基于姿态分析的自导引小车控制器的设计
近几年，随着我国工业领域中柔性制造及装配系统的应用逐步增多，AGV也越来越受到各行业的重视［1］。但我国的AGV发展起步较晚，技术普遍落后于欧美国家，产品更新较慢，核心竞争力较小，且大量的关键技术被欧美企业掌控，在中国发展中低端的AGV产品更具市场竞争力。该种产品不要求功能强大，只需满足正常的搬运要求即可［2］。因此，如何有效控制AGV的搬送、运行便成为发展该类产品的核心问题［3］。目前，我国研究AGV技术的高校众多，但多以先进的AGV技术研究为主，只有极少数涉及这种低成本AGV研究。
针对更符合中国市场的低成本AGV进行分析研究，同时依托某企业的实际项目进行了产品的研发设计与试验。结合模糊控制理论与特殊姿态分析方法对AGV模糊控制器进行设计与优化。该AGV样机采用磁条导航，通过差速转向方式运行。文中的试验数据及结果均依靠该样机获得。
1 AGV模糊控制器设计
1.1 智能车控制系统组成
AGV的控制系统大体由路径识别系统、速度控制系统和主控系统三部分组成。路径识别系统是AGV的“眼睛”，它能准确告知小车行驶的位置。速度控制系统包括速度检测系统和电机驱动系统两部分。主控系统是智能车的核心，由单片机及外围电路等硬件组成。
本次设计中，路径识别系统采用磁导航传感器读取磁条来反映小车的行驶位置以及偏移状态，所用的磁条导航传感器有8路检测点以及8路数字信号输出端口。主控制单元通过对磁导航传感器所得到的信息进行分析，得到小车的偏移位置及速度控制系统的电机控制量，从而达到对智能车准确控制的目的。样机的速度控制系统采用的是直流无刷电机和D型驱动器，分别控制样机左右两轮的速度。图1是智能车的控制整体方案图。
图1 控制整体方案框图注：电源（Volt Current Condenser，VCC）；电机电压（Motor Voltage，VM）；脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation，PWM）。
1.2 智能车模糊控制器设计
1.2.1 模糊控制器参数设置
模糊控制器的设计包含：输入、输出参数的模糊化、模糊规则库的建立、模糊推理以及输出参数的去模糊，因此构建模糊控制器，首先需要建立控制模型，确定输入、输出参数［4］。项目设计的模糊控制器设置输入参数为磁导航传感器传入的偏差e，以及偏差变化率Δe，输出参数为左、右电机调速信号PWM波的占空比差值u。其中，偏差变化率Δe定义为上次偏差的论域绝对值减去本次偏差的论域绝对值，即Δe =|Elast_time|-|Ethis_time|。
模糊控制器对传感器所得到的信号进行分析以及编码，使其形成模糊量，进而参加模糊推理。磁条导航传感器传入的8位数字信号，设其8位输出信号从左至右依次为L7到L0，表明了小车相对磁条的偏差量。由于偏差信号不连续，也不呈现单调递增规律，因此设置编码值。其编码表见表1。
表1 磁导航传感器有效输出信号编码表L7 L6 L5 L4 L3 L2 L1 L0对应十六进制 编码值1 0×80 4 1 0×40 4 11 0×603 111 0×70 2 11 0×30 2 1 0×10 1 11 0×18 0 1 0×08 -1 11 0×0c -2 1 1 1 1 0×0f -2 1 1 1 0×07 -3 1 1 0×03 -4
设偏差值的模糊量为E，偏差变化率的模糊值为EC，U为速度的变化控制量。经试验后分析，设偏差e的基本论域为［-4，4］，偏差变化率Δe的基本论域为［-1，0］，控制量u的基本论域为［-4，4］。
e和u的模糊集分别取7个语言值，分别为：
｛负大，负中，负小，0，正小，正中，正大｝即｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB ｝。
Δe的模糊集取3个语言值，分别为：
｛负大，0，正大｝即｛ NB，ZO，PB ｝
上文中：u表示左、右调速PWM波占空比差值，规定：当U＞0时，左电机PWM波信号的占空比大，说明智能车要向左转；当U＜0时，右电机PWM波信号的占空比大，说明智能车要向右转。
由于模糊控制器需要的是模糊量，而传感器所检测到的是精确量，故需要将精确量模糊化。偏差e和输出量u采用三角隶属度函数进行模糊化，如图2所示［5］。而对于偏差变化率Δe的模糊化采用单值模糊化的方法，即：EC为-1，对应于增大（PB）；EC为0，对应于无变化（ZO）；EC为1，对应于减小（NB）［6］。
图2 偏差的隶属度函数
1.2.2 模糊推理与解模糊
在智能车控制系统中，对于一个双输入单输出的模糊控制器，其控制规则通常采用以下的模糊条件语句，即：
If E and EC then U。
其中：E、EC分别为输入系统偏差量e和偏差变化率Δe模糊化的模糊集合。通过对路径的分析，根据开车的经验得到相应的模糊控制规则见表2。
表2 AGV模糊控制规则库NB NM NS ZO
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