轮式移动机器人的变结构控制方法

摘要

本发明公开了一种轮式移动机器人的变结构控制方法，采用多模态PID控制方法来控制机器人的直线移动；采用PID控制与规则控制相结合的控制方法来校正小车的前进方向；这两种控制方式通过方向角和中心偏移量的变化进行转换，机器人的转弯控制通过转弯方向信息与位置信息来控制机器人以原地直角转弯方式进行转弯，本发明采用多模态PID控制和规则控制与PID控制相结合，该算法针对机器人所处的不同状态采用不同的控制算法以及相应的控制参数，有效地提高和改善了机器运动控制性能，按照误差的变化情况来划分控制模态，更合理地模拟了人的控制行为，较传统的PID控制方法，具有一定的智能性，提高了机器人行走运动控制品质。

权利要求

1.轮式移动机器人的变结构控制方法，所述轮式移动机器人包括左轮、右轮、驱动器、前排磁传感器、后排磁传感器、轮式移动机器人车体、RFID读写器，所述驱动器控制电机转速，所述RFID读写器设置于小车前端，将磁条设置于道路中央的磁条安装槽内,该道路上还设置有RFID标签，道路转弯处还设置有转弯信息磁条，所述前排磁传感器设置于小车前端，所述后排磁传感器设置于小车后端，其特征在于：包括直线行走控制和转弯控制，所述直线行走控制，根据机器人左轮和右轮驱动电机的转速差与电压差来控制机器人直线移动和校正机器人的前进方向；所述转弯控制，根据RFID标签提供转弯的转弯方向信息与磁条提供的转弯位置信息来确定机器人转弯所需信息，采用原地直角转弯方式完成来控制转弯动作；

所述直线行走控制为变结构控制方式，包括内部控制环和外部控制环，所述内部控制环采用多模态PID控制方法来控制机器人的直线移动；所述外部控制环采用PID控制与规则控制相结合的控制方法来校正小车的前进方向；所述内部控制环和外部控制环按照以下条件进行转换：当方向角θ＝0且中心偏移量η＜d时，由内部控制环控制机器人的前进，否则由外部控制环来调整机器人的前进方向；其中d为两相邻磁传感器间隔；

所述中心偏移量通过以下公式计算：

所述方向角通过以下公式计算：

其中，L1表示感应到磁条的前排磁传感器感距中心线的距离，L2表示感应到磁条的前排磁传感器感距中心线的距离，L表示前后两排磁传感器的距离；

所述多模态PID控制方法包括以下步骤：

S1：计算多模态PID控制中的系数Kp、Ki、Kd，

其中Kp表示比例系数，Ki表示积分系数，Kd表示微分系数；

所述转弯控制包括以下步骤：

S11：在机器人直线行走时通过RFID读写器获取RFID标签的转弯方向信息，通过磁传感器检测磁条提供的转弯位置信息；

S12：机器人运动预设的延长时间后停止运动；

S13：根据FRID标签提供的标志位来判断确定机器人的转弯的方向信息；

S14：根据转弯的方向信息，让相应的一个轮子转动，另一个轮子停止；

S15：检测磁条，判断磁条是否位于前排磁传感和后排磁传感中间；如果磁条不位于前排磁传感和后排磁传感中间，则返回步骤S14继续转弯；

S16：如果磁条位于前排磁传感和后排磁传感中间，则停止转弯；

S2：输入采集到的机器人移动信息y(k)，y(k)为当前时刻左轮和右轮转速差；

S3：计算偏差e(k)＝r(k)-y(k)，

其中y(k)表示本次采样输入量；r(k)表示给定输入量；e(k)表示给定输入量与本次采样输入量的偏差；

S4：通过以下公式计算控制量：

u(k)＝u(k-1)+Kp(e(k)-e(k-1))+Kie(k)+Kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))其中，e(k)表示给定输入量与本次采样输入量的偏差；e(k-1)表示给定输入量与上次输入量之间的偏差；e(k-2)表示给定量与上上次采样输入量之间的偏差；u(k)表示需输出的控制量；u(k-1)表示上一次输出的控制量；

