避障機(jī)器人技術(shù)報(bào)告

1、避障機(jī)器人技 術(shù) 報(bào) 告學(xué) 校： 班級(jí)： 姓名： 學(xué)號(hào)： 目 錄摘 要IAbstractII第一章 引 言11.1 比賽背景介紹11.2 本文章節(jié)安排及文獻(xiàn)綜述2第二章 方案選擇32.1 測(cè)量模塊方案選擇32.1.1 路徑檢測(cè)模塊32.1.2 速度檢測(cè)模塊52.2 控制模塊方案選擇62.2.1 路徑控制模塊62.2.2 方向控制模塊92.2.3 速度控制模塊102.3 執(zhí)行模塊方案選擇102.3.1 路徑執(zhí)行模塊102.3.2 方向執(zhí)行模塊132.3.3 速度執(zhí)行模塊132.4本章小結(jié)13第三章 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)153.1 車模組裝與改造153.1.1 車模組裝153.1.2 前輪定位的調(diào)整153

2、.1.3 差速的調(diào)整163.1.4 舵機(jī)力臂的調(diào)整163.2 攝像頭的安裝163.3 光柵編碼器的安裝183.4 電路板的固定與安裝19第四章 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)214.1 電源模塊214.1.1 降壓穩(wěn)壓電路設(shè)計(jì)224.1.2 升壓穩(wěn)壓電路設(shè)計(jì)224.1.3 電源模塊小結(jié)234.2 路徑識(shí)別模塊244.3 電機(jī)模塊264.4 舵機(jī)模塊264.5 測(cè)速傳感器模塊264.6本章小結(jié)28第五章 理論分析與算法實(shí)現(xiàn)295.1 模型建立295.1.1 基于后輪差速的運(yùn)動(dòng)模型295.1.2 基于速度和前輪轉(zhuǎn)角的運(yùn)動(dòng)模型325.2 運(yùn)動(dòng)模型仿真375.3 控制算法405.3.1 控制算法的簡(jiǎn)單介紹405.

3、3.2 方向控制435.3.3 速度控制48控制算法的優(yōu)化部分50算法的程序?qū)崿F(xiàn)51第六章 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)536.1 系統(tǒng)初始化536.2 視頻圖像信號(hào)采集546.3 圖像處理和黑線提取556.3.1 圖像處理556.3.2 黑線的提取56第七章 開發(fā)與調(diào)試597.1 軟件開發(fā)環(huán)境介紹597.2 智能車整體調(diào)試61第八章 結(jié)論638.1 總結(jié)638.2 展望63參考文獻(xiàn)I附錄：控制程序I摘 要本系統(tǒng)主要由主控制模塊、傳感器檢測(cè)模塊和直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊組成，以美國(guó)Cygnal公司的單片機(jī)C8051F360為控制核心，通過紅外傳感器探測(cè)障礙物的信息由主控制系統(tǒng)經(jīng)過處理后，驅(qū)動(dòng)電機(jī)做出相應(yīng)的避讓動(dòng)

4、作。從而達(dá)到避障機(jī)器人的避障功能。本文詳細(xì)的介紹了避障機(jī)器人的構(gòu)硬件電路設(shè)計(jì)，系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)合理論分析以及系統(tǒng)的仿真環(huán)境。關(guān)鍵詞：避障，紅外傳感器，直流電機(jī)第一章 引 言隨著信息化技術(shù)的發(fā)展，嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)成為當(dāng)前IT產(chǎn)業(yè)界一個(gè)非常熱門的話題。因其高效、低成本、高可靠性、豐富的代碼以及應(yīng)用程序可擴(kuò)展性、可移植性等一系列優(yōu)點(diǎn)，目前已越來越成為工業(yè)系統(tǒng)和民用系統(tǒng)的主力軍，尤其在信息化產(chǎn)品中，越來越多地應(yīng)用到嵌入式系統(tǒng)的概念。嵌入式系統(tǒng)主要由嵌入式處理器、相關(guān)支撐硬件和嵌入式軟件系統(tǒng)組成，它是集軟硬件于一體的可獨(dú)立工作的“器件”。嵌入式處理器主要由一個(gè)單片機(jī)或微控制器(MCU)組成。相關(guān)支撐硬件包括顯

5、示卡、存儲(chǔ)介質(zhì)（ROM和RAM等）、通訊設(shè)備、IC卡或信用卡的讀取設(shè)備等。嵌入式系統(tǒng)有別于一般的計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)，它不具備像硬盤那樣大容量的存儲(chǔ)介質(zhì)，而大多使用閃存（Flash Memory）作為存儲(chǔ)介質(zhì)。嵌入式軟件包括與硬件相關(guān)的底層軟件、操作系統(tǒng)、圖形界面、通訊協(xié)議、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、標(biāo)準(zhǔn)化瀏覽器和應(yīng)用軟件等?？傮w看來，嵌入式系統(tǒng)具有便利靈活、性能價(jià)格比高、嵌入性強(qiáng)等特點(diǎn)，可以嵌入到現(xiàn)有任何信息家電和工業(yè)控制系統(tǒng)中。從軟件角度來看，嵌入式系統(tǒng)具有不可修改性、系統(tǒng)所需配置要求較低、系統(tǒng)專業(yè)性和實(shí)時(shí)性較強(qiáng)等特點(diǎn)。我們?cè)O(shè)計(jì)的避障機(jī)器人就是嵌入式系統(tǒng)的一種，能夠?qū)崟r(shí)的測(cè)量前方障礙物的信息做出相應(yīng)的避讓動(dòng)作

6、，并且能夠?qū)y(cè)量的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)的顯示在LCD顯示屏上。1.2 本文章節(jié)安排及文獻(xiàn)綜述本文系統(tǒng)的介紹了制作本避障機(jī)器人的各項(xiàng)技術(shù)。具體章節(jié)安排如下：第一章 引言 介紹了嵌入式系統(tǒng)，引出下文。第二章 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 詳細(xì)介紹避障機(jī)器人的組裝方法第三章 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn) 介紹了避障機(jī)器人的電源，液晶顯示屏，紅外測(cè)距傳感器，直流電機(jī)。第四章 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn) 介紹避障機(jī)器人的編程環(huán)境，仿真環(huán)境以及Silicon Labs IDE軟件的使用方法。第五章 總結(jié)與展望 第二章 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)避障機(jī)器人是具有避開障礙物形式功能的機(jī)器人。先看看機(jī)器人的全貌：避障機(jī)器人主要是由C8051F360控制器主板；行走裝置；

