飛思卡爾智能車攝像頭組技術(shù)報(bào)告(共39頁)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上第七屆“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（?；眨W(xué)校：*隊(duì)伍名稱：*參賽隊(duì)員：* * *帶隊(duì)老師：*關(guān)于技術(shù)報(bào)告和研究論文使用授權(quán)的說明 本人完全了解第七屆“飛思卡爾”杯全國(guó)大學(xué)生智能汽車邀請(qǐng)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： 摘 要本文以第七屆全國(guó)大學(xué)生智能車競(jìng)賽為背景，介紹了智能賽車控制系統(tǒng)的軟硬件結(jié)構(gòu)和開發(fā)流程。

2、該比賽采用組委會(huì)規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)車模，以 Freescale 半導(dǎo)體公司生產(chǎn)的 16 位單片機(jī)MC9S12X128為核心控制器，在 CodeWarrior IDE開發(fā)環(huán)境中進(jìn)行軟件開發(fā)，要求賽車在未知道路上完成快速尋線。整個(gè)系統(tǒng)涉及車模機(jī)械結(jié)構(gòu)調(diào)整、傳感器電路設(shè)計(jì)及信號(hào)處理、控制算法和策略優(yōu)化等多個(gè)方面。為了提高智能賽車的行駛速度和可靠性，對(duì)比了不同方案（如攝像頭與光電管檢測(cè)方案）的優(yōu)缺點(diǎn)，并結(jié)合 Labview 仿真平臺(tái)進(jìn)行了大量底層和上層測(cè)試，最終確定了現(xiàn)有的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和各項(xiàng)控制參數(shù)。它采用攝像頭對(duì)賽道進(jìn)行檢測(cè)，通過邊緣提取獲得黑線位置，用 PID 方式對(duì)舵機(jī)進(jìn)行反饋控制。通過速度傳感器獲取當(dāng)前速

3、度，采用增量式數(shù)字PID控制實(shí)現(xiàn)速度閉環(huán)，根據(jù)預(yù)判信息和記憶信息對(duì)速度進(jìn)行合理分配。同時(shí)采用撥碼開關(guān)和LCD顯示屏實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互系統(tǒng)。測(cè)試結(jié)果表明，在該控制系統(tǒng)下，自尋跡機(jī)器人小車具有良好的位置跟蹤和快速切換速度性能。關(guān)鍵詞：智能車，跟蹤尋跡，攝像頭，傳感器，PID，最優(yōu)曲率ABSTRACTIn the background of the 7nd National Intelligent Car Contest for College Students, this article introduces the soft hardware structures and the developmen

4、t flow of the vehicle control system. This contest adopting the standard model car prescribed by the contest organization committee, using the 16-bit MCU MC9S12X128 produced by Freescale Semiconductor Company as the core controller, developing under the CodeWarrior IDE, requires the car track the li

5、ne fast on the road. The whole system includes the aspects of the mechanism structure adjustment, the sensor circuit design and signal process, controlalgorithm and strategy optimization etc.In order to increase the speed and the reliability of the car, the advantage and disadvantage of the differen

6、t schemes (such as the camera and photoelectric cell scheme) are compared, and a great number of the bottom layer and the upper layer tests are carried on combined with the Labview simulation platform. At last, the current system structure and each control parameters are determined. It captures the

7、road information through a camera, then abstracts the black line position by edge-detection method. After that, PD feedback control is used on the steering. The system obtains the current speed using a speed sensor, so that it can realize the feedback control of the speed by the increased digital PI

8、D algorithm control method. At the same time, the use of an LCD displays trails information and keyboard is used to achieve the man-machine interaction. According to the pre-judge inform and the memorized inform, it allocates the speed properly. The test results showed that the self-tracing robot ca

9、r had good position tracking and fast speed switching performance .Key words: intelligent vehicle,line track, camera,sensor, PID, optimal curvature目 錄專心-專注-專業(yè)第一章：引言1.1背景介紹智能汽車就是一種無人駕駛汽車，也可以稱之為輪式移動(dòng)機(jī)器人，主要依靠車內(nèi)以計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為主的智能駕駛儀來實(shí)現(xiàn)無人駕駛。它一般是利用車載傳感器來感知車輛周圍環(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉(zhuǎn)向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上

10、行駛。無人駕駛汽車從根本上改變了傳統(tǒng)的“人一車一路”閉環(huán)控制方式，將不可控的駕駛員從該閉環(huán)系統(tǒng)中請(qǐng)出去，從而大大提高了交通系統(tǒng)的效率和安全性?，F(xiàn)代無人駕駛汽車以汽車工業(yè)為基礎(chǔ)，以高科技為依托，遵循由低到高、由少到多、由單方面到多方面、螺旋上升的規(guī)律發(fā)展。其橫向發(fā)展離不開各種用途的實(shí)際需要，而其縱向發(fā)展的生命力在于持續(xù)不斷的技術(shù)創(chuàng)新。全國(guó)大學(xué)生飛思卡爾智能汽車競(jìng)賽是受教育部高等教育司委托，由教育部高等自動(dòng)化專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)分委員會(huì)主辦的全國(guó)大學(xué)生智能汽車競(jìng)賽。該競(jìng)賽以智能汽車為研究對(duì)象的創(chuàng)意性科技競(jìng)賽，是面向全國(guó)大學(xué)生的一種具有探索性工程實(shí)踐活動(dòng)，是教育部倡導(dǎo)的大學(xué)生科技競(jìng)賽之一。該競(jìng)賽以“立足培養(yǎng)

11、，重在參與，鼓勵(lì)探索，追求卓越”為指導(dǎo)思想，旨在促進(jìn)高等學(xué)校素質(zhì)教育，培養(yǎng)大學(xué)生的綜合知識(shí)運(yùn)用能力、基本工程實(shí)踐能力和創(chuàng)新意識(shí)，激發(fā)大學(xué)生從事科學(xué)研究與探索的興趣和潛能，倡導(dǎo)理論聯(lián)系實(shí)際、求真務(wù)實(shí)的學(xué)風(fēng)和團(tuán)隊(duì)協(xié)作的人文精神，為優(yōu)秀人才的脫穎而出創(chuàng)造條件。 大賽按照傳感器類別的不同分為三個(gè)組別：光電組、攝像頭組、電磁組。各組自己設(shè)計(jì)、選擇規(guī)則允許內(nèi)的傳感器件，結(jié)合賽會(huì)指定的微控制器件，進(jìn)行車輛運(yùn)行中賽道信息的識(shí)別、動(dòng)力控制、轉(zhuǎn)向控制等具體內(nèi)容。在賽會(huì)規(guī)則的允許范圍內(nèi)，最快完成比賽的將取得最好成績(jī)。本報(bào)告將從硬件到軟件一一的為大家呈現(xiàn)本智能車的設(shè)計(jì)方案和制作過程。1.2發(fā)展現(xiàn)狀智能汽車，是一種集環(huán)

