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基于模糊PID控制的智能轮椅避障设计

王宇 王大志 周玉凤

王宇, 王大志, 周玉凤. 基于模糊PID控制的智能轮椅避障设计[J]. 上海工程技术大学学报, 2024, 38(3): 250-256. doi: 10.12299/jsues.23-0216
引用本文: 王宇, 王大志, 周玉凤. 基于模糊PID控制的智能轮椅避障设计[J]. 上海工程技术大学学报, 2024, 38(3): 250-256. doi: 10.12299/jsues.23-0216
WANG Yu, WANG Dazhi, ZHOU Yufeng. Intelligent wheelchair obstacle avoidance design based on fuzzy PID control[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2024, 38(3): 250-256. doi: 10.12299/jsues.23-0216
Citation: WANG Yu, WANG Dazhi, ZHOU Yufeng. Intelligent wheelchair obstacle avoidance design based on fuzzy PID control[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2024, 38(3): 250-256. doi: 10.12299/jsues.23-0216

基于模糊PID控制的智能轮椅避障设计

doi: 10.12299/jsues.23-0216
详细信息
    作者简介:

    王宇:王 宇(1999−),男,硕士生,研究方向为机械系统控制与建模仿真。E-mail:w1029016@163.com

    通讯作者:

    周玉凤(1966−),女,副教授,硕士,研究方向为机械工程及自动化。E-mail:zhouyufeng0318@163.com

  • 中图分类号: TP24

Intelligent wheelchair obstacle avoidance design based on fuzzy PID control

  • 摘要: 为提高智能轮椅的避障精度,提出一种基于模糊PID控制的智能轮椅控制算法。建立智能轮椅的运动学模型,在传统PID控制方法的基础上,设计基于模糊PID控制的智能轮椅控制系统。使用Matlab构建仿真试验,在Simulink中设计搭建模糊控制器,并对传统PID控制和模糊PID控制的避障性能进行仿真。试验结果表明:该控制算法可实现智能轮椅避障误差的优化,与传统PID控制算法相比较,具有超调量小,响应快、精确度更高的优点。
  • 图  1  智能轮椅实物图

    Figure  1.  Physical view of intelligent wheelchair

    图  2  智能轮椅系统框架图

    Figure  2.  Framework diagram of intelligent wheelchair system

    图  3  智能轮椅的运动模型

    Figure  3.  Motion model of intelligent wheelchair

    图  4  模糊PID控制框图

    Figure  4.  Block diagram of Fuzzy PID controller

    图  5  E与EC隶属度函数曲线

    Figure  5.  Affiliation function curve of E and EC

    图  6  KPKIKD隶属度函数曲线

    Figure  6.  Affiliation function curve of KPKIKD

    图  7  输出曲面

    Figure  7.  Output surface

    图  8  避障程序流程图

    Figure  8.  Obstacle avoidance program flowchart

    图  9  传统PID与模糊PID的阶跃响应

    Figure  9.  Step response of traditional PID and fuzzy PID

    图  10  轮椅避障仿真轨迹图

    Figure  10.  Simulation trajectory chart for wheelchair obstacle avoidance

    图  11  传统PID与模糊PID控制输出误差曲线

    Figure  11.  Output error curve of traditional PID and fuzzy PID control

    图  12  避障运动轨迹

    Figure  12.  Obstacle avoidance trajectory

    表  1  模糊PID参数量化表

    Table  1.   Quantization table of fuzzy PID parameters

    变量EECKPKIKD
    模糊论域[−6 6][−6 6][−6 6][−6 6][−6 6]
    实际论域[−50 50][−100 100][−5 5][−1 1][−15 15]
    量化因子0.120.06
    比例因子0.8330.1672.5
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    表  2  模糊控制规则表

    Table  2.   Fuzzy control rule table

    输入变量NBNMNSZOPSPMPB
    NBPB/NB/PSPB/NB/PSPM/NB/ZOPM/NM/ZOPS/NM/ZOPS/ZO/PBZO/ZO/PB
    NMPB/NB/NSPB/NB/NSPM/NM/NSPM/NM/NSPS/NS/ZOZO/ZO/NSZO/ZO/PM
    NSPM/NM/NBPM/NM/NBPM/NS/NMPS/NS/NSZO/ZO/ZONS/PS/PSNS/PS/PM
    ZOPM/NM/NBPS/NS/NMPS/NS/NMZO/ZO/NSNS/PS/ZONM/PS/PSNM/PM/PM
    PSPS/NS/NBZO/ZO/NMZO/ZO/NSNS/PS/NSNS/PS/ZONM/PM/PSNM/PM/PS
    PMZO/ZO/NMZO/ZO/NSNS/PS/NSNM/PM/NSNM/PM/ZONM/PB/PSNB/PB/PS
    PBZO/ZO/PSNS/ZO/ZONS/PS/ZONM/PM/ZONM/PB/ZONB/PB/PBNB/PB/PB
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    表  3  对比试验测试结果

    Table  3.   Comparison of experimental test results

    避障算法路径长度/m耗时/s最大误差/m
    传统PID8.521.350.48
    模糊PID5.714.100.15
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-10-12
  • 刊出日期:  2024-09-30

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