7、多路直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)板；紅外測(cè)距傳感器；128*64點(diǎn)陣（含一級(jí)漢字庫(kù)）LCD顯示屏，直流電源和充電電池組 組成。C8051F360控制器主板行走裝置一套（包含4電機(jī)和輪子）多路直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)板紅外測(cè)距傳感器128*64點(diǎn)陣（含一級(jí)漢字庫(kù)）LCD顯示屏一塊；直流電源和充電電池組 安裝步驟：1 找到四個(gè)直流電機(jī)，四個(gè)固定直流電機(jī)的支架以及底板 2 將四個(gè)固定直流電機(jī)的支架安裝在底板上3 將支撐主板的四根螺桿安裝在底板上4.將四個(gè)電機(jī)安裝在電機(jī)的支架上5.把三個(gè)固定紅外測(cè)距傳感器的支架安裝在底板上6.將紅外測(cè)距傳感器安裝在支架上紅外測(cè)距傳感器起到了環(huán)境數(shù)據(jù)采集及處理的作用，它把處理的數(shù)據(jù)傳給機(jī)器人控器系

8、統(tǒng)。它有模擬量傳感器系統(tǒng)和數(shù)字量傳感器系統(tǒng)組成。 7.將多路直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)板安裝在四根螺桿上8.將主板安裝在螺桿上9.把LCD顯示模塊裝在主板上10.安裝車輪第三章 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 電源基于機(jī)器人項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)的嵌入式教學(xué)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)主控制器由9V/12V電源供電，使用電源適配器或者使用電池供電，經(jīng)DC-DC變換電路分別產(chǎn)生5V,3.3V,2.5V電源給各個(gè)功能模塊供電，分別是：9V/12V給電機(jī)供電；5V給I/O口驅(qū)動(dòng)、數(shù)字和模擬傳感器等供電；3.3V給主控芯片、傳感器采集系統(tǒng)、串口等供電。基于機(jī)器人項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)的嵌入式教學(xué)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)主控制器電源供電系統(tǒng)框圖如圖1-2-17所示。電源系統(tǒng)所用芯片如表1-2

9、-4。表1-2-4 電源系統(tǒng)芯片列表芯片VS2576AMS1117-3.3數(shù)量11功能9V轉(zhuǎn)5V5V轉(zhuǎn)3.3V(1) 9V12V轉(zhuǎn)5V電源設(shè)計(jì)這部分電源設(shè)計(jì)采用開關(guān)穩(wěn)壓芯片VS2576，該芯片輸出5V電壓，輸出電流可達(dá)3A，穩(wěn)定度高，加上濾波電容，性能可以滿足要求。電路如圖1-2-18所示。圖1-2-17 系統(tǒng)供電電源框圖圖1-2-18 9V12V轉(zhuǎn)5V電源電路圖(2)5V轉(zhuǎn)3.3V電源設(shè)計(jì)采用開關(guān)穩(wěn)壓芯片AMS1117-3.3，該芯片輸出電壓3.3V，輸出電流可達(dá)5A。電路如圖1-2-19所示。圖1-2-19 5V轉(zhuǎn)3.3V電源電路接口A說明如表1-2-5所示：表1-2-5接口A說明名稱說明

10、SW1上撥：關(guān)閉電源下?lián)埽洪_啟電源JP149V電源插入接口5V05V電源指示燈3V33.3V電源指示燈使用方法：使用前，請(qǐng)將SW1上撥關(guān)閉電源，然后插入電源，再將SW1下?lián)荛_啟電源。 JTAG接口如圖1-2-16 接口B所示，JTAG口(Joint Test Action Group，聯(lián)合測(cè)試行動(dòng)小組)是一種國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試協(xié)議，主要用于芯片內(nèi)部測(cè)試及對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試和仿真。標(biāo)準(zhǔn)的JTAG接口是4線:TMS、TCK、TDI、TDO，分別為模式選擇、時(shí)鐘、數(shù)據(jù)輸入和數(shù)據(jù)輸出線。JTAG模塊采用了10PIN仿真調(diào)試接口，如圖1-2-20所示，表1-2-6為對(duì)應(yīng)管腳定義。20PIN的插座連接C8051F3

11、60芯片的JTAG接口，插座的信號(hào)配置要和ARM LM LINK調(diào)試器接口一致。JTAG調(diào)試電路設(shè)計(jì)如圖1-2-20所示。圖1-2-20JTAG插針示意圖表1-2-6 F360的JTAG插座管腳定義PIN號(hào)名稱1VDD 2 , 3 , 9GND5/RST7/RST/C2CK6P4.6/C2D10 NC使用方法：調(diào)試程序以及下載程序時(shí)將 JTAG接口按照缺口方向接上。不使用時(shí)拔下。2.3.3 電機(jī)控制信號(hào)輸出口圖1-2-16將電機(jī)控制信號(hào)輸出口分為如下所示的12個(gè)組。電機(jī)物理版圖相對(duì)應(yīng)布局說明如表1-2-7所示：表1-2-7 物理版圖相對(duì)應(yīng)布局說明名稱JP1電機(jī)控制信號(hào)輸出口1JP2電機(jī)控制信號(hào)

12、輸出口2JP3電機(jī)控制信號(hào)輸出口3JP4電機(jī)控制信號(hào)輸出口4JP5電機(jī)控制信號(hào)輸出口5JP6電機(jī)控制信號(hào)輸出口62.3.4 模擬傳感器數(shù)據(jù)輸入接口接口E的定義與說明如表1-2-8所示：表1-2-8 接口C的定義名稱說明JP2第 0 通道模擬傳感器數(shù)據(jù)輸入接口JP3第 1 通道模擬傳感器數(shù)據(jù)輸入接口JP4第 2 通道模擬傳感器數(shù)據(jù)輸入接口JP5第 3 通道模擬傳感器數(shù)據(jù)輸入接口JP6第 4 通道模擬傳感器數(shù)據(jù)輸入接口JP7第 5 通道模擬傳感器數(shù)據(jù)輸入接口JP8第 6 通道模擬傳感器數(shù)據(jù)輸入接口JP9第 7 通道模擬傳感器數(shù)據(jù)輸入接口按照?qǐng)D1-2-16物理版圖相對(duì)應(yīng)的模擬設(shè)備接口布局說明如表1-

13、2-9所示：表1-2-9 模擬設(shè)備接口定義說明管腳JP2JP3JP4JP51VDD5VVDD5VVDD5VVDD5V2ADC0ADC1ADC2ADC33AGNDAGNDAGNDAGND管腳JP6JP7JP8JP91VDD5VVDD5VVDD5VVDD5V2ADC4ADC5ADC6ADC73AGNDAGNDAGNDAGND使用方法： AD0AD7分別是第0通道模擬傳感器數(shù)據(jù)輸入接口第7通道模擬傳感器數(shù)據(jù)輸入接口的模擬數(shù)據(jù)輸入端。使用時(shí)請(qǐng)以電源管腳為參考連接即可。板子上3針的接口右端到左端分別是是電源、ADC、地線。接傳感器時(shí)請(qǐng)注意不要接反。3.2 液晶顯示屏第四章 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)硬件電路的設(shè)

