基于模糊控制的电磁智能车设计

2．4电磁传感器电路
电磁智能车的路径引导线为通有20kHZ、100mA电流的漆包线(线径0．1～0.3mm)。如何将引导线产生的电磁波能量转换为电压信号供AD采样成了智能车传感器中最为关键的部分，道路检测原理如图5所示。

智能车采用双排八电感的传感器排布方案，每排四个电感，分前后两排。

3 控制算法的设计
3．1 舵机控制算法
舵机作为车的方向控制结构，其控制算法直接影响到车的整体质量，如果舵机的控制算法不好，会导致舵机转角不平滑，过弯时多次转弯，使车速在弯道时大大地减小，因此，使舵机平滑及时地过渡是舵机控制算法的主要目的。
舵机的控制采用经典的PID控制，各环节的具体参数要经过反复的调整，以达到对各种赛道类型的适应性的平衡。
3．2 电机速度模糊控制算法
3．2．1模糊控制
模糊控制是以专家的经验为基础实施的一种智能控制，不需要精确的数学模型。模糊控制器的设计主要考虑以下几项主要内容：1)确定模糊控制器的输入变量和输出变量(即控制量)。2)设计模糊控制器的控制规则。3)确立模糊化和解模糊的方法。4)选择模糊控制器的输入变量及输出变量的论域，并确定模糊控制器的参数(如量化因子、比例因子等)。5)编制模糊控制算法的应用程序。
3．2．2 模糊控制器的设计
速度控制器的输入量为角度量和速度量，输出的为控制电机速度的PWM波占空比。
将智能车转角的大小分为9种情况。而对智能车的速度，根据跑道的情况，在转弯的最小速度值到直道上的最大速度值之间分为8种情况。它们的模糊化采用三角形隶属度函数，输出的隶属度函数采用单点值，如图6所示。