电子科技大学成电掠影队技术报告.doc

第三届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛技 术 报 告学 校： 电子科技大学 队伍名称： 成电掠影队参赛队员： 赵裔 陈国贞 周立文带队教师： 石玉关于技术报告和研究论文使用授权的说明 本人完全了解第三届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。参赛队员签名： 带队教师签名： 日 期： 目录第三届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛i第一章引言11.1概述11.2文本结构11.3文献综述21.3.1 s12单片机开发资料21.3.2 机械调整与改装21.3.3 寻线控制方式21.3.4 驾车技术21.3.5 往届论文2第二章系统设计要求及方案论证52.1系统设计要求52.2系统设计方案62.2.1寻线方式62.2.2电机驱动以及刹车方式102.2.3车速检测模块112.2.4主控模块112.2.5蓝牙串口调试模块112.2.6电池及其相关模块：122.3系统最终方案13第三章智能车机械设计方案153.1重心转移理论：153.2舵机的改进163.3前轮倾角的调整173.4后轮差动轮的调整183.5后轮固定件的改良183.6轮胎防滑机械结构：193.7前轮减震弹簧改进：193.8悬挂臂的调整：193.9后轮轮距的调整193.10胎水的使用：193.11速度检测模块安装193.12传感器的安装203.13防侧滑理论：203.14轮胎影响因素：21第四章控制电路设计说明234.1电源模块234.2电机驱动模块244.3速度检测模块244.4主控模块254.5无线蓝牙串口模块254.6电池电压检测以及放电模块264.7红外传感器发射接收电路27第五章控制软件设计说明295.1光电传感器的模拟化：295.2速度控制算法与弯道控制策略：325.3舵机控制：345.4记忆算法：345.5起跑线的检测：375.6坡道的处理:37第六章开发工具及调试工具39第七章总结4171 主要技术参数说明417.2创新点与不足41鸣谢43参考文献：43附录a 源程序代码i37第一章 引言第一章 引言1.1概述全国大学生智能汽车竞赛是教育部为了加强大学生实践、创新能力和团队精神的培养而设立的。该竞赛与己举办的全国数学建模、电子设计、机械设计、结构设计等4大专业竞赛不同，是以迅猛发展的汽车电子为背景，涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科交叉的科技创意性比赛。在本次比赛中，本组使用大赛组委会统一提供的竞赛车模，采用飞思卡尔16 位微控制器mc9s12dg128作为核心控制单元，自主构思控制方案及系统设计，包括传感器信号采集处理、控制算法及执行、动力电机驱动、转向舵机控制等，最终实现一套能够自主识别路线，并且可以实时输出车体状态的智能车控制硬件系统。本文主要对车模整体设计思路，硬件与软件设计及车模的装配调试过程作简要的说明。由于全国大学生飞思卡尔智能车大赛已举办过两届，所以前两届的比赛模式成为了本次智能车竞赛的主要参考对象。车模竞赛的赛道是一个具有特定几何尺寸约束、磨擦系数及光学特性的白底面板，其中心贴有对可见光及不可见光均有较强吸收特性的黑色条带，宽度为2.5cm。智能车通过实时对自身运动速度及方向等进行调整来“沿”赛道运动。运动策略的制定主要是依靠对传感器得到的道路及行驶信息进行采集、分析、决策、执行四个步骤来进行的。1.2文本结构本文采用先总后分的结构，对系统设计和调试的各部分进行了介绍，突出强调了系统机械结构、硬件电路和软件程序的统一。全文共由7 个章节组成，第一章为引言，二至六章为主体部分，第七章为总结。首先，基于比赛规则和控制器性能，在第二章里引出了我们的总体方案，确定了系统的硬件框架。然后，第三章是我们对机械性能的一些探索和改进，同时对电路板与传感器的安装进行了描述。第四章介绍了车模各模块的硬件电路实现。第五章里详细描述了系统设计中用到的各控制算法、黑线提取算法和车体控制算法。第六章介绍我们在设计过程中软硬件开发调试工具。最后，第七章对系统综合性能进行了评价，指出了创新点与不足之处。1.3文献综述由于该项比赛是多个学科交叉的科技创意性比赛，涉及的知识面较广，因此仅凭我们自己专业方面所学的知识是远远不够的。要很好地完成该智能车设计制作，还必须广泛查阅各方面的参考文献。以下就对我们在实际设计制作过程中所阅读的文献进行一下分类总结。1.3.1 s12单片机开发资料对于freescale公司的单片机mc9sdg128我们以往从没有接触过，因此对于其系统结构以及内部资源都不是十分了解，通过仔细阅读freescale官方提供的s12单片机的开发资料，对这款运用于现代汽车电子的处理芯片有了全面的认识。1.3.2 机械调整与改装对于模型车，机械设计的好坏直接影响其速度与稳定性，经过前两届的经验，凡是在最后比赛中取得较好成绩的队伍，都在机械改装上下了大功夫。