14、計(jì)是自動(dòng)控制器的基礎(chǔ)。智能汽車競(jìng)賽指定飛思卡爾公司S12系列的16位單片機(jī)MC9S12DG128作為核心控制處理器。本智能車采用了組委會(huì)提供的開發(fā)板MC9S12EVKC作為單片機(jī)最小系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上增加了各種接口電路板組成整個(gè)硬件系統(tǒng)。下面將對(duì)硬件設(shè)計(jì)中除了單片機(jī)最小系統(tǒng)之外的其他幾個(gè)主要的模塊設(shè)計(jì)進(jìn)行討論。4.1 電源模塊電源模塊為系統(tǒng)其他各個(gè)模塊提供所需要的電源。設(shè)計(jì)中，除了需要考慮電壓范圍和電流容量等基本參數(shù)之外，還要在電源轉(zhuǎn)換效率、降低噪聲、防止干擾和電路簡(jiǎn)單等方面進(jìn)行優(yōu)化?？煽康碾娫捶桨甘钦麄€(gè)硬件電路穩(wěn)定可靠運(yùn)行的基礎(chǔ)。全部硬件電路的電源由配發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)車模用7.2V 2000mAh

15、Ni-cd蓄電池提供。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)該包含多個(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。主要包括以下不同的電壓。l 5V電壓。主要為單片機(jī)系統(tǒng)、信號(hào)調(diào)理電路以及部分接口電路提供電源，電壓要求穩(wěn)定、噪聲小，電流容量大于500mA。l 12V電壓。主要為CCD圖像傳感器提供12V的工作電源。l 7.2V電壓。這部分直接取自蓄電池兩端電壓，主要為舵機(jī)、后輪電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊和部分接口電路提供電源。除了7.2V電壓可以直接由蓄電池獲得，5V電壓需要通過降壓穩(wěn)壓電路獲得，12V電壓通過升壓穩(wěn)壓電路獲得。電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路的電源可以直接使用蓄電池兩

16、端電壓。模型車在啟動(dòng)過程中往往會(huì)產(chǎn)生很大的沖擊電流，一方面會(huì)對(duì)其他電路造成電磁干擾；另一方面由于電池內(nèi)阻造成電池兩端的電壓下降，甚至?xí)陀诜€(wěn)壓電路所需要的最低電壓值，產(chǎn)生單片機(jī)復(fù)位現(xiàn)像。為了克服啟動(dòng)沖擊電流的影響，可以在電源中增加容值較大的電解電容，也可以采用緩啟動(dòng)的方式控制電機(jī)。在啟動(dòng)時(shí)，驅(qū)動(dòng)電路輸出電壓有一個(gè)漸變過程，使得電機(jī)啟動(dòng)速度略為降低從而減小啟動(dòng)沖擊電流的幅度。4.1.1 降壓穩(wěn)壓電路設(shè)計(jì)我們采用的降壓穩(wěn)壓芯片是LM1117-5.09。LM1117 5.0是一種低壓差的線性穩(wěn)壓器件，最大輸出電流為1A，足夠提供系統(tǒng)中5V器件所需功率。另外，其輸出電壓波動(dòng)范圍僅為0.1V，精度較高，

17、經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，能夠滿足本智能車系統(tǒng)中各項(xiàng)要求。典型電路如圖3.1所示。我們最終應(yīng)用的降壓穩(wěn)壓電路就是在圖3.1的基礎(chǔ)上在輸出端加一個(gè)1000F的濾波電容即可。圖3.1 LM1117典型電路圖4.1.2 升壓穩(wěn)壓電路設(shè)計(jì)主要的升壓芯片有MC34063A/E，MAX734，MAX632。在去年的比賽中，使用MAX734，MAX632芯片作為升壓器件的參賽隊(duì)伍很少。而MC34063A/E芯片的使用卻很多。并且我在很多參考數(shù)目上都看到了使用MC34063A/E芯片作為升壓電路的實(shí)例，所以我決定采用它作為升壓器件。MC34063是開關(guān)穩(wěn)壓芯片，可構(gòu)成升壓、降壓斬波電路。輸出開關(guān)電流大于1.5A。2.5mA

18、的低靜態(tài)電流。典型電路如圖3.2 所示10。若將MC34063應(yīng)用到本升壓電路，使輸入VIN 為7.2V，輸出為12V，則應(yīng)將電路更改為圖 3.3 所示。實(shí)驗(yàn)表明，這個(gè)電路能很好的實(shí)現(xiàn)12V升壓的功能，滿足本智能車硬件電路的需要。雖然有一定的發(fā)熱，但是完全不影響各部分工作。 圖 3.2 MC34063典型電路 圖3.3 MC34063得到12V升壓4.1.3 電源模塊小結(jié)綜上，可以得到電源模塊星型電路結(jié)構(gòu)圖3.4：7.2V蓄電池7.2V蓄電池MC3406312VLM11175V舵機(jī)CCD傳感器電機(jī)光柵編碼器單片機(jī)系統(tǒng)圖3.4 電源模塊框圖4.2 路徑識(shí)別模塊一般來說，面陣CCD已經(jīng)將芯片的驅(qū)動(dòng)

19、電路集成在一起了，它的輸出信號(hào)為標(biāo)準(zhǔn)的模擬復(fù)合視頻信號(hào)。該信號(hào)中主要包括了同步信號(hào)和圖像信號(hào)，它的幅值為1V左右。對(duì)于該信號(hào)可以不經(jīng)過放大直接由單片機(jī)的A/D端口采集到視頻圖像數(shù)據(jù)。此外，還可以直接通過外部的電壓比較器，將模擬視頻信號(hào)變成高低電平信號(hào)，通過單片機(jī)的I/0口輸入到計(jì)算機(jī)，這樣可以避免由于單片機(jī)A/D轉(zhuǎn)換速度而帶來的采集圖像分辨率低的問題。無論采用哪種方法，都需要專門的視頻同步分離電路提供行、場(chǎng)同步信號(hào)，這些同步信號(hào)一般送到單片機(jī)的外部中斷端口。本智能車采用LM1881作為視頻信號(hào)同步分離芯片?；赟12單片機(jī)11采集視頻圖像電路系統(tǒng)框圖如圖3.5 所示。其中包括有S12單片機(jī)最小