12、境感知、規(guī)劃決策、自動(dòng)行駛等功能于一體的綜合系統(tǒng)，集中地應(yīng)用到自動(dòng)控制、模式識(shí)別、傳感器技術(shù)、汽車電子、電氣、計(jì)算機(jī)、機(jī)械等多個(gè)學(xué)科，是典型的高新技術(shù)綜合體，具有重要的軍用及民用價(jià)值。 在20世紀(jì)80年代，美國(guó)就提出自主地面車輛(ALV)計(jì)劃，這是一輛8輪車，能在校園的環(huán)境中自主駕駛，但車速不高。1995年，一輛由美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)研制的無人駕駛汽車NavlabV，完成了橫穿美國(guó)東西部的無人駕駛試驗(yàn)。2005年，美國(guó)國(guó)防部“大挑戰(zhàn)”比賽上，最終由美國(guó)斯坦福大學(xué)工程師們改裝的一輛大眾途銳多功能車經(jīng)過7個(gè)半小時(shí)的長(zhǎng)途跋涉完成了全程障礙賽，第一個(gè)到達(dá)了終點(diǎn)。在無人駕駛技術(shù)研究方面位于世界前列的德國(guó)漢

13、堡Ibeo公司，最近推出了其研制的無人駕駛汽車。我國(guó)國(guó)防科技大學(xué)從20世紀(jì)80年代開始進(jìn)行無人駕駛汽車技術(shù)研究。2000年6月，國(guó)防科技大學(xué)研制的第4代無人駕駛汽車試驗(yàn)成功，最高時(shí)速達(dá)76 km，創(chuàng)下國(guó)內(nèi)最高紀(jì)錄。以上轉(zhuǎn)述只是冰山一角，智能車的技術(shù)正在不斷發(fā)展中。目前，智能車領(lǐng)域的研究已經(jīng)能夠在具有一定標(biāo)記的道路上為司機(jī)提供輔助駕駛系統(tǒng)甚至實(shí)現(xiàn)無人駕駛。這些智能車的設(shè)計(jì)通常依靠特定道路標(biāo)記完成識(shí)別，通過推理判斷模仿人工駕駛進(jìn)行操作。通常，智能車接受輔助定位系統(tǒng)提供的信息完成路徑規(guī)劃，如由GPS等提供的地圖，交通擁堵狀況，道路條件等信息。1.3章節(jié)安排本文內(nèi)容的安排如下所示： 第一章 引言 本章

14、主要介紹了 Freescale 車模競(jìng)賽的基本情況，智能車的發(fā)展?fàn)顩r。 第二章 系統(tǒng)整體框架 本章對(duì)系統(tǒng)硬件模塊方案和軟件控制方法進(jìn)行了選擇與論證。 第三章 機(jī)械設(shè)計(jì) 本章對(duì)機(jī)械結(jié)構(gòu)的安裝與改進(jìn)，各個(gè)模塊的安裝技巧作了詳細(xì)的介紹。 第四章 硬件電路設(shè)計(jì) 本章主要介紹了自行設(shè)計(jì)的基于飛思卡爾單片機(jī)的最小系統(tǒng)板的設(shè)計(jì)，電源模塊、驅(qū)動(dòng)模塊、攝像頭模塊和速度傳感器模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。 第五章 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì) 本章軟件系統(tǒng)各模塊的設(shè)計(jì)思路作了詳細(xì)的介紹。特別介紹了圖像處理中的各種技巧、PID 控制策略的應(yīng)用和起跑線識(shí)別算法的設(shè)計(jì)等問題 第六章 開發(fā)工具及其調(diào)試 本章對(duì)開發(fā)工具與調(diào)試方法作了簡(jiǎn)單介紹。 結(jié)論

15、對(duì)整個(gè)參賽過程中的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)作了總結(jié)。第二章：系統(tǒng)整體框架2.1系統(tǒng)框架智能汽車系統(tǒng)分為兩個(gè)部分：硬件系統(tǒng)與軟件系統(tǒng)。硬件系統(tǒng)包括了電路系統(tǒng)和機(jī)械系統(tǒng)；而軟件系統(tǒng)則可以分為底層代碼和實(shí)現(xiàn)算法，后者主要包括用于實(shí)現(xiàn)路徑識(shí)別的算法、電機(jī)轉(zhuǎn)速閉環(huán)、舵機(jī)角度控制和導(dǎo)引策略等。具體層次結(jié)構(gòu)如圖2.1所示。本文分層次展開硬件系統(tǒng)與軟件系統(tǒng)。圖 2.1 智能汽車系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖2.1.1硬件系統(tǒng)根據(jù)需求分析，經(jīng)過仔細(xì)研究，決定采用模塊化設(shè)計(jì)。智能汽車的硬件系統(tǒng)由核心控制模塊(MCU)、傳感器模塊、電源管理模塊、存儲(chǔ)器模塊、電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊、舵機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊、人機(jī)接口模塊、無線通訊模塊和放電器模塊組成，如圖2.2所示。圖2

16、.2 智能汽車控制系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖2.2.2軟件系統(tǒng)系統(tǒng)的軟件流程圖如圖2.3：圖2.3 系統(tǒng)流程圖2.2方案簡(jiǎn)介智能汽車系統(tǒng)的工作原理是預(yù)瞄理論和閉環(huán)控制理論的典型體現(xiàn)。其示意圖如圖2.4所示。圖2.4 智能車系統(tǒng)工作原理示意圖在本屆比賽中，組委會(huì)提供了多種單片機(jī)可供選擇，分為16位和32位兩種類型。我們選擇了總線頻率較高的16位MC9S12XS128作為主控芯片，并且自己制作了最小系統(tǒng)板。圖像采集單元，考慮到動(dòng)態(tài)性、功耗性以及復(fù)雜性，我們經(jīng)過對(duì)比最終選擇了CMOS的OV7620作為圖像采集傳感器。將圖像采集來后，為了減小干擾，首先我們對(duì)整幅進(jìn)行了二值化，然后利用跟蹤邊緣算法對(duì)黑線進(jìn)行提取，

17、為了使提取的黑線更加準(zhǔn)確我們對(duì)提取的黑線進(jìn)行了中值濾波和限幅濾波。最終使黑線的變化更加平穩(wěn)。提取出黑線后，我們采用了PD策略對(duì)舵機(jī)進(jìn)行控制，增量式PID對(duì)電機(jī)進(jìn)行控制；并結(jié)合最優(yōu)曲率算法和中心偏移量識(shí)別賽道類型，讓小S直接沖過去，大S盡量?jī)?nèi)切，最大難度的發(fā)卡彎沿線通過。然后，小車的速度根據(jù)前方的路況自動(dòng)調(diào)整。 在硬件方面，我們?yōu)榱耸闺娐犯雍?jiǎn)化，自己制作了最小系統(tǒng)板，使得單片機(jī)，電源，電機(jī)驅(qū)動(dòng)等模塊集中到了一塊最小系統(tǒng)板上，合理分布，最大限度的優(yōu)化小車硬件與機(jī)械結(jié)構(gòu)。第三章：機(jī)械設(shè)計(jì)任何的控制算法和軟件程序都是需要一定的機(jī)械結(jié)構(gòu)來執(zhí)行和實(shí)現(xiàn)的，因此在設(shè)計(jì)整個(gè)軟件架構(gòu)和算法之前一定要對(duì)整個(gè)車模的

