CN112622645B - 一种用于车辆的全自动控制电机的自调整方法 - Google Patents

一种用于车辆的全自动控制电机的自调整方法 Download PDF

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CN112622645B CN202110253370.6A CN202110253370A CN112622645B CN 112622645 B CN112622645 B CN 112622645B CN 202110253370 A CN202110253370 A CN 202110253370A CN 112622645 B CN112622645 B CN 112622645B
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Abstract

本发明涉及一种用于车辆的全自动控制电机的自调整方法，步骤为：S1、采用姿态角度传感器测量车身角度；S21、设置车身的角度误差变量A作为输入变量，设置车身的两次角度误差Ac作为另一个输入变量，设置负责转弯的麦克纳姆轮转速U作为输出变量；S22、确定输出精确量的变化范围；S23、设置变量的语言值，设A、Ac、U的语言值为7个级；S24、设置模糊控制率；S25、定义变量的隶属函数求角度误差和偏差的隶属率；S26、算出最终的模糊输出U*：S27、将最终的模糊输出带入到U*的隶属函数中，得到两个精确输出量，最终的输出取平均值。S3、将平均值赋值给驱动系统。本发明达到的有益效果是：能精确转弯。

Description

一种用于车辆的全自动控制电机的自调整方法
技术领域
本发明涉及车辆方向调整技术领域，特别是一种用于车辆的全自动控制电机的自调整方法。
背景技术
车辆在行驶过程中，通常是人为转向的。对于一些智能汽车，根据汽车自身速度、汽车与周围汽车之间的距离等环境信息，通过设定的控制逻辑实现汽车的自动换道动作。
即普通的车辆在变换驱动姿态时，主要根据汽车情况、道路走向情况变化姿态，而且调整姿态时随意性很大，不够精确。
为此，本方案设计一种通过蓝牙手动控制电机的自动调整方法，虽然是手动调整，但是具体的动作还是依靠车辆自身情况自行判断，然后再进行微调，从而提高精度。
本方案中，主要用于搬运车上，但也适用于普通车辆。搬运车与不同车辆不同的是，速度不是特别快，但是运行轨迹要精确，否则容易触碰其他物体，因此自身的精确控制非常重要。当人为停放或者装载货物的位置出现误差时，或者在运行中出现位置偏差时，能自动进行纠正调整。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种能精确转弯的用于车辆的全自动控制电机的自调整方法。
本发明的目的通过以下技术方案来实现：一种用于车辆的全自动控制电机的自调整方法，S1、采用姿态角度传感器测量车身角度：
S2、其采用二维模糊控制算法，确定麦克纳姆轮的转速，具体方式如下：
S21、设置两个输入变量A、Ac和一个输出变量U；
其中A：a—车身的角度误差，单位为°；
A为车身角度误差的函数，a为该函数的一个具体函数值；
Ac：ac—车身两次角度误差值，单位为°；
Ac为车身角度误差的函数，ac为该函数的一个具体函数值；
U：u—负责转弯的麦克纳姆轮的转速，单位为r/s；
U为车身角度误差的函数，u为该函数的一个具体函数值；
其中-3°≤a≤3°，-0.3°≤ac≤0.3°，-9r/s≤u≤9r/s；
S23、设置变量的语言值；
设A、Ac、U的语言值为7个级，
A∈{NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，ZE(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)}
Ac∈{NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，ZE(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)}
U∈{NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，ZE(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)}；
S4、设置模糊控制率；
选择A、Ac、U为模糊逻辑的输入变量，U为模糊逻辑的输出变量，设置输入变量模糊子集的语言变量为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
PB，PM，PS，ZE，NS，NM，NB
Figure 895788DEST_PATH_IMAGE002
；设置输出变量模糊子集的语言变量为
Figure 618893DEST_PATH_IMAGE001
PB，PM，PS，ZE，NS，NM，NB
Figure 902107DEST_PATH_IMAGE002
；
S25、定义变量的隶属函数求角度误差和偏差的隶属率A*、Ac*；
A*的隶属函数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；
Ac*的隶属函数为：
Figure 396673DEST_PATH_IMAGE004
