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文檔簡介
1、PID( Proportional Integral Derivative )控制是最早開展起來的控制策略之一,由于其算法簡單、魯棒性(穩(wěn)定性好和可靠性高,被廣泛應(yīng)用于工業(yè)過程控制,尤其適用于可建立精確數(shù)學(xué)模型確實定性控制系統(tǒng)。模擬PID控制系統(tǒng)原理框圖PID是一種線性控制器,它根據(jù)給定值rin(k)與實際輸出值yout(k)的差值et構(gòu)成控制方案,利用運放實現(xiàn)模擬PID的一個例子:式中: 以上為典型模擬PID應(yīng)用例子。關(guān)于各調(diào)節(jié)器的作用說明:比例調(diào)節(jié)器P 1、起調(diào)節(jié)作用與輸出量和給定量的差成正比,有差就有調(diào)節(jié)作用,所以他的調(diào)節(jié)結(jié)果總是有差存在,這種調(diào)節(jié)不可消除差,所以叫這種調(diào)節(jié)為有靜差調(diào)節(jié);
2、 2、但這種調(diào)節(jié)作用快,能很快減小誤差,是最常用的一種調(diào)節(jié)器! 3、積分I調(diào)節(jié)慢,所以PI是最常用的一種搭配!積分調(diào)節(jié)器I1、是給定量與輸出量的差對時間的積分,在電路里就是用給定量與輸出量的差給電容充電,只要時間足夠長,電容器的電壓總會到達給定量,使輸出量與給定量的差為零;2、積分調(diào)節(jié)器是一種無靜差調(diào)節(jié)器,意思是說可調(diào)節(jié)到給定值,做到精確、準(zhǔn)確輸出; 微分控制調(diào)節(jié)器D1、,這種控制總是以輸出量與給定量的差的變化率成正比,差變化越劇烈,調(diào)節(jié)作用越大,差變化越平穩(wěn),調(diào)節(jié)作用越弱;2、這種微分調(diào)節(jié)作用,使得輸出量平穩(wěn)而很少波動;3、這種微分調(diào)節(jié)作用,對輸出量的變化、波動產(chǎn)生強烈
3、的阻尼、抑制的作用,就像摩擦力的作用;數(shù)字式PID應(yīng)用:增量式PID的算式為:如果換換成智能車?yán)锏姆较蚩刂凭妥優(yōu)椋篜wm_offset=PWMMiddle+PID_P*(error-last_error)+PID_I*(error)+PID_D*(error+pre_error-2*last_error);其中:error=middle-offset,注意這個公式里的offset應(yīng)該有正負(fù)之分,左右偏移的值互為相反。這樣自然就確定了最后的方向。PWMMiddle為舵機正向時的值。轉(zhuǎn)換成智能車?yán)锏乃俣瓤刂菩畔⒕妥優(yōu)椋簆wmtemp=PWMDTY23+PID_P*(error-last_error
4、)+PID_I*(error)+PID_D*(error+pre_error-2*last_error);其中 error=speed_v期望速度-infrared_value7即時速度;PWMDTY23是PWM中的靜態(tài)參數(shù)。即速度等于零或者是等于某個平安速度的參數(shù)。由上述代碼中,speed_v表示標(biāo)準(zhǔn)速度(期望速度),infrared_value7表示經(jīng)編碼器計算出的即時速度值,通過計算它們的差值error,再利用增量PID控制算法計算出pwmtemp,再對pwmtemp進行處理,最后PID程序處理的結(jié)果是給出一個PWM信號,而這個信號就是驅(qū)動電機的,當(dāng)error大,即標(biāo)準(zhǔn)速度和即時速度相差
