1、第九屆全國(guó)大學(xué)生智能汽車競(jìng)賽技術(shù)報(bào)告 第九屆“飛思卡爾”杯全國(guó)大學(xué)生智能汽車競(jìng)賽 技 術(shù) 報(bào) 告學(xué) 校：陸軍軍官學(xué)院隊(duì)伍名稱： 小龍?zhí)?參賽隊(duì)員： 陳 榮鐘小龍齊圣賢帶隊(duì)教師： 黃峣 尹春雷關(guān)于技術(shù)報(bào)告和研究論文使用授權(quán)的說明本人完全了解第九屆“飛思卡爾”杯全國(guó)大學(xué)生智能汽車競(jìng)賽關(guān)保留、使用技術(shù)報(bào)告和研究論文的規(guī)定，即：參賽作品著作權(quán)歸參賽者本人，比賽組委會(huì)和飛思卡爾半導(dǎo)體公司可以在相關(guān)主頁(yè)上收錄并公開參賽作品的設(shè)計(jì)方案、技術(shù)報(bào)告以及參賽模型車的視頻、圖像資料，并將相關(guān)內(nèi)容編纂收錄在組委會(huì)出版論文集中。參賽隊(duì)員簽名： 帶隊(duì)教師簽名： 日 期： 隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展進(jìn)步，智能控制的應(yīng)用越來越廣

2、泛，幾乎滲透到所有領(lǐng)域。智能車技術(shù)依托于智能控制，前景廣闊且發(fā)展迅速。目前，掌握著汽車工業(yè)關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)開發(fā)了許多智能車的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和商品化的車輛輔助駕駛系統(tǒng)。有研究認(rèn)為智能汽車作為一種全新的汽車概念和汽車產(chǎn)品， 在不久的將來會(huì)成為汽車生產(chǎn)和汽車市場(chǎng)的主流產(chǎn)品。面向大學(xué)生的智能汽車競(jìng)賽最早始于韓國(guó)，在國(guó)內(nèi)，全國(guó)大學(xué)生“飛思卡爾”杯智能汽車競(jìng)賽從2006年開始已經(jīng)舉辦了九屆，包括光電組、攝像頭組和電磁組三個(gè)賽題組。在智能車系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，我們把小車重要模塊分為三類：環(huán)境感知系統(tǒng)、自主決策系統(tǒng)、操作執(zhí)行系統(tǒng)。這三個(gè)組成部分，相互聯(lián)系、相互制約，共同完成控制任務(wù)。本技術(shù)報(bào)告對(duì)此幾個(gè)方面進(jìn)行了綜合論

3、證。在此也對(duì)所參考的汽車控制、電子電路、機(jī)械構(gòu)造以及往屆技術(shù)報(bào)告等多方面文獻(xiàn)資料的編纂者表示感謝。沒有你們的辛勤付出，我們也不可能在這么短的時(shí)間內(nèi)完成智能車系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及制作，是你們讓我們站在了巨人的肩膀上，非常感謝你們的辛勤勞動(dòng)與付出。2.1整車設(shè)計(jì)思路全國(guó)大學(xué)生智能汽車競(jìng)賽關(guān)鍵就是以較快的速度完成比賽，由此我們把小車重要模塊分為三類：識(shí)別系統(tǒng)、判斷系統(tǒng)、操作執(zhí)行系統(tǒng)。識(shí)別系統(tǒng)，我們的該部分主要包括感知路面信息的傳感器和感知車體狀態(tài)的傳感器。我們選用CMOS 攝像頭：獲取賽道信息。編碼器：得到車體當(dāng)前速度。判斷系統(tǒng)，通過對(duì)單片機(jī)的編程來實(shí)現(xiàn)決策控制。操作執(zhí)行系統(tǒng)，也就是硬件系統(tǒng)，主要就是相應(yīng)的