18、機(jī)械結(jié)構(gòu)有一個(gè)感性的認(rèn)識(shí)，然后建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。從而再針對(duì)具體的設(shè)計(jì)方案來調(diào)整賽車的機(jī)械結(jié)構(gòu)。本章的將主要介紹賽車車模的機(jī)械特點(diǎn)和調(diào)整方案。3.1汽車行駛的數(shù)學(xué)模型汽車是現(xiàn)代社會(huì)的主要交通工具，在對(duì)汽車研究過程中，形成了一大批研究成果。我們?cè)诓殚喠艘淮蠖奄Y料的前提下，形成了自己對(duì)汽車原理的首先建立汽車行駛的數(shù)學(xué)模型（見圖3.1）圖3.1 汽車行駛數(shù)學(xué)模型圖中：AP，BN為連接桿與主銷之間的桿長(zhǎng)L桿AB，CD為前輪軸長(zhǎng)L前，后輪軸長(zhǎng)L后KL為前軸與后軸的軸距L軸距根據(jù)汽車?yán)碚摚?假設(shè)輪胎不打滑，并忽略輪胎所受的重力作用產(chǎn)生的形變以及左右兩側(cè)輪胎由于受力不均產(chǎn)生的形變，即可得到理想的汽車轉(zhuǎn)向模型

19、：如圖3.1所示，即左右兩輪的軸線與后輪的主軸，三點(diǎn)交于車身中心所處道路位置的曲率中心。不失一般性， 這里只討論右轉(zhuǎn)的情形。對(duì)于圖3.1，設(shè)左輪轉(zhuǎn)向?yàn)椋逸喗欠謩e為，對(duì)于以上模型，顯然有如下關(guān)系：于是得到在理想狀態(tài)下，汽車的過彎時(shí)的轉(zhuǎn)角方程：公式（1）同樣也可以得到右轉(zhuǎn)時(shí)公式（2）采用第七屆“飛思卡爾”智能車大賽組委會(huì)提供的韓國(guó)Matiz系列1：10模型車的參數(shù)對(duì)公式（1），公式（2）進(jìn)行仿真。得到車模行駛時(shí)理論轉(zhuǎn)彎半徑與車輪轉(zhuǎn)角的關(guān)系（見圖3.2）和右輪也左輪的轉(zhuǎn)角關(guān)系（見圖3.3）3.2 彎半徑與車輪轉(zhuǎn)角關(guān)系 圖3.3 右、左輪的轉(zhuǎn)角關(guān)系在模型車結(jié)構(gòu)參數(shù)一定的情況，小車左右兩輪的轉(zhuǎn)角存在一

20、定的函數(shù)關(guān)系，當(dāng)向右過彎時(shí)，右輪轉(zhuǎn)向比左輪轉(zhuǎn)向大，同理向左轉(zhuǎn)彎時(shí)，左輪轉(zhuǎn)向較右輪轉(zhuǎn)向大，同時(shí)，隨著道路曲率半徑的越大，車輪所需的轉(zhuǎn)角越小。在實(shí)際調(diào)試過程中，要以理論為基礎(chǔ)，配合以上理論計(jì)算公式，尋找小車的輪速參數(shù)。3.2整體布局與調(diào)整在整個(gè)智能車系統(tǒng)中，優(yōu)良的系統(tǒng)構(gòu)架是一個(gè)優(yōu)秀車模不可或缺的重要基礎(chǔ)，而車模的整體布局又是參與此類競(jìng)速比賽的車模的基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。車模的整理布局在很多方面決定了車模潛力的挖掘和技術(shù)水平的發(fā)揮，甚至在某些情況下影響著軟件設(shè)計(jì)和控制算法。下面將分模塊予以分析。3.2.1車模分析在此屆比賽中，攝像頭組使用的車模是由廣東東莞市博思電子數(shù)碼科技有限公司提供的G768車模平臺(tái)（圖

21、 3.4），配置 FUTABA3010 型號(hào)伺服器（圖 3.5）和 RN260 電機(jī) （圖 3.6）。圖3.4 模型車車體 圖3.5伺服器 圖3.6電機(jī)該車模結(jié)構(gòu)合理，重心位置控制較好，重心較低，前后輪距合理。特別是傳動(dòng)系統(tǒng)性能優(yōu)良，相比較與上屆的B型車模，該車模的動(dòng)態(tài)傳動(dòng)系統(tǒng)要好很多。并且車模的本身結(jié)構(gòu)也有利于參賽選手根據(jù)自身情況進(jìn)行適當(dāng)?shù)母难b，滿足自身控制的需求。但是該車模也有一個(gè)缺陷，及其配置的驅(qū)動(dòng)電機(jī)帶載能力比較差，電機(jī)本身在帶載情況下的加速性能比較差，這就給調(diào)速帶來了很大的麻煩，這些將在調(diào)試中具體探討。3.2.2 車模布局思想為了使車模在競(jìng)賽中發(fā)揮出最好的水平，我們最車模的布局有以下

22、幾個(gè)想法： 第一 車模的整體布局應(yīng)該盡量簡(jiǎn)潔。這對(duì)于車模的整體質(zhì)量影響很大，以至于影響速度的發(fā)揮。而且，在很多方面關(guān)系著車模的整理穩(wěn)定性。因此，盡可能的去除車模上的冗余結(jié)構(gòu)很有必要。 第二 車模的整體布局應(yīng)該做到穩(wěn)定。車模的穩(wěn)定不只是機(jī)械結(jié)構(gòu)上的穩(wěn)定，同樣也對(duì)電路的穩(wěn)定性有這很大的要求。車模的電路設(shè)計(jì)方面應(yīng)該努力屏蔽噪聲干擾對(duì)整個(gè)電路帶來的影響。 第三 車模的整體布局應(yīng)該做到高效。 此次智能車競(jìng)賽必竟是競(jìng)速比賽，毫秒之間可以決定勝負(fù)。因此，車模能否做到高效是關(guān)系速度的一個(gè)重要指標(biāo)。從以上角度出發(fā)，最終我們?cè)O(shè)計(jì)出自己的車模模型，實(shí)物如圖3.7所示。圖3.7 實(shí)體車型3.3機(jī)械結(jié)構(gòu)調(diào)整3.3.1前

23、后輪定位在調(diào)試中我們發(fā)現(xiàn)，模型車過彎時(shí)，轉(zhuǎn)向舵機(jī)的負(fù)載會(huì)因?yàn)檐囕嗈D(zhuǎn)向角度增大而增大。為了盡可能降低轉(zhuǎn)向舵機(jī)負(fù)載，我們對(duì)前輪定位進(jìn)行了調(diào)整。前輪定位的作用是保障汽車直線行駛的穩(wěn)定性和轉(zhuǎn)向輕便。前輪定位參數(shù)主要包括：主銷后傾角（圖3.8）、主銷內(nèi)傾角（圖3.9）、前輪外傾角和前輪前束。我們將前輪外傾角和前輪前束分別設(shè)為0 度、0mm，主銷稍微內(nèi)傾和后傾。后輪采用窄輪距，可有效避免切彎過度時(shí)有一個(gè)后輪跑出去。 圖3.8主銷后傾角 圖3.9主銷內(nèi)傾角3.3.2其他機(jī)械模塊調(diào)整除了以上部分的調(diào)整外，還對(duì)主懸架彈簧松緊、底盤高度和齒輪傳動(dòng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了適當(dāng)調(diào)整。通過增加避震彈簧的剛性、降低底盤高度、調(diào)整齒輪間