5、的比較多時,pwmtemp的絕對值相比照擬大,那么給電機的PWM信號相對較大,這樣電機轉(zhuǎn)速相對較快;反之,電機轉(zhuǎn)速那么相對較慢。由此可以看出,PID算法主要的功能是,在閉環(huán)系統(tǒng)中,利用即時速度的反響,使得即時速度逼近標(biāo)準(zhǔn)速度的時間盡量變短,這樣小車就可以根據(jù)路徑識別得出的速度標(biāo)準(zhǔn)值,及時調(diào)整自己的速度,以適應(yīng)各種路況。例如,小車正在直道上行進,而且直道的時速應(yīng)該是各種賽道中最快的,當(dāng)系統(tǒng)的路徑識別算法覺察到前方出現(xiàn)弧度大的彎道后,系統(tǒng)會根據(jù)事先調(diào)試的結(jié)果,給出大弧度彎道的速度標(biāo)準(zhǔn)值,然后PID算法根據(jù)速度標(biāo)準(zhǔn)值speed_v和即時速度反響值infrared_value7對電機的輸入信號PWM進
6、行及時調(diào)整,反映到實際中,就是小車及時減速并順利通過彎道。在增量式PID處理的過程中,有一個步驟需要注意,即在算完u(k)后,需要把它賦值給電機控制對應(yīng)的PWM通道信號,這時要判斷該u(k)的值,如果它小于0,那么把PWM信號賦值為0,如果它大于PWM信號的最大值,即大于PWM整個周期所對應(yīng)的數(shù)值時,要把PWM信號賦值為該最大值。在上述控制里面沒有關(guān)于軌跡偏離信息,實際上就處理不了有關(guān)由于軌道偏移而導(dǎo)致的速度變化問題。那么,怎么樣才能將加進來。這里就要考慮speed_v這個標(biāo)準(zhǔn)速度(期望速度),即:speed_v= speed-offseti*x這樣,我們的期望值就成了一個隨著偏移量變化而變化
7、的參數(shù)。余下的問題就是對有關(guān)參數(shù)進行整定了。一定要測試加實際運行來調(diào)整。對于速度問題可以考慮兩個要點:方向制動和正向處理不加反向制動,在返向制動里要考慮計算出來的值為負(fù)數(shù)。1.2.反向制動算法要使賽車在較短的時間完成比賽,速度自然越高越好,顯然速度太高彎道是過不去的,如果以彎道的極限速度勻速跑,又浪費了直道的時間。所以最正確的策略是直道以較高的速度跑,到彎道時再盡快將速度降下來。在入彎減速時如果只靠賽道的摩擦阻力效果顯然是不夠理想的。為此我們引入反向制動算法。由于MC33886芯片集成的H橋驅(qū)動電路本身就具有反向制動功能,所以不需外加硬件電路。反向制動流程圖如圖:在制動時,電機反向電動勢對整個
8、系統(tǒng)電路造成的沖擊,從而引起單片機工作不穩(wěn)定,電流過大導(dǎo)致電機過熱、電機頻繁換向?qū)е码娝⒋蚧饎×覍?dǎo)致電機壽命縮短等一系列問題都是需要考慮的。1.3.速度控制策略1、為了到達好的速度控制效果,對速度進行閉環(huán)控制是必須的。這里所說的速度控制策略是指設(shè)定速度確實定方法設(shè)定速度主要由道路與直道的偏差來決定,道路越接近直道,設(shè)定速度越高,反之越低。車模行駛中的最低速度是這樣確定的:令車模以較低的速度勻速行使,在保證無犯規(guī)行為出現(xiàn)的前提下,逐漸提高勻速行使的速度,直到車模出現(xiàn)犯規(guī)行為,此速度再減去一個平安量,即為所需的最低速度。簡單的說,變速行使的最低速度等于勻速行使的最高速度。一般發(fā)生在彎道最急的地方車
9、模行駛中的最高速度是這樣確定的:在確定最低速度以后,參加變速策略,不斷提高最高速度的設(shè)定值,直到模型車出現(xiàn)犯規(guī)行為,此速度再減去一個平安量,即為所需的最高速度。一般發(fā)生在直道最長的地方車模行駛過程中難免出現(xiàn)“失去道路的情況,對此需要采取一定的平安策略,防止賽車“盲跑而導(dǎo)致犯規(guī)。2、針對本文所研究的智能車來說,車體速度是大慣性的被控對象。算法輸出的控制量只能對電機輸出力進行控制。而有一定負(fù)載時電機的輸出力無論對車輪的轉(zhuǎn)速還是車體的形式速度都是不成正比的,車在剛開始啟動的時候速度是零,而電機的輸出可能很大;車在勻速行駛的時候速度很快,而電機的輸出可能并不是很大。而且電池電量、車體重量都會對車速造成