4、驅(qū)動(dòng)電路。三系統(tǒng)相互合作，使小車以較快的速度完成比賽2.2直立設(shè)計(jì)思路根據(jù)比賽規(guī)則要求，維持車模直立也許可以設(shè)計(jì)出很多的方案，本參考方案假設(shè)維持車模直立、運(yùn)行的動(dòng)力都來自于車模的兩個(gè)后車輪。后輪轉(zhuǎn)動(dòng)由兩個(gè)直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)。因此從控制角度來看，車模作為一個(gè)控制對(duì)象，它的控制輸入量是兩個(gè)電極的轉(zhuǎn)動(dòng)速度。車模運(yùn)動(dòng)控制任務(wù)可以分解成以下三個(gè)基本控制任務(wù)，如圖2. 1所示： （1） 控制車模平衡：通過控制兩個(gè)電機(jī)正反向運(yùn)動(dòng)保持車模直立平衡狀態(tài)； （2） 控制車模速度：通過調(diào)節(jié)車模的傾角來實(shí)現(xiàn)車模速度控制，實(shí)際上最后還是演變成通過控制電機(jī)的轉(zhuǎn)速來實(shí)現(xiàn)車輪速度的控制。（3） 控制車模方向：通過控制兩個(gè)電機(jī)之間的

5、轉(zhuǎn)動(dòng)差速實(shí)現(xiàn)車模轉(zhuǎn)向控制。圖2.1三個(gè)分解后的任務(wù)各自獨(dú)立進(jìn)行控制。由于最終都是對(duì)同一個(gè)控制對(duì)象（車模的電機(jī)）進(jìn)行控制，所以它們之間存在著耦合。為了方便分析，在分析其中之一時(shí)假設(shè)其它控制對(duì)象都已經(jīng)達(dá)到穩(wěn)定。比如在速度控制時(shí)，需要車模已經(jīng)能夠保持直立控制；在方向控制的時(shí)候，需要車模能夠保持平衡和速度恒定；同樣，在車模平衡控制時(shí)，也需要速度和方向控制也已經(jīng)達(dá)到平穩(wěn)。這三個(gè)任務(wù)中保持車模平衡是關(guān)鍵。由于車模同時(shí)受到三種控制的影響，從車模平衡控制的角度來看，其它兩個(gè)控制就成為它的干擾。因此對(duì)車模速度、方向的控制應(yīng)該盡量保持平滑，以減少對(duì)于平衡控制的干擾。以速度調(diào)節(jié)為例，需要通過改變車模平衡控制中車模傾

6、角設(shè)定值，從而改變車模實(shí)際傾斜角度。為了避免影響車模平衡控制，這個(gè)車模傾角的改變需要非常緩慢的進(jìn)行。車模平衡控制是通過負(fù)反饋來實(shí)現(xiàn)的。因?yàn)檐嚹Ｓ袃蓚€(gè)輪子著地2，車體只會(huì)在輪子滾動(dòng)的方向上發(fā)生傾斜?？刂戚喿愚D(zhuǎn)動(dòng)，抵消在一個(gè)維度上傾斜的趨勢(shì)便可以保持車體平衡了。如圖2.2所示。圖2.2下面對(duì)倒立車模進(jìn)行簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)建模，然后建立速度的比例微分負(fù)反饋控制，根據(jù)基本控制理論討論車模通過閉環(huán)控制保持穩(wěn)定的條件。 假設(shè)倒立車模簡(jiǎn)化成高度為L(zhǎng)，質(zhì)量為m的簡(jiǎn)單倒立擺，它放置在可以左右移動(dòng)的車輪上。假設(shè)外力干擾引起車模產(chǎn)生角加速度()xt。沿著垂直于車模地盤方向進(jìn)行受力分析，可以得到車模傾角與車輪運(yùn)動(dòng)加速度以及外力

7、干擾加速度()at()xt之間的運(yùn)動(dòng)方程。如圖2.3所示。圖2.3對(duì)應(yīng)車模靜止時(shí)，系統(tǒng)輸入輸出的傳遞函數(shù)為：右半平面，因此車模不穩(wěn)定。車模引入比例、微分反饋之后的系統(tǒng)如下圖所示：圖2.4 加入比例微分反饋后的系統(tǒng)框圖這一點(diǎn)，需要k1g，k20。由此可以得出結(jié)論，當(dāng)k1g,k20時(shí)，直立車?？梢苑€(wěn)定。在角度反饋控制中，與角度成比例的控制量是稱為比例控制；與角速度成比例的控制量稱為微分控制（角速度是角度的微分）。因此上面系數(shù)分別稱為比例和微分控制參數(shù)。其中微分參數(shù)相當(dāng)于阻尼力，可以有效抑制車模震蕩。通過微分抑制控制震蕩的思想在后面的速度和方向控制中也同樣適用。 總結(jié)控制車模直立穩(wěn)定的條件如下： （

