，如从距赛道中心线左侧 19cm 处，匀速移至距赛道中心线右侧 19cm 处。记录每一处车模中心线相对于赛道中心线的偏差距离，以及此时 5 个线圈返回的电压值。对 5个线圈返回的电压值进行归一化处理，使得所有电压对应为 1 到 100 之间的数据，便于处理。将采集后的各个归一化值数据，逐个与整个标定过程中该线圈的归一化后数据作对比，记录下两数值最相近处的偏差，此即为车模中心线概率最大的位置。对得到的各组最大位置数据进行概率模糊化，每一概率最大位置对应一个概率平方衰减的波峰峰值。将模糊化后的各组数据再进行反模糊计算，得出最终的概率分布，概率最大处的偏差即为车模中心线的位置。由此，在车模的整个行驶过程中，均能计算出车模中心线的位置，给出舵机的相应打角。模糊控制器主要由编码、模糊化、模糊推理、建立模糊关系表和解模糊、模糊控制程序等几个部分构成。
（一）编码。在模糊控制中，我们发现，控制量的实际结果与所期待的结果有会一个偏差，我们称这个偏差为e，e通过模糊化后经过处理变为模糊量E，控制器可以根据模糊量E来调节和控制该系统。如果要想该控制器的性能更加好，可以将偏差变化量即ec作为一个输入量，对系统进行综合性的判断位置偏差e和偏差变化率ec是控制器的主要输入因素，模糊控制器首先对这两个精确值进行编码，使其模糊化。（二）模糊化。通过输入位置偏差e和变化率ec，将这两个变量编码成两个模糊量，通过传感器传过来的信息一般都是精确值，在模糊控制器中进行输入的需要是模糊量，因此需要将这些检测到的信息模糊化。（三）模糊推理。我们通过输入模糊控制器位置偏差和偏差变化量，得到输出量，也就是速度和方向的控制量u，因此模糊控制器是一个双输入单输出的形式，采用的控制规则一般都是这种模糊条件语句： If E and EC then U，E是表示输入系统偏差变量 e模糊化的模糊集合；EC 是表示输入系统偏差△e 模糊化的模糊集合；U 是表示输出变量 u 的模糊集合。如何有效地选取控制量主要由误差决定的，如果误差比较大，控制量可以选取消除误差为主，误差较小时，可以选取系统稳定性。（四）建立模糊关系表。描写模糊控制的模糊条件语句之间是“或”的关系，若第 1 条规则为“If E = NB or NM and EC = NB orNM or NS，then U = PB”，则由下面的句式“如果 A 或 B且 C 或 D则 E（if A or B and C or D then E）”，而这样的模糊关系可写为[1]R = [（A + B）× E]·[（C + D）× E]所以，第 1 条语句所确定的模糊关系为R1= [（NBe+ NMe）×PBu]·[（EBec+NMec+NSec）×PBu]（五）解模糊。解模糊是一种通过对模糊控制规则推理出来的控制决策变量的模糊子集，由于是一种模糊变量，不能直接被控制，需要采用一种其他办法将其转化为精确量，只有这样才能使得决策效果达到最佳。（六）模糊控制器的控制算法。其主要包括离线计算查询表程序即模糊矩阵运算和模糊化处理输出程序。
四、结语
模糊控制算法大大提高了智能车辆的稳定性，能够使得智能车在运行轨道上运行的更加稳定，并且在某种程度上也大大提高了智能车的运行速度。因此模糊算法对智能车的控制取得了非常好的效果。
参考文献：
[1] 李士勇. 模糊控制、神经控制和智能控制论[M]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2016.
[2] 曾光奇，胡均安，王 东. 模糊控制理论与工程应用[M]. 北京：机械工业出版社，2015.
[3] 姜文佳，姜永健，姜广田. 模糊 PID 控制算法改进及在温控系统中的应用[J]. 控制工程2006
[4] 第十一届“恩智浦”杯全国大学生智能车竞赛北京科技大学电轨组技术报告
作者简介： 刘俊杰（1996.3-） 男 汉 安徽信息工程学院
关键词：智能车；控制；模糊算法；电轨传感
一、智能车控制及特点
智能车控制系统一般主要包含以下几个模块：电源、主控板、电轨传感器、电机驱动板、电机、舵机、光电编码器等。智能车具有如下特点，第一，其运行途径可以通过程序严加控制，机动能力特别强，可以方便灵活的变更当前路径线路，成本设置不高。第二，智能车通过ARM控制单元对整车的实时情况获取，并且可以通过对获取的信息进行分析做出相应的反馈。第三，智能车的路径自动识别技术可以应用到多种不同的实际场合。
二、智能车控制系统流程
智能车的位置信号由车体前方的电轨传感器的线圈采集，经内部 AD 进行模数转换后，输入到控制核心，再经模糊算法处理，用于赛车的运动控制决策。通过编码器测速模块来检测车速，并采用ARM的输入捕捉功能进行脉冲计数计算速度和路程；智能车的纵向控制采用 PID 控制，通过 PWM 控制驱动电路调整电机的转速，完成智能车速度的闭环控制。
智能车控制系统使用电压为7.2V，电流2A的可充电电源，并使用多种传感器来进行的信息采集，主要包括：电轨传感器、光电编码器等，电轨传感器可以在智能车进行路径识别时使用，電轨传感器使用5个电感线圈，每个通道包含一个三点式电容振荡电路，可以产生一定频率的交变信号，并由线圈发出，当线圈靠近金属铝箔的时候，线圈周围的交变磁场会在金属铝箔中感应出涡流。涡流所产生的二次磁场叠加在原来磁场中则会改变原有线圈中的感应电动势，进而可以等效改变原线圈的电抗。线圈的电抗改变的大小与线圈的形状、振荡频率、线圈与金属相对位置以及金属的电导率、磁导率有关系。当线圈电抗改变时，电轨传感器的输出信号频率发生变化，输入到控制核心。此外，还使用电机驱动电路驱动直流电机，该电路为一个由分立元件制作的直流电动机可逆双极型桥式驱动器，其功率元件由四只 N 沟道功率 MOSFET 管组成，额定工作电流可以轻易达到 100A 以上，大大提高了电动机的工作转矩和转速。
