【正文】 put_R*。 if (PWM1=255) PWM1 = 255。 else if (PWM1=0) PWM1 = 0。 if (PWM2=255) PWM2 = 255。 else if (PWM2=0) PWM2 = 0。 analogWrite(PL1,PWM1)。 analogWrite(PR1,PWM2)。}通過(guò)PID控制，可以使小車的輸出PWM根據(jù)設(shè)定值以及所測(cè)速度的不同而實(shí)時(shí)改變，并能夠達(dá)到很好的控制效果。 本章小結(jié)本章首先對(duì)差分驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)分析。對(duì)系統(tǒng)所采用的測(cè)速模塊進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，并對(duì)所采用的PID整定過(guò)程給予了詳細(xì)的說(shuō)明。5. 基于模糊預(yù)瞄的控制算法實(shí)現(xiàn) 引言在第三章中詳細(xì)介紹了路徑信息的提取算法，在第四章中對(duì)下位機(jī)的控制也做了詳細(xì)的介紹。因此在前面的基礎(chǔ)上，本章主要介紹AGV小車的路徑規(guī)劃問(wèn)題。 模糊預(yù)瞄算法“預(yù)瞄跟隨理論”是由中國(guó)工程院院士郭孔輝于1982年提出的，并成功的應(yīng)用于駕駛員方向控制行為的研究中。該理論描述了根據(jù)未來(lái)輸入信息進(jìn)行跟隨控制的系統(tǒng)的特性[28]。機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制行為應(yīng)與汽車駕駛員的駕駛行為相似。因此，模仿人工駕駛行為實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制是一種簡(jiǎn)單有效的途徑[29]。令初始時(shí)刻時(shí)，為一個(gè)固定常量，即，尋找合適的輸入變量使得機(jī)器人沿期望的路徑前進(jìn)。在直線跟蹤部分，可以令輸入變量中的前進(jìn)速度為固定量，通過(guò)改變角速度來(lái)調(diào)節(jié)機(jī)器人左右兩輪線速度。當(dāng)給定目標(biāo)值與實(shí)際值之間的偏差：當(dāng)給定目標(biāo)值與實(shí)際值之間的偏差較小時(shí)，則需要需要機(jī)器人的轉(zhuǎn)動(dòng)角度相應(yīng)的較小一些來(lái)調(diào)整偏差：機(jī)器人在行走過(guò)程中，根據(jù)偏差的大小來(lái)不斷的調(diào)整角速度。在圖像坐標(biāo)系下，Xm=160(圖像大小為320240)，將Xn到Xm的距離即分為七個(gè)模糊語(yǔ)言變量組成的輸入模糊集合艫{左偏很大，左偏較大，左偏稍大，正中．右偏稍大，右偏較大，右偏很大)；系統(tǒng)的輸出模糊集合為角速度控制量國(guó)，對(duì)應(yīng)的模糊集合B={右轉(zhuǎn)很大，右轉(zhuǎn)較大，右轉(zhuǎn)稍大，正中，左轉(zhuǎn)很大，左轉(zhuǎn)較大，左轉(zhuǎn)稍大}；這里用七個(gè)簡(jiǎn)單的模糊規(guī)則控制機(jī)器人的角速度。在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，給出一組相較合適的偏差值，和角速度。Arduino的實(shí)現(xiàn)方法：void set_value(){ if (abs(intercept) =10) Ang_vel = 。 else if(abs(intercept)10 amp。amp。 abs(intercept)53) { if(intercept 0) Ang_vel = 。 else if (intercept 0) Ang_vel = 。 } else if(abs(intercept)=53 amp。amp。 abs(intercept106)) { if(intercept 0) Ang_vel = 。 else if (intercept 0) Ang_vel = 。 } else if(abs(intercept)106) { if(intercept 0) Ang_vel = 。 else if (intercept 0) Ang_vel = 。 } setValue_L = + Ang_vel*10。 setValue_R = Ang_vel*10。} 試驗(yàn)效果當(dāng)小車在道路左側(cè)時(shí)，如圖51所示，當(dāng)AGV小車的位姿如圖51(a)所示，其在攝像頭中提取的圖像為51(b)。由（b）我們可以看到，黃色路徑與地面的對(duì)比度比較低，而且在室內(nèi)環(huán)境下，由于道路反光的問(wèn)題在圖像上產(chǎn)生了兩條日光燈的條帶。對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理之后得到的效果圖如(c)所示。有此圖可以看出，黃色路線被最大限度的提取了出來(lái)，同時(shí)圖像中的白色條帶也被屏蔽掉了，減小了環(huán)境對(duì)道路信息的干擾。經(jīng)過(guò)提取中心線以及最小二乘法擬合直線后，得到51(e)所示的道路信息。