[发明专利]一种基于伺服舵机驱动油门的无人车速度调节方法

权利要求书

1.一种基于伺服舵机驱动油门的无人车速度调节方法，其特征在于，所述方法基于无人车系统来实施，所述无人车系统包括：整车底盘综合控制系统、油门控制单元和油门开度操纵机构；所述油门开度操纵机构包括伺服舵机、舵盘、连杆；

其中，所述整车底盘综合控制系统和油门控制单元通过电缆连接；

所述油门控制单元和油门开度操纵机构通过电缆连接；

所述油门开度操纵机构和油门踏板之间为机械连接；

其中，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：所述整车底盘综合控制系统读取实时车速和目标车速；

步骤S2：整车底盘综合控制系统根据实时车速和目标车速判断发动机目标转速，生成油门开度控制指令，并将其发送到油门控制单元；

步骤S3：油门控制单元读取油门开度控制指令，解算出伺服舵机的目标角度，转化成具体控制指令发送到伺服舵机，实现速度调节；

其中，所述步骤S2还包括以下子步骤：

步骤S201：所述整车底盘综合控制系统根据实时车速和目标车速，确定发动机目标转速；

步骤S202：所述整车底盘综合控制系统读取发动机实时转速，根据发动机目标转速和发动机实时转速得到当前的转速差和转速差变化率；

步骤S203：整车底盘综合控制系统通过粒子群优化算法，对整车底盘综合控制系统内部的控制器中的控制参数进行优化；

具体地，发动机目标转速采用分数阶PID控制器进行调节，分数阶PID控制器的模型形式为：

采用粒子群优化算法得到分数阶PID控制器参数k_p，k_i，k_d，λ，μ的初值，完成控制器中控制参数的优化，具体如下述公式(2)及公式(3)所示；

式中，为惯性权重；k为当前迭代次数；V_id为粒子的速度；x_id为粒子的位置，对应上述分数阶PID控制器参数k_p，k_i，k_d，λ，μ；P_id为个体极值；P_gd为群体极值；c₁和c₂是非负的常数，是加速度因子；r₁和r₂是分布在[0，1]区间的随机数；

为了防止粒子的盲目搜索，将分数阶PID控制器中的k_p，k_i，k_d三个变量范围选取为[0，3000]，分数阶λ，μ的取值范围为[-1，1]；

步骤S204：整车底盘综合控制系统通过分数阶PID控制器对控制参数动态进行调整，获得控制器参数的变化量；

步骤S205：根据步骤S203控制器参数的初值和步骤S204控制器参数的变化量，得到实时的控制器参数，控制器在实时的控制器参数下输出油门开度控制指令；

步骤S206：整车底盘综合控制系统将油门开度控制指令发送到油门控制单元。

2.如权利要求1所述的基于伺服舵机驱动油门的无人车速度调节方法，其特征在于，所述步骤S204中，具体采用模糊神经网络分数阶PID控制器进行控制；神经网络采用BP学习算法，自动调节网络权值；该网络一共分成四层：

第一层为输入变量，为控制器的两个控制输入，即步骤202获得当前的转速差和转速差变化率，输出函数为：

第二层划分输入信号的分布，采用高斯函数作为隶属度函数来划分输入信号的分布，模糊语言采用5个变量表示，分别代表负大、负小、零、正小、正大，各个节点的输出函数通过下式来给出：

其中，σ_im和b_im分别为高斯函数的中心值和宽度；

第三层的节点代表模糊规则，由于两个输入变量都各自划分为5个模糊空间，因此共25条模糊规则，各规则的输出函数为：

第四层完成去模糊化，节点的输出函数为：

其中w_nj为输出层连接权值，得到控制器参数k_p，k_i，k_d的变化量。