S5：输出控制量u(k)，通过机器人驱动模块驱动电机控制机器人的运动；

S6：通过以下公式修改偏差，将本次偏差设置为下一次偏差，将下一次偏差设置为上上次偏差：e(k)→e(k-1)，e(k-1)→e(k-2);

S7：判断采样时间是否到，如果未到达，则记录采样时间直到采样时间结束，进入下一步；

S8：如果采样时间完毕，则返回步骤S2进行下一次采样输入；

所述步骤计算控制量中在计算控制量前还要先按照机器人左轮和右轮转速差的变化情况来划分PID的模态，所述PID模态划分按照以下方式进行：当左轮和右轮转速差小于预设最小阈值时，使用PID控制；

当左轮和右轮转速差大于预设最大阈值时，使用P控制；

当左轮和右轮转速差在预设最小阈值和预设最大阈值之间时，使用PI控制；

所述预设最小阈值取1r/min，所述预设最大阈值取2r/min；

所述外部控制环包括以下步骤：

S21：利用机器人前后端的磁传感器和磁条位置来采集机器人的位置偏差信号并计算出机器人的姿态；

S22：判断机器人姿态是否出现偏差，如果没有出现偏差，则机器人保持原来的姿态移动；

S23：如果出现偏差，采用以下公式计算出控制量：

e(k)＝k1η(k)+k2θ(k)

u(k)＝u(k-1)+Kp(e(k)-e(k-1))+Kie(k)+Kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))其中，k1表示中心偏移量的比例系数，k2表示方向角的比例系数，k1、k2的值要根据机器人的姿态来确定；e(k)表示给定输入量与本次采样输入量的偏差；e(k-1)表示给定输入量与上次输入量之间的偏差；e(k-2)表示给定量与上上次采样输入量之间的偏差；u(k)表示需输出的控制量；u(k-1)表示上一次的输出量；η(k)表示本次检测到机器人中线距路径中心的距离；θ(k)表示本次检测到机器人的方向角；

S24：根据传感器检测的机器人的偏离角度确定机器人的转向；

S25：确定小车转向后再根据控制量，给驱动器相应端口送电压，从而调整机器人两驱动轮电机的转速和轮子的转向。

2.根据权利要求1所述的轮式移动机器人的变结构控制方法，其特征在于：还包括以下步骤：S9：当机器人在运行过程跑出了磁条的范围，则进行前向视频导航，由前向视频导航系统为运动控制系统提供偏移量和中心偏移距离的信息。

3.根据权利要求2所述的轮式移动机器人的变结构控制方法，其特征在于：所述S3步骤中计算偏差为左右轮转速采样量与给定值的偏差。

说明书

轮式移动机器人的变结构控制方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种轮式移动机器人的控制算法，特别涉及到轮式移动机器人的一种变结构控制方法。

背景技术

[0002] 机器人在产、学、研方面都有重大的研究意义，轮式机器人研究是机器人研究的一个分支，属于可行走智能机器人的研究范畴，其涉及到计算机、自动控制、传感与感知、无线通讯、精密机械和仿生材料等众多前沿学科。随着科技的不断发展，物质生活的提高，人类更想脱离于繁重、危险、重复的工作。因此机器人的使用越来越广泛，机器人运动的研究越来越受到重视。

[0003] 移动机器人的运动控制问题是机器人研究中最基本的问题，也是机器人研究中只有依靠控制理论才能予以解决的问题。对于一个包括控制对象在内的控制系统而言，控制问题的理论研究包括两方面内容，一是控制系统分析问题，一是控制系统综合问题。在分析问题中，根据已知的控制输入作用，来确定控制系统的定性行为(如能控性、能观测性、稳定性等)以及定量的变化规律。在综合问题中，恰好与分析问题相反，根据所期望的受控系统运动形式或某些性能指标，来确定需要施加于控制对象的控制输入作用，即控制算法。