20、系統(tǒng)、同步分離電路、5V穩(wěn)壓電路、12V MC34063斬波升壓電路等。視頻信號(hào)同步分離電路如圖3.6所示12。其中S12單片機(jī)端口資源配置如下：1） AD輸入端口PAD00，PAD08：輸入視頻模擬信號(hào)；2） 外部中斷口IRQ：輸入視頻同步信號(hào)；3） CS接單片機(jī)的PE1口：輸出復(fù)合同步信號(hào)；4） VS接單片機(jī)的PH1口：輸出場(chǎng)同步信號(hào)； 圖3.5 視頻信號(hào)同步分離電路 圖 3.6 單片機(jī)采集圖像系統(tǒng)框圖4.3 電機(jī)模塊直流電機(jī)的控制由單片機(jī)的PWM信號(hào)來完成，驅(qū)動(dòng)芯片采用飛思卡爾半導(dǎo)體公司的半橋式驅(qū)動(dòng)器MC33886。其工作電壓為5-40V，導(dǎo)通電阻為120m，輸入信號(hào)為TTL/CMOS，

21、PWM頻率小于10KHz。電路如圖 3.7 所示。 圖 3.7 MC33886電路示意圖其中D1、D2是MC33886的使能端，IN1、IN2為輸入端，OUT1、OUT2為其輸出端。單片機(jī)通過PWM通道的占空比控制電機(jī)速度，IN2 和IN1分別接到PP1和 PP0上控制電機(jī)的正轉(zhuǎn)和反轉(zhuǎn)速度（因?yàn)殡姍C(jī)工作頻率小于10KHz，所以一個(gè)通道控制電機(jī)速度就夠了），正轉(zhuǎn)為智能車加速，當(dāng)轉(zhuǎn)彎時(shí)利用了反轉(zhuǎn)PWM波來控制電機(jī)的減速；D1和D2接到單片機(jī)的IO口上控制電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)方向（正轉(zhuǎn)或反轉(zhuǎn)）。4.4 舵機(jī)模塊由于舵機(jī)工作頻率為50HZ，需采用雙通道PWM控制舵機(jī)轉(zhuǎn)向（合并PP4、PP5）。將舵機(jī)的信號(hào)線接到P

22、P5口上。4.5 測(cè)速傳感器模塊本智能車的測(cè)速采用光柵編碼器，它每轉(zhuǎn)動(dòng)一圈都會(huì)輸出一定個(gè)數(shù)的脈沖，通過在單位時(shí)間內(nèi)測(cè)量得到的脈沖數(shù)，就可以得出電機(jī)的轉(zhuǎn)速。光柵編碼器由光柵盤和光柵式光電開關(guān)組成。光柵盤可以自己制作，光柵式光電開關(guān)為配對(duì)并集成的LED管和光敏三極管。 LED（發(fā)射端）的出射光照射到一小段距離之外的光敏三極管（接收端）上，傳感器的狀態(tài)隨出射光是否被遮擋而改變。光電開關(guān)外圍電路如圖3.8 所示。 A B C圖3.8 光電開關(guān)外圍電路電路A為傳感器的發(fā)射端提供了限流電阻R1。R1可以選2201K。與反射式光電開關(guān)不同的是，在這里L(fēng)ED管的亮度不需要很高。事實(shí)上，如果LED管過亮，不僅增

23、加功耗，而且紅外光容易穿過阻光區(qū)域，造成誤信號(hào)。因此，可以從高阻值的電阻開始選用（越1K），當(dāng)發(fā)生誤差信號(hào)問題時(shí)，只需將電阻值下調(diào)。電路B為傳感器接收器（光敏三極管）的外圍電路。如果接收端使用的是PNP型光敏三極管，則采用電路C。對(duì)B與C的兩個(gè)電路來說，R3決定著靈敏度，其取值范圍由具體的接收端光敏三極管所決定，一般為10K20M。但光電開關(guān)直接輸出的信號(hào)并不理想，為了使光電開關(guān)的輸出信號(hào)數(shù)字化，提高抗噪聲能力，應(yīng)用施密特觸發(fā)器。外圍電路如圖3.9所示：輸出送單片機(jī)的增強(qiáng)型定時(shí)捕捉模塊的PT7口進(jìn)行脈沖記數(shù)。 A B C 圖3.9 經(jīng)施密特觸發(fā)器的光電開關(guān)外圍電路4.6本章小結(jié)根據(jù)硬件系統(tǒng)的設(shè)

24、計(jì)，得出系統(tǒng)硬件參數(shù)如下表3.1：表3.1 系統(tǒng)硬件參數(shù)項(xiàng)目參數(shù)車模幾何尺寸（長(zhǎng)、寬、高）（毫米）280,162,368車模軸距/輪距（毫米）139車模平均電流（勻速行駛）(毫安)2000電路電容總量（微法）1817.6傳感器種類及個(gè)數(shù)CCD圖像傳感器，1個(gè)新增加伺服電機(jī)個(gè)數(shù)無賽道信息檢測(cè)空間精度（毫米）3.5賽道信息檢測(cè)頻率（次/秒）50除MC9S12DG128之外其它主要芯片MC33886,LM1881,LM1117,MC34063,74HC14車模重量（帶有電池）（千克）1.13第五章 理論分析與算法實(shí)現(xiàn)5.1 模型建立5.1.1 基于后輪差速的運(yùn)動(dòng)模型在車輛運(yùn)動(dòng)模型中，當(dāng)車速不是很高的

25、情況下，車輛轉(zhuǎn)向中一般可以參考下面的一個(gè)模型 圖 5.1 Ackman汽車運(yùn)動(dòng)模型當(dāng)小車轉(zhuǎn)角為時(shí)候可以根據(jù)車長(zhǎng)來求出小車當(dāng)前的轉(zhuǎn)彎半徑 公式 1式中是小車的軸長(zhǎng)，為小車的轉(zhuǎn)角，為后輪轉(zhuǎn)彎半徑。然而這個(gè)模型只是適合在低速的情況下才能夠得出較為精確的結(jié)果，鑒于本智能車的速度不高，在后輪差速很好的情況下，側(cè)滑的因素將得到有效的抑制，可以考慮用這個(gè)模型來處理。考慮圖5.2所示的以小車驅(qū)動(dòng)軸中點(diǎn)為參考的運(yùn)動(dòng)模型，和為參考點(diǎn)運(yùn)動(dòng)的兩個(gè)連續(xù)位置，、為后軸中點(diǎn)的速度方向，即小車的縱向，為小車初始的方向角，為小車的轉(zhuǎn)向中心，那么可以得到13：圖 5.2 智能車后軸中點(diǎn)運(yùn)動(dòng)模型 公式2其中是到時(shí)間內(nèi)小車所走過的的