24、隙，改善了賽車的行駛表現(xiàn)。 3.3攝像頭的安裝 攝像頭安裝主要考慮的問題有： 固定攝像頭的材料，攝像頭的安裝位置和攝像頭的安裝高度。為了降低整車重心，需要嚴(yán)格控制CMOS攝像頭的安裝位置和重量，我們自行設(shè)計(jì)了輕巧的鋁合金夾持組件并采用了碳纖維管作為安裝CMOS的主桅，這樣可以獲得最大的剛度質(zhì)量比，整套裝置具有很高的定位精度和剛度，使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3.10/3.11所示。 圖3.7底座-單桿安裝圖 圖3.8單桿-攝像頭安裝圖3.4舵機(jī)的安裝舵機(jī)轉(zhuǎn)向是整個(gè)車模系統(tǒng)中延遲最大的一個(gè)環(huán)節(jié)，為了減小此時(shí)間常數(shù)，通過改變舵機(jī)的安裝位置，加長(zhǎng)力臂可以提高舵機(jī)的響

25、應(yīng)速度。鑒于往屆經(jīng)驗(yàn)以及本屆車模舵機(jī)性能，我們進(jìn)行多套方案的試驗(yàn)，諸如將舵機(jī)豎直、水平以及其它不同方向的擺放方法?？紤]到舵機(jī)響應(yīng)時(shí)間、穩(wěn)定性以及虛位的諸多因素，我們最終選擇倒臥式安裝舵機(jī)，延長(zhǎng)舵機(jī)臂桿至 33mm，并自行設(shè)計(jì)了舵機(jī)安裝支架，達(dá)到了很好的效果。具體安裝見圖3.12。圖3.12舵機(jī)安裝效果圖3.5編碼器的安裝對(duì)光電編碼器的安裝，可以將光柵盤安裝在電機(jī)軸上，通過先計(jì)算電機(jī)轉(zhuǎn)速再來計(jì)算模型車后驅(qū)動(dòng)軸得知車速。但是，這種方法太麻煩，并且在電機(jī)軸上裝光柵盤會(huì)影響電機(jī)的性能。所以，我們將光柵盤安裝在模型車后驅(qū)動(dòng)軸上，根據(jù)光電編碼器的輸出脈沖計(jì)算不同時(shí)刻模型車的后輪轉(zhuǎn)速。光電編碼器的固定如圖

26、3-10 所示（歐姆龍500p）。此處要注意的是，裝在光電編碼器上的齒輪個(gè)數(shù)不要太多，太多了就會(huì)降低檢測(cè)精度。我們用的齒輪是 17齒。配齒輪時(shí)還要注意模數(shù)這個(gè)參數(shù)，模數(shù)不匹配齒輪就會(huì)裝不上，此處齒輪模數(shù)為0.5。裝齒輪時(shí)注意不要過緊也不要過松。圖3.10光電編碼器第四章：硬件電路設(shè)計(jì)4.1硬件設(shè)計(jì)方案從最初進(jìn)行硬件電路設(shè)計(jì)時(shí)我們就既定了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)：可靠、高效、簡(jiǎn)潔，在整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中嚴(yán)格按照規(guī)范進(jìn)行。 可靠性是系統(tǒng)設(shè)計(jì)的第一要求，我們對(duì)電路設(shè)計(jì)的所有環(huán)節(jié)都進(jìn)行了電磁兼容性設(shè)計(jì)，做好各部分的接地、屏蔽、濾波等工作，將高速數(shù)字電路與模擬電路分開，使本系統(tǒng)工作的可靠性達(dá)到了設(shè)計(jì)要求。 高效是指

27、本系統(tǒng)的性能要足夠強(qiáng)勁。我們主要是從以下兩個(gè)方面實(shí)現(xiàn)的： (1) 采用運(yùn)算放大器設(shè)計(jì)的比較器實(shí)現(xiàn)了圖像二值化的高速轉(zhuǎn)換，大大提高了圖像采集的分辨率； (2) 使用了由分立元件BTS7960制作的直流電動(dòng)機(jī)橋式驅(qū)動(dòng)器，該驅(qū)動(dòng)器的額定工作電流可以輕易達(dá)到100A以上，大大提高了電動(dòng)機(jī)的工作轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速。 簡(jiǎn)潔是指在滿足了可靠、高效的要求后，為了盡量減輕整車重量，降低模型車的重心位置，應(yīng)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)行了詳細(xì)分析后，對(duì)電路進(jìn)行了簡(jiǎn)化，合理設(shè)計(jì)元件排列、電路走線，使本系統(tǒng)硬件電路部分輕量化指標(biāo)都達(dá)到了設(shè)計(jì)要求。4.2

28、傳感器的選擇4.2.1攝像頭目前市面上常見的攝像頭主要有CCD和CMOS兩種：CCD攝像頭具有對(duì)比度高、動(dòng)態(tài)特性好的優(yōu)點(diǎn)，但需要工作在12V電壓下，對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)來說過于耗電，且圖像穩(wěn)定性不高；CMOS 攝像頭體積小，耗電量小，圖像穩(wěn)定性較高。因此，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)論證之后我們決定采用CMOS攝像頭。對(duì)于CMOS攝像頭分為數(shù)字和模擬兩種。在往屆比賽中，我們看到有不少參賽隊(duì)采用涉資攝像頭，本著嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度，我們選用了OV7620進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)數(shù)字?jǐn)z像頭的可行性進(jìn)行了論證。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，得到結(jié)論：數(shù)字?jǐn)z像頭OV7620可以直接輸出 8 路數(shù)字圖像信號(hào)，使主板硬件電路的簡(jiǎn)化成為可能，且能夠達(dá)到60幀/S的幀速率，能夠

29、滿足要求。4.2.2編碼器考慮到智能車的實(shí)際速度控制對(duì)速度反饋信號(hào)波形要求不是太高，因此在滿足比賽要求的基礎(chǔ)上，我們使用了自制的光電編碼器來測(cè)速，從而盡量簡(jiǎn)化電路。我們實(shí)驗(yàn)室使用線切割在直徑為30mm 的圓盤周圍加工出100 個(gè)細(xì)縫，使用紅外光電對(duì)射管作為采集碼盤脈沖可鑒向的傳感器。速度傳感器實(shí)物圖如圖4.1所示。雖然自制的光電編碼器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，價(jià)格便宜，但是容易受到外部光線和灰塵的干擾，影響測(cè)速的精度。因此，我們改用了高性能的歐姆龍EE6A2-CWZ3C如圖4.2所示。碼盤內(nèi)部經(jīng)發(fā)光二極管等電子元件組成的檢測(cè)裝置檢測(cè)輸出脈沖信號(hào)，通過計(jì)算每秒光電編碼器輸出脈沖的個(gè)數(shù)就能反映當(dāng)前驅(qū)動(dòng)電機(jī)的轉(zhuǎn)速。

30、 圖4.1光電碼盤 圖4.2歐姆龍編碼器4.3電路設(shè)計(jì)方案智能車控制系統(tǒng)電路由三部分組成：MC9S12XS128 為核心的最小系統(tǒng)板、主板、ZLG7290鍵盤。最小系統(tǒng)板可以插在主板上，組成了信號(hào)采集、信號(hào)處理、電機(jī)控制、舵機(jī)控制單元。為了減小電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路帶來的電磁干擾，我們把控制單元部分和電機(jī)驅(qū)動(dòng)部分分開來，排布在主板的兩端。 主板上集成了本系統(tǒng)的主要電路，它包括如下部件：電源穩(wěn)壓電路、最小系統(tǒng)板插座、攝像頭接口、舵機(jī)接口、電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊、編碼器模塊、鍵盤接口、LCD電路、撥碼開關(guān)、指示燈等。4.3.1單片機(jī)最小系統(tǒng)板單片機(jī)最小系統(tǒng)部分使用 MC9S12XS128 單片機(jī)，112 引腳封裝，為