8、1）能夠精確測(cè)量車模傾角的大小和角速度的大??； （2）可以控制車輪的加速度。2.3整車布局智能車比賽作為競(jìng)速比賽，對(duì)智能車系統(tǒng)的高速性和穩(wěn)定性要求都非常高，這也對(duì)智能車系統(tǒng)的整體組裝提出非常高的要求。因此在布局上應(yīng)盡量的對(duì)稱、簡(jiǎn)潔。經(jīng)過理論論證與實(shí)驗(yàn)測(cè)試，我們得到以下幾點(diǎn)布局原則：（1）車模結(jié)構(gòu)微變，改變各個(gè)部位的布局，以降低重心。（2）用輕便堅(jiān)固的碳纖桿作為攝像頭桿的材料。（3）使用適當(dāng)?shù)那罢?，以便賽道的識(shí)別。今年攝像頭組比賽車模為D、E型車模并且反向行駛。針對(duì)不同的車模、不同的規(guī)則，應(yīng)該進(jìn)行不同的調(diào)整。我們對(duì)該車模進(jìn)行了詳細(xì)的系統(tǒng)分析。E型車模原設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)利于，因此在規(guī)則允許范圍內(nèi)對(duì)車模進(jìn)行

9、重新改造是很必要的提高方法。本章將主要介紹智能汽車車模的機(jī)械結(jié)構(gòu)及調(diào)整方案。3.1車體建模此次競(jìng)賽的賽車車模選用由北京科宇通博科技有限公司提供的E型車模。車模如圖3.1所示。圖3.1車體機(jī)械結(jié)構(gòu)的調(diào)整，主要是以整車布局原則為指導(dǎo)，綜合考慮重心的控制、各功能模塊及其相關(guān)電路的安裝以及轉(zhuǎn)向輪和動(dòng)力輪的調(diào)節(jié)等多種因素進(jìn)行調(diào)整。3.2重心的調(diào)整通過重心的調(diào)整，可使模型車轉(zhuǎn)彎時(shí)更加穩(wěn)定、高速。其調(diào)整主要分為重心高度的調(diào)整以及重心在整車上局部分布的調(diào)整。在重心高度調(diào)整上主要通過車模主要功能部件的調(diào)整來調(diào)節(jié)車模整體的重心。原則是各個(gè)部件居中于車的軸上。重心在整車上局部分布的調(diào)整，也應(yīng)綜合車模主要功能部件的安

10、裝，本著均勻、對(duì)稱的原則進(jìn)行調(diào)整。3.4速度反饋模塊的安裝車模運(yùn)動(dòng)過程中，根據(jù)路況的不同需要經(jīng)常地進(jìn)行速度變化，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的閉環(huán)控制，需要加裝速度反饋模塊。常見的速度反饋模塊主要是通過安裝碼盤或者編碼器實(shí)現(xiàn)速度反饋的。但碼盤安裝難度較大且易受外界環(huán)境影響，導(dǎo)致系統(tǒng)速度信息反饋的穩(wěn)定下降；編碼器則不同，可以不受外界環(huán)境影響穩(wěn)定的反饋速度信息，因此應(yīng)選用編碼器。 編碼器的安裝，我們采取了車模上給定的安裝方式，沒有在其他位置上做改動(dòng)。圖3.3 編碼器安裝3.5攝像頭的安裝攝像頭的位置是整個(gè)系統(tǒng)中重心位置最高的，為了降低系統(tǒng)重心，需要嚴(yán)格控制CMOS攝像頭的安裝位置和重量。經(jīng)過精心挑選和嚴(yán)格比較，

11、我們采用了碳纖維管作為安裝CMOS的主桅，這樣不僅降低了系統(tǒng)重心，而且可以獲得很大的剛度質(zhì)量比。對(duì)于攝像頭的安裝，可以根據(jù)車體布局選擇不同的安裝方式，由于多桿安裝難度大，且安裝完畢后調(diào)整維度有限，不能很好地完成系統(tǒng)功能，因此我們選用單桿固定。我們最終的安裝方式不僅具有很高的定位精度，而且攝像頭便于拆卸和維修，具有賽場(chǎng)快速保障能力。攝像頭的安裝如圖3.4所示。圖3.4 攝像頭安裝3.6加速度計(jì)和陀螺儀的安裝陀螺儀跟角速度計(jì)都是用來檢測(cè)車模的傾斜角度，我們將這塊帶有陀螺儀和加速度計(jì)的電路板固定在整個(gè)車模中間質(zhì)心的位置。這樣可以最大程度減少車模運(yùn)行時(shí)前后振動(dòng)對(duì)于測(cè)量?jī)A角的干擾，同時(shí)陀螺儀一定要安裝水