26、距離，是小車的橫向角速度，是小車的后輪的轉(zhuǎn)彎半徑。由圖中的幾何關(guān)系可以得到： 公式3上式的結(jié)果即為小車后軸中點(diǎn)在運(yùn)動(dòng)過程中的軌跡方程，在足夠小的情況下，隨著和，的不斷變化可以畫出其運(yùn)動(dòng)軌跡。當(dāng)給出小車的初始方向角和初始坐標(biāo)時(shí)，就可以推導(dǎo)出任何時(shí)刻小車的坐標(biāo)值。在下面考慮小車整個(gè)模型的時(shí)候，用后輪差速的已知量，或者前輪轉(zhuǎn)角和后輪速度值來替換圖中的變量就可以得到，基于后輪差速和基于前輪轉(zhuǎn)角和后輪速度的運(yùn)動(dòng)方程。接下來我們考慮小車的整個(gè)模型，如圖5.3所示。其中表示小車的軸間的距離，表示輪距的一半，表示小車的轉(zhuǎn)角，表示小車后輪的轉(zhuǎn)彎半徑，中間的方向輪為虛輪。由圖中所示的幾何關(guān)系可以得到： 公式4將公

27、式2帶入公式4可以得到： 公式5 圖 5.3 智能車整車轉(zhuǎn)向模型將圖5.2的中反映的情況運(yùn)用到整車的模型中去，當(dāng)已知轉(zhuǎn)角的情況下，用虛輪的轉(zhuǎn)角近似等于前輪的轉(zhuǎn)角，當(dāng)后輪中點(diǎn)運(yùn)動(dòng)經(jīng)過時(shí)，小車各個(gè)輪經(jīng)過的距離和轉(zhuǎn)角情況如圖5.413所示： 圖 5.4 智能車運(yùn)動(dòng)模型從上圖的小車模型的幾何關(guān)系中，我們很容易就能得到以下的結(jié)果： 公式6 公式7其中表示小車左后輪行駛的距離，表示小車右后輪行駛的距離，表示小車虛輪行駛的距離。由式6和7可以得到： 公式8那么只要能測(cè)量出小車兩個(gè)后輪的行駛距離，就可以得出和的值，因此在小車兩個(gè)后輪上分別安裝上兩個(gè)測(cè)速反饋，就能夠得到想要的結(jié)果。結(jié)合式和公式8可以得到： 公式

28、9公式9所表示的模型就是基于后輪差速的運(yùn)動(dòng)模型，只要給出一開始小車的位置和方位角，就能夠根據(jù)已知的幾何關(guān)系遞推的算出小車的后軸中點(diǎn)任何時(shí)刻的位置。 5.1.2 基于速度和前輪轉(zhuǎn)角的運(yùn)動(dòng)模型當(dāng)小車在運(yùn)動(dòng)中，如果在后輪安裝上測(cè)速反饋，再根據(jù)當(dāng)前小車轉(zhuǎn)角的控制量的大小，就能夠及時(shí)的得到小車的速度和轉(zhuǎn)角的反饋值，那么由，結(jié)合公式3可以得出后輪中點(diǎn)的坐標(biāo)為： 公式10也就是后輪中點(diǎn)連續(xù)兩個(gè)位置的坐標(biāo)變化為： 公式11 根據(jù)圖5.2中的幾何關(guān)系可以由后輪中點(diǎn)位置得出前輪中點(diǎn)位置的坐標(biāo)，那么在連續(xù)兩個(gè)狀態(tài)的情況下前輪中點(diǎn)的坐標(biāo)如下： 公式12 公式13 那么由公式12和公式13可以得到前輪中點(diǎn)在連續(xù)兩個(gè)位置

29、上的坐標(biāo)變化為： 公式14由上面的分析可以得出：只要知道當(dāng)前的轉(zhuǎn)角和速度值，以及圖像處理時(shí)間間隔，結(jié)合小車一開始時(shí)候給出的位置和方位角，就能夠逐步遞推出小車前后軸中點(diǎn)在任何時(shí)候的位置，進(jìn)而可以得出小車的運(yùn)動(dòng)軌跡。 在小車的運(yùn)動(dòng)過程中，小車根據(jù)當(dāng)前采集到的圖像，由控制算法可以得出小車在下一個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)間內(nèi)的該給出多大的速度和轉(zhuǎn)角。那么如果在小車上建立一個(gè)動(dòng)坐標(biāo)系，只根據(jù)當(dāng)前的圖像計(jì)算出小車的速度和轉(zhuǎn)角的控制量，就能夠滿足小車運(yùn)動(dòng)需求。如下圖，在已經(jīng)知道小車速度和轉(zhuǎn)角的情況下，以小車的后軸中點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn)，小車的后軸為軸，以小車的縱向?yàn)檩S，由上面得出的結(jié)果可以很容易的得出下一個(gè)小車后軸中點(diǎn)和前軸中點(diǎn)位置

30、的坐標(biāo)。從圖中很容易得到后輪中點(diǎn)的坐標(biāo)變化為： 公式15其中為小車在處理周期內(nèi)經(jīng)過的距離，即。因此由采集來的圖像中知道坐標(biāo)，時(shí)候，也可以由該公式反推出小車應(yīng)該轉(zhuǎn)過的角度，同時(shí)根據(jù)小車的機(jī)械性能和跑道的材質(zhì)可以得出在該角度下不發(fā)生側(cè)滑的最大速度，從而給出速度的參考量，詳細(xì)的算法設(shè)計(jì)將在下面的內(nèi)容中涉及。為了能夠更好的實(shí)現(xiàn)控制算法及在實(shí)際情況下運(yùn)用，可以將，在的情況下用泰勒公式展開可以作如下近似： 公式16將公式16代入道公式15中，則可以得到：將上式化簡(jiǎn)，進(jìn)一步可以得到： 公式18經(jīng)過測(cè)量小車前后輪距離，在速度約為兩米每秒的時(shí)候，轉(zhuǎn)角約為30度時(shí)，即。代入各量估算各項(xiàng)的值，經(jīng)比較舍去較小量，得：

31、 公式19 圖5.5中虛輪的位置即為前輪中點(diǎn)的位置，因此可以由所建立的坐標(biāo)系求出前輪中點(diǎn)在整個(gè)運(yùn)動(dòng)過程中位置坐標(biāo)的變化。 在不考慮側(cè)滑的情況下，前輪中點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)的圓心為，半徑為，因此可得： 公式20其參數(shù)方程為： 公式21那么由圖5.5中的幾何關(guān)系可以得到： 公式22運(yùn)用和差化積公式化簡(jiǎn)可以得到： 公式23再根據(jù)各量的值可以近似為： 公式24將式6（泰勒公式）代入到式24中，可以進(jìn)一步得到： 公式25近似化簡(jiǎn)可以得到： 公式26由上面所得出的結(jié)果可以得出建立如上圖的坐標(biāo)系時(shí)前輪中點(diǎn)的變化為： 公式27 后輪中點(diǎn)的變化為： 公式28由于存在著一定的側(cè)滑現(xiàn)像，且小車在行進(jìn)過程中存在著舵機(jī)延時(shí)的問題，