31、減少電路板空間，板上僅將本系統(tǒng)所用到的引腳引出，包括 PWM 接口，計(jì)數(shù)器接口，外部中斷接口，若干普通 IO 接口。其他部分還包括電源濾波電路、時(shí)鐘電路、復(fù)位電路、串行通訊接口、BDM 接口和 SPI接口。單片機(jī)最小系統(tǒng)板電路原理圖如圖 4.3。圖4.3單片機(jī)最小系統(tǒng)板電路原理圖4.3.2穩(wěn)壓模塊電路賽會(huì)指定的鎳鎘可充電電池的額定電壓為 7.2V，實(shí)際調(diào)試中，我們發(fā)現(xiàn)其電壓實(shí)際值有時(shí)會(huì)達(dá)到8V 甚至于 8V以上。因此需要有性能優(yōu)越的抗干擾穩(wěn)壓芯片。 由于電路中的不同電路模塊所需要的工作電壓和電流容量各不相同，因此電源模塊應(yīng)該包括多個(gè)穩(wěn)壓電路，將充電電池電壓轉(zhuǎn)換成各個(gè)模塊所需要的電壓。并且單片機(jī)

32、的電源好壞直接關(guān)系到單片機(jī)能否正常工作以至于整個(gè)系統(tǒng)的控制穩(wěn)定。我們?cè)跍y(cè)試了許多類型的穩(wěn)壓芯片之后覺得采用了性能優(yōu)異的LM2596（圖 4.4） 。它是一款微功耗低壓差線性電源芯片使用這個(gè)芯片。該芯片穩(wěn)定工作時(shí)所需要的外圍器件很少，使用方便。2596 的工作壓降很低，靜態(tài)電流也很小，散熱少，很適合這種情況下的使用。圖4.4 LM2596驅(qū)動(dòng)電路4.3.3驅(qū)動(dòng)模塊電路電機(jī)的驅(qū)動(dòng)方案有 MOS 管，MC33886，BTS7960 三種主要的方案。MOS 管的搭建效率較高，驅(qū)動(dòng)電流很大，但是針對(duì)現(xiàn)有的雙電機(jī)情況，用 MOS 管搭建兩個(gè)電機(jī)的驅(qū)動(dòng)較為復(fù)雜。MC33886 芯片的內(nèi)阻較大，發(fā)熱明顯，芯片

33、較大引腳較多。我們最終采用了功能較為完善，性能穩(wěn)定的 BTS7960 芯片。原理圖如圖 4.5。為保證 PWM信號(hào)的穩(wěn)定，我們使用了 74LS244 加強(qiáng)信號(hào)的穩(wěn)定,原理圖如圖 4.6。圖4.5 BTS7960原理圖圖4.6 74LS244電路電機(jī)的驅(qū)動(dòng)采用兩片BTS7960并聯(lián)，一路PWM控制。基于上文提到的整體的布局，最終設(shè)計(jì)出穩(wěn)壓電路和驅(qū)動(dòng)電路一體板。PCB如圖4.7圖4.7 穩(wěn)壓-驅(qū)動(dòng)一體板第五章：軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)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 CMOS 攝像頭作為尋線傳感器，圖像采集處理就成了整個(gè)軟件的核心內(nèi)容。在智能車的轉(zhuǎn)向和速度控制方面，我們使用了魯棒性很

34、好的經(jīng)典 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)霓k法，使在尋線中的智能車達(dá)到了穩(wěn)定快速的效果。軟件系統(tǒng)部分主要包括：系統(tǒng)初始化、圖像采集、圖像處理、賽道判斷、舵機(jī)打角、電機(jī)控制以及速度反饋處理等。系統(tǒng)流程圖如圖5.1所示。圖5.1系統(tǒng)流程圖5.1 軟件各功能模塊設(shè)計(jì)5.1.1 時(shí)鐘模塊時(shí)鐘基本脈沖是CPU工作的基礎(chǔ)。MC9S12XS128微控制器的系統(tǒng)時(shí)鐘信號(hào)，由時(shí)鐘振蕩電路或?qū)Ｓ脮r(shí)序脈沖信號(hào)提供。MCU內(nèi)部的所有時(shí)鐘信號(hào)都來源于EXTAL引腳，也為MUC與其他外接芯片之間的通信提供了可靠的同步時(shí)鐘信號(hào)。X12的總線時(shí)鐘是整個(gè)MCU系統(tǒng)的定時(shí)基準(zhǔn)和工作同步脈沖，其頻率固定為晶體頻率

35、的1/2。 對(duì)于X12， 可以利用寄存器SYNR、 REFDV來改變晶振頻率fOSCCLK，可以選用8MHz或16MHz外部晶體振蕩器作外時(shí)鐘。對(duì) SYNR 和 REFDV 進(jìn)行設(shè)置，可以得到48MHz的總線頻率。5.1.2 PWM輸出模塊MC9S12XS128集成了8路8位獨(dú)立PWM通道，通過相應(yīng)設(shè)置可變成4個(gè)16位PWM通道，每個(gè)通道都有專用的計(jì)數(shù)器，PWM輸出極性和對(duì)齊方式可選擇，8個(gè)通道分成兩組，共有4個(gè)時(shí)鐘源控制。PWM0、PWM1、PWM4、PWM5為一組，使用時(shí)鐘源ClockA和ClockSA；PWM2、PWM3、PWM6、PWM7構(gòu)成另一組，使用時(shí)鐘源ClockB和ClockS

36、B。ClockA和ClockB均是由總線時(shí)鐘經(jīng)過分頻后得到，分頻范圍1128，通過寄存器PWMPRCLK來設(shè)置，ClockSA和ClockSB是分別通過ClockA和ClockB進(jìn)一步分頻后得到的，分頻范圍為1512，分別通過寄存器PWMSCLA和PWMSCLB來設(shè)置，計(jì)算公式為：ClockSA=ClockA/（2*PWMSCLA）ClockSB=ClockB/（2*PWMSCLB）通過寄存器PWME來控制PWM0PWM7的啟動(dòng)或關(guān)閉。為了提高精度，我們將PWM0和PWM1，PWM2和PWM3，PWM6和PWM7級(jí)聯(lián)，構(gòu)成16位的PWM通道，級(jí)聯(lián)時(shí)，2個(gè)通道的常數(shù)寄存器和計(jì)數(shù)器均連接成16位的

37、寄存器， 3個(gè)16位通道的輸出分別使用通道7、3、1的輸出引腳，時(shí)鐘源分 別由通道7、3、1的時(shí)鐘選擇控制位決定。級(jí)聯(lián)時(shí)，通道7、3、1的引腳變成PWM輸出引腳，通道6、2、0的時(shí)鐘選擇沒有意義。但是通過PE模式設(shè)置就相當(dāng)方便了，不用再去寫代碼控制寄存器，直接在窗口里面設(shè)置就可以了。5.1.3 ECT模塊X12得ECT具有8個(gè)輸入（IC）捕捉/輸出(OC)比較通道，可以通過設(shè)置TIOS寄存器選擇輸入或輸出比較功能。ECT既可以作為一個(gè)時(shí)基定時(shí)產(chǎn)生中斷，也可以用來產(chǎn)生控制信號(hào)。 在PE模式里一樣很方便，將所用到的P7口添加進(jìn)來并做相應(yīng)的設(shè)置就可以了。通過ECT模塊，我們實(shí)現(xiàn)了對(duì)脈沖進(jìn)行計(jì)數(shù)，檢測(cè)