我们大量借鉴了f1赛车的一些设计思路和玩具车模网站，对模型车的机械结构进行了一些改良。1.3.3 寻线控制方式第三届freescale智能车大赛分为摄像头组与光电组，本队是光电组，对于光电组，不能使用透镜成像原理的传感器，于是就限制了我们不能使用摄像头。要想在比赛中取得较好的成绩，好的寻线方式是极为重要的，为此我们参阅了国内外自主机器人的寻线方式，同时阅读了许多传感器相关的书籍。1.3.4 驾车技术模型车是实际汽车的1：10等比例缩小模型，我们平时的驾车技术对于模型车的行驶具有很好地指导作用，通过网络，我们了解了一些驾车的基本技术，还根据平时玩极品飞车的经验，对于模型车的控制算法具有一定的帮助。1.3.5 往届论文他山之石，可以攻玉。对于以往参赛队的经验，我们是可以直接借鉴的。我们认真阅读了第一届和第二届的各参赛队论文，尤其是学做智能车这本书，受益匪浅。第二章 系统设计要求及方案论证 第二章 系统设计要求及方案论证2.1系统设计要求本次比赛要求各参赛队伍利用竞赛秘书处统一提供的单片机mc9s12dg128开发板（也可以采用mc9sdg128自制控制电路板）、开发软件code warrior和在线调试工具，在统一的车模平台基础上，设计制作一个能够自主识别路线的智能车，在专门设计的跑道上自动识别道路行驶。 小车按照黑线寻迹，决赛区比赛最终成绩由时间成绩和报告分数决定，成绩计算由下面公式给出： 比赛最终成绩(秒) = ts * (1-0.01r) 式中ts为赛车最快单圈时间（秒）；r为技术报告评分（分值范围0-10）。智能竞赛车模的规定： 1.禁止改动车底盘结构、轮距、轮径及轮胎； 2.禁止改动驱动电机的型号及传动比； 3.禁止改造滚珠轴承； 4.禁止改动舵机，但可以更改舵机输出轴上连接件； 5.禁止改动驱动电机以及电池，车模主要前进动力来源于车模本身直流电机及电池； 6.为了车模的行驶可以安装电路、传感器等，允许在底盘上打孔或安装辅助支架等。电路器件及控制驱动电路限制： 1.核心控制模块可以采用组委会提供的hcs12模块，也可以采用mc9sdg128自制控制电路板,除了dg128mcu之外不得使用辅助处理器以及其它可编程器件； 2.伺服电机数量不超过 3个； 3.传感器数量不超过16个（红外传感器的每对发射与接受单元计为1个传感器，ccd传感器记为1个传感器）； 4.直流电源使用大赛提供的电池；5.禁止使用dc-dc升压电路为驱动电机以及舵机提供动力； 6.全部电容容量和不得超过2000微法；电容最高充电电压不得超过25伏。 2.2系统设计方案系统由道路识别模块、速度传感器模块、主控模块、舵机驱动模块、电机驱动模块、无线模块组成。框图如图2.1如下：图2.1 系统设计总框图各模块之间只有很好地融合，才能使模型车稳定而快速地跑完全程。2.2.1寻线方式好的寻线方式是保证模型车稳定快速运行的基础，也是本次比赛中我们花费时间和精力最多的一部分。由于本队参加的是光电组，限制了使用透镜成像原理的摄像头，摄像头最大的优势在于前瞻距离远而广，经过大量的实践证明，当前瞻距离增大时对于模型车的控制具有决定性地作用，直道时可以将车速提得更高，弯道时由于“看到”的是前方，能够很好地解决本次比赛使用的舵机具有很大迟滞的缺陷，甚至由于弯道时的前瞻距离超过了舵机的迟滞缺陷，会使模型车在弯道时出现“抄内道”的效果，减少了实际行驶距离。当模型车行驶在“s型弯道”时，由于前瞻距离远，使直接由直线通过成为可能。总而言之，提高前瞻距离是提高模型车成绩最有效的手段。实际中我们还发现：只是单纯地提高前瞻距离是没有用的，本队做了如下实验：当前瞻距离在20cm时，我们在一跑道上跑完全程，接着马上将传感器抬高抬远，前瞻达到30cm。用相同的算法，在相同的跑道上再跑一遍，结果出人意料，时间惊人的相同，没有一点改善。究其原因，我们觉得提高前瞻距离的同时还必须提高前瞻范围，摄像头并不是比我们“看得远”而是“看得广”，这样的前瞻才有效果。本队对市场上的光电传感器行进了大量地测试，从中总结出各传感器的优势以及不足。红外一体化接收管他是一种集接收，放大，整形于一体的集成电路，不需要任何外围元件，就能完成从红外接收到输出与ttl信号相兼容的所有工作，原理图如图2.2所示。图2.2一体化接收头原理红外一体化接收头抗干扰能力强，很适合本次比赛不断变化的环境。我们让经过38k调制过的红外信号不断发射，当红外一体化接收头接收到载波时，输出引脚会输出一个低脉冲，由此我们判断一体化接收头是否处于黑线上，但由于一体化接收管接收到的是数字信号，会遗漏大量跑道上的信息，当智能车处于高速运行时会因为检测精度不足而造成误判。经过我们大量地测试，一体化接收管还有一个致命的弱点，每隔0.1秒才能接收下一次信号，这就造成了0.1秒的延迟，对于本次比赛，假设速度是3m/s,过了0.1秒后，智能车已前进30cm,这样的响应时间对智能车来说是致命的，可能早已跑出赛道。