32、所以上述公式在近似過程中，要偏小一點(diǎn)，會(huì)要大一點(diǎn)，這樣在小車運(yùn)動(dòng)模型就能更好的接近現(xiàn)實(shí)情況。5.2 運(yùn)動(dòng)模型仿真根據(jù)上述的小車運(yùn)動(dòng)模型公式，并考慮到實(shí)際中舵機(jī)的延時(shí)問題。在假定小車速度為勻速，并且不發(fā)生側(cè)滑的情況下，根據(jù)上面所得到的公式，用VC+14得到小車在運(yùn)動(dòng)過程中前后輪中點(diǎn)的位置坐標(biāo)，再用Matlb仿真出小車的運(yùn)動(dòng)軌跡。小車的控制系統(tǒng)中圖像采集和控制程序執(zhí)行的時(shí)間約為，舵機(jī)的分析參數(shù)中可以得到舵機(jī)在這一段時(shí)間內(nèi)能轉(zhuǎn)過的角度約為15度，即約為0.25弧度。在以小車的后軸中點(diǎn)為原點(diǎn)，后軸為軸，小車的縱向?yàn)檩S的坐標(biāo)系中，本人用C+程序結(jié)合上述得出的公式，給出了小車在從0度轉(zhuǎn)過45度角的過程中前

33、后輪中點(diǎn)各個(gè)坐標(biāo)值。如圖5.5即為小車的前后軸中點(diǎn)的坐標(biāo)變化，對(duì)上面所得到的數(shù)據(jù)，用Matlab來仿真小車轉(zhuǎn)過45度角的過程，可以得到圖5.6的結(jié)果：圖 5.5 前后軸中點(diǎn)坐標(biāo)變化圖5.6中兩條曲線即為小車在轉(zhuǎn)彎過程中前輪中點(diǎn)和后輪中點(diǎn)的變化曲線，將小車的前后輪中點(diǎn)連接起來，就可以得到小車在各個(gè)時(shí)刻的姿態(tài)變化，圖5.7所示。如上述，對(duì)小車在各種轉(zhuǎn)角（5度、10度、15度、20度、25度、30度）的情況下都作如上分析，那么就可以近似得出在理想情況下小車下一個(gè)狀態(tài)的參數(shù)。這為下面的算法設(shè)計(jì)提供了理論上的依據(jù)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 圖5.6 智能車前后軸中點(diǎn)變化曲線 圖 5.7 小車縱向變化5.3 控制算法對(duì)

34、智能車的控制就是對(duì)小車的速度與方向進(jìn)行控制，我們比較了模糊控制和PID控制的優(yōu)缺點(diǎn)，鑒于模糊控制在控制智能車運(yùn)動(dòng)方面的天然優(yōu)勢(shì)，我們選用了模糊控制算法法來控制小車，達(dá)到了較理想的效果。在橫向上，即對(duì)小車的方向控制，我們采用了由采集圖像上的絕對(duì)位置、相對(duì)位置和模型車速度三個(gè)變量組成的模糊控制器來控制；在縱向上，即對(duì)模型車的速度控制，我們采用了基于模型車當(dāng)前速度和轉(zhuǎn)角為輸入的模糊控制。首先從采集到的圖像進(jìn)行分析，本智能車采用的是CCD圖像傳感器，能夠得到足夠多的圖像信息，對(duì)采集來的信息均勻的取出90行30列，由于攝像頭本身備旋轉(zhuǎn)90度，所以得到的圖像為30行90列，用邊緣檢測(cè)算法從信息中提取出黑線

35、的中心位置，這樣的由黑線的中點(diǎn)位置就可以按一定的算法得出小車下一個(gè)狀態(tài)。比賽的跑道路況不外乎3種，如下圖：圖5.8 跑道的三種情況要使智能車在最短的時(shí)間內(nèi)完成比賽，那么在直道上要以全速行駛，在“S”道轉(zhuǎn)向不大的情況下要盡量按直道行駛，在進(jìn)入彎道時(shí)要減速，以使得在彎道上能夠及時(shí)的轉(zhuǎn)向，在彎道中和出彎的時(shí)候要加速，以使得在小車在進(jìn)入直道時(shí)候就能夠很快的達(dá)到最高速度。 控制算法的簡(jiǎn)單介紹PID控制介紹PID控制算法是根據(jù)偏差的值，按照一定的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行計(jì)算，用所得的運(yùn)算結(jié)果對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制。PID控制有位置式控制和增量式控制，方程如下： 公式29 公式30在本智能車控制算法中，我們用位置式PID控制小

36、車的橫向運(yùn)動(dòng)，即小車的轉(zhuǎn)角。PID控制器的參數(shù)整定是控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心內(nèi)容。它是根據(jù)被控過程的特性確定PID控制器的比例系數(shù)、積分時(shí)間和微分時(shí)間的大小。PID控制器參數(shù)整定的方法很多，概括起來有兩大類：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)。這種方法所得到的計(jì)算數(shù)據(jù)未必可以直接用，還必須通過工程實(shí)際進(jìn)行調(diào)整和修改。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，且方法簡(jiǎn)單、易于掌握，在工程實(shí)際中被廣泛采用。PID控制器參數(shù)的工程整定方法，主要有臨界比例法、反應(yīng)曲線法和衰減法。三種方法各有其特點(diǎn)，其共同點(diǎn)都是通過試驗(yàn)，然后按照工程經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)控

37、制器參數(shù)進(jìn)行整定。但無論采用哪一種方法所得到的控制器參數(shù)，都需要在實(shí)際運(yùn)行中進(jìn)行最后調(diào)整與完善。例如：采用臨界比例法。利用該方法進(jìn)行 PID控制器參數(shù)的整定步驟如下：(1)首先預(yù)選擇一個(gè)足夠短的采樣周期讓系統(tǒng)工作；(2)僅加入比例控制環(huán)節(jié)，直到系統(tǒng)對(duì)輸入的階躍響應(yīng)出現(xiàn)臨界振蕩，記下這時(shí)的比例放大系數(shù)和臨界振蕩周期；(3)在一定的控制度下通過公式計(jì)算得到PID控制器的參數(shù)。在實(shí)際調(diào)試中，只能先大致設(shè)定一個(gè)經(jīng)驗(yàn)值，然后根據(jù)調(diào)節(jié)效果修改。對(duì)于溫度系統(tǒng)：P（%）20-60，I（分）3-10，D（分）0.53對(duì)于流量系統(tǒng)：P（%）40-100，I（分）0.11對(duì)于壓力系統(tǒng)：P（%）30-70，I（分）0

