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

1、    智能車(chē)設(shè)計(jì)中增量式pid控制算法的運(yùn)用    徐世豪【摘要】 智能車(chē)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(chē)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(chē)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(chē)系統(tǒng)控制的目的，提升車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)性能?！娟P(guān)鍵詞】 智能車(chē)增量式 pid控制算法一、智能車(chē)總體方案設(shè)計(jì)智能車(chē)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(chē)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（

2、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)。控制器要完成的主要任務(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(xiàn)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(chē)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(chē)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

3、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(chē)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(chē)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(chē)處于直線(xiàn)行駛時(shí)，因車(chē)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(chē)左右晃動(dòng)難以及時(shí)穩(wěn)定方向，致使直線(xiàn)行駛變成了搖擺不定的曲線(xiàn)。同時(shí)，因方向不定的影響，模型車(chē)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)

4、精度。采用微分作用系數(shù)kd的目的在于避免智能車(chē)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(chē)動(dòng)態(tài)性能的作用。需要注意的是應(yīng)根據(jù)智能車(chē)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(chē)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(lèi)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(chē)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)

5、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(chē)上進(jìn)行測(cè)試。經(jīng)過(guò)不斷的調(diào)整參數(shù)，觀(guān)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(guān)察測(cè)試效果直至舵機(jī)對(duì)于引導(dǎo)線(xiàn)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(chē)精確控制的作用，尤其是能夠避免靜態(tài)誤差的不利影響

6、。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(chē)能夠達(dá)到實(shí)際測(cè)試車(chē)輛的精確，力求實(shí)現(xiàn)對(duì)之模型車(chē)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(chē)在直道路線(xiàn)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(chē)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(chē)能夠快速適應(yīng)不同車(chē)道的變化。結(jié)束語(yǔ)：綜上所述，在智能車(chē)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(chē)直線(xiàn)行駛過(guò)程中，舵機(jī)基本處于平靜狀態(tài)而且智能車(chē)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(chē)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(chē)設(shè)計(jì)的要求。但如需進(jìn)一步強(qiáng)化智能車(chē)的性能，尚需要輔助其他算法以不斷優(yōu)化智能車(chē)的性能。參 考 文 獻(xiàn)1楊曉嵐.pid算法在