普通接收管普通接收管由自己设计外围电路，不会存在延迟问题，而且接收到的红外强度与输出电压成正比，根据不同的电压值就可得到接收管相对于黑线的位置，从每个接收管相对黑线的位置我们就可以精确地判断出智能车相对黑线的位置，但同时带来的问题是，模拟信号的采集，会因为环境变化带来极大的误差，自适应性太差。但为每个接收管都加上了一块窄带滤光片，只能让特定波长的红外光通过，实践证明：无论在白天还是晚上，对各场地的自适应能力有所增加。经调制的红外光经过调制的红外光大大提高了智能车的自适应能力，但经锁相环解调出来之后是数字信号，会遗漏大量的赛道信息，对于力求稳定的队伍这是一个很好的选择。但我们觉得提高智能车的自适应能力完全可以由算法优化，不必要牺牲精度。非调制的红外光非调制的红外光的特点显而易见，可以采用模拟接收，增加了对黑色引导线的识别精度。但抗干扰能力无法和调制的红外媲美。同时采用脉冲发射的方式，我们对大功率红外发射管加大了发射功率，如图2.3所示，成功地将智能车的前瞻距离提高到30cm。而且我们对每个传感器加上了红外窄带滤光片以及一个“黑色小帽”。配合一定的算法（具体参考模型车软件算法一章），只要日光不足以使传感器饱和且光照均匀，即使日光直接照射，我们的传感器也不会受环境的影响，很好地解决了模拟接收抗干扰能力下降的问题。图2.3红外发射接收电路条形码扫描仪方案条形码扫描器的基本工作原理为：由光源发出的光线经过光学系统照射到条码符号上面，被反射回来的光经过光学系统照射在光电转换器上，使之产生电信号，信号经过电路放大后产生一模拟电压，它与照射到条码符号上被反射回来的光成正比，再经过滤波、整形，形成与模拟信号对应的方波信号，经译码器解释为计算机可以直接接受的数字信号。 普通的条码阅读器通常采用以下三种技术：光笔、ccd、激光，它们都有各自的优缺点，没有一种阅读器能够在所有方面都具有优势，光笔型由于探测距离很近，我们对他没有太多的了解。ccd采用了透镜成像原理，违背了本次比赛的规则，所以也不能采用。我们主要研究了激光型条形码扫描器。激光手持式扫描器是利用激光二极管作为光源的单线式扫描器，它主要有转镜式和颤镜式两种。转镜式是采用高速马达带动一个棱镜组旋转，使二极管发出的单点激光变成一线。颤镜式的制作成本低于转镜式，但这种原理的激光枪不易提高扫描速度，一般为33次秒。商业企业在选择激光扫描器时，最重要的是注意扫描速度和分辨率，而景深并不是关键因素。因为当景深加大时，分辨率会大大降低。优秀的手持激光扫描器应当是高扫描速度，固定景深范围内很高的分辨率。对于本次比赛，使用激光型条形码扫描器所能达到的前瞻距离完全可以和摄像头媲美，解决了上届比赛摄像头“一统天下”的尴尬局势。为此，我们专门购买了条形码扫描仪se-950，他具有小巧，精度高，扫描线数高，操作简单等特点。他的组成原理如下：有单个激光发射器发射点激光源，经过颤镜将点光源射向不同的点区域，由于颤镜工作频率比较高，从视觉上看就使点光源变成了线光源，颤镜的抖动频率是有电场产生磁场控制的，本激光扫描仪的扫描频率为55hz，在接收端，只使用一个光电传感器，由于激光发射的照射点可以由颤镜精确控制，所以利用这一特性就知道此时激光具体扫描到哪一点了。为了使激光扫描仪探测距离远，接收端必须采用锁相环进行解码，最后进行信号处理，得到我们所要的条码信息。我们“解剖”了se-950这款激光扫描仪，深入的了解了扫描仪的原理。我们使用se-950来检测引导线，但发现：se-950扫描精度太高（用于条形码扫描），即使在全黑的引导线上，如果经过一段时间没有发现黑与白的对比，也会自动从黑到白发生跳变，这点运用于条码扫描不会出问题，因为条码很细，能提高精度。而采用在本次比赛中，就带来了很大的误识别，所以必须滤除这个“干扰信号”，经过长时间软件滤波算法的探索，效果都不太理想，特别是我们的车速达到接近3m/s,要求处理的任务量大大增加，浪费在滤波算法上太多时间使我们模型车的稳定度大大下降。探其原因，条形码扫描仪的信号调理电路限制了他在本次比赛中的巨大优势。经过讨论，既然我们已经如此了解此款扫描仪的结构，何不自己动手做一个呢？实物图如图2.4所示：图2.4 条形码扫描仪实物图本次尝试是一次大胆的尝试，由点激光器发射点光源经电机带动的镜片发散成线光源，由锁相环接收处理，送入处理芯片。基本功能我们能够实现，但还有一些问题难以克服：1）电机的传动频率难以精确控制，造成线光源抖动厉害，如果采用闭环控制可以解决这个问题，但工作量巨大。（本队参加机器人大赛时开发的伺服电机驱动就花了整整一礼拜，而且体积比较大，在此模块中使用闭环控制很不现实。）2）各模块之间的相对位置很重要，稍有偏差都会有致命的误检测，模型车高速运行时的抖动会带来误判。最后我们不得不放弃了条形码扫描仪的方案，但对于这次探索的过程我们受益匪浅，相信下次比赛时一定能把此项技术运用起来。2.2.2电机驱动以及刹车方式大多数队伍对于电机驱动模块采用大赛组委会推荐的集成电机驱动芯片mc33886。其优点是驱动能力强、体积小、外围电路简单、方便易用，很符合本系统的需要。