38、.43模糊控制介紹15模糊控制實(shí)質(zhì)上是用計(jì)算機(jī)去執(zhí)行操作人員的控制策略，因而可以避開對(duì)像復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，力圖對(duì)人們關(guān)于某個(gè)控制問題的成功與失敗的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行加工，總結(jié)出知識(shí)，從中提煉出控制規(guī)則，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的控制。模糊控制有以下的特點(diǎn)：1) 模糊工程的計(jì)算方法雖然是運(yùn)用模糊集理論進(jìn)行的模糊算法，但最后得到的控制規(guī)律是確定性的、定量的條件語句。2) 不需要根據(jù)機(jī)理與分析建立被控對(duì)像的數(shù)學(xué)模型，對(duì)于某些系統(tǒng)，要建立數(shù)學(xué)模型是很難的，甚至是不可能的。3) 與傳統(tǒng)的控制方法相比，模糊控制系統(tǒng)依賴于行為規(guī)則庫(kù)，由于是用自然語言表達(dá)的規(guī)則，更接近于人的思維方法和推理習(xí)慣，因此，便于現(xiàn)場(chǎng)操作人員的理解和使用，便

39、于人機(jī)對(duì)話，以得到更有效的控制規(guī)律。4) 模糊控制與計(jì)算機(jī)密切相關(guān)。從控制角度看，它實(shí)際上是一個(gè)由很多條件語句組成的軟件控制器。目前，模糊控制還是應(yīng)用二值邏輯的計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)，模糊規(guī)律經(jīng)過運(yùn)算，最后還是進(jìn)行確定性的控制。模糊推理硬件的研制和模糊計(jì)算機(jī)的開發(fā)，使得計(jì)算機(jī)將像人腦那樣隨心所欲地處理模棱兩可的信息，協(xié)助人們決策和進(jìn)行信息處理。模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心，是模糊控制系統(tǒng)控制品質(zhì)的主要保證，因此，在模糊控制系統(tǒng)中，設(shè)計(jì)和調(diào)整模糊控制器的工作是很重要的。模糊控制是以控制人員的經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)實(shí)施的一種智能控制，它并不需要精確的數(shù)學(xué)模型去描述系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過程，因此，它的設(shè)計(jì)方法與常規(guī)控制器的設(shè)汁方

40、法有所不同。模糊控制器的設(shè)計(jì)，一般是先在經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上確定各個(gè)相關(guān)參數(shù)及其控制規(guī)則，然后在運(yùn)行中反復(fù)進(jìn)行調(diào)整，以達(dá)到最佳控制效果。模糊控制器的設(shè)計(jì)主要考慮以下幾項(xiàng)主要內(nèi)容：1) 確定模糊控制器的輸人變量和輸出變量(即控制量)；2) 設(shè)計(jì)模糊控制器的控制規(guī)則；3) 確立模糊化和解模糊的方法；4) 選擇模糊控制器的輸入變最及輸出變量的論域，并確定模糊控制器的參數(shù)(如量化因子、比例因子等)；5) 編制模糊控制算法的應(yīng)用程序。5.3.2 方向控制PID算法設(shè)計(jì)16現(xiàn)在假設(shè)圖像中每行的黑點(diǎn)中心位置依次存在數(shù)組CCDData里面，為了能夠更好的反映曲線的變化方向性，我們?nèi)『诰€的最遠(yuǎn)點(diǎn)偏離圖像中心點(diǎn)位置的差值

41、作為控制的偏差，即，那么所得到的位置式PID控制量為：，其中4500位舵機(jī)控制量的中心位置，并用最遠(yuǎn)一點(diǎn)和最近一點(diǎn)的斜率來作為積分控制，這樣做的好處是使得位置式算法中的積分量只是根當(dāng)前圖像中的信息有關(guān)系，而不是跟過去整個(gè)狀態(tài)都有關(guān)，這樣不容易產(chǎn)生較大的誤差。在這里我們根據(jù)前面所得到的數(shù)學(xué)模型來推導(dǎo)出舵機(jī)PID控制的大概系數(shù)。首先我們只適用一個(gè)比例控制，由于舵機(jī)存在一定的延時(shí)，每處理一次圖像只能轉(zhuǎn)過15度左右，所在設(shè)定系數(shù)時(shí)候要予以考慮。攝像頭高40cm，能夠采集的圖像位于小車前方8cm到58cm，寬為20cm到60cm，取其后十點(diǎn)的來作為控制參考點(diǎn)。下表給出了當(dāng)后十點(diǎn)的平均偏差給定時(shí)候，由第三

42、章數(shù)學(xué)模型可得到其對(duì)應(yīng)的前輪應(yīng)該給出的角度值，以及由應(yīng)該給出的舵機(jī)的比例系數(shù)。表 5.1 舵機(jī)控制的比例系數(shù)偏移單位358111417202628344045前輪轉(zhuǎn)角369121518212427303336比例系數(shù)3340373635353530322927.527（表中偏移單位為所采集進(jìn)來圖像的行像素間的單位距離，前輪轉(zhuǎn)角為虛輪的角度，單位為度）從上表中可以求出系數(shù)平均值為33，只有比例控制的時(shí)候，在直道上又可能存在抖動(dòng)的情況（圖5.9），且在“S”道上完全是跟蹤黑線，沒有優(yōu)化效果，在大彎道的情況下有可能存在轉(zhuǎn)向不夠及時(shí)的情況。圖5.9 比例控制時(shí)“S”道上的情況為了克服上面的問題，使得小

43、車的在直道上的抖動(dòng)減弱，并且在在不是很大弧度“S”道上能夠盡量按直線行駛的話，那么就需要加入積分量，這里指的是斜率分量，即；要使得小車的轉(zhuǎn)向響應(yīng)更快更及時(shí)，要適當(dāng)?shù)募尤胛⒎至?，即。在?duì)三個(gè)系數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)的時(shí)候，要注意下面的規(guī)律： 曲線振蕩很頻繁，比例度盤要放大； 曲線漂浮繞大灣，比例度盤往小扳； 曲線偏離回復(fù)慢，積分時(shí)間往下降； 曲線波動(dòng)周期長(zhǎng)，積分時(shí)間再加長(zhǎng)； 曲線振蕩頻率快，先把微分降下來； 動(dòng)差大來波動(dòng)慢，微分時(shí)間應(yīng)加長(zhǎng)。模糊控制算法設(shè)計(jì)我們考慮到影響模型車轉(zhuǎn)向的因素，不僅僅是模型車采集到的當(dāng)前的圖像信息，還有模型車當(dāng)前的速度，在模型車的速度較低的情況下，模型車輸出的轉(zhuǎn)角應(yīng)該較小，在模型車

