一种基于专家系统控制算法的自主循迹智能小车的制作方法

本发明涉及智能汽车系统技术领域，特别涉及到一种基于专家系统控制算法的自主循迹智能小车。

背景技术：

目前常应用于智能车控制的算法有以下这些：增量式、位移式pid控制算法；模糊pid控制算法；鲁棒算法等等。pid控制算法比较适用于低阶的lti系统，特别是三阶以下的。确切的说，单入单出、三阶以下、lti系统。pid算法提供三个参数自由度，视具体情况，有的系统三个已经足够，有的甚至只需要两个，乃至一个。pid控制算法或是适用于高阶系统，但可以串级控制，或者本身就是纵向级联系统，每一级都是三阶以下的。但是若有较精确的模型，对控制性能要求比较高时，pid控制算法就不能满足要求了。对于智能车控制而言，pid控制算法已不能满足其精度控制的需求。因此，对以上问题有必要进行加以研究。

技术实现要素：

本发明的目的在于针对现有技术中的不足，提供一种基于专家系统控制算法的自主循迹智能小车，以解决现有技术中存在的问题。

本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：

一种基于专家系统控制算法的自主循迹智能小车，所述专家系统包括p&s－pwm模式知识库、p&s－pwm模式推理机、p&s－pwm知识获取接口、已通过路径工作记忆区和用户接口，以p&s－pwm模式推理机为核心分别交互连接p&s－pwm模式知识库、p&s－pwm知识获取接口、已通过路径工作记忆区和用户接口，其中已通过路径工作记忆区和p&s－pwm模式知识库之间交互连接，p&s－pwm知识获取接口单向连接p&s－pwm模式知识库。

进一步的，所述p&s－pwm模式知识库是整个系统的基础，记录p&s－pwm模式的信息，p&s－pwm模式知识库对于任意的路径与速度组合都有相应的舵机和直流电机pwm输出模式组合。

进一步的，所述用户接口是用于获取外部输入的信息以及将系统产生的结果输出给外部的智能接口，是系统与外部交互的接口，所述用户接口与处理信息的p&s－pwm模式推理机连接，p&s－pwm模式推理机处理信息包括过虑数据中的噪声，提炼出有效数据。

进一步的，所述p&s－pwm知识获取接口提供对于p&s－pwm模式知识库的更新操作。

进一步的，所述用户接口的输入端连接接收传感器模块和速度测量模块，接收传感器模块和速度测量模块提供输入信号，且将其转化为p&s－pwm模式推理机可识别的p&s信息。

进一步的，所述用户接口将系统产生的对应于当前赛道、当前速度下的最佳舵机和直流电机的pwm模式信号组合标识转化为外部系统可用的pwm信号，分别输出给舵机和直流电机。

一种智能循迹构建的方法：

将光电传感器阵列或ccd传感器传入的数据转化为相应的前端赛道形状信息；

根据计算得到的前端赛道形状信息、当前的车速确定一种对应于舵机和电机的pwm输出模式，使得智能汽车能在尽可能快的速度下平稳的驶过前端赛道。

一种专家系统构建的方法：

p&s－pwm模式知识获取与构建p&s－pwm模式知识库：首先是获取大量的知识，形成正确知识表示形式，从而构建p&s－pwm模式知识库；

应用p&s－pwm模式知识库并形成自主学习能力：利用当前的p&s－pwm模式知识库进行实地训练，并通过自主学习能力不断的对p&s－pwm模式知识库进行改进和完善；

构建p&s－pwm知识库通过大量的实际测试和试验来确定初始的p&s－pwm模式知识库，对于每一种曲率半径的赛道和汽车的速度组合通过测试的方法确定最佳的对于舵机和直流电机的pwm输出模式。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明通过不断的更新和完善自己的p&s－pwm模式知识库，可以应对更多的未知情形，克服了被新的赛道元素影响而需重新构建系统框架的问题。本发明通过大量的实际测试和试验来确定初始的p&s－pwm模式知识库，保证了数据的准确性与把误差降到最低。本发明的专家系统控制算法所需要的数据由大量的实际测试与实验测量而来，保证了数据的精确性，能够使得智能小车在实际行驶中更加稳定可靠。面对新的路径元素，只需要在p&s－pwm模式知识库中更新赛道与速度组合的信息。本发明旨在完善自主循迹智能小车的控制算法，提高智能小车的稳定性与可操控性，实现其高精度智能控制的功能。

