3. 模糊控制算法设计

模糊控制是一种模拟人思维的过程，即通过对事物进行观察、分析，最终做出判断与决策。L.A.Zadeh提出不相容原理，随着系统的复杂度增大，系统的清晰程度就会逐渐降低，当达到一定的阈值时，清晰性和复杂性将互相排斥，于是就产生了模糊控制凹。模糊控制是一种非线性控制，核心是利用模糊集合的理论知识，将控制算法转变为计算机语言所能描述的语言。由于模糊控制具有较强的鲁棒性，不需要建立精确的数学模型，尤其是在处理非线性、强耦合时变等控制系统时有较好的效果。
模糊控制器的工作原理是将输人的清晰信号经过模糊化接口变成模糊量，然后经过模糊推理算法计算，经过模糊推理机处理后得到模糊集合，最后由去模糊化将模糊集合变成清晰量。最基本的模糊控制系统结构如图6所示。

图6 模糊控制器的结构

纠偏程序是自动控制模式中的核心，纠偏程序越合理,AGV的轨迹追踪性能就越好。当AGV运行在直线及转弯角度不是很大的弧线上时，将调用纠偏程序。
该AGV所采用的磁导航传感器具有16个磁信号监测点，安装于AGV前端，距离地面2处，选择的磁条宽度为3。在磁条竖直方向上，磁传感器可以同时接通4个磁信号，为确定AGV相对磁条的位置，将磁传感器各个监测点进行编号，H0—H15巧分别为16个监测点，以低电势0表示未检测到磁信号，以高电势1表示检测到磁信号。当检测到磁信号时，指示灯亮起，所有的电势信息依次存储在寄存器中，共占据16字节。纠偏程序中需要针对偏移情况采取继续直行、左偏、右偏的纠偏动作。当正中间的4个监测点对应的指示灯亮起时，此时对应电位为1，表示AGV处于直行状态，见表1。

表 1 磁传感器对应控制器 I/O 端口

考虑到地面不完全平整，应当允许一定的误差范围，当正中间4个监测点左右两侧的另一个指示灯亮起时，也视为直行状态。根据上述分析，可将传感器电位情况模糊化为3种偏差状态，见表2。

表2 三种偏差状态

为使AGV的运行轨迹与预设轨迹更加接近，在编写程序时，根据不同的偏移程度使转向电机的输出力矩有所不同，且纠偏程序中的转向应与表2相反。

4. 路径规划与轨迹跟踪试验

4.1 试验装置及路径规划

选取实验室改造的AGV作为轨迹跟踪的试验对象，如图7所示。

图 7 叉车式 AGV 试验装置

图中，磁传感器位于AGV驱动轮中轴线上，与地面间的距离为2cm，设置了直行、转弯、叉货、卸货等位置的引导路径，所设路径可以满足一般货场的使用要求。根据实际工程需要，预铺设磁导引线，货叉轨迹路径规划如图8所示。空载的AGV从停靠点A出发，沿磁条移动到位置C，然后AGV由位置C运动到位置D处，然后直行至E出仓库，将货叉叉人货物底部取料，托起货物后回退到位置F，然后沿磁条运行至位置F'，然后沿原路线返回至位置A。

图 8 货叉轨迹路径规划

4.2 轨迹跟踪试验

AGV的轨迹跟踪是指让AGV沿着预铺设好的磁条移动。其主要通过实时地调节速度矢量，使AGV保持在磁条上方移动。根据磁传感器感应到的磁信号，可得到位移的偏移量一一左偏1~4位，右偏1~4位，根据偏移量的不同使转向电机输出不同的转向力矩和驱动力矩。AGV性能测试借鉴姚建余对移载式实验型AGV的研究方法,在磁引导线上面贴上20CM×3CM的白色标志条（如图9所示），另外将水性画笔固定在磁传感器的中心位置处，并使画笔笔芯刚好与标志条相接触，记录AGV的实际运动轨迹。

图 9 AGV 模糊控制自动导引系统测试

在进行一次叉货，送货和卸货后，对各标志条上的笔记进行测量，分别记录各标志条笔迹的横向偏移距离，经MatLab分析后得到的结果如图10所示。

图 10 AGV 监测点横向误差

由图可见，AGV在刚启动时偏差范围很小，最大偏差为2cm；在走直线路段时，偏差依旧很小；当走转弯路段时，AGV的偏差便增大，且增大到一定范围后开始减小，继而又增大。因此，叉车式AGV在走转弯路段时的行走路线是曲折的。由试验结果可见，AGV的偏差范围为±6cm，可以满足设计的偏差要求范围。

5 结语

针对叉车式AGV的运动和磁导引特点，设计了一款模糊控制器。对磁传感器检测获取的数字量偏差信号进行分析处理，按照模糊控制规则将结果输出给驱动电机；分析了实际工程中的各种路况工作轨迹，通过编写程序实现AGV的自主导航，提高AGV的纠偏能力。试验结果表明，基于模糊控制的叉车式AGV具有较好的轨迹跟踪性能。

参考文献：

[1] 杨天旭，楼佩煌，钱晓明.融合多模糊控制器的全方位移动 AGV路径跟踪控制技术[J].机械设计与制造工程，2016，45（7）：57-61.
[2] 任彧，赵师涛.磁导航 AGV 深度强化学习路径跟踪控制方法[J].杭州电子科技大学学报：自然科学版，2019，39（2）：28-34.