張桐銘+劉延飛+趙鵬濤+田琦

摘 要：針對(duì)智能車競(jìng)賽中新提出的雙車追逐問(wèn)題，提出了一種基于自適應(yīng)控制的追逐速度控制系統(tǒng)，將PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法應(yīng)用于智能車的調(diào)速系統(tǒng)中。PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)不依賴智能車的數(shù)學(xué)模型，能夠自適應(yīng)地根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整神經(jīng)元的權(quán)值，最終優(yōu)化了智能車速度的控制效果。測(cè)試結(jié)果表明，PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器相比于傳統(tǒng)的PID控制器具有響應(yīng)快、超調(diào)小、無(wú)靜態(tài)誤差等優(yōu)點(diǎn)，明顯提高了智能車速度控制系統(tǒng)的性能。

關(guān)鍵詞：PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；智能車；雙車追逐；速度控制

中圖分類號(hào)：TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.15.013

智能車系統(tǒng)以迅猛發(fā)展的汽車電子為背景，涵蓋了自動(dòng)控制、模式識(shí)別、傳感技術(shù)、電子、電氣、計(jì)算機(jī)、機(jī)械等多個(gè)學(xué)科，主要由路徑識(shí)別、轉(zhuǎn)角控制及車速控制等功能模塊組成。PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Proportion-Integral-Derivative Neural Network，PIDNN），是一種多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于PIDNN的控制系統(tǒng)是一種基于連接機(jī)制的智能控制系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的控制理論相比，PIDNN控制器對(duì)于復(fù)雜的環(huán)境和任務(wù)有更好的適應(yīng)性。

雙車追逐，即兩輛智能車同時(shí)運(yùn)行的行駛方式，兩輛智能車之間沒(méi)有有形的物理連接，要求兩輛車不能發(fā)生碰撞和接觸，且輛車要盡量靠近，以提高車輛運(yùn)行的效率。在日常生活中，當(dāng)?shù)缆份^為擁擠時(shí)的車輛行駛就是類似的問(wèn)題。因此，研究雙車追逐問(wèn)題對(duì)于智能車輛的安全行駛有著重要的意義。

1 智能車設(shè)計(jì)

1.1 智能車總體設(shè)計(jì)

智能車前端安裝有磁信號(hào)傳感器，由其將采集的信號(hào)送至信號(hào)處理電路進(jìn)行濾波、放大，之后單片機(jī)通過(guò)AD端口采樣，獲取路徑檢測(cè)模塊信息并計(jì)算分析，根據(jù)旋轉(zhuǎn)編碼器反饋回來(lái)的實(shí)際車速對(duì)電機(jī)進(jìn)行控制?？傮w模塊設(shè)計(jì)如圖1所示。

1.2 編碼器測(cè)速裝置

編碼器、霍爾傳感器、光電傳感器、測(cè)速電機(jī)是常見(jiàn)的四種測(cè)速裝置。根據(jù)不同的測(cè)速精度要求，經(jīng)過(guò)多次選型測(cè)試后，設(shè)計(jì)選用歐姆龍出品的200線編碼器測(cè)速。使用這種編碼器足夠滿足精度需求，并且輸出為數(shù)字接口，輸出測(cè)速脈沖，可供單片機(jī)采用，獲得實(shí)際速度值。

1.3 兩車通訊模塊

根據(jù)賽道情況，設(shè)計(jì)選擇采用的“鴛鴦”超聲波測(cè)距模塊如表1所示。該組傳感器分為發(fā)射和接收兩個(gè)模塊，前車搭載發(fā)射模塊，后車搭載接收模塊。檢測(cè)角度大于90°。兩車之間距離為d，發(fā)射和接受信號(hào)脈寬為w，則有：d=w×340 m/s，主要連接方式見(jiàn)表1.