缺点是价格比较贵，不太好购买，而且mc33886的导通电阻相对比较大，虽然可以多片并联使用，但这样增加了pcb的面积和元件成本，同时由于mc33886内部有过流保护电路，限制了模型车提速时的加速度以及最快运行速度，导致在直道上满占空比运行时都达不到我们所预期的高速，考虑到像电机驱动这样的简单电路，本队认为完全可以自行设计，充分体现了如今的“diy”精神，而且性能和功耗方面绝不会劣于mc33886。2.2.3车速检测模块车速检测模块方案很多，而且各方案在性能上区别不大，有基于遮光盘的红外对射式速度传感器、霍尔效应传感器、差速器侧面卡盘的红外反射式速度传感器、专用光电编码器。我们认为对于速度传感器最重要的是简单稳定，而大多数队伍自行设计码盘，费时费力，而且线度往往不够。本队就地取材，拆了一个坏了的机械鼠标，得到了三个码盘和光电对射管，在初期线度也达到了速度检测的要求，省时省力。当校内赛出现后，我们的车速越来越高，鼠标码盘已经不能满足我们的要求，于是我们换上了500线的码盘，如图2.5。从根本上解决了速度检测的精度问题。图2.5 专业码盘实物图2.2.4主控模块此次比赛中限定使用单片机mc9s12dg128作为主控制模块的唯一处理器，可以使用大赛组委会统一提供的hcs12单片机模块，也可以采用mc9sdg128自制单片机控制电路板。使用大赛组委会统一提供的s12开发板最大的优势在于技术成熟，缩短了整个模型车的硬件开发时间。但是清华s12开发板的许多接口实际上并不需要使用，而且布局布线针对的是大众，对于不同的队伍，各模块与主控的连线会略显杂乱，不利于整车的稳定性。故我们决定自行设计主控模块，去除其中使用不到的接口，合理安排各接口的布局，大大减小了主控板的面积，减轻了车的重量，同时各模块之间的连线也显得井然有序了。2.2.5蓝牙串口调试模块蓝牙调试电路用于智能车开发调试阶段的工作中，特别是现场调试过程中，他一方面可以显示智能车控制电路的各种信息以及工作参数，另一方面还可以对工作参数进行现场修改。我们决定采用无线通信模块，将智能车运行过程的各项参数通过无线串口通信模块传输到电脑中进行分析，实际证明，使用蓝牙串口调试模块大大提高了我们的效率，许多程序中的小bug，以及模型车行驶过程中遇到的边界情况、突发情况都因为使用了无线蓝牙模块实时传送数据迎刃而解。对于模型车的启动、停止、参数修改、初始化等等我们都可以通过蓝牙无线传送，大大减少了重复下载的麻烦，也防止了模型车出赛道后乱跑撞毁的危险。尤其是在调记忆算法时，蓝牙模块更是发挥了巨大的作用，实时将跑道信息反馈回来，大大提高了效率。无线蓝牙串口如图2.6所示：图2.6蓝牙串口实物图2.2.6电池及其相关模块：在ni-cd(镍镉)电池在70年代末80年代初出现以后，很多高级模型车玩家就意识到充电电池都有独特的“个性”。为了获得最高的性能和最长的寿命，充电电池必须以特定的方法来使用。每当一种新电池推出的时候，一个艰巨的任务就是要找出它的特性，并且找到获得最佳效果的手段。在ni-cd时代，我们通常用电池容量值的大约两倍来充电，比如电池是1800mah(mah:毫安*小时),1.8乘以2就是3.6，那么用3到4安培来充电是安全的，而且充得比较饱满，通常电流高，电池的爆发力会强些，但未必如电流低时饱满。但是必须注意：过高的电流，比如8、9a，未必能提高性能，反而可能损坏你的电池。建议在4.0到6.5安培之间。放电也是必要的，每节不能低于0.9伏每节。如果电池被放到接近0伏然后存放一星期的话，很可能连最后一点电压也会跑掉，使电池变成0伏。接近0伏的存放是电池致命的敌人。因此我们设计了专门的放电充电电路，当放电至6v时自动切换成充电模式，充分体现了“智能化”。电池电压过低可能造成单片机因供电不足，程序跑飞，智能车失去控制乱跑撞坏的可能。考虑到这点，我们加入电池电压检测模块。我们用比较器专门设计了一个电压检测模块清晰地显示电压情况，当到达我们所设定的电压时就发光报警。同时在正式比赛之前还应该补电。为了达到最大的性能，应该在比赛之前，重新充电一到几分钟，让电池达到最高的电压，这俗称“补电”。有些人喜欢补到充电器响信号表示充满，也有人喜欢定时的补一分钟或者几十秒，这个可以随意选择。如果电池出现“虚假充饱”，到比赛时候你就来不及补电了。因此，比较安全的方法是：在比赛前一个小时开始充电，充电大概花去40到45分钟，那么有必要的话，你还剩15分钟可以把电池补满。在日常练习中，没必要把电池推到性能极限，所以如果电池不是充好了超过一个小时，一般不需要补电。2.3系统最终方案1采用自行设计的主控开发板模块。2使用mos管，自行设计的电机驱动以及刹车模块。3使用专业编码盘作为速度检测模块。4采用大功率红外发射，模拟接收方式寻线。5蓝牙串口调试模块用于现场调试中的参数设定与路况返回。6电压检测模块检测电池所处的电压状态。7专门的放电充电电路为电池充电。总体效果如图2.7所示：图2.7 模型车总效果图第三章 智能车机械设计方案 第三章 智能车机械设计方案整车的设计我们本着轻巧的原则，同时最大可能地降低重心且重心靠后。设计了大小完全一样的上下两块pcb，上面为s12主控模块，下板为电机驱动，速度检测模块，电压检测模块等等。两块板尽可能接近底盘，编码盘固定在电机的轴上，传动比为1：2，传感器通过金属支架斜向上伸出车头，提高前瞻距离。