(a)小車姿態(tài)(b)攝像頭讀取信息(c)圖像預(yù)處理(d)提取中心線(e)擬合直線圖 51 AGV實(shí)際實(shí)驗(yàn)圖經(jīng)過(guò)結(jié)算，相應(yīng)的道路信息為slope=、interrupt= 23，由此制定控制策略，=1，對(duì)應(yīng)輸出的PWM分別為PWM_L=110, PWM_R= 90。 本章小結(jié)本章詳細(xì)介紹了基于模糊控制預(yù)瞄算法的原理，以及在此基礎(chǔ)上的Arduino實(shí)現(xiàn)方法，并根據(jù)實(shí)際的運(yùn)行情況對(duì)其進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)論本課題來(lái)自哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）檢測(cè)與控制研究中心的橫向課題。這輛 AGV 是本人搭建的廉價(jià)低端平臺(tái)，雖然在性能上遠(yuǎn)不如專業(yè)AGV系統(tǒng)，但是基本可以實(shí)現(xiàn)視覺(jué)AGV系統(tǒng)的功能。本文在查閱大量國(guó)內(nèi)外有關(guān)文獻(xiàn)資料、吸收國(guó)內(nèi)外 AGV 導(dǎo)航控制先進(jìn)方法，通過(guò)系統(tǒng)的理論分析和實(shí)驗(yàn)，取得了以下研究成果：(1)提出了以機(jī)器視覺(jué)為導(dǎo)引的方案，在數(shù)字圖像處理算法方面做了大量研究。數(shù)字圖像前處理算法有很多，本文根據(jù)工程實(shí)際，最終選用了彩色轉(zhuǎn)HSV，圖像增強(qiáng)，灰度二值化，去離散干擾噪聲等算法。(2)采用了以中心收斂提取直線，以及最小二乘法提取路徑信息的方法，減小了計(jì)算量，提高了系統(tǒng)響應(yīng)速度。(3)通過(guò)對(duì) AGV 的機(jī)械結(jié)構(gòu)、左右車輪與路徑的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，建立了系統(tǒng)的模型，從中找到了 AGV 左右輪的控制策略。(4)采用了基于模糊控制的預(yù)瞄算法，減少了計(jì)算量，克服了低端嵌入式系統(tǒng)計(jì)算能力差的問(wèn)題。但是，當(dāng)前的 AGV 仍存在以下一些問(wèn)題：(1)基于視覺(jué)導(dǎo)引的 AGV 關(guān)鍵技術(shù)在于機(jī)器視覺(jué)。但機(jī)器視覺(jué)受外界光源和工程現(xiàn)場(chǎng)路面的影響非常大。比如，AGV 如果在充滿油污粉塵的惡劣環(huán)境中工作，那么現(xiàn)有的視覺(jué)算法將通通失效。所以基于視覺(jué)導(dǎo)引的 AGV工作環(huán)境有很大的局限性，其穩(wěn)定性和可靠性有待加強(qiáng)。(2)AGV 行駛速度不夠快。工業(yè)級(jí)磁導(dǎo)航的 AGV 行走速度是 1m/s，而本課題做的視覺(jué) AGV 速度只能達(dá)到 。因此，要進(jìn)一步提高基于視覺(jué)導(dǎo)引 AGV 的可靠性和行車速度，真正把視覺(jué) AGV 做成商業(yè)化的工業(yè)級(jí)產(chǎn)品，還需在這些方面進(jìn)行深入細(xì)致的研究。致 謝首先要感謝我的指導(dǎo)老師謝瑋老師，在畢業(yè)設(shè)計(jì)期間，謝老師在百忙之中回答我提出的略顯淺薄的問(wèn)題，給予我耐心而細(xì)致的教導(dǎo)，及時(shí)糾正我在方法和研究方向上的錯(cuò)誤，讓我能夠更好地完成我的畢業(yè)設(shè)計(jì)工作。我從謝老師的身上看到了對(duì)學(xué)術(shù)一絲不茍的嚴(yán)謹(jǐn)態(tài)度和對(duì)知識(shí)及一反三的學(xué)習(xí)方法，這些都是我在畢業(yè)設(shè)計(jì)過(guò)程之中收獲的寶貴財(cái)富。感謝馬飛同學(xué)，幫我解答了從開(kāi)題到我完成畢業(yè)設(shè)計(jì)期間所向他請(qǐng)教的一系列問(wèn)題，糾正了我的一些想法，并幫我開(kāi)拓了思路，給予我很大的幫助。感謝哈爾濱工業(yè)大學(xué)里每一位教育過(guò)我的老師，他們教給我的解決問(wèn)題的思考方式、著眼點(diǎn)以及執(zhí)著的精神，對(duì)我學(xué)習(xí)新鮮事物時(shí)始終保持熱心和恒心有著很大的影響。最后還要感謝我的親友、室友和同學(xué)，有你們?cè)诟鱾€(gè)方面的支持與幫助，我的工作與學(xué)習(xí)才能像現(xiàn)在這樣有效率、有成績(jī)。不要自己寫，要利用word來(lái)自動(dòng)生成。詳情請(qǐng)看最后一頁(yè)參考文獻(xiàn)1 張辰貝西,(AGV)發(fā)展綜述[J]. 中國(guó)制造業(yè)信息 化. 2010(01)2 徐杭,徐榕,[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2003(25) 3 [D]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 20084 鄭宏，王景川，[J]. ,24(5):4754675 Leonard J, DurrantWhyte H robot localization by tracking geometric beacons [M]. 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