全方位移动机器人模糊PID运动控制研究

P为转换矩阵。
这样，就可以将机器人整体期望速度解算到4个轮子分别的速度，把数据传送到控制器中，可以完成对机器人的控制。

2 基于模糊PID的运动控制器设计
目前，常规PID控制器已被广泛应用于自动化领域，但常规PID控制器不具备在线整定控制参数忌kp，k1,kD的功能，不能满足系统的不同偏差对e和偏差值变化率ec及对PID参数的自整定要求，因而不适用于非线性系统控制。
结合该运动控制系统的实际运行条件，设计采用模糊PID控制方法来实现快速移动机器人车轮转速大范围误差调节，将模糊控制和PID控制结合起来构成参数模糊自整定PID算法用于伺服电机的控制，使控制器既具有模糊控制灵活而适应性强的优点，又具有PID控制精度高的特点，使运动控制系统兼顾了实时性高，鲁棒性强及稳定性等设计要点，并可通过模糊控制规则库的扩充，为该运动控制系统方便添加其他功能。
2．1 参数模糊自整定PID的结构
模糊PID控制系统结构框图如图2所示，系统的输入为控制器给定轮速，反馈值为电机光电码盘反馈数字量，ΔkP，Δk1，ΔkD为修正参数。PID控制器的参数kP，k1，kD。由式(3)得到(kP'，k1'，kD'为PID参数初值)：

由此，根据增量式PID控制算法可得到参数自整定PID控制器的传递函数为：

2．2 速度控制输入／输出变量模糊化
该速度控制器的输入为实际转速与设定转速的偏差值e，以及偏差值的变化率ec；输出量为PID参数的修正量ΔkP，Δk1，ΔkD。它们的语言变量、基本论域、模糊子集、模糊论域及量化因子如表1所示。

在模糊变量E和EC以及输出量ΔKP，ΔK1，ΔKD，的语言变量和论域确定后，首先必须确定模糊语言变量的隶属度。常用的隶属函数有B样条基函数、高斯隶属函数、三角隶属函数等，考虑到设计简便及实时性的要求，采用了三角隶属函数。