基于模糊控制的移动监控平台系统的研究

发布时间：2019-09-22 18:06

【摘要】：在科学技术迅速发展的今天,机器人也备受关注,在各行各业都有广泛的应用,并且在自动控制学科的迅速发展下,对移动机器人各方面性能的优化也成为当今社会研究的热点,而智能控制是自动控制研究领域的飞跃。智能小车又被称为轮式机器人,其较好的自动导引功能在自动化物流输送系统中备受青睐。本文提出的移动监控平台,通过嵌入式技术、视频传输技术和无线网络通信技术,不但可实时查看运行路线及环境,而且能代替人类在恶劣环境中完成很多复杂的工作。移动监控平台在识别及跟踪路径方面,应有良好的精确性、稳定性及实时性,所以,对移动监控平台各性质的进一步创新和研究具有广阔的应用前景与实际意义。本文对小车性能进行研究,设计控制算法,提高移动监控平台的性能,利用后轮差速电机和前轮舵机互相配合,同时控制小车转弯,使得小车实时准确识别复杂路径信息,行驶过程快速、平稳。本文中主要的工作有:1、构建了移动平台的硬件,建立运动学模型,采用Cortex-A8系列的ARM处理器s5pv210为主控芯片,编写路径识别模块、电机和舵机驱动模块、测速模块等程序。2、配置Mjpg-streamer视频服务器,通过无线路由器组建局域网,Android移动设备作为客户端以WIFI方式访问小车摄像头,获取摄像头采集到的画面完成实时监控功能,增强了系统研究的实用性和灵活性。3、由于路径跟踪系统的复杂性和不确定性,所以本文摆脱传统控制的局限性,在传统控制算法基础上进行改进创新,在路径信息分析上选择了模糊控制算法,基于模糊控制理论,针对本文的移动监控平台,设计模糊控制器,其可根据专家经验知识和反复实验进行工作,无需建立被控对象的数学模型。处理器通过红外光电传感器采集道路信息,根据算法分析小车与黑线的偏离情况,送出控制信号给舵机和电机驱动模块,利用舵机与差速电机相互配合控制小车的转角和速度,通过模糊控制算法的引入,移动监控平台在识别及跟踪路径方面,具备了良好的精确性、稳定性及实时性。4、针对小车运行过程中出现不稳定的问题,本文在传统PID控制基础上改进创新,提出了增量式PID控制、模糊PID算法及速度闭环控制对速度进行优化,对比传统PID控制,通过Matlab仿真验证了速度控制中采用增量式PID控制及模糊PID控制的优越性,具有控制精度高、响应速度快等特性,速度控制算法的引入使得小车运行过程快速、平稳、高效。5、本文研制的移动监控平台在设计方案及算法思想上都进行了创新,通过小车在黑线上的运行状态研究发现,采用模糊算法的小车在路径识别的准确性、稳定性和速度控制上的性能都有了提高,说明设计的功能在相应理论的支撑上基本实现。
【图文】：

图 2.1 系统硬件结构图以Cortex-A8系列的ARM处理器s5pv210为控制芯片，在核心板上移植Linux操作系统，根据小车的功能编写应用程序。通过道路检测模块、测速模块完成信息的采集，，处理器和存储器用来处理接收到的信息，将控制算法写入程序中，计

图 2.2 Smart210 的硬件资源图它是单核 CPU，具有良好的开发性能、功率效率强，运行频率可以在600MHz-1GHz 的范围内调节。32/32 KB I/D Cache,512KB 的二级缓存（L2 Cache），满足需要 2000 Dhrystone MIPS（每秒运算 2 亿条指令集）的性能优化的消费类应
【学位授予单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP277

【参考文献】

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本文编号：2540092