重心安排在悬挂螺丝的正下方。我们还加了塑料垫片将模型车的重心尽可能下移，保证模型车的抓地力。前束（toe）、内倾角（kamber）、后倾角（caster）、轮距、避震等我们都进行了精细地调整。模型车具体调整参数如表3.1所示。表3.1 模型车机械参数说明整体构造简单、轻便，重心很低且比较靠后，没有任何冗余。3.1重心转移理论：可以毫不夸张地说，模型车的重力转移是竞速比赛中的最重要的环节。也是区分好的机械结构的标准。懂得车子的重力在那里，使轮胎保持在极限上，并且不突然超越它，可以使模型车开得飞快。当模型车在转弯时，会由于车的惯性而产生离心力，该力作用于重心而产生扭矩，该扭距将会遵从牛顿第二定律而被抵消。这个抵消过程实际上令外侧的轮子受到比内侧轮子更大的压力。因为整车的重力是保持恒定的，所以从内侧轮移走的压力必然添加到外侧轮子上。换句话来说，重力被从内侧转移到外侧。假设模型车正在左转，任何来自左前轮的重力都必定转移到右前轮，任何来自左后轮的重力都必定转移到右后轮。在刹车或者加速的时候，重力也会在前后方向转移。这就是为什么可以通过施加一点刹车以减少车辆的转向不足。这时重力从后轮转移到前轮，因此获得更多的前轮抓地力以使车辆转向。重力转移的量是和重心的高度成正比，和车的轮距成反比。这就是为什么绝大多数赛车都在规则限定内尽可能的宽，重心尽可能低，因为那可以减少横向重力转移，以防止总体抓地力的减少。重力转移也和车子的静止质量成正比，这也是赛车要尽可能的轻，同样的这也可以减少重力转移。 重力转移的量还取决于其他因素，比如速度和转弯时所行进路线的半径。事实上重力转移的量和转弯半径成正比。这也是为什么当车子转弯的时候，转弯半径比较大的线路是最快的线路。因为它使重力转移尽可能的小，并使转向抓地力尽可能的大。3.2舵机的改进舵机响应速度是整车过弯速度的一个瓶颈。为了加快车轮转向速度，我们设计并安装了舵机转向机构。在并非改变舵机本身结构的条件下，将舵机竖立起来，加大两端的力臂，并使其力臂相等。通过实际测试，力臂的增大的确大大提高了模型车的转弯时的转向。舵机支架的安装位置如图3.1所示。图3.1 舵机改良效果图对于架高了的舵机，我们担心单片机输出的pwm对应于舵机转角是否依然成线性关系，于是我们做了简易的测试方案，测试方案如下：我们将激光头系在模型车的车轮上，使激光垂直照射在墙上，再使单片机的pwm以极小步进输出，测出激光在墙上的移动距离，就能得出单片机输出的pwm与转角的关系了。测试结果如表3.2：表3.2 舵机线性度测试结果从表中，我们可以看到,单片机输出的pwm与舵机转角依然成线性关系。3.3前轮倾角的调整前轮是转向轮，他的安装位置由主销内倾，主销后倾，前轮外倾和前轮前束决定。主销内倾是指主销装在前轴向内倾斜的角度，它的作用是使前轮自动回正，角度越大前轮自动回正的作用就越强烈，但转向时也同时会费力，增大轮胎磨损。主销后倾是指主销装在前轴，上端略向后倾斜的角度。它使车辆转弯时产生的离心力与所形成的力矩方向与车轮偏转方向相反，迫使车轮偏转后自动恢复到原来的中心位置上。由此，主销后倾越大，车速越高，前轮稳定性越好。主销内倾和主销后倾都能使模型车自动回正，不同点在于主销内倾回正与车速有关，而主销后倾与车速无关。可以说，在高速时主销内倾起主要作用，而低速时，主要依靠主销后倾时模型车回正。前束是指两轮之间的后距离数值与前驱离数值之差，也指前轮中心线与纵向中心线的夹角，它能减少模型车的磨损，前轮滚动时，其惯性力会自然将轮胎向内偏斜，如果前束适当，轮胎的偏斜方向会抵消，减少磨损。车轮前端向内倾(内八字)，称为toe-in;车轮前端向外倾(外八字)，称为toe-out。在比较滑的场地可以使用3度后toe-in。增加toe-in的同时，会增加后轮的抓地力，但同时减少转向。在抓地力比较好的场地可以使用2度或以下的toe-in，这样会减少后轮的抓地力，而且同时增加直线速度。越大角度toe-in或toe-out，越会减低车辆在直线行走的速度。不推荐使用过大的toe-in或者toe-out（超过3度），考虑到此次比赛的场地不会太滑，抓地力比较好，我们设定toe-out为2度。3.4后轮差动轮的调整差速机制的作用是使车轮在转弯时减小与地面的打滑，太紧会导致差速器性能降低，起不到差速的作用。太松会导致打齿，增大了模型车的加速时间。差速齿的调整对于模型车过弯速度很重要，为了更好地提高过弯性能，我们将差速齿调节的要比一般队伍更松一些，虽然提高了转弯性能，但却对电机齿轮也带来了一定磨损，而且有一定程度的“甩尾”出现。经过长时间的磨损，我们明显地发现，电机的连动铜齿居然都被磨损了，每一齿由原来的“梯形”被磨成了“三角形”，模型车在运行过程中由于磨损带来了很大的噪声，不得不换齿了，由于磨损相当长的时间才会使电机齿轮变形（我们在一个学期的调试过程中也只换了两个铜齿），最终我们决定以铜齿磨损的代价来换取转弯的高差速性能。如果出现了甩尾的现象，稍微将差速器调紧也可改善甩尾之发生，不过紧度的拿捏要多次的细腻调整，如调整过紧会得到反效果。