12、平，因?yàn)橥勇輧x安裝的不水平，就會(huì)使得小車轉(zhuǎn)彎出現(xiàn)突然加速減速的情況，只要陀螺儀安裝的水平就不會(huì)出現(xiàn)這樣的情況。這要在不斷測(cè)試中調(diào)整陀螺儀位置。 圖3.5 加速度計(jì)和陀螺儀的安裝4.1電路設(shè)計(jì)思路我們?yōu)榱耸剐≤囋谛旭偟倪^程中更加穩(wěn)定，我們不僅從機(jī)械上盡量減輕整車重量，降低車體重心位置，同時(shí)使電路設(shè)計(jì)盡量簡(jiǎn)潔，盡量減少元器件使用數(shù)量，縮小電路板面積，使電路部分重量輕，易于安裝。我們?cè)趯?duì)電路進(jìn)行詳細(xì)、徹底的分析后，對(duì)電路進(jìn)行了大量簡(jiǎn)化，并合理設(shè)計(jì)元件排列和電路走線，使得單片機(jī)在超頻條件下能夠穩(wěn)定工作，這樣使本系統(tǒng)硬件電路部分能夠緊緊貼在車模底盤上面。智能車硬件電路有電源模塊、微控制器核心處理、轉(zhuǎn)速控

13、制、車體實(shí)時(shí)速度采集六個(gè)部分。4.2電源模塊本系統(tǒng)中電源穩(wěn)壓電路分別需要有+5V，+3.3V。+3.3V給單片機(jī)；+5V為編碼器模塊供電、攝像頭、加速度計(jì)和陀螺儀、液晶；+7.2V給電機(jī)預(yù)驅(qū)動(dòng)電路供電。由于整個(gè)系統(tǒng)中+5V 電路功耗較大，為了降低電源紋波，我們考慮使用線性穩(wěn)壓電路。另外，后輪驅(qū)動(dòng)電機(jī)工作時(shí)，電池電壓壓降較大，為提高系統(tǒng)工作穩(wěn)定性，必須使用低壓降電源穩(wěn)壓芯片，我們選用了tps7350，效果較好。 圖4.1tps73504.3圖像采集模塊目前市場(chǎng)上的攝像頭所采用的感光器件分為 CCD 和CMOS 兩種。兩者都是利用感光二極管進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換，將圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，而其主要差異是數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)

14、傳送的方式不同。CCD 攝像頭在靈敏度、分辨率、噪聲控制等方面優(yōu)于CMOS傳感器，但工作電壓為12V，需要對(duì)電池電壓進(jìn)行升壓處理后再給它供電，增加了電源管理電路的復(fù)雜程度。與CCD 攝像頭相比之下，CMOS 攝像頭不需要斬波升壓來提供電源，并且具有較強(qiáng)的可編程控制能力，也不需要額外地進(jìn)行A/D 采樣。數(shù)字CMOS攝像頭可以直接輸出數(shù)字圖像信號(hào)，使得微處理器可以直接采用一組IO口讀取傳感器發(fā)回來的圖像信息。這大大簡(jiǎn)化了主板硬件電路的設(shè)計(jì)。我們認(rèn)為各方面都更適合于作為小車的視覺傳感器。CMOS 圖像傳感器產(chǎn)品種類很多，大部分是彩色的,分辨率也很高.考慮小車的具體情況，小巧而CIF 分辨率甚至QCI

15、F 分辨率的黑白攝像頭足夠滿足小車賽道情況采集與路徑識(shí)別的需要。圖4.2攝像頭4.4微控制器核心處理模塊組委會(huì)規(guī)定車?？刂齐娐繁仨毑捎蔑w思卡爾半導(dǎo)體公司的8位、16位、32位MCU作為唯一的微控制器。飛思卡爾不同系列的微控制器包括，32位Kinetis系列；32位ColdFire系列；32位MPC56xx系列；8位微控制器系列（可使用2片）；16位DSC系列；16位微控制器9S12XS系列；16位微控制器9S12G系列。這樣使得我們的選擇大大寬泛了，可以根據(jù)自己的設(shè)計(jì)方案擇優(yōu)采用不同的主控芯片。我們選擇了32位Kinetis系列的K60DN512?；贏RM Cortex-M4內(nèi)核的Kinet

