資料介紹
基于freescale公司的16位HCS12單片機(jī)設(shè)計(jì)一種智能車系統(tǒng)。系統(tǒng)攝像頭采集路徑信息,通過單片機(jī)的模糊推理機(jī)在線整定PID 參數(shù),使小車能按照任意給定的黑色引導(dǎo)線平穩(wěn)地尋跡。實(shí)驗(yàn)證明: 系統(tǒng)能很好地滿足智能車對(duì)路徑識(shí)別性能和抗干擾能力的要求,舵機(jī)調(diào)節(jié)響應(yīng)時(shí)間快,穩(wěn)態(tài)誤差小,具有較好的動(dòng)態(tài)性能和良好的魯棒性。
在“freescale杯”全國(guó)大學(xué)生智能汽車大賽中,要求智能車在l6位單片機(jī)MC9S 12DGl28(簡(jiǎn)稱s12)的控制下自主尋線前進(jìn)。涉及到了自動(dòng)控制、模式識(shí)別、傳感器技術(shù)、控制算法等學(xué)科知識(shí),其中控制算法對(duì)智能車自主行駛的高速性、穩(wěn)定性和流暢性起著重要作用。目前,常規(guī)PID控制器是工程中應(yīng)用最廣泛、最基礎(chǔ)的控制器,具有簡(jiǎn)單、可靠性高、穩(wěn)定性好的特點(diǎn),但對(duì)于智能車這種非線性、時(shí)變、模型不確定的復(fù)雜系統(tǒng),其控制效果較差,PID 參數(shù)整定非常困難或根本無法整定,很難得到預(yù)期的控制效果。模糊控制能對(duì)復(fù)雜和模型不確定的系統(tǒng)進(jìn)行簡(jiǎn)單而有效的控制,但它不具有積分環(huán)節(jié),因而在一般的模糊控制系統(tǒng)中很難完全消除穩(wěn)態(tài)誤差,并且在變量分級(jí)不夠多的情況下,在平衡點(diǎn)附近常常會(huì)存在小的振蕩現(xiàn)象。故將2種控制方法結(jié)合起來,提出基于機(jī)器視覺的模糊PID控制算法。該算法能利用模糊控制器實(shí)時(shí)的在線自整定PID參數(shù),應(yīng)用于智能車的控制上效果較好。
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