摘要：智能車控制是涵蓋自動控制、模式識別、傳感技術、計算機、機械與汽車等多個學科的復雜系統。為了實現對其很好的控制，文章提出了基于模糊控制的電磁引導的智能車控制方案。實際結果表明智能車運行性能優良。
　　
　　關鍵詞：智能車控制；模糊控制；電磁傳感器
　　
　　引言
　　
　　智能車涵蓋自動控制、模式識別、傳感技術、電子、電氣、計算機、機械與汽車等多個學科專業，十分復雜。傳統的控制理論對于復雜或難以描述的系統，則顯得無能為力了。模糊控制是利用模糊數學，可以有效地利用專家知識，適用于許多復雜系統。因此提出了基于模糊控制的電磁智能車設計。
　　
　　1、系統總體方案及車模各項參數
　　
　　1．1系統總體方案
　　
　　智能車系統由車前橋的電磁傳感器單元、舵機單元、轉向機構，負責路徑檢測以及轉向工作。后橋的光電編碼器、電機、制動裝置以及Freescale的MC9S12XS128主控單元構成，負責電機速度控制，主控單元負責賽道數據處理以及控制策略的實施。此外增加無線單元對智能車的實時數據進行監控，以對模糊控制規則進行優化。智能車系統結構關系如圖1所示：　　
　　1．2系統的硬件參數
　　
　　智能車外形參數：車長39cm，車寬17cm，車高13cm，車重約1．0kg。
　　
　　2、硬件電路設計
　　
　　2．1主控單元的設計
　　
　　主控單元采用FreescaleMC9S12XS128，主頻40MHz，FlashRom128kB，具備SPI、SCI、IIC等常用接口。
　　
　　2．2光電編碼器的選取與安裝
　　
　　旋轉編碼器，線數越高，測速精度就越高，但是體積就越大，zui終選用了200線的編碼器E6A2-CS3E。將編碼器安裝在后輪傳動齒輪上既可以保證其運轉的穩定性，又降低了整車的重心，其具體安裝如圖3所示。　　
　　2．3電機驅動單元
　　
　　電機驅動單元由H橋電路組成，H橋具有工作電壓范圍大，導通電阻小，導通電流大的優點，其結構如圖4所示。　　
　　2．4電磁傳感器電路
　　
　　電磁智能車的路徑引導線為通有20kHZ、100mA電流的漆包線（線徑0．1～0.3mm）。如何將引導線產生的電磁波能量轉換為電壓信號供AD采樣成了智能車傳感器中zui為關鍵的部分，道路檢測原理如圖5所示。　　
　　智能車采用雙排八電感的傳感器排布方案，每排四個電感，分前后兩排。
　　
　　3、控制算法的設計
　　
　　3．1舵機控制算法
　　
　　舵機作為車的方向控制結構，其控制算法直接影響到車的整體質量，如果舵機的控制算法不好，會導致舵機轉角不平滑，過彎時多次轉彎，使車速在彎道時大大地減小，因此，使舵機平滑及時地過渡是舵機控制算法的主要目的。
　　
　　舵機的控制采用經典的PID控制，各環節的具體參數要經過反復的調整，以達到對各種賽道類型的適應性的平衡。
　　
　　3．2電機速度模糊控制算法
　　
　　3．2．1模糊控制
　　
　　模糊控制是以專家的經驗為基礎實施的一種智能控制，不需要的數學模型。模糊控制器的設計主要考慮以下幾項主要內容：1）確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量（即控制量）。2）設計模糊控制器的控制規則。3）確立模糊化和解模糊的方法。4）選擇模糊控制器的輸入變量及輸出變量的論域，并確定模糊控制器的參數（如量化因子、比例因子等）。5）編制模糊控制算法的應用程序。
　　
　　3．2．2模糊控制器的設計
　　
　　速度控制器的輸入量為角度量和速度量，輸出的為控制電機速度的PWM波占空比。
　　
　　將智能車轉角的大小分為9種情況。而對智能車的速度，根據跑道的情況，在轉彎的zui小速度值到直道上的zui大速度值之間分為8種情況。它們的模糊化采用三角形隸屬度函數，輸出的隸屬度函數采用單點值，如圖6所示。　　
　　根據車體的運動學規律，為了使車行駛的平均速度zui大且不偏離車道，總結出模糊控制規律如下：
　　
　　（1）如果智能車在直道上，智能車以高速行駛，并且導線在智能車的正中，則以智能車的zui高速度行駛。
　　
　　（2）如果智能車要進入彎道，則要減速，如果已經進入彎道，則要加速，以使得駛出彎道進入直道時加速更加迅速。
　　
　　（3）如果智能車以高速駛入彎道，則要剎車，以免沖出跑道。
　　
　　基于上述經驗，得出的模糊控制規則如表1所示。　　
　　3．3系統控制總體流程圖
　　
　　智能車的控制軟件采用單元化的程序結構，流程圖如圖7所示。　　
　　4、調試
　　
　　在調試階段，利用Labview開發了智能車實時監控系統，該系統主要完成將智能車行駛過程中的各種狀態信息（如電磁傳感器數值、車速、舵機轉角、電池電量等）實時的以無線串行通信方式發送至上位機處理，方便及時調整各個參數。　　
　　5、總結
　　
　　通過模糊算法的運用，實現了智能車的動態平衡，使智能車能夠很好地完成賽道。