；
S26、确定最终的模糊输出；
当带入测的和计算的a、ac到相应的隶属函数中会分别得到对应的两个隶属度，分别为A1*、A2*、Ac1*、Ac2*，通过下面的公式确定最终的模糊输出U*：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
；
S27、确定最终的精确输出；
U*的隶属函数：
Figure 945597DEST_PATH_IMAGE006
；
根据模糊控制率将最终的模糊输出带入到U*的隶属函数中，从而得到两个精确输出量，最终的输出取这两量的平均值。
S3、将步骤S27中获得麦克纳姆轮转速赋值给驱动系统，驱动系统就会使四个独立的麦克纳姆轮达到理想的运动状态。
进一步地，所述的四个独立的麦克纳姆轮通过单独的PMSM电机来驱动；驱动系统同时控制四个独立的PMSM电机来实现车辆的自调整。
进一步地，所述的驱动系统驱动时，环境信息、速度信息结合后形成运动信息，通过运动信息调整四个麦克纳姆轮的运动状态；速度信息由步骤S1~步骤S27确定；环境信息为实际拍摄图片与图片库比较得到的差异信息。
进一步地，所述的车身角度调整时，通过蓝牙手动控制，蓝牙手动控制时传输的数据包括包头数据、连续的数据字节、结束校验位；其中，包头数据用于识别蓝牙数据；连续的数据字节包括速度信息、环境信息、运动信息；技术校验位用于检验数据包中的错误。
进一步地，所述的步骤S1中，采用九轴姿态角度传感器来测量车身角度，测量计算如下：
在工厂环境下，针对具体的复杂环境，引入横滚角修订变量
Figure DEST_PATH_IMAGE007
、俯仰角修订变量
Figure 941235DEST_PATH_IMAGE008
、偏航角修订变量
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
和重力加速度修订系数Kg，前三个变量在系统调试的时候由蓝牙控制模块发送给控制系统，这三个变量的关系为：
Figure 420233DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
、
Figure 85701DEST_PATH_IMAGE012
；
假设重力加速度G为1g，重力加速度G在b系载体坐标系上的三轴加速度分量分别ax、ay、az，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
公式（2）；
在导航坐标系下，重力加速度完全与导航坐标系下的Zn轴重合，而Xn与Yn轴的分量为0，将导航坐标系转化到b载体坐标系上时，转换关系用欧拉角所表示的方向余弦矩阵，具体关系为，
Figure 636768DEST_PATH_IMAGE014
公式（3），
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
公式（4），
Figure 921250DEST_PATH_IMAGE016
公式（5），
由这三个公式，再代入相应的修订变量，计算得到
车身姿态的俯仰角
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
公式（6），
车身姿态的横滚角
Figure 241373DEST_PATH_IMAGE018
公式（7）；
又因为磁地理坐标系与b系载体坐标系重合时，磁力计的输出为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
，其中Mn表示地理坐标系磁场，Md表示磁地理坐标系下磁偏角；
而在b系载体坐标系下磁力计的输出为
Figure 484267DEST_PATH_IMAGE020
，其中Mx b表示b坐标系下的地磁场北向分量，My b 表示磁场东向分量，Mz b表示磁场垂直分量，因为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
将公式（6）、公式（7）带入到方向余弦阵列中得到：
Figure 412644DEST_PATH_IMAGE022
，
最后经过计算并代入修订变量得到，车身姿态的偏航角：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE023
。
进一步地，所述的环境信息为实际拍摄图片与图片库比较得到的差异信息；
比较时，图像看成一个矩阵，矩阵中的元素是一个颜色值，这个值由RGB三个参数构成，将图片进行二值化处理后得到只有数字1和0组成的矩阵，利用投影对比法进行图片相似度的计算具体方法如下：
统计图片行列的黑色点个数得到一组向量（x，y），将此向量与目标图片的向量（x0，y0）进行比较，求两组向量的距离得出相似度，为了不丢失图像的特征采用分块对比法即将图像分成n块，再分别对每一块进行匹配计算相似度得到相似度向量，然后计算向量距离得到相似度；
其中，向量距离的计算采用欧几里得距离算法的公式为
Figure 484506DEST_PATH_IMAGE024
，xi表示第i点的横坐标，yi表示第i点的纵坐标，n表示分成n块的图像。
进一步地，所述的驱动系统通过正弦波驱动的方式驱动PMSM电机。
本发明具有以下优点：通过对车身角度的依次角度误差、两次车身角度误差通过模糊算法，获得精确度的输出值，即精确的速度信息，再通过环境信息，最终得出运动信息，最终驱动麦克纳姆轮动作。
