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对于整个模糊控制器决策，在t时刻采样周期内，由公式(2)，根据路径误差和误差变化率E，EC，由模糊判决表查出相应的U，并由量化因子ku计算得到实际控制输出C。控制算法实现步骤如下：

1)计算拥塞控制系统的输入状态。

2)根据参考模型的输出与实际对象输出计算e，ec。

3)根据参考模型误差和误差变化率E，EC。

4)计算规则自校正模糊控制器的输出U。

5)由模糊控制的量化因子计算最终的实际控制输出C。

4 仿真研究

该系统设计及软件算法研究在Matlab 7．0环境下进行软件仿真。预先设定小车运行的期望轨迹为yd，根据模糊控制方法设计的小车实际运行轨迹为y，仿真的目的是检验该系统设计的小车，在运行过程是否能根据预设的轨迹运行。仿真的结果如图3所示，横轴为运行时间，纵轴为运行的距离。仿真结果显示，小车运行初始状态，不同出发点时与期望路径有偏差，可能达到50％以上；在运行过程中，小车运行逐渐接近预设的轨迹，其后整体的偏差小于5％。系统运行稳定以后，在给定期望轨迹下，探测小车系统能较好的跟踪期望轨迹。

5 结论

该小车探测系统采用基于高性能Cortex-M3处理器，图像传感器、温度传感器和红外探测器综合设计的硬件平台，软件设计采用模糊控制策略的思想，提高了系统的可靠性和稳定性。该测试系统在专业仿真软件平台Matlab下进行，仿真实验结果表明，小车系统能较好的实现探测、数据采集、跟踪轨迹等功能，达到了设计要求。

关键词： 系统 设计 车循迹 矿井 Cortex-M3 基于