[0004] 要改进机器人运动性能，其底层运动控制算法的设计和优化成了关键。设计出好的的运动控制系统成了完善轮式机器人系统的一个重要目标。

[0005] PID是最常用的控制方法，PID控制器三参数的确定有定性的计算方法。对于比例控制器，其输入量与输出量成比例，二者在时间上没有延迟；采用积分作用解决稳态误差，但是增大系统的相位滞后，严重的削弱系统响应速度。可采用在误差进入一定范围内才开始积分的方法可以进行有效控制。当其作用系数太大时，系统趋于不稳定。但若系数太小，又会是系统动作缓慢。在系统稳定的前提下加大比例调节，可减少稳态误差，但不能消除误差；采用微分控制，控制效果迅速，一般适用于有时间滞后的系统，具有超前调节的效果，但是如果数值挑选不当，控制系统的输入值会反复振荡，这导致系统可能永远无法达到预设值。此外，PID控制器缺少智能感知机制，实时性不强，运行轨迹不够准确和稳定，而且不能针对不同的状态采取不同的控制方法。

[0006] 为了提高移动机器人行走的自适应能力，有文献提出了一种将模糊算法和比例积分相结合的模糊比例积分控制算法，并应用到自主开发的四轮移动机器人上，但是这种方法的规则区域不易划分，实际应用不易达到仿真效果。

[0007] 通过对移动机器人运动学模型进行分析，以往基于视觉的双轮机器人，使用了参数模糊自整定的PID控制方法应用于移动机器人运动控制中，但是这种方法，参数不易整定，实际中不易实现。

[0008] 轮式移动机器人在大弯道路径跟踪时，为了防止出现过度转向而引起较大跟踪误差以及偏离预定路径，有文献提出一种能适应大转向的航向跟踪控制方法，利用机器人左轮偏角的绝对方向作为控制器的反馈信息。但是在实际应用中，单一的偏转角作为反馈而不把中心偏移量作为反馈信息，不能达到很好的控制效果。

[0009] 有文献提出设计基于融合函数的模糊控制器来进行机器人行走控制。该方法可以减少模糊规则，但是模糊控制器的设计较为复杂，实际应用中的模糊控制器不能很好的被设计出来。

[0010] 适当的变结构控制可以使机器人系统在有限时间内达到指定的切换面，从而实现滑模控制。但是，实际系统由于切换装置不可避免地存在惯性，变结构控制系统在不同的控制逻辑中来回切换，因而导致实际滑模控制不是准确地发生在切换面上，容易引起系统的剧烈抖动，从而成为它在实际应用中的一大障碍。

[0011] 移动机器人控制算法不同于一般系统的控制算法。常见的自动控制算法往往是针对特定的应用条件而进行设计的，只用于完成某种特殊功能。而机器人控制算法需要完成多种功能，所有机器人控制系统几乎都是多种控制算法的融合。

[0012] 因此急需一种在控制机器人行走时，既能保留其优良特性，又能提高传统控制算法自适应性的控制算法。

[0013] 本专利提出一种将多模态控制、规则控制与PID控制进行融合的新的变结构控制方法，用于轮式移动机器人的行走运动控制。

发明内容

[0014] 有鉴于此，为了解决上述问题，本发明提出一种在控制机器人行走时，既能保留其优良特性，又能提高传统控制算法自适应性的控制算法；将多模态控制、规则控制与PID控制进行融合的新的变结构控制方法，用于轮式移动机器人的行走运动控制。

[0015] 本发明的目的是这样实现的：

[0016] 本发明提供的轮式移动机器人的变结构控制方法，所述轮式移动机器人包括左轮、右轮、驱动器、前排磁传感器、后排磁传感器、轮式移动机器人车体、RFID读写器，所述驱动器控制电机转速，包括直线行走控制和转弯控制，所述直线行走控制，根据机器人左轮和右轮驱动电机的差别信息来控制机器人直线移动和校正机器人的前进方向；所述转弯控制，根据RFID标签提供转弯的转弯方向信息与磁条提供的转弯位置信息来确定机器人转弯所需信息，采用原地直角转弯方式完成来控制转弯动作。

[0017] 进一步，所述直线行走控制为变结构控制方式，包括内部控制环和外部控制环，所述内部控制环采用多模态PID控制方法来控制机器人的直线移动；所述外部控制环采用PID控制与规则控制相结合的控制方法来校正小车的前进方向；所述内部控制环和外部控制环按照以下条件进行转换：当方向角θ＝0且中心偏移量η＜d时，由内部控制环控制机器人的前进，否则由外部控制环来调整机器人的前进方向；其中d为两相邻磁传感器间隔；