三、智能车控制的模糊算法分析
将各个线圈相对于铝膜的大概距离的数值，把其作为输入量，最终确定车模转角的过程，采用了模糊控制这一数据处理方法。模糊控制是一种新型的控制技术，一般不需要深入了解受控对象的精细数学模型，只需要一些控制规则，通过人工根据这些规则制定决策表，通过决策表来定量分析控制量。常见的模糊控制规则可以通过自然语言表达，但是没有形式化处理表现的直观。一般有如下几种形式： 一、 If An Then Bn；二、If An Then Bn Else Cn；三、If An And Bn Then Cn； An是论域U的模糊子集，Bn是论域V的模糊子集。R是笛卡尔乘积U×V上的模糊子集。
模糊控制器的基本工作原理：将测量得到的被控对象的状态经过模糊化接口转换为用人类自然语言描述的模糊量，而后根据人类的语言控制规则，经过模糊推理得到输出控制量的模糊取值，控制量的模糊取值再经过清晰化接口转换为执行机构能够接收的精确量。算法的具体思想如下：将车模从赛道一侧匀速平移至赛道另一侧，如从距赛道中心线左侧 19cm 处，匀速移至距赛道中心线右侧 19cm 处。记录每一处车模中心线相对于赛道中心线的偏差距离，以及此时 5 个线圈返回的电压值。对 5个线圈返回的电压值进行归一化处理，使得所有电压对应为 1 到 100 之间的数据，便于处理。将采集后的各个归一化值数据，逐个与整个标定过程中该线圈的归一化后数据作对比，记录下两数值最相近处的偏差，此即为车模中心线概率最大的位置。对得到的各组最大位置数据进行概率模糊化，每一概率最大位置对应一个概率平方衰减的波峰峰值。将模糊化后的各组数据再进行反模糊计算，得出最终的概率分布，概率最大处的偏差即为车模中心线的位置。由此，在车模的整个行驶过程中，均能计算出车模中心线的位置，给出舵机的相应打角。模糊控制器主要由编码、模糊化、模糊推理、建立模糊关系表和解模糊、模糊控制程序等几个部分构成。
（一）编码。在模糊控制中，我们发现，控制量的实际结果与所期待的结果有会一个偏差，我们称这个偏差为e，e通过模糊化后经过处理变为模糊量E，控制器可以根据模糊量E来调节和控制该系统。如果要想该控制器的性能更加好，可以将偏差变化量即ec作为一个输入量，对系统进行综合性的判断位置偏差e和偏差变化率ec是控制器的主要输入因素，模糊控制器首先对这两个精确值进行编码，使其模糊化。（二）模糊化。通过输入位置偏差e和变化率ec，将这两个变量编码成两个模糊量，通过传感器传过来的信息一般都是精确值，在模糊控制器中进行输入的需要是模糊量，因此需要将这些检测到的信息模糊化。（三）模糊推理。我们通过输入模糊控制器位置偏差和偏差变化量，得到输出量，也就是速度和方向的控制量u，因此模糊控制器是一个双输入单输出的形式，采用的控制规则一般都是这种模糊条件语句： If E and EC then U，E是表示输入系统偏差变量 e模糊化的模糊集合；EC 是表示输入系统偏差△e 模糊化的模糊集合；U 是表示输出变量 u 的模糊集合。如何有效地选取控制量主要由误差决定的，如果误差比较大，控制量可以选取消除误差为主，误差较小时，可以选取系统稳定性。（四）建立模糊关系表。描写模糊控制的模糊条件语句之间是“或”的关系，若第 1 条规则为“If E = NB or NM and EC = NB orNM or NS，then U = PB”，则由下面的句式“如果 A 或 B且 C 或 D则 E（if A or B and C or D then E）”，而这样的模糊关系可写为[1]R = [（A + B）× E]·[（C + D）× E]所以，第 1 条语句所确定的模糊关系为R1= [（NBe+ NMe）×PBu]·[（EBec+NMec+NSec）×PBu]（五）解模糊。解模糊是一种通过对模糊控制规则推理出来的控制决策变量的模糊子集，由于是一种模糊变量，不能直接被控制，需要采用一种其他办法将其转化为精确量，只有这样才能使得决策效果达到最佳。（六）模糊控制器的控制算法。其主要包括离线计算查询表程序即模糊矩阵运算和模糊化处理输出程序。
四、结语
模糊控制算法大大提高了智能车辆的稳定性，能够使得智能车在运行轨道上运行的更加稳定，并且在某种程度上也大大提高了智能车的运行速度。因此模糊算法对智能车的控制取得了非常好的效果。
参考文献：
[1] 李士勇. 模糊控制、神经控制和智能控制论[M]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2016.
[2] 曾光奇，胡均安，王 东. 模糊控制理论与工程应用[M]. 北京：机械工业出版社，2015.
[3] 姜文佳，姜永健，姜广田. 模糊 PID 控制算法改进及在温控系统中的应用[J]. 控制工程2006
[4] 第十一届“恩智浦”杯全国大学生智能车竞赛北京科技大学电轨组技术报告
作者简介： 刘俊杰（1996.3-） 男 汉 安徽信息工程学院