2 追逐速度PIDNN控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

智能車主要由主板、單片機(jī)、傳感器、舵機(jī)、電源模塊、電機(jī)驅(qū)動(dòng)等部分組成。電機(jī)控制為智能車追逐速度控制的實(shí)現(xiàn)方式。智能車電機(jī)轉(zhuǎn)速的快慢主要由單片機(jī)輸出的占空比大小決定。當(dāng)超聲波測(cè)距模塊測(cè)出兩車距離較遠(yuǎn)時(shí)，電機(jī)驅(qū)動(dòng)信號(hào)的占空比增大，后方智能車加速；反之，當(dāng)兩車距離較近時(shí)，電機(jī)驅(qū)動(dòng)信號(hào)的占空比減小，后方智能車減速。電機(jī)從執(zhí)行指令到響應(yīng)輸出需要一定的時(shí)間，而且智能車本身又具有一定的慣性，使得小車在速度調(diào)解過(guò)程中存在一定的滯后。因此，PIDNN控制器作為一種超調(diào)小、無(wú)靜差、響應(yīng)時(shí)間短的控制器，可以很好地解決以上問(wèn)題。 2.1 追逐速度PIDNN控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

在構(gòu)成控制系統(tǒng)時(shí)，PIDNN和被控對(duì)象是一種串聯(lián)關(guān)系，PIDNN的輸入作為速度期望值和實(shí)際速度，PIDNN的輸出作為控制量傳遞給被控對(duì)象。智能車追逐速度控制系統(tǒng)如圖2所示。

PIDNN控制器是一個(gè)三層前向網(wǎng)絡(luò)，為2×3×1結(jié)構(gòu)，它的輸入層有2個(gè)神經(jīng)元，分別接收電機(jī)目標(biāo)速度的給定值a和實(shí)際速度b；它的隱含層有3個(gè)神經(jīng)元，分別為比例元P、積分元I和微分元D；輸出層完成隱含層神經(jīng)元信息的綜合。網(wǎng)絡(luò)的輸出v作為控制量傳遞給電機(jī)驅(qū)動(dòng)，智能車的實(shí)際速度b通過(guò)編碼器測(cè)出并反饋回神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層。

2.2 PIDNN控制器的前向計(jì)算方法

PIDNN控制器的核心在于隱含層的狀態(tài)函數(shù)形式，下面主要介紹隱含層的狀態(tài)函數(shù)和輸出函數(shù)。

隱含層含有3個(gè)神經(jīng)元，分別為比例元、積分元和微分元，它們各自的輸入總值均為：

隱含層各神經(jīng)元的狀態(tài)函數(shù)分別為比例函數(shù)、積分函數(shù)和微分函數(shù)，用以實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)PID控制器中的比例、積分和微分環(huán)節(jié)的作用。

2.3 PIDNN控制器的反傳學(xué)習(xí)計(jì)算方法

追逐速度PIDNN控制器的反傳學(xué)習(xí)即BP（誤差反向傳播）學(xué)習(xí)算法，主要完成在線學(xué)習(xí)，從而修改網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。

本設(shè)計(jì)中，網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重值的調(diào)整基于目標(biāo)速度和實(shí)際速度的偏差?？蓪IDNN控制器和被控對(duì)象看作一個(gè)整體，即一個(gè)具有更多層數(shù)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的最后一層對(duì)應(yīng)于被控對(duì)象（電機(jī)驅(qū)動(dòng)），是未知的，因此整體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)定義為：

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

我們利用實(shí)際制作的智能車進(jìn)行了對(duì)照實(shí)驗(yàn)，圖3（左）是運(yùn)用傳統(tǒng)PID控制器設(shè)計(jì)的追逐速度控制系統(tǒng)的過(guò)渡過(guò)程曲線，圖3（右）是運(yùn)用PIDNN控制器設(shè)計(jì)的追逐速度控制系統(tǒng)的過(guò)渡過(guò)程曲線。

從圖3中可以看出，傳統(tǒng)PID控制器即使經(jīng)過(guò)煩瑣的參數(shù)整定，系統(tǒng)輸出還存在很大超調(diào)，但經(jīng)過(guò)PIDNN的自學(xué)習(xí)和調(diào)整，系統(tǒng)輸出響應(yīng)超調(diào)小，靜差小，響應(yīng)速度很快。

4 結(jié)論

本文根據(jù)PIDNN的控制原理，設(shè)計(jì)了一種基于PIDNN的智能車追逐速度控制系統(tǒng)，并結(jié)合功能描述，詳細(xì)地闡述了其硬件工作方式。經(jīng)過(guò)周密的理論驗(yàn)證，給出了追逐速度PIDNN控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式及計(jì)算方法。實(shí)驗(yàn)表明，基于PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能車追逐速度控制系統(tǒng)相比于傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)，具有更好的魯棒性、控制精度以及更好的控制效果，具有一定的推廣價(jià)值。

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〔編輯：劉曉芳〕