[0018] 进一步，所述多模态PID控制方法包括以下步骤：

[0019] S1：计算多模态PID控制中的系数Kp、Ki、Kd，

[0020] 其中Kp表示比例系数，Ki表示积分系数，Kd表示微分系数；

[0021] S2：输入采集到的机器人移动信息y(k)，y(k)为当前时刻左轮和右轮转速差；

[0022] S3：计算偏差e(k)＝r(k)-y(k)，

[0023] 其中y(k)表示本次采样输入量；r(k)表示给定输入量；e(k)表示给定输入量与本次采样输入量的偏差；

[0024] S4：通过以下公式计算控制量：

[0025] u(k)＝u(k-1)+Kp(e(k)-e(k-1))+Kie(k)+Kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))[0026] 其中，e(k)表示给定输入量与本次采样输入量的偏差；e(k-1)表示给定输入量与上次输入量之间的偏差；e(k-2)表示给定量与上上次采样输入量之间的偏差；u(k)表示需输出的控制量；u(k-1)表示上一次输出的控制量；

[0027] S5：输出控制量u(k)，通过机器人驱动模块驱动电机控制机器人的运动；

[0028] S6：通过以下公式修改偏差，将本次偏差设置为下一次偏差，将下一次偏差设置为上上次偏差：

[0029] e(k)→e(k-1)，e(k-1)→e(k-2)；

[0030] S7：判断采样时间是否到，如果未到达，则记录采样时间直到采样时间结束，进入下一步；

[0031] S8：如果采样时间完毕，则返回步骤S2进行下一次采样输入；

[0032] 进一步，所述步骤计算控制量中在计算控制量前还要先按照机器人左轮和右轮转速差的变化情况来划分PID的模态，所述PID模态划分按照以下方式进行：

[0033] 当左轮和右轮转速差小于预设最小阈值时，使用PID控制；

[0034] 当左轮和右轮转速差大于预设最大阈值时，使用P控制；

[0035] 当左轮和右轮转速差在预设最小阈值和预设最大阈值之间时，使用PI控制；

[0036] 所述预设最小阈值取1r/min，所述预设最大阈值取2r/min；

[0037] 进一步，所述外部控制环包括以下步骤：

[0038] S21：利用机器人前后端的磁传感器和磁条位置来采集机器人的位置偏差信号并计算出机器人的姿态；

[0039] S22：判断机器人姿态是否出现偏差，如果没有出现偏差，则机器人保持原来的姿态移动；

[0040] S23：如果出现偏差，采用以下公式计算出控制量：

[0041] e(k)＝k1η(k)+k2θ(k)

[0042] u(k)＝u(k-1)+Kp(e(k)-e(k-1))+Kie(k)+Kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))[0043] 其中，k1表示中心偏移量的比例系数，k2表示方位角的比例系数，k1、k2的值要根据机器人的姿态来确定；e(k)表示给定输入量与本次采样输入量的偏差；e(k-1)表示给定输入量与上次输入量之间的偏差；e(k-2)表示给定量与上上次采样输入量之间的偏差；u(k)表示需输出的控制量；u(k-1)表示上一次的输出量；η(k)表示本次检测到机器人中线距路径中心的距离；θ(k)表示本次检测到机器人的方向角；