38、智能車的速度，對(duì)速度進(jìn)行閉環(huán)控制。5.1.4外部中斷對(duì)于攝像頭圖像的采集我們需要用到兩個(gè)中斷，所以我們需要添加兩個(gè)中斷口到PE模式中來，對(duì)其捕捉脈沖的方式選擇、使能、端口的選擇進(jìn)行設(shè)置，設(shè)置好后編譯后便可直接使用。5.2視頻采集與圖像處理5.2.1攝像頭工作原理攝像頭的主要工作原理是：按一定的分辨率，以隔行掃描的方式采集圖像上的點(diǎn)，當(dāng)掃描到某點(diǎn)時(shí)，就通過圖像傳感芯片將該點(diǎn)處圖像的灰度轉(zhuǎn)換成與灰度成一一對(duì)應(yīng)關(guān)系的電壓值， 然后將此電壓值通過視頻信號(hào)端輸出。具體而言（參見圖 5.2） ，攝像頭連續(xù)地掃描圖像上的一行，則輸出就是一段連續(xù)的電壓視頻信號(hào)，該電壓信號(hào)的高低起伏正反映了該行圖像的灰度變化情

39、況。當(dāng)掃描完一行，視頻信號(hào)端就輸出低于最低視頻信號(hào)電壓的電平 （如0.3V） ， 并保持一段時(shí)間。這樣相當(dāng)于，緊接著每行圖像對(duì)應(yīng)的電壓信號(hào)之后會(huì)有一個(gè)電壓“凹槽” ，此“凹槽”叫做行同步脈沖，它是掃描換行的標(biāo)志。然后，跳過一行后（因?yàn)閿z像頭是隔行掃描的方式） ，開始掃描新的一行，如此下去，直到掃描完該場(chǎng)的視頻信號(hào)，接著就會(huì)出現(xiàn)一段場(chǎng)消隱區(qū)。此區(qū)中有若干個(gè)復(fù)合消隱脈沖（簡(jiǎn)稱消隱脈沖） ，在這些消隱脈沖中，有個(gè)脈沖，它遠(yuǎn)寬于（即持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)于）其他的消隱脈沖，該消隱脈沖又稱為場(chǎng)同步脈沖，它是掃描換場(chǎng)的標(biāo)志。場(chǎng)同步脈沖標(biāo)志著新的一場(chǎng)的到來，不過，場(chǎng)消隱區(qū)恰好跨在上一場(chǎng)的結(jié)尾部分和下一場(chǎng)的開始部分，得等

40、場(chǎng)消隱區(qū)過去，下一場(chǎng)的視頻信號(hào)才真正到來。攝像頭每秒掃描 25 幅圖像，每幅又分奇、偶兩場(chǎng)，先奇場(chǎng)后偶場(chǎng)，故每秒掃描 50 場(chǎng)圖像。奇場(chǎng)時(shí)只掃描圖像中的奇數(shù)行，偶場(chǎng)時(shí)則只掃描偶數(shù)行。采集時(shí)序圖如圖5.3所示。圖5.2視頻信號(hào)（a）視頻信號(hào)；（b）行同步信號(hào)；（c）場(chǎng)同步信號(hào)；（d）奇-偶場(chǎng)同步信號(hào)圖5.3信號(hào)時(shí)序圖盡管通過圖像處理可以獲得更多的道路信息 ,但會(huì)增大 S12控制器的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理負(fù)擔(dān)。S12 芯片的處理能力不足以支持像PC 那樣的運(yùn)算能力，受片內(nèi)AD的轉(zhuǎn)換能力和片內(nèi)ROM的限制，最終我們初始化成40*90的分辨率，即采集40行90列的數(shù)據(jù)，定義的數(shù)組大小image4090。采集原

41、圖像信息如圖5.4所示。圖5.4 原圖像采集5.2.2圖像處理前面提到了攝像頭圖像信息的特點(diǎn)，接下來將結(jié)合比賽賽道的圖像特點(diǎn)來提出相應(yīng)的黑線提取算法邊沿檢測(cè)算法。由于比賽賽道是在白色底板上鋪設(shè)黑色引導(dǎo)線，因此干擾比較小，黑線提取較為容易。很自然的就想到了圖像處理算法中較為簡(jiǎn)單的邊界提取算法。由于黑色賽道和白色底板之間的色差較大，直接反映在圖像數(shù)據(jù)中就是大于一個(gè)黑白色閥值。通過實(shí)驗(yàn)可以基本上確定該閥值的大小，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)光線的變化影響會(huì)有略微的變化。但是該閥值基本上介于 65110 之間。因?yàn)榭梢酝ㄟ^判斷相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)的差是否大于該閥值，作為邊沿提取算法的依據(jù)和主要參數(shù)。其中，為了減小環(huán)境的干擾，采用了

42、中值濾波和限幅濾波。該算法的主要過程為： 1、從最左端的第一個(gè)有效數(shù)據(jù)點(diǎn)（30）開始依次向右進(jìn)行閥值判斷： 由于實(shí)際中黑白賽道邊沿可能會(huì)有模糊偏差，導(dǎo)致閥值并不是簡(jiǎn)單的介于相鄰的兩個(gè)點(diǎn)之間，很可能要相隔兩個(gè)點(diǎn)（參考圖5.5） 。因此：2、第line為原點(diǎn)，判斷和 line3 的差是否大于閥值，如果是則將 line3 記為 i，從 i 開始判斷在接下來的從 i+3到該行最末一個(gè)點(diǎn)之間的差值是否大于閥值，如果大于則將line+i/2+2的坐標(biāo)賦值給黑線中心位置（參考圖 5.6）。3、本系統(tǒng)，采集方案采用從近到遠(yuǎn)處理，跟蹤尋跡。跟蹤邊緣檢測(cè)算法尋找出目標(biāo)指引線的上邊緣，用上邊緣的位置代表目標(biāo)指引線的

43、位置。因?yàn)槟繕?biāo)指引線是連續(xù)的，所以相鄰兩列的上邊緣點(diǎn)比較接近。跟蹤邊緣檢測(cè)正是利用了這一特性，其主要思路是：當(dāng)已尋找出某列的上邊緣，若在該位置附近尋找下一列的上邊緣，則只用花較少的步驟就可以找到（如圖5.7）。這種方法的特點(diǎn)就是始終跟蹤在每列上邊緣的附近，去尋找下一列的上邊緣，所以就稱這種方法為“跟蹤”邊緣檢測(cè)算法。圖5.5 Labview分析圖像圖5.6黑線提取算法圖5.7跟蹤邊緣算法利用該算法所得到的黑線提取效果不僅可靠，而且實(shí)時(shí)性好；在失去黑線目標(biāo)以后能夠記住是從左側(cè)或者右側(cè)超出視野，從而控制舵機(jī)轉(zhuǎn)向讓賽車回到正常賽道。具體黑線提取效果可參考圖5.8。圖5.8原圖像與黑線提取效果圖結(jié)合賽