附图说明

图1为本发明所述的一种基于专家系统控制算法的自主循迹智能小车的系统结构图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

参见图1，本发明所述的一种基于专家系统控制算法的自主循迹智能小车，所述专家系统包括p&s－pwm模式知识库、p&s－pwm模式推理机、p&s－pwm知识获取接口、已通过路径工作记忆区和用户接口，以p&s－pwm模式推理机为核心分别交互连接p&s－pwm模式知识库、p&s－pwm知识获取接口、已通过路径工作记忆区和用户接口，其中已通过路径工作记忆区和p&s－pwm模式知识库之间交互连接，p&s－pwm知识获取接口单向连接p&s－pwm模式知识库。

所述p&s－pwm模式知识库是整个系统的基础，记录p&s－pwm模式的信息，p&s－pwm模式知识库对于任意的路径与速度组合都有相应的舵机和直流电机pwm输出模式组合。

所述用户接口是用于获取外部输入的信息以及将系统产生的结果输出给外部的智能接口，是系统与外部交互的接口，所述用户接口与处理信息的p&s－pwm模式推理机连接，p&s－pwm模式推理机处理信息包括过虑数据中的噪声，提炼出有效数据。

所述p&s－pwm知识获取接口提供对于p&s－pwm模式知识库的更新操作。

所述用户接口的输入端连接接收传感器模块和速度测量模块，接收传感器模块和速度测量模块提供输入信号，且将其转化为p&s－pwm模式推理机可识别的p&s信息。

所述用户接口将系统产生的对应于当前赛道、当前速度下的最佳舵机和直流电机的pwm模式信号组合标识转化为外部系统可用的pwm信号，分别输出给舵机和直流电机。

一种智能循迹构建的方法：

将光电传感器阵列或ccd传感器传入的数据转化为相应的前端赛道形状信息；根据智能小车上设置的传感器的型号、个数、排列方式、位置及与地面夹角等特征的不同，通过一定的a/d信号转化方法及构建数学模型来生成赛道的形状信息。

根据计算得到的前端赛道形状信息、当前的车速确定一种对应于舵机和电机的pwm输出模式，使得智能汽车能在尽可能快的速度下平稳的驶过前端赛道。

所述过程一中产生的前端路径信息以及由智能汽车的速度测量模块测得的当前车速；系统产生的输出是对于舵机和直流电机的恰当的pwm输出模式的搭配。对于每一组赛道和速度模式，通过专家系统的p&s－pwm模式知识库及p&s－pwm模式推理机选择最优的pwm输出模式来完成的。

一种专家系统构建的方法：

p&s－pwm知识获取与构建p&s－pwm模式知识库：首先是获取大量的知识，形成正确知识表示形式，从而构建p&s－pwm模式知识库。

应用p&s－pwm模式知识库并形成自主学习能力：利用当前的p&s－pwm模式知识库进行实地训练，并通过自主学习能力不断的对p&s－pwm模式知识库进行改进和完善。

构建p&s－pwm模式知识库通过大量的实际测试和试验来确定初始的p&s－pwm模式知识库，对于每一种曲率半径的赛道和汽车的速度组合通过测试的方法确定最佳的对于舵机和直流电机的pwm输出模式。根据智能小车的硬件设计的不同会有不同的输出模式，因此对于每个智能小车应该首先搭建合适该智能小车的舵机和直流电机的pwm输出模式。

通过应用p&s－pwm模式知识库，在实际的工作过程中不断的进行自学习是专家系统所具备的能力。通过这种方式，专家系统可以不断的更新和完善自己的p&s－pwm模式知识库，从而可以应对更多的未知情形。对于限定赛道规格边界，如：赛道是二维平面、赛道的最小曲率半径不小余某定值的情况，我们可以通过大量的实验数据构建较为完善的p&s－pwm模式知识库。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。