[0044] S24：根据传感器检测的机器人的偏离角度确定机器人的转向；

[0045] S25：确定小车转向后再根据控制量，给驱动器相应端口送电压，从而调整机器人两驱动轮电机的转速和轮子的转向；

[0046] 进一步，还包括以下步骤：

[0047] S9：当机器人在运行过程跑出了磁条的范围，则进行前向视频导航，由前向视频导航系统为运动控制系统提供偏移量和中心偏移距离的信息；

[0048] 进一步，所述转弯控制包括以下步骤：

[0049] S11：在机器人直线行走时通过RFID读写器获取RFID标签的转弯方向信息，通过磁传感器检测磁条提供的转弯位置信息；

[0050] S12：机器人运动预设的延长时间后停止运动；

[0051] S13：根据FRID标签提供的标志位来判断确定机器人的转弯的方向信息；

[0052] S14：根据转弯的方向信息，让相应的一个轮子转动，另一个轮子停止；

[0053] S15：检测磁条，判断磁条是否位于前排磁传感和后排磁传感中间；如果磁条不位于前排磁传感和后排磁传感中间，则返回步骤S14继续转弯；

[0054] S16：如果磁条位于前排磁传感和后排磁传感中间，则停止转弯；

[0055] 进一步，所述S3步骤中计算偏差包括计算角度和偏移距离两部分的偏差量；

[0056] 进一步，所述中心偏移量通过以下公式计算：

[0057]

[0058] 所述方位角通过以下公式计算：

[0059]

[0060] 其中，L1表示感应到磁条的前排磁传感器感距中心线的距离，L2表示感应到磁条的前排磁传感器感距中心线的距离，L表示前后两排磁传感器的距离。

[0061] 本发明的优点在于：采用多模态PID控制，这种控制方法的输入量是两个轮子的转速信息，构成内部控制环，控制机器人的直线移动；还采用规则控制与PID控制相结合，这种控制方法的输入量是机器人的位置(方向角且中心偏移量)信息，构成外部控制环用来校正机器人的前进方向；当满足内、外部控制环切换的条件时，由内部控制环控制机器人的前进，否则由外部控制环来调整机器人的前进方向；根据电机驱动器特殊的工作原理来确定的PID控制与规则控制相结合的控制方式，该算法针对机器人所处的不同状态采用不同的控制算法以及相应的控制参数，有效地提高和改善了机器运动控制性能。

[0062] 本发明提供的多模态PID控制方法，按照误差的变化情况来划分控制模态，在一定程度上模仿了人的控制经验与技巧，更合理地模拟了人的控制行为，较传统的PID控制方法，具有一定的智能性，提高了机器人行走运动控制品质。

[0063] 本发明的其它优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其它优点可以通过下面的说明书，权利要求书，以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

[0064] 为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：

[0065] 图1为直线自动运动控制控制原理图；

[0066] 图2为PID控制流程框图；

[0067] 图3为小车运行航向姿态的规则1的示意图；

[0068] 图4为小车运行航向姿态的规则2的示意图；

[0069] 图5为小车运行航向姿态的规则3的示意图；

[0070] 图6为小车运行航向姿态的规则4的示意图；

[0071] 图7为小车运行航向姿态的规则5的示意图；

[0072] 图8为小车运行航向姿态的规则6的示意图；

[0073] 图9为导航系统结构图；

[0074] 图10为转弯磁条与RFID标签位置布置示意图；

[0075] 图11为小车转弯控制流程。

[0076] 1表示磁条感应线、2表示前排磁传感器、3表示后排磁传感器、4表示中心偏移量η、5表示机器人前进方向角θ，6表示RFID读写器，7表示磁条，8表示提示转弯信息磁条、9表示RFID标签、10表示磁条安装槽。

具体实施方式

[0077] 以下将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述；应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

[0078] 本发明提供的轮式移动机器人的变结构控制方法，所述轮式移动机器人包括左轮、右轮、驱动器、前排磁传感器、后排磁传感器、轮式移动机器人车体、RFID读写器，所述驱动器控制电机转速，包括直线行走控制和转弯控制，所述直线行走控制，根据机器人左轮和右轮驱动电机的差别信息来控制机器人直线移动和校正机器人的前进方向；所述转弯控制，根据RFID标签提供转弯的转弯方向信息与磁条提供的转弯位置信息来确定机器人转弯所需信息，采用原地直角转弯方式完成来控制转弯动作。

[0079] 图1为直线自动运动控制控制原理图；如图所示，作为上述实施例的进一步改进，所述直线行走控制为变结构控制方式，包括内部控制环和外部控制环，所述内部控制环采用多模态PID控制方法来控制机器人的直线移动；所述外部控制环采用PID控制与规则控制相结合的控制方法来校正小车的前进方向；所述内部控制环和外部控制环按照以下条件进行转换：当方向角θ＝0且中心偏移量η＜d时，由内部控制环控制机器人的前进，否则由外部控制环来调整机器人的前进方向；其中d为两相邻磁传感器间隔，K1表示中心偏移量的比例系数，K2表示方位角的比例系数。