16、is系列依靠強(qiáng)勁的內(nèi)核和豐富的外圍設(shè)備適合應(yīng)用于圖像處理等方面。K60DN512 芯片是Kinetis 系列K60 子系列的典型芯片，是Kineits 系列中集成度最高的芯片。K60DN512具有豐富的通訊接口、AD 轉(zhuǎn)換電路和外圍控制電路。 其特性如下：（1）ARM Cortex-M4 內(nèi)核，主頻高達(dá)100MHZ。（2）多達(dá)100 路GPIO 引腳，所有GPIO 引腳兼容5V 電平。（3）8 路電機(jī)控制，2 路方波解碼，4 路可編程定時(shí)器； （4）512K Flash 和128K SRAM；（5）32 路DMA 供外設(shè)和存儲(chǔ)器使用，大大提高CPU 利用率；（6）33 路單路和4 路差分的16

17、 位AD 轉(zhuǎn)換，2 路12 位DA 轉(zhuǎn)換；（7）10 種低功耗模式，包括運(yùn)行，等待，停止和斷電；（8）集成硬件和軟件看門狗，硬件加密電路和CRC 電路；（9）工作電壓1.71V3.6V，工作溫度-40105； （10）IEEE1588 以太網(wǎng)接口，支持MII 和RMII 通訊；（11）USB2.0 全速和高速接口，支持OTG；（12）SD 卡主機(jī)控制器，6 路UART，IIC，IIS，SPI，CAN；從上面的特性可以看出，K60的性能相當(dāng)?shù)膹?qiáng)悍，可以大大方便攝像頭組智能車的控制。 圖4.3主控芯片 4.5電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路電機(jī)驅(qū)動(dòng)有兩種方案可選擇，一種是使用專用的，另一種是使用獨(dú)立的MOSFET 搭

18、建H 橋。傳統(tǒng)的使用專用電機(jī)驅(qū)動(dòng)芯片的方案優(yōu)點(diǎn)是使用簡(jiǎn)便，穩(wěn)定性好，有內(nèi)置的過流、過壓保護(hù)。H橋雖然有著低阻抗、高電流負(fù)載能力的優(yōu)點(diǎn)，但是卻容易發(fā)熱，以致易燒壞。因此，我們采用電機(jī)驅(qū)動(dòng)芯片的設(shè)計(jì)方案。用四塊BTS7971驅(qū)動(dòng)芯片來驅(qū)動(dòng)電機(jī)。 圖4.4驅(qū)動(dòng)電路 4.6加速度計(jì)和陀螺儀模塊本次使用加速度傳感器為Freescale公司生產(chǎn)的三軸模擬輸出加速度傳感器MMA7361L。陀螺儀為日本村田公司生產(chǎn)的單軸模擬輸出陀螺儀ENC-03MB。 圖4.5加速度計(jì)和陀螺儀高效穩(wěn)定的軟件程序是智能車平穩(wěn)快速尋線的基礎(chǔ)。本智能車采用工字電感線圈作為尋跡傳感器，傳感器數(shù)據(jù)處理就成為了整個(gè)軟件系統(tǒng)的核心內(nèi)容。在

19、智能車的轉(zhuǎn)向和速度控制方面，我們使用的是經(jīng)典的PID控制算法，配合使用理論計(jì)算和實(shí)際參數(shù)補(bǔ)償?shù)姆椒?，使在尋跡中智能車達(dá)到了穩(wěn)定快速的效果。 軟件設(shè)計(jì)時(shí)控制系統(tǒng)的核心，在具有良好的硬件基礎(chǔ)上，好的算法才能充分發(fā)揮作用，粗略思想則更進(jìn)一步?jīng)Q定了比賽的成績(jī)。算法上的靈活運(yùn)用可以用來彌補(bǔ)硬件上的一些不足，所以硬件基礎(chǔ)和策略算法是相輔相成的，最終目的是實(shí)現(xiàn)算法和硬件的相協(xié)調(diào)。智能車系統(tǒng)的控制算法及軟件設(shè)計(jì)由以下幾個(gè)部分組成：路徑識(shí)別檢測(cè)、速度檢測(cè)、PWM電機(jī)控制算法、速度控制策略、轉(zhuǎn)向控制策略等。道路檢測(cè)由攝像頭完成。電機(jī)和測(cè)速部分使用了單片機(jī)的PWM模塊、SPI模塊和外部中斷等。小車主程序框圖。主程序