10、影響。因此只有用閉環(huán)才能對車速進行良好的控制。在車輪對地面不打滑的情況下車體的速度和后輪的轉(zhuǎn)動速度是成正比的。因此我們可以直接用光電碼盤對后輪的轉(zhuǎn)速進行控制。對于這樣一個大慣性系統(tǒng),我們選用PID和棒棒相結(jié)合的方法進行速度控制。回路的設(shè)定值由經(jīng)驗值確定。考慮到速度控制通道的時間滯后比較小,因此采用PID控制方案,并在進行加減速控制時,引入了“棒棒控制。U(k+1)=U(K)+P1*e(k)+P2*(e(k)e(k-1)+P3*(e(k)e(k-1)(e(k-1)e(k-2);公式4 3 PID的公式其中第一項為積分項;第二項為比例項;第三項為微分項。考慮到被控對象車體速度本身是一個大的積分環(huán)節(jié)
11、,公式中可以將第一項省略,即采用PD控制。上式分析:(e(k)e(k-1)(e(k-1)e(k-2)= (e(k)2e(k-1)+ e(k-2)棒棒控制表達在哪?E為誤差。同時設(shè)定誤差門限,在誤差比較大的時候采用大輸出控制電機,將誤差在最短時間內(nèi)減小到所要求的范圍,這就是棒棒控制的思想。電機控制策略,其實就是對模型車速度的控制策略,它是繼路徑識別之后非常重要的策略,直接關(guān)系到整個模型車比賽的性能。速度控制得當(dāng),小車才能以最好的狀態(tài),在最短的時間完成比賽路程。1.4.速度PID算法在計算機控制系統(tǒng)中,數(shù)字PID控制算法通常又分為位置式PID和增量式PID。本次設(shè)計中,我們采用增量式PID。增量型
12、算法與位置型算法相比,具有以下優(yōu)點:增量型算法不需要做累加,增量確實定僅與最近幾次偏差采樣值有關(guān),計算精度對控制量的計算影響較小,而位置型算法要用到過去偏差的累加值,容易產(chǎn)生大的累加誤差;增量型算法得出的是控制量的增量,而位置型算法的輸出是控制量的全量輸出,誤動作影響大;采用增量型算法,易于實現(xiàn)手動到自動的無沖擊切換。在實際應(yīng)用中,采樣的反響值y(k) 即為脈沖累加器中的PACN32中的脈沖數(shù),預(yù)設(shè)門限值A(chǔ)在參數(shù)整定時根據(jù)實際情況調(diào)節(jié),輸出u(k ) 并不能直接用來控制電機,需要將其轉(zhuǎn)換為控制PWM占空比,然后用增大或減小PWM占空比的方法來實現(xiàn)對電機的加減速的控制。換句話說,在求偏差量時,實
13、際上用的是每20ms電機轉(zhuǎn)過的齒輪數(shù)和實際期望電機轉(zhuǎn)過的齒輪數(shù),通過二者的差值,再乘以相應(yīng)的系數(shù),即KP、KI、KD的協(xié)調(diào)控制,計算出相應(yīng)的PWM占空比,實際上用的是PWMDTY的值。本設(shè)計中綜合考慮各種因素,最后選用的采樣周期為20ms,即每20ms對電機進行一次PID調(diào)節(jié)。由于在程序中,對圖像的采集使用的是PH口的中斷程序,因此,PID采樣周期的選擇實際上是受限制與圖像采集,因為每行的掃描周期為64s,有效掃描時間為52s,采用的是隔行掃描的方式,即每隔6行采集一行圖像的信息,如果在每行之間參加PID調(diào)節(jié)的話,那么處理PID子程序的時間必須控制在64*5320s之內(nèi),另外圖像采集只是采集了
14、奇場中的行數(shù),在偶場中沒有采集,因此PID子程序的執(zhí)行是不均勻的,并沒有到達預(yù)期的效果,同時還可能會影響到視頻采集,因此,經(jīng)過分析,最終決定將PID的采樣周期定為20ms,即當(dāng)進行一次場采集進行一次PID調(diào)節(jié)。而且經(jīng)過最終的檢驗,這樣能夠滿足對速度控制的需要。電機調(diào)速本作品采用增量式的PI控制。增量式PI算法:pwm=Kp*(errork0-errork1)/100+Ki*errork0/100+pwm;1.6.舵機控制. 舵機轉(zhuǎn)角的決策由于CCD圖像傳感器的應(yīng)用,大大提高了車的前瞻性。經(jīng)測量,本系統(tǒng)預(yù)測距離可達1米以上。但是,考慮到各部件延時嚴(yán)重且具有很大不確定性,所以預(yù)測距離越遠,控制算法