[0080] 图2为PID控制流程框图；如图所示，作为上述实施例的进一步改进，所述多模态PID控制方法包括以下步骤：

[0081] S1：计算多模态PID控制中的系数Kp、Ki、Kd，

[0082] 其中Kp表示比例系数，Ki表示积分系数，Kd表示微分系数；

[0083] S2：输入采集到的机器人移动信息y(k)，y(k)为当前时刻左轮和右轮转速差；

[0084] S3：计算偏差e(k)＝r(k)-y(k)，

[0085] 其中y(k)表示本次采样输入量；r(k)表示给定输入量；e(k)表示给定输入量与本次采样输入量的偏差；

[0086] S4：通过以下公式计算控制量：

[0087] u(k)＝u(k-1)+Kp(e(k)-e(k-1))+Kie(k)+Kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))[0088] 其中，e(k)表示给定输入量与本次采样输入量的偏差；e(k-1)表示给定输入量与上次输入量之间的偏差；e(k-2)表示给定量与上上次采样输入量之间的偏差；u(k)表示需输出的控制量；u(k-1)表示上一次输出的控制量；

[0089] S5：输出控制量u(k)，通过机器人驱动模块驱动电机控制机器人的运动；

[0090] S6：通过以下公式修改偏差，将本次偏差设置为下一次偏差，将下一次偏差设置为上上次偏差：

[0091] e(k)→e(k-1)，e(k-1)→e(k-2)；

[0092] S7：判断采样时间是否到，如果未到达，则记录采样时间直到采样时间结束，进入下一步；

[0093] S8：如果采样时间完毕，则返回步骤S2进行下一次采样输入。

[0094] 作为上述实施例的进一步改进，所述步骤计算控制量中在计算控制量前还要先按照机器人左轮和右轮转速差的变化情况来划分PID的模态，所述PID模态划分按照以下方式进行：

[0095] 当左轮和右轮转速差小于预设最小阈值时，使用PID控制，即采用比例、积分、微分三种控制规律来控制；

[0096] 当左轮和右轮转速差大于预设最大阈值时，使用P控制，即采用比例控制规律来控制；

[0097] 当左轮和右轮转速差在预设最小阈值和预设最大阈值之间时，使用PI控制，即采用比例、积分的控制规律来控制；

[0098] 所述预设最小阈值取1r/min，所述预设最大阈值取2r/min。

[0099] 图9为导航系统结构图，其中RFID读写器6在小车上的分布位置，以及磁条7在路上的安置方式，转弯控制具体过程是：在直线行走时读到RFID标签9，导航系统得到了转弯的方向信息。当磁传感器检测到4根或4根以上的提示转弯信息的磁条8时，定义为检测到转弯标志，小车立即停下来，从导航系统中取出转弯的方向信息，让相应的一个轮子转动，另一个轮子停止，同时检测磁传感器，当前后排磁传感器感应到安装在磁条安装槽10中的磁条位于中间时，小车继续前进。转弯完成后，清空导航系统的转弯的方向信息。当清空导航系统的转弯的方向信息之后，如果磁传感器读到4根或4根以上的提示转弯信息的磁条8时，机器人也不转弯，以避免机器人误操作。如图所示：作为上述实施例的进一步改进，所述外部控制环包括以下步骤：

[0100] S21：利用机器人前后端的磁传感器和磁条位置来采集机器人的位置偏差信号并计算出机器人的姿态；

[0101] S22：判断机器人姿态是否出现偏差，如果没有出现偏差，则机器人保持原来的姿态移动；

[0102] S23：如果出现偏差，采用以下公式计算出控制量：

[0103] e(k)＝k1η(k)+k2θ(k)