44、道的特點(diǎn)針對(duì)性的利用邊沿檢測(cè)算法來提取黑線；實(shí)驗(yàn)表明，只要閥值取得合適，該算法不僅可靠，而且實(shí)時(shí)性較好。如果更進(jìn)一步可以設(shè)置閥值根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況的變化而變化。在黑色引導(dǎo)線已經(jīng)能夠可靠提取的基礎(chǔ)上， 我們可以利用它來進(jìn)行相應(yīng)的彎、直道判斷，以及速度和轉(zhuǎn)向舵機(jī)控制算法的研究。5.3路徑識(shí)別思想影響賽車速度成績(jī)的一個(gè)非常重要因素就是對(duì)彎道和直道的提前識(shí)別判斷，從而實(shí)現(xiàn)安全過彎、快速通過直道，提高比賽成績(jī)。根據(jù)前面提到的最終以 10 行黑線信息作為彎、直道的判斷算法依據(jù)，采用最優(yōu)曲率算法進(jìn)行賽道判斷，下面簡(jiǎn)單介紹一下該算法。賽道類型如圖5.9所示。圖5.9賽道類型在黑線邊沿檢測(cè)提取算法的基礎(chǔ)上，我們可以根

45、據(jù) 10 行的數(shù)據(jù)中每行黑線位置與10 行平均位置（參考 公式3）之相對(duì)位移，然后求 10 行相對(duì)位移之和（公式 4） 。最后根據(jù)該值的大小并且結(jié)合實(shí)際賽道實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，來確定彎道和直道之間的閥值大小，而且，隨著彎道系數(shù)的增大，該位移之和也會(huì)相應(yīng)增大。 公式（3）公式（4）根據(jù)該彎直道判斷算法，可以得到一組由直道入彎、然后出彎的Curve參數(shù)曲線。（參考圖 5.10和表1、2）圖5.10 賽道類型180°與S彎表一表二觀察表 1 和表2 可以得到在彎道中curve 數(shù)值一般都大于10，偶爾在切線位置處出現(xiàn)小于10的情況，但是作為彎道的判斷已經(jīng)足夠了，而且隨著曲率半徑的減小curve值也會(huì)

46、相應(yīng)的增大。因此可以根據(jù) curve的值來設(shè)置幾個(gè)閥值，判斷賽車前方的路況信息，決定賽車是否減速。同時(shí)舵機(jī)控制與速度控制算法可以采用以 curve為特征量進(jìn)行控制。5.4舵機(jī)轉(zhuǎn)向和速度調(diào)節(jié)5.4.1PID控制算法介紹在工程實(shí)際中，應(yīng)用最為廣泛的調(diào)節(jié)器控制規(guī)律為比例、積分、微分控制，簡(jiǎn)稱PID控制，又稱PID調(diào)節(jié)。PID控制器問世至今已有近70年歷史，它以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性好、工作可靠、調(diào)整方便而成為工業(yè)控制的主要技術(shù)之一。當(dāng)被控對(duì)象的結(jié)構(gòu)和參數(shù)不能完全掌握，或得不到精確的數(shù)學(xué)模型時(shí)，控制理論的其它技術(shù)難以采用時(shí)，系統(tǒng)控制器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)必須依靠經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試來確定，這時(shí)應(yīng)用PID 控制技術(shù)最為方

47、便。即當(dāng)我們不完全了解一個(gè)系統(tǒng)和被控對(duì)象，或不能通過有效的測(cè)量手段來獲得系統(tǒng)參數(shù)時(shí)，最適合用PID控制技術(shù)。PID控制，實(shí)際中也有PI和PD控制。 PID 控制器是一種線性控制器，它根據(jù)給定值與實(shí)際輸出值構(gòu)成控制偏差。將偏差的比例(P)、積分(I)和微分(D)通過線性組合構(gòu)成控制量，對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制，故稱PID控制器，原理框圖如圖5.11所示。圖5.11 PID控制器原理框圖在計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)中，使用的是數(shù)字PID控制器，控制規(guī)律為：式中：簡(jiǎn)單說來，PID控制器各校正環(huán)節(jié)的作用如下： 比例環(huán)節(jié)：及時(shí)成比例地反映控制系統(tǒng)的偏差信號(hào)，偏差一旦產(chǎn)生，控制器立即產(chǎn)生控制作用，以減少偏差。 積分環(huán)節(jié)：主

48、要用于消除靜差，提高系統(tǒng)的無差度。積分作用的強(qiáng)弱取決于積分時(shí)間常數(shù)，越大，積分作用越弱，反之則越強(qiáng)。微分環(huán)節(jié)：能反映偏差信號(hào)的變化趨勢(shì)(變化速率)，并能在該偏差信號(hào)變得太大之前，在系統(tǒng)中引入一個(gè)有效的早期修正信號(hào)，從而加快系統(tǒng)的動(dòng)作速度，減小調(diào)節(jié)時(shí)間。 數(shù)字PID控制算法通常分為位置式PID控制算法和增量式PID控制算法。位置式 PID控制算法：用矩形數(shù)值積分代替上式中的積分項(xiàng)，對(duì)導(dǎo)數(shù)項(xiàng)用后向差分逼近，得到數(shù)字PID控制器的基本算式（位置算式）如公式4： 公式（4）其中 T 是采樣時(shí)間，kp，Ti，Td 為三個(gè)待調(diào)參數(shù)，在實(shí)際代碼實(shí)現(xiàn)算法時(shí)，處理成形式如公式5：PreU=Kp*error+Ki

49、*Integral+Kd*derror 公式（5）增量式 PID 控制算法：對(duì)位置式加以變換可以得到PID算法的另一種實(shí)現(xiàn)形式（增量式），如公式6： 公式（6）我們?cè)趯?shí)現(xiàn)代碼時(shí)，處理成形式如公式7所示：PreU+=（Kp*d_error+Ki*error+Kd*dd_error） 公式（7）運(yùn)用 PID控制的關(guān)鍵是調(diào)整三個(gè)比例系數(shù)， 即參數(shù)整定。 PID整定的方法有兩大類：一是理論計(jì)算整定法。它主要是依據(jù)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，經(jīng)過理論計(jì)算確定控制器參數(shù)。由于智能車整個(gè)系統(tǒng)是機(jī)電高耦合的分布參數(shù)系統(tǒng)，并且要考慮賽道具體環(huán)境，要建立精確的智能車運(yùn)動(dòng)控制數(shù)學(xué)模型有一定難度， 而且我們對(duì)車身機(jī)械結(jié)構(gòu)經(jīng)常進(jìn)行

50、不斷修正，模型參數(shù)變化較頻繁，可操作性不強(qiáng)；二是工程整定方法，它主要依賴工程經(jīng)驗(yàn)，直接在控制系統(tǒng)的試驗(yàn)中進(jìn)行，而且方法簡(jiǎn)單。所以實(shí)際調(diào)車過程中，采用了第二種方法。5.4.2舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制轉(zhuǎn)向舵機(jī)的控制采用了模糊的 PD控制，根據(jù)黑線位置和有效黑線條數(shù)動(dòng)態(tài)改變 PID 參數(shù)，得到了較好的控制效果，經(jīng)過反復(fù)測(cè)試，選擇的 PID調(diào)節(jié)策略是：1、將積分項(xiàng)系數(shù)置零，經(jīng)過測(cè)試發(fā)現(xiàn)，相比穩(wěn)定性和精確性，舵機(jī)在這種動(dòng)態(tài)隨動(dòng)系統(tǒng)對(duì)動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能要求更高。更重要的是，在 Ki置零的情況下，我們通過合理調(diào)節(jié)Kp 參數(shù)，發(fā)現(xiàn)車能在直線高速行駛時(shí)仍能保持車身非常穩(wěn)定，沒有震蕩，基本沒有必要使用 Ki參數(shù)； 2、微分項(xiàng)系數(shù)