附图说明
图1 为环境信息中图像对比的流程示意图；
图2 为A*的函数图；
图3 为Ac*的函数图；
图4 为U*的函数图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的描述，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1~图4所示，一种用于车辆的全自动控制电机的自调整方法：
S1、采用姿态角度传感器测量车身角度，然后再进行调整；
S2、其采用二维模糊控制算法，确定麦克纳姆轮的转速，具体方式如下：
S21、设置两个输入变量A、Ac和一个输出变量U；
其中A：a—车身的角度误差，单位为°；
A为车身角度误差的函数，a为该函数的一个具体函数值；
Ac：ac—车身两次角度误差值，单位为°；
Ac为车身角度误差的函数，ac为该函数的一个具体函数值；
U：u—负责转弯的麦克纳姆轮的转速，单位为r/s；
U为车身角度误差的函数，u为该函数的一个具体函数值；
S22、确定输出精确量的变化范围；
其中-3°≤a≤3°，-0.3°≤ac≤0.3°，-9r/s≤u≤9r/s；
S23、设置变量的语言值；
设A、Ac、U的语言值为7个级，
A∈{NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，ZE(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)}
Ac∈{NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，ZE(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)}
U∈{NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，ZE(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)}；
S24、设置模糊控制率，如表1所示；
选择A、Ac、U为模糊逻辑的输入变量，U为模糊逻辑的输出变量，设置输入变量模糊子集的语言变量为
Figure 596818DEST_PATH_IMAGE026
PB，PM，PS，ZE，NS，NM，NB
Figure 276192DEST_PATH_IMAGE028
；设置输出变量模糊子集的语言变量为
Figure 333010DEST_PATH_IMAGE026
PB，PM，PS，ZE，NS，NM，NB
Figure 880666DEST_PATH_IMAGE028
；
表1 模糊控制规则表
Figure 457272DEST_PATH_IMAGE030
S25、定义变量的隶属函数求角度误差和偏差的隶属率A*、Ac*；
A*的隶属函数为：
Figure 697760DEST_PATH_IMAGE032
，A*的函数图如图2所示；
Ac*的隶属函数为：
Figure 976295DEST_PATH_IMAGE034
，Ac*的函数图如图3所示；
S26、确定最终的模糊输出；
当带入测的和计算的a、ac到相应的隶属函数中会分别得到对应的两个隶属度，分别为A1*、A2*、Ac1*、Ac2*，通过下面的公式确定最终的模糊输出U*：
Figure 203008DEST_PATH_IMAGE036
；
S27、确定最终的精确输出；
U*的隶属函数：
Figure 758754DEST_PATH_IMAGE038
，U*的函数图如图4所示；
根据模糊控制率将最终的模糊输出带入到U*的隶属函数中，从而得到两个精确输出量，最终的输出取这两量的平均值。
S3、将步骤S27中获得麦克纳姆轮转速赋值给驱动系统，驱动系统就会使四个独立的麦克纳姆轮达到理想的运动状态。
步骤S1~步骤S27主要确定速度信息。在步骤S3中，驱动系统驱动时，环境信息、速度信息结合后形成运动信息，通过运动信息调整四个麦克纳姆轮的运动状态。环境信息为实际拍摄图片与图片库比较得到的差异信息。
具体地，在获知环境信息时，图像看成一个矩阵，矩阵中的元素是一个颜色值，这个值由RGB三个参数构成，将图片进行二值化处理后得到只有数字1和0组成的矩阵。
实际拍摄图片与图片库比较时，利用投影对比法进行图片相似度的计算，具体方法如下：统计图片行列的黑色点个数得到一组向量（x，y），将此向量与目标图片的向量（x0，y0）进行比较，求两组向量的距离得出相似度，为了不丢失图像的特征采用分块对比法即将图像分成n块，再分别对每一块进行匹配计算相似度得到相似度向量，然后计算向量距离得到相似度。
向量距离的计算，采用欧几里得距离算法，公式为
Figure 29199DEST_PATH_IMAGE040
，xi表示第i点的横坐标，yi表示第i点的纵坐标，n表示分成n块的图像。
本方案中，在步骤S1中，采用九轴姿态角度传感器来测量车身角度，测量计算如下：
在工厂环境下，针对具体的复杂环境，引入横滚角修订变量
Figure 808411DEST_PATH_IMAGE042
、俯仰角修订变量
Figure 432291DEST_PATH_IMAGE044
、偏航角修订变量
Figure 498336DEST_PATH_IMAGE046