3.5后轮固定件的改良由于电机和码盘都固定在后轮的偏右方向，使小车整体重心略微偏右，左转与右转的灵活性不相同，所以我们将后轮左边的塑料固定件更换金属配件，平衡了重心也减少了磨损。见图3.2：3.2后轮固定件效果图3.6轮胎防滑机械结构：平时调试时发现，当跑道灰尘较多时，模型车很容易打滑，所以我们设计了一个小装置来改善轮胎的摩擦系数，我们将四个轮胎的前方都安装一块海绵，当模型车运行的同时也在不停地擦着轮胎，模型车打滑现象明显大大改善了。3.7前轮减震弹簧改进：模型车使用时间过长之后，前轮减震弹簧明显松动，即使舵机没有摆动，前轮也可以作小幅度的摆动，影响舵机的精确控制，我们用圆珠笔的弹簧更换了前轮的减震弹簧，由于圆珠笔内的弹簧阻尼系数更大一些，前轮更容易被固定死，明显改善了前轮摆动的问题。增加前避减震弹簧硬度，也能改善甩尾情况的发生，过弯失速有可能为前轮抓地力比后轮强，也就是所谓的转向过度，让前避震变硬来降低车辆侧倾量将会改善甩尾情形，更会让车辆偏向于稳定。3.8悬挂臂的调整：我们的两排传感器前倾很多，模型车在运动时会带来传感器的上下震动，同时由于本次比赛相对平坦，所以我们将悬挂臂的弹簧固定成最紧，保证模型车运行时和传感器没有相对地震动。3.9后轮轮距的调整前文重心转移理论一章里，我们已经提到过加宽后轮车宽的好处。可以减少横向重力转移，以防止总体抓地力的减少。加宽后轮距会让车辆稳定性提升，不过须注意加宽后轮车宽相当于增加了模型车跑出赛道的几率，过厚的调整垫片让轮胎固定螺丝固定量过少也会使轮胎容易脱离。3.10胎水的使用：使用胎水最大用意是软化轮胎。面对场地抓地力不佳可使用胎水，我们使用的是橡胶水，抓地力过高路面前后轮胎水的涂抹就得依后轮全部涂抹、前轮1/23/4涂抹为准则，以免造成转向过度。胎水涂抹之后切记将多余胎水去除干净，如胎水未予去除，过多的胎水油渍将会让车辆短时间丧失抓地力直至胎水消失为止。3.11速度检测模块安装将专业编码盘以1：2的传动比例安装在电机的轴上，不能有任何倾斜，齿与齿之间要保持适当的接触，这样接收到的脉冲均匀，不会出现遗漏情况。3.12传感器的安装传感器的安装是一件非常棘手的事情，高一点，低一点都会影响ad采样值。所以在每次调试之前必须仔细检查一下传感器的采样值，进行适当调整，使其到达线性度最好的状态。我们前排传感器用于检测弯道，用金属支架架得很高，设计成60度的角度，前瞻距离达到30cm，后排传感器直接对地，检测模型车当前位置，因此不需要太高。3.13防侧滑理论：汽车侧滑分为四轮侧滑、前轮侧滑和后轮侧滑三种情况。四轮侧滑较少出现。前轮侧滑缓解了车辆转向角速度，路面较宽时危险性不大，其离心力因前轮侧滑而减小，所以一般能自行制止、缓解乃至消失。但后轮侧滑特别是转弯时外侧滑危险性极大，因为它会加大转向角速度，导致越滑越烈，如“抱死”，路面越滑，制动时间越长，侧滑也就越严重，其离心力（惯性侧翻力矩）也因侧滑而加大，当大于车辆重力的稳定力矩时就会翻车。引起前轮侧滑的因素很多，如前轮定位参数、车速、轮胎气压、载荷和驱动方式等，但前轮定位参数中前束值与外倾角匹配是影响前轮侧滑的最主要因素。基于前轮侧滑机理的分析，考虑轮胎侧偏特性和模型车结构参数的影响，建立前轮前束值与外倾角理论匹配关系：，公式1公式1中d为测量前束处的轮辋直径，l为模型车轴距，l轮胎接地印迹长度为前轮外倾角，r为轮胎滚动半径。合理地调节这些参数，是前轮侧滑达到最小。由前面的分析可知，后轮侧滑在模型车的运行过程中危害极大（尤其在过弯时），对模型车的过弯速度有很大的影响。经过我们的分析，假设模型车匀速过弯，那么它所受到的向心力是不变的，设为f1，将f1分解为平行于模型车的力f2和垂直于模型车的力f3，如图3.3所示：3.3 模型车转弯受力分析其中f2将影响模型车的前滑力，而f3是阻止模型车侧向滑动的力，根据理论分析，我们认为当保持模型车过弯速度不变时（即保持向心力不变），减小f2即能增大模型车的放侧滑力f3，基于以上理论，我们建立了一套较好的过弯算法，详细算法见软件算法一章。3.14轮胎影响因素：轮胎对于车辆能够被很好的操控，是非常重要的。因为轮胎是车辆和地面的唯一联系，而这个联系仅仅取决于轮胎和地面的接触面的摩擦力。让我们来看看摩擦力是如何产生的。计算两个物体表面之间所产生的摩擦力的公式是：，其中是最大摩擦力， n为物体表面所受到的正压力，表示摩擦系数。 对于橡胶轮胎来说， 摩擦系数并不是恒定的。它随着温度、压力，还有更重要的是，随着滑动量而改变。 下图3.4显示滑动量和摩擦力的关系。图3.4滑动量与摩擦力关系图在图中的横轴表示滑动量，从0%(没有滑动，轮胎仅仅是向前滚动)，到100%(轮胎垂直于地面且垂直于车辆行进的方向)。而纵轴表示摩擦系数，在图中左边的部分， 发生于轮胎内部的滑动处于支配的地位，就是常说的“轮胎蠕动”。当轮胎在压力下变形，且轮胎接地块偏离其纵轴运动，这种情况就会发生。这也产生了所谓的“测滑角(slip angle)”。在图中右边的部分，在两个表面之间的滑动处于支配地位。这时候，轮胎会有一些横向滑动。应该注意的是：当轮胎产生少量的横向滑动(通常在5%到15%之间)时，摩擦系数达到了最大值。