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摘 要

本课题首先从国内外智能车发展情况进行讨论，并根据国内汽车现状进行分析，得出研究意义。然后提出系统总体设计方案，在此基础上分别对硬件电路的每个模块进行设计，分别为：电源部分，传感器部分、信号放大部分、驱动部分和调试部分，并将设计好的电路图绘制成PCB进行打样和焊接。接着进行了模糊PID控制器的设计，并将模糊PID控制算法与传统PID控制算法在MATLAB上进行仿真，同时在仿真时给两个控制算法一个相同的扰动信号，从分别从超调量、响应时间作对比，得出模糊PID控制算法相比于传统PID控制算法鲁棒性更好。在此结论下进行软件的设计，软件设计部分包含系统初始化，读取传感器信号，信号处理，速度闭环设计和转向闭环设计，驱动输出。其中速度环采用PI控制算法，转向环采用模糊PD控制算法。最后将自循迹智能车的硬件部分和软件部分相结合，进行整体调试，逐一调节各个参数，最终实现智能车的自循迹和路径规划。

关键词：智能车；模糊PID；自循迹；路径规划

Research on Route Planning of Automatic tracking Intelligent Vehicle Based on Fuzzy PID

Abstract

Firstly, this paper discusses the development of intelligent vehicles at home and abroad, and analyzes the present situation of domestic automobiles, and draws the significance of the research. Then the overall design scheme of the system is put forward, on the basis of which each module of the hardware circuit is designed respectively, namely: the power supply part, the sensor part, the signal put most, the driving part and the debugging part, and the Designed circuit diagram is plotted into the PCB for proofing and welding. Then the fuzzy PID controller is designed, and the fuzzy PID control algorithm and the traditional PID control algorithm are simulated on MATLAB, and two control algorithms are given the same perturbation signal in the simulation, from the overshoot and response time respectively, It is concluded that the fuzzy PID control algorithm has better robustness than the traditional PID control algorithm. In this conclusion, the software design, the software design part includes the system initialization, reads the sensor signal, the signal processing, the speed closed-loop design and the steering closed-loop design, drives the output. The speed loop adopts PI control algorithm, and the steering ring adopts fuzzy PD control algorithm. Finally, the hardware part of the self-tracking intelligent vehicle and the software part are combined to debug the whole, adjust each parameter one by one, and finally realize the automatic tracking and route planning of the intelligent vehicle.

Keywords: intelligent vehicle, fuzzy PID, Automatic tracking, Route Planning

目 录

摘 要 Ⅰ

Abstract Ⅱ

第一章 引 言 1

1.1 课题研究背景 1

1.2 国内外智能车研究现状 1

1.3 研究意义 1

1.4 本文所做的主要工作 2

1.5 本章小结 2

第二章 系统硬件设计 3

2.1系统总体方案设计 3

2.2 系统总体结构 3

2.3 硬件系统结构 3

2.4 供电模块设计 4

2.4.1 微处理器最小系统供电电路设计 4

2.4.2 驱动供电电路设计 4

2.4.3 传感器供电电路设计 5

2.5 传感器电路设计 5

2.5.1 电磁传感器设计 5

2.5.2 编码器设计 6

2.6 电磁传感器放大电路设计 7

2.7 电机驱动电路设计 7

2.8 调试部分电路设计 8

2.9 PCB板设计 8

2.10本章小结 9

第三章 模糊PID控制器设计 10

3.1仿真需求分析 10

3.2 PID控制算法 10

3.3 模糊PID控制算法 10

3.3.1 模糊控制 10

3.3.2 模糊PID控制器 11

3.3.3 调节PID三个参数的模糊规则 11

3.3.4 调节PID控制器三个参数的模糊控制器 11

3.4 直流电机物理模型 11

3.5 模糊控制器的设计 12

3.5.1 确定输入、输出量 12

3.5.2 确定隶属函数及相关参数 12

3.5.3 添加规则 14

3.5.4 查看结果 14

3.5.5 发送至工作空间 15

3.6 Simulink中添加各模块 15

3.7 嵌入模糊逻辑控制器 16

3.8 调节参数进行仿真 16

3.9 结论 18

3.10 本章小结 18

第四章 软件系统设计 19

4.1 软件系统结构 19

4.2 驱动模块设计 20

4.3 编码器采集设计 20

4.4 传感器数据采集设计 21

4.5 速度闭环系统设计 21

4.6 传感器滤波与归一化设计 21

4.6.1 传感器滤波 21

4.6.2 归一化 21

4.6.3 差比和 22

4.7 双水平传感器检测方案 22

4.8 转向闭环系统设计 22

4.8.1 模糊化 23

4.8.2 模糊推理 23

4.8.3 清晰化 23

4.8.4 模糊PD 23

4.9 本章小结 24

第五章 整体调试 25

第六章 结束语 27

致 谢 28

参考文献(References) 29

附 录 30

第一章 引 言

1.1 课题研究背景

随着科技的进步，劳动力的成本不断上升，越来越多的工厂为了节省劳动力成本，都开始使用智能车进行货物自动运载，整个工厂都在实现高度的智能化和自动化。在这种特殊的情况下，为智能车的发展提供了很好的发展机会，所以智能车技术突飞猛进。很多国家都在智能车的基础上加上机械手臂，从而实现更加复杂的功能。现在市场上的机器人，大部分也是基于智能车开发出来的。智能车的系统比传统的汽车系统更复杂，它通常包含了环境感知部分，自动驾驶部分，以及规则控制部分。现在的智能汽车大多是在此基础上添加了自动导航系统，辅助驾驶系统等辅助系统。

目前，智能车的控制算法多种多样，但大多数还是以传统PID较多，但是由于传统PID需要建立精确地数学模型，而模糊控制不需要。因此模糊PID控制算法的适应性更加广泛。

1.2 国内外智能车研究现状

智能车的问世可以追溯到上世纪50年代，一辆由美国研发的自动引导车辆揭开了智能车时代的序幕。一直以来，西方国家都很在意智能车的发展情况，因此智能车在西方也得到了很好的发展。越来越多，越来越复杂的技术在智能车上得到体现。例如：车道偏离预警系统、主动纵向避装系统。现在国外几乎所有的汽车企业都在大力开发智能车的无人驾驶技术。奔驰在2013年进行了无人驾驶实验，整个测试过程达到了上百公里。而丰田在2017年也将自主研发的电动型智能车展示出来，该车不仅有辅助驾驶的功能，而且还可以判断驾驶员的精神状况。作为互联网巨头的谷歌公司也在进军智能车市场，在2010年开始正式研发智能车，如今谷歌公司的汽车已经取得很不错的成绩了。旗下的无人车在没有人驾驶的条件下可以进行长时间的自主行驶，行驶路程早已超过80万公里。

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