20、主程序編碼器脈沖采集攝像頭采集PWM控制系統(tǒng)初始化編碼器脈沖采集攝像頭采集PWM控制系統(tǒng)初始化控制策略的選擇對(duì)智能小車的行駛性能也是至關(guān)重要的。速度固然越快越好，但也要使小車能夠平穩(wěn)完成比賽。譬如，直道入彎前速度需要減慢，以免沖出賽道；而從彎入直時(shí)則應(yīng)讓小車加速，在直道上能以較高速度完成。 路徑識(shí)別是智能小車的核心內(nèi)容，是決定小車能否順利完成比賽的關(guān)鍵部分。路徑識(shí)別模塊將智能車頂端的OV7620攝像頭采集的圖像進(jìn)行軟件二值化處理，因?yàn)榭紤]到直立車對(duì)時(shí)序的要求比較嚴(yán)格，故我們從采集的316列、20行的數(shù)據(jù)中，隔點(diǎn)選取數(shù)據(jù)處理成158列、20行，減少二值化處理所需時(shí)間，而后在吸取各類圖像二值化算法

21、的思想后根據(jù)采集得到的圖像特征，自行編寫了所需時(shí)間較短的簡(jiǎn)易雙峰取比例算法。該算法取動(dòng)態(tài)閾值的步驟包括：采集每一行的兩個(gè)極值，取一定比例系數(shù)與其相乘，然后將得到的灰度值相加得到所須當(dāng)行動(dòng)態(tài)閾值。二值化處理后根據(jù)閾值處理邊沿黑白跳變，取兩邊邊界。兩邊邊界的中間位置，就是中線的位置了。圖5.1是該算法處理后生成的二值化圖像。首先將攝像頭采集的圖像處理，提取出兩邊的賽道后，模擬出中線，通過判斷中線在賽道的偏移位置，控制智能車的轉(zhuǎn)向。當(dāng)中線在賽道中間是，判定前方為直線軌跡則控制電機(jī)轉(zhuǎn)向正中，同時(shí)控制驅(qū)動(dòng)電機(jī)保持預(yù)設(shè)速度；當(dāng)中線在賽道右方時(shí)，判定前方為右彎軌跡，則控制電機(jī)差速向右偏轉(zhuǎn)相應(yīng)角度，同時(shí)根據(jù)車

22、速檢測(cè)單元檢測(cè)的當(dāng)前速度，控制電機(jī)使轉(zhuǎn)彎速度平穩(wěn)，以免小車沖出賽道；當(dāng)中線位于賽道左方時(shí)做類似處理。以此根據(jù)做差后的數(shù)值可以判斷車體與賽道中線的位置關(guān)系，從而控制電機(jī)差速轉(zhuǎn)向，修正車體位置。一般情況下小車的實(shí)際速度與期望速度之間會(huì)有一定的差異，而且該差異會(huì)隨著路徑曲率的變化而發(fā)生變換。為了使得小車能夠以最快速度跟蹤期望速度，調(diào)速過程中采用了PID控制。實(shí)際使用速度控制策略，構(gòu)成閉環(huán)速度控制系統(tǒng)，利用PWM控制電機(jī)轉(zhuǎn)速，使得小車能夠在穩(wěn)定運(yùn)行的前提下盡可能提高響應(yīng)速度，從而縮短調(diào)速過程。PWM控制原理脈寬寬度調(diào)制（PWM）技術(shù)控制的原理就是通過直流斬波，利用大功率晶體管的開關(guān)特性來調(diào)制固定電壓的