这是因为轮胎跟地面接触的方式其实是非常特别的，其中包含两个不同的机械作用：变形力和粘合力。当压在轮胎上的重量或滑动量发生改变的时候，这两个因素的比例就会发生改变。举例说：当滑动量比较大的时候，变形力就会大于粘合力，占支配地位。 当橡胶的复合成分(compound)非常软，而且稳定较高、路面也比较平滑的时候 ，粘合力就会占支配地位。第四章 控制电路设计说明 第四章 控制电路设计说明硬件电路系统主要分为主控电路、驱动电路、辅助电路。主控电路为自行设计的s12单片机开发板。驱动电路包括电源模块、电机驱动模块、速度检测模块、电池电压检测模块等。辅助电路包括蓝牙串口模块、传感器模块、电池放电模块等。下面分别详细介绍各模块内容。4.1电源模块供电模块是整个电路最基本的模块。具体框架如图4.1。 7.2v 、2a/h镍镉电池tps7350lpf编码盘lm2576 3.3v电池检测红外传感器蓝牙串口电机*舵机 单片机图4.1 电源模块框图全部硬件电路由7.2v 、2a/h的可充电镍镉电池提供。主要包括如下不同的电压： （1）5v电压。经过低压差开关电源tps7350后，输出5v电压，为单片机和专业编码器、电池检测电路提供电源。（2）3.3v电压。为红外发射接收管、蓝牙无线串口通信模块。使用低电压供电，提高了红外检测电路电源的利用效率。由于红外发射需要很大的电流，我们使用lm2576开关电源为其供电，产生1w的红外发射功率。（3）7.2v电压。这部分电压直接取自电池两端，为后轮电机驱动以及舵机提供动力。其中舵机推荐是用6v供电，但为了提高舵机带负载时的响应速度，根据往届经验可以直接接在7.2v电源上。在实际调试中我们发现，由于使用了mos管驱动电路，我们使用的mos驱动管irf3205的导通电阻很小，导致在电机启动的一瞬间会有很大的电流，当电池电压并不是太低时（7v左后）时，都会由于瞬间大电流，将电压拉得低到让单片机复位，减少了电池的实际使用时间。对此，我们的解决方法是：使用tps7350，它是一款超低压差的电源芯片，即使电池电压低到6v都不会使单片机出现复位现象。在调试过程中我们还发现，由于使用了开关电源对大功率红外发射管供电，导致电源线和地线的处理变得极为重要，其中一个版本的驱动板就是因为电源和地线处理得不好，导致舵机会“无缘无故地抖动”，检查了好久才发现根本问题。4.2电机驱动模块我们没有使用主办方推荐的电机驱动芯片mc33886，而是使用mos管自行设计了h桥驱动来控制模型车的前进与刹车，使用mos管irf3205最大的优势就是导通电阻特别小，可以瞬时提高很大的电流使电机加速。原理图如图4.2所示：图4.2全桥驱动原理图4.3速度检测模块初期我们使用了鼠标里的现成码盘已经能够达到我们所需的线数要求，随着速度进一步提高，一次采样只能接收到5到7个脉冲，采样精度太低，不能很好地反映模型车的实际速度，而如果增加了采样周期，会使得调速的实时性便差，响应变慢。于是我们购买专业编码器。每1ms检测一次速度，同时每1ms更新一次速度，达到了对速度实时精确控制。4.4主控模块主控模块我们力求简单简洁。省去了所有不用的接口，大大减小了主控模块的面积。而且接口相对于各模块的位置也精心设计，比如舵机控制线和传感器ad采样接口尽量靠近前轮。速度传感器脉冲捕捉口和电机驱动刹车口尽量靠近后轮，这样的设计使跳线不会交叉在一起，美观，也提高了硬件的可靠性。同时还在主控模块上设计了四个按键和八个led指示灯，用于比赛时程序的切换和显示。对于主控模块的电源和大部分其他信号线采用两块电路板对插的形式，省去了大量的跳线，再次体现出我们“简洁”的整体思想。主控模块原理图如图4.3所示。图4.3 单片机原理图4.5无线蓝牙串口模块单片机通过串口，将数据由蓝牙传输至主机，主机也可以通过串口调试工具将数据发送至单片机，实现了全双工通信，大大提高了调试效率。具体原路图如图4.4所示 图4.4 蓝牙串口原理图4.6电池电压检测以及放电模块实时知道此时电池电压对于排错以及是否应该充电都具有指导作用，所以我们额外设计了了电压检测模块，如图4.5：图4.5电压检测模块这样的设计既保护了电池的过度使用，又很好了解了各阶段电压对于模型车行驶的影响。同时我们还设计了一个放电装置，由于使用大功率红外发射，小车启动瞬间的电流特别大，达到8a左后，电池到7.6v左后就不能使用了，所以要有放电装置保证电池不会产生记忆效应。当电池电压放到6v时自动断开放电装置，切换到充电模式。4.7红外传感器发射接收电路我们采用的是两排传感器的策略，前排传感器由大功率红外发射管发射，普通的接收管接受，倾斜角度60度，用于弯道的大前瞻。后排传感器直接使用红外发射接收一体化管st188，对地照射，检测模型车即时位置信息。我们在传感器的前瞻方面做了大量地工作，从海选传感器到改装传感器，从深入了解传感器的特性到自行设计电路，最大化地增加了红外发射管的发射功率，同时对接收管加窄带滤光片，还为每个传感器套上了“黑色小帽”使其方向性一致。