[0104] u(k)＝u(k-1)+Kp(e(k)-e(k-1))+Kie(k)+Kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))[0105] 其中，k1表示中心偏移量的比例系数，k2表示方位角的比例系数，k1、k2的值要根据机器人的姿态来确定；e(k)表示给定输入量与本次采样输入量的偏差；e(k-1)表示给定输入量与上次输入量之间的偏差；e(k-2)表示给定量与上上次采样输入量之间的偏差；u(k)表示需输出的控制量；u(k-1)表示上一次的输出量；η(k)表示本次检测到机器人中线距路径中心的距离；θ(k)表示本次检测到机器人的方向角；

[0106] 其中，k1，k2的值要根据小车的姿态现场反复试验确定。

[0107] S24：根据传感器检测的机器人的偏离角度确定机器人的转向；

[0108] S25：确定小车转向后再根据控制量，给驱动器相应端口送电压，从而调整机器人两驱动轮电机的转速和轮子的转向。

[0109] 作为上述实施例的进一步改进，所述S3步骤中计算偏差包括计算角度和偏移距离两部分的偏差量，所述中心偏移量通过以下公式计算：

[0110]

[0111] 所述方位角通过以下公式计算：

[0112]

[0113] 其中，L1表示感应到磁条的前排磁传感器感距中心线的距离，L2表示感应到磁条的前排磁传感器感距中心线的距离，L表示前后两排磁传感器的距离。

[0114] L1，L2是有符号的数，规定左偏为负，右偏为正。

[0115] 图3至图8为小车运行航向姿态的示意图；图中磁条感应线1、前排磁传感器2、后排磁传感器3、中心偏移量η4、机器人前进方向角θ5，机器人的姿态通过以下规则描述：

[0116] 图3为小车运行航向姿态的规则1的示意图；如图所示，规则1：L1＜0，L2＞0，小车应向左校正。当θ＝0，η＜d时，进行直线行走校正控制。d为相邻两磁传感器的间隔。

[0117] 图4为小车运行航向姿态的规则2的示意图；如图所示，规则2：L1＞0，L2＜0，小车应向右校正。当θ＝0，η＜d时，进行直线行走校正控制。

[0118] 图5为小车运行航向姿态的规则3的示意图；如图所示，规则3：L1＜0，L2＜0，θ＞0，小车应向保持运动方向不变。当变为姿态规则2时，执行姿态规则2的校正程序。

[0119] 图6为小车运行航向姿态的规则4的示意图；如图所示，规则4：L1＜0，L2＜0，θ＜0，小车应向左校正。当θ＝0，η＜d时，进行直线行走校正控制。

[0120] 图7为小车运行航向姿态的规则5的示意图；如图所示，规则5：L1＞0，L2＞0，θ＜0，小车应向保持运动方向不变。当变为姿态规则1时，执行规则1的校正程序。

[0121] 图8为小车运行航向姿态的规则6的示意图；如图所示，规则6：L1＞0，L2＞0，θ＞0，小车应向右校正。当θ＝0，η＜d时，进行直线行走校正控制。

[0122] 作为上述实施例的进一步改进，还包括以下步骤：

[0123] S9：当机器人在运行过程跑出了磁条的范围，则进行前向视频导航，由前向视频导航系统为运动控制系统提供偏移量和中心偏移距离的信息。

[0124] 图10为转弯磁条与RFID标签位置布置示意图；图11为小车转弯控制流程，8表示提示转弯信息的4根磁条、9表示RFID标签、10表示磁条安装槽。

[0125] 如图所示，作为上述实施例的进一步改进，所述转弯控制包括以下步骤：

[0126] S11：在机器人直线行走时通过RFID读写器获取RFID标签的转弯方向信息，通过磁传感器检测磁条提供的转弯位置信息；

[0127] S12：机器人运动预设的延长时间后停止运动；

[0128] S13：根据FRID标签提供的标志位来判断确定机器人的转弯的方向信息；

[0129] S14：根据转弯的方向信息，让相应的一个轮子转动，另一个轮子停止；

[0130] S15：检测磁条，判断磁条是否位于前排磁传感和后排磁传感中间；如果磁条不位于前排磁传感和后排磁传感中间，则返回步骤S14继续转弯；

[0131] S16：如果磁条位于前排磁传感和后排磁传感中间，则停止转弯。

[0132] 以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。