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双线循迹智能车转向方案设计与改进 　　摘要：双线循迹智能车应用于两边贴有黑线的一定宽度白色KT板，在无人驾驶，自动勘测领域有良好前景，且满足飞思卡尔杯全国大学生智能车竞赛规则，本文作者参加智能车全国总决赛取得一等奖。主要基于以激光作为道路识别传感器的智能车，在变结构的思想基础上，设计完善了转向的控制方案。在模型车上成功实现，实验表明，此方案摇头响应迅速，适应性强，鲁棒性好，超调震荡不明显。在行驶中，入弯出弯转向顺滑，行驶流畅，并能达到2.7m/s以上的稳定速度。 　　关键词：双线循迹 变结构 抖振 　　1.引言 　　本设计设计2个舵机，分别为摇头舵机和转向舵机。前者用于实时追踪黑线，后者用于改变车子方位以适应道路。由于黑线分布着道路两侧，经比较，采用双排，“一”字形分别撒到两侧黑线周围，黑线内8颗激光点，黑线及其以外4颗激光点的方案是最佳的，也是本车制作以来一直采用的稳定方案。表现在，激光板重量适中，激光点较为密集，摇头舵机转向范围较宽，入弯抖动较小。智能车的稳定快速行驶对摇头舵机控制的快速性和稳定性要求极其严格。在道路信息处理过程中由于赛道宽度不确定、前瞻可能再做调整等因素，因此采用分段列举的方案。本文在以往研究的基础上注重解决摇头舵机转动控制方案以及转向过程路径的优化。 　　2.摇头舵机变结构控制 　　作为一种特殊的非线性控制，变结构很好的符合摇头舵机转动所需方案的要求。它迫使系统的状态被限制在某一子流形上运动,即“滑动模态”运动，具有使控制系统结构随时间变化的开关特性。 　　1）滑模面的选择 　　选定4个模糊面。滑模面一，用来处理道路转折角小于10°的道路。滑模面二，处理向右转折角大于10度小于60°的道路。滑模面三，处理向左转折角大于10度小于60°的道路。滑模面四，处理十字交叉的空白部分。 　　2）确定模糊滑模控制规律 　　本步首先需要得到前排激光模块接收到的道路一个24位的数据。0代表白色，1代表黑色。通过分阶段穷举算法得到道路偏转方向及偏转角度。具体算法是： 　　①分割24位数据为2个12位数据，分别代表左侧信息和右侧信息；???分割左侧12位数据4个3位数据，分别穷举3位数据可能的状态。注意3个数据并不是有8种，而是考虑到在道路上的情况，即每个点依次有1、2、4种穷举状态。因此12位数据一共需要7*4=28次穷举即可列举尽所有道路信息，列举过程中赋予相应左侧偏差值；③左侧12位数据列举过程类似步骤②，并赋予相应右侧偏差值； 　　其中可以确定滑模面一存在的条件是左右信息均非白；滑模面二存在的条件是右侧信息全白，左侧不为全白；滑模面三存在的条件是左侧信息全白，右侧不为全白；滑模面四存在的条件是左右信息全白。 　　在每个滑模面采用模糊控制规律，在切换面附近采用模糊化算法减弱抖振现象。模糊变量选择如下： 　　①滑模面一：BrBl，偏差变化率；②滑模面二：偏差Bl，偏差变化率；③滑模面三：偏差Br，偏差变化率；④滑模面四：偏差为前10次△U的平均值，偏差变化率为前10次△U的平均值的变化率。 　　模糊表中的值直接作为舵机控制值，这样可以可以省去解模糊化这一步，计算量小，可控化效果好。 　　3.转向非线性控制及改进 　　转向舵机控制依据来自于摇头舵机跟线偏差以及摇头舵机现在PWM值与中值只差的和。在计算和的过程中，适当选择两部分的比例系数也至关重要，本文采用跟线偏差*45与摇头舵机与中值偏差之和作为总的偏差。 　　当前转向舵机所需转角需要由偏差、速度决定。核心算法是： 　　偏差方面：当偏差较小时（小于跑道中小S型跑道所产生的最大偏差）偏差系数适当要小；当偏差增大一部分时，偏差系数以较小的速度增长；当偏差继续增大，偏差系数以较大速度增大；偏差很大时，偏差系数适当减小。 　　速度方面：当速度较小时，速度系数不必很大；速度增大时，适当增大速度系数的值；速度继续增大时，在增大速度系数值的同时，对偏差较小时的偏差系数给定一个衰减值，该衰减值应根据速度的增大做适当的减小。 　　此外由于速度是在开机之前设定的，所以当车子运行起来的时候要根据设定的档位对偏差系数给定另外一个补偿系数，该系数用来防止车子在停车过程中由于前方有一个弯道，转向角度过大而切出去。具体算法是，档位低时，补偿系数相应要适当衰减偏差系数。 　　同时，由于车子跑动过程中速度是变化的，一般在直道或者大的弯道上会行驶较大速度，为了防止车子在较大弯道上由于转向角度不够而转到跑道较外侧行驶，应对该路径进行优化。算法是，在速度高于弯道速度一定值时，给定偏差系数一个适当的增量，使之转向充足而跑道跑道较内侧。 　　另外在摇头舵机在转动过程中当系统处于与二四和三四滑模面交接处时会出现一定的快速动作，如果不加处理，转换到转向舵机控制值上，也会有一定抖动，使车身滑动，影响稳定性和视觉效果