我们想设计一个完全不受阳光环境影响的接收电路，如图4.6：图4.6 理论的光电传感器接收电路 将八个光电传感器全部串联起来，当照射到白线时所接收到的光强相等，那么八个传感器所呈现的阻值也相同，那么ad0到ad6所采样到的值应该是等差数列。当其中有一个传感器照射到黑线时，那么他两端的电压差应该特别大，根据这个特性，就能模拟接收黑线的相对位置了，而且此电路不受环境影响，因为环境对整体八个传感器同时影响，我们采样传感器两端的差值就完全滤除了环境影响了。理论很完美，但实际情况是：各传感器在相同光照下各相异性很明显，阻值相差很大，导致在全白情况下依然有压差最大的传感器出现，而且根据传感器倾斜程度不同，压差最大的传感器也是不同的。于是我们不得不回归到最原始的电路了。具体电路图如图4.7：图4.7 光电传感器原理图第五章 控制软件设计说明 第五章 控制软件设计说明软件的整体流程图如图5.1所示：图5.1软件总流程图5.1光电传感器的模拟化：对于光电发射管的处理算法，经过前两届的比赛，涌现出一批优秀的算法，例如清华大学汽车安全与节能国家重点实验室写的基于离散布置光电传感器的连续路径识别算法，利用光电传感器接收电压的大小与传感器距离黑色引导线的水平距离有定量关系：离黑线越近，则电压越低，离白线越近，则电压越高。再对每个传感器接受到的电压确定各传感器与黑线的距离，从而获得车身相对于黑色标记线的位置，得到连续分布的路径信息。但由于各传感器的工艺水平不可能完全一致，导致即使相对黑线的位置一样，接受到的电压也会有较大偏差，同时，不同的比赛环境对于光对黑线与白线的反射程度也有很大差别，当对各传感器调节好参数后也会由于更换比赛环境而使调好的参数完全失效。所以一般的做法是加入预标定，即针对不同的环境，在比赛之前，采集此次场地的完全接收黑线的最低电压与完全接受白线的最高电压值，进行归一化参数。这种方法的确大大提高了光电传感器的准确性，但其仍然忽略比赛场地的一个重要因素，采用预标定只是记录本场地“此时此点”的相对值，但本场地的其他区域并不能完全等同于“此点”，很有可能某点由于正对窗户而造成采样电压值整体偏高，即使在同一点，上一时刻与此刻也会存在一些差别，如果再利用初始点的预标定的归一化参数处理，带来的误差仍然是巨大的。所以，我们认为：所谓的预标定，用了静止的观点来看待问题，没有从本质上解决比赛环境的影响。而且，采用一般的加权平均的算法进行预标定时的归一化也存在一些问题，假设我们一共有八个传感器，从1到8，当2号传感器接收到的信号强度为2，其余传感器接收到的信号强度为1，按照加权平均的算法，2号传感器所占权数为，其余传感器所占权数为，根据公式:权数传感器号数=黑线相对于传感器位置。得到的黑线相对于传感器位置在的位置，也就是中间靠左的位置，而实际情况很容易看出传感器位置应该正对着2号传感器，这样造成的误差是不能接受的。针对预标定的漏洞，我们原创性地设计了一套“双delta”理论，理论的基本思想是这样的：在比赛进行前，对每个光电传感器进行预标定，得到每个管的归一化参数，比赛时针对每个光电管，都是与前一时刻该管的测量值进行比较，得到第一个delta值，其实第一个delta值已经融入了二值法与边缘检测的思想，即对n个并列排放的光电传感器采样结果进行n次比较，得出相差最大的一组数据，我们就认为这组数据所对应的那个管是黑线到白线的突变，再将所得的第一个delta对应的管的归一化电压值与相邻的两个管的归一化电压再进行一个比较，得出第二组delta，由于采样电压值与黑线相对位置近似成线性关系。第二组数据得到了两个delta值就能精确定位黑线的具体位置了，整体算法如图5.2所示。图5.2 双“delta”算法本理论不同于其他理论的最大之处就是克服了场地不同时间，不同地点所受干扰可能不同。我们得到的数据永远是相对值（此时刻相对于上一时刻，此地点相对于上一地点，此管相对于另一管），大大提高了智能车对场地的自适应能力，实际效果令人满意。由于智能车在高速行驶时可能暂时的完全脱离黑线，但此时由于光电传感器工艺的差别，采用了“双delta”的方法仍然会比较出delta值（虽然每个传感器此时的delta值相差并不大），会造成误判。我们是这样处理的：对每个传感器采样得到的ad值设定动态阈值，如果小于这个设定的动态阈值就认为没有检测到黑线，当所有的传感器的采样值都小于此动态阈值时即认为此刻智能车处于白线上。动态阈值的设定取预标定采样值的2倍。由于我们的传感器安装位置较高，所以很容易就探出跑道，在正式比赛时，因为跑道的外面也是白色的，不会出现问题，而平时调试时，跑道的外面就是普通的地砖，很容易因为探出跑道造成错误，所以我们设定传感器的值必须线性变化，当最左边的传感器最后检测到黑线时，舵机摆到左极限，直到最左边的传感器再次检测到黑线，最右边同理。这样就滤除了探测出跑道带来的误差。实际证明：只要阳光没有强到使传感器达到饱和，采用“双delta”理论从根本上解决了由于模拟方法带来的噪声问题，大大提高了智能车的稳定性。采用了“双delta”理论，在各种不同环境下，我们得出一条黑线相对位置与归一化电压值的曲线，如图5.3所示图5.3处理后的传感器线性度测试