基于Cortex-M3的礦井車循跡系統(tǒng)設計

對于整個模糊控制器決策，在t時刻采樣周期內，由公式(2)，根據路徑誤差和誤差變化率E，EC，由模糊判決表查出相應的U，并由量化因子ku計算得到實際控制輸出C。控制算法實現(xiàn)步驟如下：

1)計算擁塞控制系統(tǒng)的輸入狀態(tài)。

2)根據參考模型的輸出與實際對象輸出計算e，ec。

3)根據參考模型誤差和誤差變化率E，EC。

4)計算規(guī)則自校正模糊控制器的輸出U。

5)由模糊控制的量化因子計算最終的實際控制輸出C。

4 仿真研究

該系統(tǒng)設計及軟件算法研究在Matlab 7．0環(huán)境下進行軟件仿真。預先設定小車運行的期望軌跡為yd，根據模糊控制方法設計的小車實際運行軌跡為y，仿真的目的是檢驗該系統(tǒng)設計的小車，在運行過程是否能根據預設的軌跡運行。仿真的結果如圖3所示，橫軸為運行時間，縱軸為運行的距離。仿真結果顯示，小車運行初始狀態(tài)，不同出發(fā)點時與期望路徑有偏差，可能達到50％以上；在運行過程中，小車運行逐漸接近預設的軌跡，其后整體的偏差小于5％。系統(tǒng)運行穩(wěn)定以后，在給定期望軌跡下，探測小車系統(tǒng)能較好的跟蹤期望軌跡。

5 結論

該小車探測系統(tǒng)采用基于高性能Cortex-M3處理器，圖像傳感器、溫度傳感器和紅外探測器綜合設計的硬件平臺，軟件設計采用模糊控制策略的思想，提高了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。該測試系統(tǒng)在專業(yè)仿真軟件平臺Matlab下進行，仿真實驗結果表明，小車系統(tǒng)能較好的實現(xiàn)探測、數(shù)據采集、跟蹤軌跡等功能，達到了設計要求。