23、直流電源。按照一個(gè)固定的頻率來接通和斷開，并根據(jù)需要改變的一個(gè)周期內(nèi)的“接通”和“斷開”時(shí)間的長(zhǎng)短，通過改變直流電機(jī)電樞上的電壓的“占空比”來改變平均電壓的大小，從而控制電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速。智能車速度控制策略速度控制及執(zhí)行系統(tǒng)硬件部分由H橋電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、電機(jī)、傳動(dòng)齒輪。系統(tǒng)的控制對(duì)象為模型汽車、系統(tǒng)執(zhí)行器為電機(jī)、系統(tǒng)測(cè)量環(huán)節(jié)為速度檢測(cè)。系統(tǒng)框圖如下：PID控制算法比例積分微分控制是過程控制中應(yīng)用最廣泛的一種控制規(guī)律5。實(shí)際經(jīng)驗(yàn)及理論分析充分證明這種控制規(guī)律用于多數(shù)被控對(duì)象能夠獲得較滿意的控制成果。(1)比例(P)控制比例控制是一種最簡(jiǎn)單的控制方式。其控制器的輸出與輸入誤差信號(hào)成比例關(guān)系。當(dāng)僅有比例控

24、制時(shí)，在比例控制器中系統(tǒng)輸出存在穩(wěn)態(tài)誤差?？刂破鞯妮敵鲂盘?hào)Uo與輸入信號(hào)Ui (即偏差)的大小成正比，即(2)積分(I)控制在積分控制器中，控制器的輸出信號(hào)Uo與輸入信號(hào)Ui對(duì)時(shí)間的積分成正比，即積分控制中，只要輸入信號(hào)Ui 存在，控制器的輸出信號(hào)Uo 就不斷積累，系統(tǒng)的輸出量逐漸趨向期望值，直至輸入偏差信號(hào)Ui=0，系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)態(tài)為止。無靜差控制是積分控制的最大優(yōu)點(diǎn)。為了消除穩(wěn)態(tài)誤差，在控制器中必須引入“積分項(xiàng)”。積分項(xiàng)對(duì)誤差取決于時(shí)間的積分，隨著時(shí)間的增加，積分項(xiàng)會(huì)增大。因此，比例+積分的控制器，可以使系統(tǒng)在進(jìn)入穩(wěn)態(tài)后無穩(wěn)態(tài)誤差。(3) 微分(D)控制微分控制器針對(duì)被調(diào)量的變化率進(jìn)行調(diào)節(jié)，可

25、以調(diào)節(jié)被調(diào)量的變化趨勢(shì)，及時(shí)避免出現(xiàn)大的偏差。在微分控制中，控制器的輸出與輸入誤差信號(hào)的微分(即誤差的變化率)成正比關(guān)系，即： 這樣，具有比例+微分的控制器，就能夠提前抑制誤差的控制作用等于零，從而避免了被控量的嚴(yán)重超調(diào)。所以對(duì)有較大慣性或滯后的被控對(duì)象，比例+積分微分控制器能改善系統(tǒng)在調(diào)節(jié)過程中的動(dòng)態(tài)特性。6.1開發(fā)工具本系統(tǒng)控制軟件采用大賽提供的IAR Embedded Workbench IDE軟件及BDM作為調(diào)試工具，此外，廠家提供的編程環(huán)境支持C語(yǔ)言和匯編語(yǔ)言的程序設(shè)計(jì)，以及C語(yǔ)言與匯編語(yǔ)言的混合編程，大大方便了用戶的程序設(shè)計(jì)，提高了系統(tǒng)開發(fā)效率。在此基礎(chǔ)上，我們還自主開發(fā)了液晶圖像

26、顯示，MFC上位機(jī)等輔助調(diào)試工具，方便對(duì)程序的調(diào)試與系統(tǒng)的完善。6.2液晶圖像顯示未來方便觀察和分析賽道信息，以及了解程序處理環(huán)節(jié)中的細(xì)節(jié)，利用液晶顯示需要了解的數(shù)據(jù)信息。圖6.1液晶調(diào)試工具顯示圖6.3藍(lán)牙模塊利用藍(lán)牙模塊發(fā)回車載運(yùn)行過程中的數(shù)據(jù)信息，從而找出問題出現(xiàn)在哪個(gè)位置，能夠快速地發(fā)現(xiàn)與解決問題。圖6.2藍(lán)牙模塊6.4串口模塊串口模塊是最基本的單片機(jī)開發(fā)調(diào)試工具，可以利用串口模塊將程序中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋，實(shí)現(xiàn)對(duì)各參數(shù)實(shí)時(shí)觀察為了方便智能車調(diào)試，以便對(duì)下一步對(duì)軟件進(jìn)行相應(yīng)的修改。圖6.3串口模塊自從參加智能車以來，從剛開始的完全不懂，一步步的深入學(xué)習(xí)，走進(jìn)國(guó)賽的賽場(chǎng)。這樣的成果是