44、速度較高的情況下，模型車輸出的轉(zhuǎn)角應(yīng)該較大，為使得模型車能夠很好的跟蹤黑線，因此在方向控制算法中加入速度反饋的速度量是十分有必要的。我們用模型車采集到的當(dāng)前圖像的中的絕對(duì)位置信息和相對(duì)位置信息，加上當(dāng)前反饋回來的速度量設(shè)計(jì)了下面的模糊控制器：圖中的絕對(duì)位置信息為黑線與圖像中心線的距離值，相對(duì)位置信息為黑線的斜率值，速度量為速度傳感器的反饋值。 圖5.10轉(zhuǎn)向模糊控制器設(shè)計(jì)根據(jù)日常生活中的經(jīng)驗(yàn)可以得到：1、當(dāng)模型車在直線上行使時(shí)弱化舵機(jī)的轉(zhuǎn)向，允許適當(dāng)?shù)钠x，只有當(dāng)偏離達(dá)到一定的距離時(shí)，再進(jìn)行校正。2、當(dāng)模型車在“S”道上行使時(shí)弱化舵機(jī)的轉(zhuǎn)向，使得模型車在“S”道上能夠近似的跟蹤圓弧的弦，當(dāng)“S

45、”道上的圓弧的半徑較大時(shí)候，模型車的軌跡近似為直線。3、進(jìn)入大彎道的時(shí)候要能夠給出較大的轉(zhuǎn)角，使得模型車過彎時(shí)候更為流暢。下面將模型車得到的圖像絕對(duì)位置、相對(duì)位置和速度信息模糊化，在這里我們使用梯形隸屬度函數(shù)來表示，結(jié)果如圖5.11所示。圖5.11中(b),(d) 表示由圖像坐標(biāo)求得黑線斜率的隸屬度函數(shù)，(b)是圖像中有效的最遠(yuǎn)點(diǎn)橫坐標(biāo)減去最近點(diǎn)橫坐標(biāo)的值，因?yàn)樵诓钪抵写嬖谪?fù)數(shù)，為了去掉負(fù)數(shù)，對(duì)參數(shù)中同時(shí)加上90，(d)是圖像中有效的最遠(yuǎn)點(diǎn)的縱坐標(biāo)減去最近點(diǎn)的縱坐標(biāo)的值。 (a),(c),(e)表示由圖像的絕對(duì)位置信息、相對(duì)位置信息和模型車反饋的速度值的隸屬度函數(shù)，由此可以得出模型車當(dāng)前應(yīng)給出

46、的舵機(jī)控制量，(a)是圖像中最遠(yuǎn)有效行的黑線中心點(diǎn)與圖像中心點(diǎn)之間的距離，(c)與(b)相同，(e)為當(dāng)前的速度量，這里用速度控制量的大小來代表實(shí)際反饋的速度值。而(f)則為(b),(d)的輸出函數(shù)，即圖像斜率。(g)則為(a),(c),(e)的輸出函數(shù)，即舵機(jī)控制量的輸出函數(shù)。圖5.11轉(zhuǎn)向控制隸屬度函數(shù)圖5.11中(b)減去90后，左大-89，-88，-65，-40，左小-65，-40，-30，-5，中間-30，-5，5，30，右小5，30，40，65，右大40， 65，88，89。圖中(d)，極小1，2，4，8，較小4，8，10，14，中間10，14，16，20，較大16，20，22，2

47、6，極大22，26，29，30。 規(guī)則表如表5.2所示：表5.2 斜率模糊控制表 縱坐標(biāo)差橫坐標(biāo)差極小較小中間較大極大左大左大左大左中左小中間左小左大左中左小中間右小中間左中左小中間右小右中右小左小中間右小右中右大右大中間右小右中右大右大圖5.11中(a)左大1，2，14， 26，左小14，26，31，43，中間31，43，48，60，右小，48，60，65，77，右大65，77，89，90。圖中(c) 1到50為左大，25到85為左小，60到120為中間，95到155為右小，130到180為右大。規(guī)則表如表5.3(a)所示：表5.3 方向模糊控制規(guī)則表(a) 橫坐標(biāo)斜率左大左小中間右小右大左

48、大左大左大左小左小中間左小左大左小左小中間右小中間左小左小中間右小右小右小左小中間右小右小右大右大中間右小右小右大右大圖5.11中(e) 3D到3F為低，3E到41為較低，40到43為較高，42到44為高。那么結(jié)合上一個(gè)模糊控制表的輸出和圖(e)中的速度信息便可以得到控制規(guī)則表5.4(b)：表5.4 方向模糊控制規(guī)則表(b) 速度方向控制1低較低較高高左大左中左中左大左大左小左小左小左中左中中間中間中間中間中間右小右小右小右中右中右大右中右中右大右大5.3.3 速度控制模糊控制器的設(shè)計(jì)： 由常理可以得到，當(dāng)小車的轉(zhuǎn)角給定時(shí)，那么小車的最高速度也是一定的，因此由方向控制算法得出的小車的轉(zhuǎn)角值是速

49、度控制的一個(gè)重要的輸入量，另外通過測(cè)速反饋得到的當(dāng)前速度也應(yīng)該是速度控制的輸入量。那么速度控制器的輸入量為角度量angle和速度量velocity，輸出的為控制電機(jī)速度的PWM波占空比?？刂葡到y(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如下：圖5.12 速度模糊控制器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)因?yàn)榻嵌瓤刂屏康腜WM值是與小車的轉(zhuǎn)角一一對(duì)應(yīng)的，所以由角度量就可以知道小車的轉(zhuǎn)角的大小，我們將小車轉(zhuǎn)角的大小分為9種情況。而對(duì)小車的速度，我們根據(jù)跑道的情況，在轉(zhuǎn)彎的最小速度值到直道上的最大速度值之間分為8種情況。他們的模糊化采用的是常用的三角形隸屬度函數(shù)，輸出的隸屬度函數(shù)采用單點(diǎn)值，如圖5.13。圖5.13 速度控制隸屬度函數(shù)圖根據(jù)車體的物理運(yùn)動(dòng)學(xué)規(guī)律和日常生活中的經(jīng)驗(yàn)，為了使車行使的平均速度最大且保證不偏離車道，可以總結(jié)出模糊控制規(guī)律如下：1、如果小車在直道上，小車以高速行駛，并且黑線在小車的正中，則以小車的最高速度行駛。2、如果小車要進(jìn)入彎道，則要減速，如果已經(jīng)進(jìn)入彎道，則要加速，以使得駛出彎道進(jìn)入直道