和重力加速度修订系数Kg，前三个变量在系统调试的时候由蓝牙控制模块发送给控制系统，这三个变量的关系为：
Figure 690414DEST_PATH_IMAGE048
、
Figure DEST_PATH_IMAGE050
、
Figure DEST_PATH_IMAGE052
；
假设重力加速度G为1g，重力加速度G在b系载体坐标系上的三轴加速度分量分别ax、ay、az，
Figure DEST_PATH_IMAGE054
公式（2）；
在导航坐标系下，重力加速度完全与导航坐标系下的Zn轴重合，而Xn与Yn轴的分量为0，将导航坐标系转化到b载体坐标系上时，转换关系用欧拉角所表示的方向余弦矩阵，具体关系为，
Figure DEST_PATH_IMAGE056
公式（3），
Figure DEST_PATH_IMAGE058
公式（4），
Figure DEST_PATH_IMAGE060
公式（5），
由这三个公式，再代入相应的修订变量，计算得到
车身姿态的俯仰角
Figure DEST_PATH_IMAGE062
公式（6），
车身姿态的横滚角
Figure DEST_PATH_IMAGE064
公式（7）；
又因为磁地理坐标系与b系载体坐标系重合时，磁力计的输出为
Figure DEST_PATH_IMAGE066
，
而在b系载体坐标系下磁力计的输出为
Figure DEST_PATH_IMAGE068
，因为
Figure DEST_PATH_IMAGE070
将公式（6）、公式（7）带入到方向余弦阵列中得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE072
，
最后经过计算并代入修订变量得到，车身姿态的偏航角：
Figure DEST_PATH_IMAGE074
。
需要说明的是，本方案采用四个独立的正弦波驱动的PMSM电机作为驱动系统的动力源，四个电机驱动四个麦克纳姆轮。并且这四个PMSN电机分别通过四个大功率驱动器控制，驱动器通过CAN总线连接到搬运车的主控板上。
控制时，采用AD2S1205旋变解码芯片将旋变输出的正余弦调制信号转化为数字信号，通过SPI通讯接口输出给驱动器。驱动器内部根据接收到的解码信号，控制大功率三相桥臂的开关状态，实现正弦波驱动。
对于PMSM电机来说，要实现正弦波驱动，就要通过电机的三相绕组来合成一个大小恒定的旋转电压矢量。在电机结构上，三个绕组相差120°，那在三个绕组上施加互差120°且电压随时间按正弦规律变化的分矢量电压就可以合成目标电压矢量。
在进行车身角度调整时，通过蓝牙手动控制，蓝牙手动控制时传输的数据包括包头数据、连续的数据字节、结束校验位；其中，包头数据用于识别蓝牙数据；连续的数据字节包括速度信息、环境信息、运动信息；技术校验位用于检验数据包中的错误。

Claims (7)

1.一种用于车辆的全自动控制电机的自调整方法，其特征在于：
S1、采用姿态角度传感器测量车身角度；
S2、其采用二维模糊控制算法，确定麦克纳姆轮的转速，具体实现方式如下：
S21、设置两个输入变量A、Ac和一个输出变量U；
其中A：a—车身的角度误差，单位为°；
A为车身角度误差的函数，a为该函数的一个具体函数值；
Ac：ac—车身两次角度误差值，单位为°；
Ac为车身角度误差的函数，ac为该函数的一个具体函数值；
U：u—负责转弯的麦克纳姆轮的转速，单位为r/s；
U为车身角度误差的函数，u为该函数的一个具体函数值；
S22、确定输出精确量的变化范围；
其中-3°≤a≤3°，-0.3°≤ac≤0.3°，-9r/s≤u≤9r/s；
S23、设置变量的语言值；
设A、Ac、U的语言值为7个级，
A∈{NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，ZE(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)}
Ac∈{NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，ZE(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)}
U∈{NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，ZE(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)}；
S24、设置模糊控制率；
选择A、Ac、U为模糊逻辑的输入变量，U为模糊逻辑的输出变量，设置输入变量模糊子集的语言变量为
Figure 867499DEST_PATH_IMAGE001
PB，PM，PS，ZE，NS，NM，NB
Figure 188759DEST_PATH_IMAGE002
；设置输出变量模糊子集的语言变量为
Figure 756138DEST_PATH_IMAGE003
Figure 821046DEST_PATH_IMAGE004
；
S25、定义变量的隶属函数求角度误差和偏差的隶属率A*、Ac*；
A*的隶属函数为：
Figure 423059DEST_PATH_IMAGE005
；
Ac*的隶属函数为：
Figure 56166DEST_PATH_IMAGE006
；
S26、确定最终的模糊输出；