27、我們隊(duì)的不斷拼搏與努力的結(jié)果。在這幾個(gè)月的備戰(zhàn)過程中，場(chǎng)地和經(jīng)費(fèi)方面都得到了學(xué)校和學(xué)院的大力支持，在此特別感謝一直支持和關(guān)注智能車比賽的學(xué)校和學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)以及各位指導(dǎo)老師、指導(dǎo)學(xué)長(zhǎng)，同時(shí)也感謝比賽組委會(huì)能組織這樣一項(xiàng)有意義的比賽。面對(duì)即將到來的大賽，在歷時(shí)近五個(gè)月的充分準(zhǔn)備以及賽區(qū)賽的考驗(yàn)之后，我們有信心在全國(guó)比賽中取得優(yōu)異成績(jī)。以下為車模主要技術(shù)參數(shù)：表7.1 模型車主要參數(shù)1 卓晴，黃開勝，邵貝貝 學(xué)做智能車 北京-北京航空航天大學(xué)出版社20072 譚浩強(qiáng) C+程序設(shè)計(jì) 北京-清華大學(xué)出版社 20043 易大義,“計(jì)算方法M”, 浙江大學(xué)出版社，19954 童詩(shī)白模擬電子技術(shù)基礎(chǔ)北京：高等教育

28、出版社，20015 陶永華，尹怡欣，葛蘆生新型PID控制及其應(yīng)用北京：機(jī)械工業(yè)出版社，19986閻石數(shù)字電子技術(shù)基礎(chǔ)北京：高等教育出版社，19987鄧魯華等，“數(shù)字圖像處理（原書第3 版）”，機(jī)械工業(yè)出版社8 大學(xué)生智能汽車設(shè)計(jì) 基礎(chǔ)與實(shí)踐吳懷宇 程磊 章政著 電子工業(yè)出版社/*/void Kalman_Filter(float angle_m,float gyro_m) float dt = 0.005; static float P22 = 0.1,0,0,0.01; static const float Q_angle=0.0790; static const float Q_gyro=

29、0.0380; static const float R_angle =5.8; int C_0=1; angle+=(gyro_m-q_bias) * dt; Pdot0=Q_angle - P01 - P10; Pdot1=- P11; Pdot2=- P11; Pdot3=Q_gyro; P00 += Pdot0 * dt; P01 += Pdot1 * dt; P10 += Pdot2 * dt; P11 += Pdot3 * dt; float angle_err = angle_m - angle; const float PCt_0 = C_0 * P00; const floa

30、t PCt_1 = C_0 * P10; float E = R_angle + C_0 * PCt_0; float K_0 = PCt_0 / E;/Kk float K_1 = PCt_1 / E; float t_0 = PCt_0; float t_1 = C_0 * P01; P00 -= K_0 * t_0; P01 -= K_0 * t_1; P10 -= K_1 * t_0; P11 -= K_1 * t_1; Angle += K_0 * angle_err; q_bias += K_1 * angle_err; angle_dot = gyro_m-q_bias;/*陀螺

31、儀*加速計(jì)*/void AngleControlout(void) f_value = (angle - CAR_ANGLE_SET) * ANGLE_CONTROL_P +(angle_dot- CAR_ANGLE_SPEED_SET) * ANGLE_CONTROL_D; void Angleset(void) static char flag=2; VOLTAGE_GRAVITY=result; acc =( VOLTAGE_GRAVITY - GRAVITY_OFFSET ) * 0.00098; if(acc = 1) acc=1; else if(acc = -1) acc=-1;

32、 acc=180/3.1415*asin(acc); w =( GYROSCOPE_OFFSET - Adc0_Result) *0.27); if(flag = 2) g_fGyroscopeAngleIntegral = acc; angleaverage0=acc; angle = 180/3.1415*asin( GRAVITY_OFFSET1 - GRAVITY_OFFSET ) * 0.00098) ; flag-; Kalman_Filter(acc,w);/*可控延時(shí)函數(shù)*/void Delayms (int x) int zz; unsigned char ii; unsigned char jj; unsigned char kk; for(zz=0;zzx;zz+) for (ii=0;ii11;ii+) for (jj=0;jj101;jj+) for (kk=0;kk0;i-) for(j=0;j15;j+) for(k=0;k0;i-) GRAV