基于模糊PID的转向策略的实现【摘要】转向控制是智能车辆运行过程中的关键因素。
本文介绍了一种自适应性强，鲁棒性好，调节速度快，精度高的转向控制算法。
利用matlab仿真，在理论上证实了这种方法的优越性，并在实践中的得到了检验。
该方法具有调节速度快，精度高，自适应强，鲁棒性好。
能有效克服智能车运行过程中的电量降低，机械磨损，摩擦力变化等因素。
【关键词】模糊PID；偏离角度；动态参数1.引言自20世纪90年代以来，随着汽车市场竞争激烈程度的日益加剧和智能运输系统研究的兴起，国际上对智能汽车及其相关技术的研究成为热门。
对于自主循迹的智能车而言，精确快速的转向控制是决定智能车性能的关键因素之一。
但由于智能车系统是一个相对稳定的非稳定系统，在运行过程中会出现电池电量降低，机械磨损，以及与路面摩擦力的改变等因素，难以建立准确的数学模型。
也难以找出一套固定不变的参数来保证智能车运行全程高速稳定的运行。
目前在智能车转向控制方面，以路径的曲率作为控制量为主流，控制方法主要选用传统的PID控制。
但要想准确计算曲率，需要的获取较多的路径信息，而且要求信息的准确度要高。
目前传统的传感技术效果欠佳，而且由于运行过程中车身抖动等因素，对路径信息的提取准确度难以达到理想效果，所以计算出的曲率精度相对较低。
常规PID过于依赖被控对象的数学模型，如果要想对被控对象进行精确的控制，就需要对比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD进行整定。
智能车系统复杂易变，难以建立准确的数学模型，所以传统的PID控制用于智能车转向就有一定的局限性。
本文采用模糊PID算法，在传统PID基础之上结合实际工程经验，加入模糊控制的思想。
为智能车转向控制提供一种新的解决方案。
2.问题的分析智能车转向控制属于非线性，复杂的控制系统。
在智能车行驶过程中，常常会出现以下不利因素：（1）舵机转角与单片机中所赋控制量的值之间成非线性关系。
（2）电池电量随着车的运行逐渐降低，导致车的性能改变，原有的参数不能达到预期的效果。