15、就會越復(fù)雜。綜合各種因素考慮,我們最終將預(yù)測距離定在80100cm。黑線中心位置軌跡中包含著兩方面的信息,一方面是反映前方道路趨勢的信息,另一方面是反映車體與軌道偏離程度的信息。經(jīng)過反復(fù)試驗,我們發(fā)現(xiàn),前者可以通過計算黑線的斜率來很好的描述。而后者,恰恰就是屏幕最下端黑線的位置。最后用這二者的線性組合得到舵機轉(zhuǎn)角。有了這兩方面信息,可以使智能車既能充分利用前瞻性,又能不過分地偏離軌道。從而得到了較理想的轉(zhuǎn)角控制策略解決方案。. 偏航距離的計算由于已經(jīng)獲得了賽道中心線的位置,所以計算偏航距離的問題是選取何處的中心線的距離為當(dāng)前的偏航距離??刂扑惴ǖ膱?zhí)行周期為40ms,如果賽車的速度為2m/s,那
16、么在兩次控制算法的執(zhí)行中間,賽車要前進8cm,賽車所處的環(huán)境將發(fā)生比較大的改變,所以賽車的控制只能算是半實時控制,這是所有使用攝像頭作為主要尋線傳感器的參賽隊都防止不了的問題。因為算法的滯后性,賽車需要將“當(dāng)前位置進行適當(dāng)前移。前移量應(yīng)該跟賽車當(dāng)前速度成正比,但實際中我們發(fā)現(xiàn),適當(dāng)增加一些前移距離是有好處的,因為可以在入彎處提前轉(zhuǎn)彎,使得賽車沿彎道內(nèi)側(cè)行駛,縮短了過彎距離。. 舵機參數(shù)測定通過實驗測出已安裝在模型車上的舵機的中位PWM值Servo_center,模型車轉(zhuǎn)向輪左右極限時舵機PWMServo_left、Servo_right值是舵機控制的根底。測試舵機中位時,先在舵機控制模塊中給舵
17、機PWM設(shè)計一個全局變量Pwm_Servo,將賽車放在長直道上,保證車身放正并處于賽道正中間,利用BDM查看此時Pwm_Servo的值,將此值直接賦給舵機PWM,并將賽車放到直道上跑,看是否跑偏,微調(diào)Pwm_Servo的值,直到賽車在直道上不再跑偏為止。測定舵機左右極限時,可根據(jù)轉(zhuǎn)向輪的左右極限轉(zhuǎn)角,利用BDM查看舵機Servo_left和Servo_right的值。注意轉(zhuǎn)向輪在左右極限轉(zhuǎn)角時,轉(zhuǎn)向輪不可被賽車底盤卡住,這樣不但會增加轉(zhuǎn)向阻力,嚴(yán)重時還可能使轉(zhuǎn)向輪抱死,失去轉(zhuǎn)向能力。舵機的PWM計算公式為:Pwm_Servo=Servo_center+(Servo_left-Servo_rig
18、ht)/Simage_number*offline_one;公式四式中Simage_number為每行采集的點數(shù),offline_one為黑線在整幅圖像中的位置。. 路徑規(guī)劃要想以最短的時間完成比賽,并不需要嚴(yán)格按照黑色引導(dǎo)線行駛,我們需要找出相對較短的行駛路徑,即路徑規(guī)劃。例如過普通彎道的時候,以同樣的速度走內(nèi)彎顯然比走中間或外彎所花時間少,過小S形彎時。直接過去和嚴(yán)格循跡相比速度快,行駛距離短等等。圖如果能提前預(yù)知前方賽道信息,那么我們就有可能對路徑進行規(guī)劃。由于我們采用的是攝像頭,掃描距離較大,這就為我們進行路徑規(guī)劃提供了條件,這也是我們選擇攝像頭的原因之一。由于攝像頭看得較遠,每幅圖像
19、反映的賽道信息量較大,我們需要針對賽車在不同位置,對其有側(cè)重的采用。具體就是將采到的15行劃分為幾個區(qū)域,針對不同路況對每個區(qū)域賦以不同的權(quán)值。其原理圖如圖:1.7.偏航距離的計算由于已經(jīng)獲得了賽道中心線的位置,所以計算偏航距離的問題是選取何處的中心線的距離為當(dāng)前的偏航距離??刂扑惴ǖ膱?zhí)行周期為40ms,如果賽車的速度為2m/s,那么在兩次控制算法的執(zhí)行中間,賽車要前進8cm,賽車所處的環(huán)境將發(fā)生比較大的改變,所以賽車的控制只能算是半實時控制,這是所有使用攝像頭作為主要尋線傳感器的參賽隊都防止不了的問題。因為算法的滯后性,賽車需要將“當(dāng)前位置進行適當(dāng)前移。前移量應(yīng)該跟賽車當(dāng)前速度成正比,但實際中我們發(fā)現(xiàn),適當(dāng)增加一些前移距離是有好處的,因為可以在入彎處提前轉(zhuǎn)彎,使得賽車沿彎道內(nèi)側(cè)行駛,縮短了過彎距離。. 偏航角度的計算計算偏航角
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