51、Kd 則使用定值，原因是舵機(jī)在一般賽道中都需要較好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力；具體在單片機(jī)實(shí)現(xiàn)程序代碼如下：PWM=(int)(PWM_MID+k.p*(*p)+k.d*(*(p+)-(*p);/增量式PD控制其中：PWM是當(dāng)前舵機(jī)轉(zhuǎn)角控制值；PWM_MID是舵機(jī)轉(zhuǎn)正值；*p和*(p+)分別為當(dāng)前和上次黑線中心偏移量；k.p、k.d為PID控制系數(shù)。5.4.3速度控制通過光電編碼器獲取的當(dāng)前速度值來調(diào)整電機(jī)的 PWM 占空比，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于速度的閉環(huán)控制。這樣做改變了通過直接設(shè)置 PWM 占空比調(diào)整電機(jī)轉(zhuǎn)速的開環(huán)控制方法，通過對(duì)速度的閉環(huán)控制，去掉電源電壓和車身重量對(duì)車速的影響，采取了最可靠的方法，保證賽車

52、各段速度較為穩(wěn)定。 電機(jī)控制主要要求提高電機(jī)的響應(yīng)速度和調(diào)速準(zhǔn)確性，故選用PID參數(shù)時(shí)選取較大的 P參數(shù)，而積分參數(shù)I 對(duì)車速控制有慣性，影響反應(yīng)速度，而積分參數(shù)I 過大會(huì)使速度波動(dòng)增加，影響車輛的穩(wěn)定運(yùn)行，所以選擇了非常小的積分參數(shù)。經(jīng)過多次試驗(yàn)，小車最終采用位置式PID控制，效果比較理想，小車在賽道上調(diào)速平穩(wěn)，響應(yīng)較快。在直道上車速平穩(wěn)，入彎、出彎時(shí)加減速響應(yīng)較快，比較好的完成速度的控制。具體的在單片機(jī)上實(shí)現(xiàn)代碼跟據(jù)公式7得如下代碼：pwm=(int)(pre_pwm+k.p*(*p-*(p+1)+k.d*(*p+*(p+2)-(*(p+1)*2)+k.i*(*p);其中：pwm為當(dāng)前速度

53、控制量；pre_pwm為當(dāng)前量；*p、*(p+1)、*(p+2)分別為當(dāng)前、上次和上上次黑線中心偏移量；k.p、k.d、k.i為PID控制系數(shù)。其中反饋速度的獲取上， 采用周期性讀取脈沖累加器的值， 具體流程如圖 5.12所示： 圖5.12速度獲取流程圖5.4.4細(xì)節(jié)控制控制策略 1彎急走外道，彎緩走內(nèi)道： 采用雙邊沿算法，采集到圖像中每一行的邊沿位置，并利用數(shù)組accord_Left,accord_Right中存取兩個(gè)邊沿。進(jìn)而利用雙邊沿，實(shí)現(xiàn)彎急走外道，彎緩走外道。這樣走法的好處是：在彎急時(shí)，由于車轉(zhuǎn)角比較大，車在大多數(shù)情況下會(huì)貼著內(nèi)道走，車走的路徑的半徑比較小，一則轉(zhuǎn)彎的阻力非常大，二則

54、程序中彎道減速非常大，這兩者的綜合結(jié)果是，車轉(zhuǎn)彎時(shí)車速非常慢，采用 走外道的方法可以減弱這種狀況帶來的影響。在彎緩時(shí)，由于這時(shí)車速比較快，車的轉(zhuǎn)角也不是非常大，車的轉(zhuǎn)彎阻力也不大，轉(zhuǎn)向等狀況比較好，可以走內(nèi)道減少行車路徑的長(zhǎng)度節(jié)約時(shí)間。 控制策略 2D形彎加速策略： 在實(shí)際調(diào)車過程中，發(fā)現(xiàn)由于采用大角度的轉(zhuǎn)彎減速策略，賽車在過D形彎時(shí)，D形彎后半圓，車的速度非常的慢，而一旦減速后再加起速來又需要一段時(shí)間。這樣就使賽車過 D形彎時(shí)，用時(shí)非常多。考慮到D形彎時(shí)一旦進(jìn)彎車的轉(zhuǎn)角比較穩(wěn)定，在看到直道前可以提前適當(dāng)加速，從而減少過彎時(shí)間。 根據(jù)D形彎的具體特點(diǎn)長(zhǎng)直道入彎，再到長(zhǎng)直道，判斷長(zhǎng)直道的方法是：

55、以當(dāng)前采集到得信息為參考點(diǎn)，如果往前第十幅圖像采集到的是彎道，在前 5幅圖像時(shí)是彎道，當(dāng)前圖像又是彎道，則認(rèn)為是進(jìn)入 D形彎。適當(dāng)選擇圖像就可以準(zhǔn)確判斷D形彎，在實(shí)際調(diào)車過程中證明，這種判斷非常準(zhǔn)確。D形彎如圖 5.13所示：圖 5.13 D 形彎控制策略 3超前轉(zhuǎn)向判斷方法： 由于攝像頭看的比較遠(yuǎn)，攝像頭看到圖像，單片機(jī)計(jì)算出轉(zhuǎn)角及轉(zhuǎn)速，舵機(jī)及電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路作出反應(yīng)，中間有一段延時(shí)。如果攝像頭往前看的距離和車作出反應(yīng)的時(shí)間相匹配，則車沿線跑，若晚于后者，則會(huì)造成車轉(zhuǎn)彎的滯后；若早于后者，則造成車的轉(zhuǎn)彎的超前。我們可以將攝像頭看的圖像位置放在車轉(zhuǎn)角超前的位置，單片機(jī)算出的轉(zhuǎn)角和速度不直接給舵機(jī)和

56、驅(qū)動(dòng)板，而是暫時(shí)的存放在一個(gè)數(shù)組中，我們根據(jù)實(shí)際超前情況從數(shù)組中選擇適當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)角和速度給與舵機(jī)和驅(qū)動(dòng)板。 可以根據(jù)超前算出的這些值來判斷車將要走的路徑是何種賽道情況，從而選擇走這種賽道的最佳方法。在實(shí)際的調(diào)試過程中這種方法起到了一定的效果。不過攝像頭看的越遠(yuǎn)，干擾越大，車跑的越不穩(wěn)定，所以不能超前太多?？刂撇呗?起跑線檢測(cè)：如圖 5.14起跑線是白、黑、白、黑、白、黑、白、黑、白相間分布分布的，根據(jù)這一特點(diǎn)在程序里可以設(shè)置 start_line數(shù)組專門來存放圖像中某幾行黑點(diǎn)的個(gè)數(shù)，選擇適當(dāng)?shù)拈撝稻涂梢耘袛喑鼍€。在實(shí)際調(diào)車過程中發(fā)現(xiàn)由于攝像頭拍攝圖像的寬度有限，車過起跑線時(shí)有可能不是正對(duì)著過，這樣造成漏檢的可能就非常的大。因此，只