基于模糊控制的球型機器人姿態(tài)研究

巢春波

[摘 要] 通過控制分析動力學模型的傳遞函數(shù)，找到滿足系統(tǒng)要求的相應性能指標。依據(jù)在開展實際控制當中執(zhí)行機構相應特征，將一種經(jīng)過改進的PID控制模糊控制算法予以提出，且對其開展相應試驗研究。

[關 鍵 詞] 模糊控制；球型機器人；姿態(tài)；PID

[中圖分類號] TP242 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603（2018）20-0111-01

一、球型機器人姿態(tài)調(diào)整相應動力學模型

從球型機器人運動實際而言，如若其受到脈沖方面的干擾（如下圖），其相應球殼就會向右滾動，且和地面之間形成相應接觸點，自L向M點進行移動，基于相應慣性作用的影響，此球在具體的配重重心，則仍然于OM中心面，且偏向于左側，致使球殼減速，且向右開始加速，當球殼于左方向予以滾動時，則與地面接觸點則為N，基于過程中所存在的配重慣性，其所具有的作用，就會促使球殼以M點及N點為基礎，在二者之間形成循環(huán)往復的滾動，且在幅度方面隨著時間推移逐漸衰減，最終停止。

二、球型機器人姿態(tài)調(diào)整穩(wěn)定性及仿真

（一）PID控制仿真

現(xiàn)針對球型機器人姿態(tài)及相應穩(wěn)定性，需設計一個PID控制器。針對姿態(tài)控制動力學模型，對其展開仿真分析，可首先設定給定值，然后，再設定一個輸出值，最后，則設置二者之間控制偏差的數(shù)值，然后，運用PID算法，將經(jīng)過計算所得出的偏差值，針對被控對象開展相應計算工作，且在此操作上反復開展，直至與系統(tǒng)要求相符。依據(jù)被控過程所具有的相應特性，將PID控制器具體的微分系數(shù)大小及比例等予以確定，然后調(diào)整PID參數(shù)，最終便可獲取所需求且符合系統(tǒng)需要的相應指標。以MATLAB語言環(huán)境為基礎，在其框架下的Simulink中，建立基于PID姿態(tài)控制的仿真模型。另外，將PID三個參數(shù)進行調(diào)整，以此為基礎開展仿真，直至獲取結果。從相應系統(tǒng)相應曲線中可知，如若P=35，D=3及I=20時，則整個系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài)，調(diào)節(jié)時間較短，約2 s。球型機器人在姿態(tài)方面偏角為10°，其最終響應結果則與系統(tǒng)相應要求相符。

（二）模糊PID控制算法仿真操作

本次研究運用基于MATLAB框架下的模糊控制工具箱來開展模糊控制器具體的設計工作。將其與Simulink充分結合，最終完成模糊PID控制器設計。針對所設計的相應控制系統(tǒng)，對其開展仿真分析。

將輸出及輸入模糊論域進行設定，即為：[-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6]，而輸出及輸入相對應的7個語言變量則為：PB（正大）、PM（正中）、PM（正中）、ZO（零）、NS（負?。?、NM（負中）及NB（負大）。無論是輸出量，還是輸入量，與之形成對應關系的屬度函數(shù)，均乃trimf型，本次研究所采用規(guī)則均為MAMDANl，不僅需要將輸入量進行計算，還要計算各條規(guī)則。然后，將結果進行合并，針對模糊規(guī)則最終確定來講，其實為細分過程，需采用實驗數(shù)據(jù)、經(jīng)驗及常識等對各條規(guī)則進行確定，現(xiàn)僅以△Kp為例就模糊規(guī)則進行分析。

R1：在具體實驗當中，如若所形成的角度誤差乃為相應負大，且誤差變化率也如此，則表明，整個試驗所形成的誤差乃為負值。此外，誤差有負方向，與之形成對應關系的相應絕對值，則存在相應增大趨勢，所以，若系統(tǒng)在比例系數(shù)方面依然存在增大狀況，則系統(tǒng)在調(diào)節(jié)能力方面也會隨之增加，即△Kp為正大；如若誤差存在較大變化，則△Kp取負大，R2：…上述總共生成規(guī)則為49條，控制模糊PID球型機器人姿態(tài)控制模型，而△Kp、△Ki和△Kα乃為輸出量，因此，模糊PID控制器相應修正計算公式為：

Kα=△kα+kα0Ki=△ki+ki0Kp=△Kp+Kp0

而其中的△Kp、△Ki和△Kα均為PID相應初值。

（三）實驗

實驗裝置：PC上位機、球型機器人等。

實驗內(nèi)容：針對球型機器人在姿態(tài)角度具體的設計方面，則采用PC上位機予以完成。另外，在此過程中需將控制器相應參數(shù)同時進行設置，針對球型機器人具體的姿態(tài)收集方面，則采用陀螺儀予以完成。若完成姿態(tài)角測量，則可采用控制器算法，將具體的輸出數(shù)值進行計算，且調(diào)整球型以及姿態(tài)。而針對球型機器人而言，則利用其自身的無線收發(fā)裝置，就球型機器人相應角度等參數(shù)完成發(fā)生。在實驗中，機器人初始位置及目標位置分別為0°、10°，收集數(shù)據(jù)則由陀螺儀完成，最終結果可知，在初始階段，采用模糊PID控制，無論是超調(diào)量還是具體的斜率，均與仿真結果相似，至此可知，其能夠改善控制效果?；谀Σ亮凹庸ぞ确矫娴挠绊?，機器人達到相應控制時間則需2～3 s。

參考文獻：

曹宇杰，鄧本再，詹一佳.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的RoboCup足球機器人局部路徑規(guī)劃方法研究[J].電子設計工程，2015，23（23）：141-144.