当带入测的和计算的a、ac到相应的隶属函数中会分别得到对应的两个隶属度，分别为A1*、A2*、Ac1*、Ac2*，通过下面的公式确定最终的模糊输出U*：
Figure 625688DEST_PATH_IMAGE007
；
S27、确定最终的精确输出；
U*的隶属函数：
Figure 713861DEST_PATH_IMAGE008
；
根据模糊控制率将最终的模糊输出带入到U*的隶属函数中，从而得到两个精确输出量，最终的输出取这两量的平均值；
S3、将步骤S27中获得麦克纳姆轮转速赋值给驱动系统，驱动系统就会使四个独立的麦克纳姆轮达到理想的运动状态。
2.根据权利要求1所述的一种用于车辆的全自动控制电机的自调整方法，其特征在于：所述的四个独立的麦克纳姆轮通过单独的PMSM电机来驱动；
所述的驱动系统同时控制四个独立的PMSM电机来实现车辆的自调整。
3.根据权利要求2所述的一种用于车辆的全自动控制电机的自调整方法，其特征在于：所述的驱动系统驱动时，环境信息、速度信息结合后形成运动信息，通过运动信息调整四个麦克纳姆轮的运动状态；
所述的速度信息由步骤S1~步骤S27确定；
所述的环境信息为实际拍摄图片与图片库比较得到的差异信息。
4.根据权利要求3所述的一种用于车辆的全自动控制电机的自调整方法，其特征在于：所述的车身角度调整时，通过蓝牙手动控制，蓝牙手动控制时传输的数据包括包头数据、连续的数据字节、结束校验位；
其中，包头数据用于识别蓝牙数据；连续的数据字节包括速度信息、环境信息、运动信息；技术校验位用于检验数据包中的错误。
5.根据权利要求4所述的一种用于车辆的全自动控制电机的自调整方法，其特征在于：所述的步骤S1中，采用九轴姿态角度传感器来测量车身角度，测量计算如下：
针对工厂具体的复杂环境，引入横滚角修订变量
Figure DEST_PATH_IMAGE009
、俯仰角修订变量
Figure 154069DEST_PATH_IMAGE010
、偏航角修订变量
Figure DEST_PATH_IMAGE011
和重力加速度修订系数Kg，前三个变量在系统调试的时候由蓝牙控制模块发送给控制系统，这三个变量的关系为：
Figure 886971DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure DEST_PATH_IMAGE013
、
Figure 897784DEST_PATH_IMAGE014
；
假设重力加速度G为1g，重力加速度G在b系载体坐标系上的三轴加速度分量分别ax、ay、az，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
公式（2）；
在导航坐标系下，重力加速度完全与导航坐标系下的Zn轴重合，而Xn与Yn轴的分量为0，将导航坐标系转化到b载体坐标系上时，转换关系用欧拉角所表示的方向余弦矩阵，具体关系为，
Figure 648702DEST_PATH_IMAGE016
公式（3），
Figure DEST_PATH_IMAGE017
公式（4），
Figure 943417DEST_PATH_IMAGE018
公式（5），
由这三个公式，再代入相应的修订变量，计算得到
车身姿态的俯仰角
Figure DEST_PATH_IMAGE019
公式（6），
车身姿态的横滚角
Figure 262534DEST_PATH_IMAGE020
公式（7）；
又因为磁地理坐标系与b系载体坐标系重合时，磁力计的输出为
Figure DEST_PATH_IMAGE021
，其中Mn表示地理坐标系磁场，Md表示磁地理坐标系下磁偏角；
而在b系载体坐标系下磁力计的输出为
Figure 616767DEST_PATH_IMAGE022
，其中Mx b表示b坐标系下的地磁场北向分量，My b 表示磁场东向分量，Mz b表示磁场垂直分量，因为
Figure DEST_PATH_IMAGE023
将公式（6）、公式（7）带入到方向余弦阵列中得到：
Figure 296010DEST_PATH_IMAGE024
，
最后经过计算并代入修订变量得到，车身姿态的偏航角：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
。
6.根据权利要求5所述的一种用于车辆的全自动控制电机的自调整方法，其特征在于：所述的环境信息为实际拍摄图片与图片库比较得到的差异信息；
比较时，图像看成一个矩阵，矩阵中的元素是一个颜色值，这个值由RGB三个参数构成，将图片进行二值化处理后得到只有数字1和0组成的矩阵，利用投影对比法进行图片相似度的计算具体方法如下：
统计图片行列的黑色点个数得到一组向量（x，y），将此向量与目标图片的向量（x0，y0）进行比较，求两组向量的距离得出相似度，为了不丢失图像的特征采用分块对比法即将图像分成n块，再分别对每一块进行匹配计算相似度得到相似度向量，然后计算向量距离得到相似度；
其中，向量距离的计算采用欧几里得距离算法的公式为
Figure DEST_PATH_IMAGE027
，xi表示第i点的横坐标，yi表示第i点的纵坐标，n表示分成n块的图像。
7.根据权利要求6所述的一种用于车辆的全自动控制电机的自调整方法，其特征在于：所述的驱动系统通过正弦波驱动的方式驱动PMSM电机。
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