基于光电管的智能车模设计_图文

1、2007年7月第35卷第7期机床与液压MACH I N E T OOL&HY DRAUL I CSJul12007Vol135No17基于光电管的智能车模设计陈东,向巍(武汉大学动力与机械学院,湖北武汉430072摘要:智能车模循线方案很多采用CCD来实现,其优点是象素密集,控制精度高,但是该方式信号采集周期较长,很容易受到外界光线的干扰,为解决这些问题,笔者采用红外光电对管进行循线的方案,虽然采集到的信号离散点数较少,但抗光线干扰能力强,响应时间短,成本低,而且通过对光电对管布置方案的优化,能够实现满意的循线控制。本文结合我国首届飞思卡尔杯全国智能汽车大赛的车模设计,对智能车模循线控

2、制系统的软硬件设计思路、控制算法、程序代码等进行了论述。关键词:智能汽车;自动循线;光电对管;霍尔测速中图分类号:TP27315文献标识码:B文章编号:1001-3881(20077-051-4The D esi gn of Smart Car M odel Ba sed on Photoelectr i c CellCHE N Dong,X I A NG W ei(Mechanical and Electr onic Engineering,W uhan University,W uhan Hubei430072,China Abstract:The s mart car model is

3、usually i m p le mented by CCD,and has the superi ority of dense p ixels and high contr ol p reci2 si on1But the CCD uses much ti m e t o acquire and p r ocess signals,and easily interfered by outside light1S mart car aut omatic r outing based on the infrared double phot oelectric cell was p resente

4、d f or the the s mart car model1A lthough the infrared double phot oelectric cell acquires much less discrete signals,it res ponses quickly and costs little and is good at anti2ja mm ing ar oused by light1The s mart car model can r oute well with op ti m ized arrange ment of the double phot oelectri

5、c cells1The thought of s oft w are and hard ware design,the contr ol algorith m,code,as s o on,were analyzed for the contr ol syste m of the s mart car aut omatic r outing1 Keywords:S mart car;Aut omatic r outing;Double phot oelectric cell;Measure s peed by the Hall sens or0引言智能车模是未来智能汽车的缩微模型,它能够在循线

6、标志的导引下以较高速度自动避障前进。智能车模循线方案很多采用CCD来实现,其优点是象素密集,控制精度高,但是该方式信号采集和数据处理周期较长,且很容易受到外界光线的干扰。若采用红外光电对管循线,虽然采集到的信号离散点数较少,但抗光线干扰能力强,响应时间短,成本低,而且通过对光电对管布置方案的优化,能够实现满意的循线控制。车体的重量也是智能车模设计要考虑的重要问题,通常用于测转速的编码器每一转产生的脉冲数多,精度高,但是对于车模来说,体积和重量都较大,安装不便,采用体积小,重量轻,抗干扰能力强的开关霍尔器件A3144来测速即可满足智能车模设计的要求。本文结合我国首届飞思卡尔杯全国智能汽车大赛的车

7、模设计,详述了智能车模的软硬件设计、控制算法和程序代码。1系统硬件设计简介111硬件总体构架智能车系统的硬件由电源模块、传感器检测模块、单片机控制模块、直流电机和舵机驱动模块、通讯、人机交互以及调试模块等组成。其中路径识别采用红外光电对管循迹方案,保证智能车沿着白色背景上宽度为25mm的黑带高速稳定行驶。利用飞思卡尔半导体公司的16位微控制器MC9S12DG128B作为核心控制单元,用单片机的P WM信号控制直流电机及舵机。直流电机驱动芯片采用飞思卡尔半导体公司的MC33886。系统整体结构如图1 所示。图1系统整体结构示意图112传感器布置图2磁钢布置本智能车模主要使用了2类传感器:开关霍尔

8、元件A3144和红外光电对管ST168。开关霍尔元件用于测速,测速原理跟编码器一样。如图2所示,把8片磁钢均匀布置在传动齿轮上,开关霍尔元件固定安装在后轮支架上,与齿轮平面保持35mm距离,齿轮每转1周,开关霍尔元件产生8个脉冲。前排光电对管采用不等间距的分布,如图3所示,这样的非线性排列是有其科学性和优越性的,体现在:(1当传感器从一个状态转换到一个相邻状态时,车模偏移距离变化量基本相等,其值约为8mm,这样对于编程控制是很方便直观的。(2检测精度越高,所需要的光电对管数量越多。综合考虑系统检测的精度和光电对管数量,综合考虑8mm 的检测精度比较适合。(38mm 的检测精度可以比较精确地检测

9、出车模细微的变化,并且程序可以对车模的变化趋势进行预测 。图3检测模块中光电对管布局示意图图3中矩形方框表示光电对管安装位置,左右两边对称分布,中间的数字表示相邻2个之间的距离,从左到右分别为22、22、1615、1615、1615、1615、30、1615、1615、1615、22、22,单位为mm 。前排光电对管所在电路板用螺纹固定在U 形支架上,然后整体固定在赛车前方。113电源模块系统供电电源为712V 高性能N I 2CH 电池组。电源模块给各关键模块单独供电,主要是为了避免电机等大功率器件和舵机等间歇工作期间对其它器件的干扰。电源模块使用了5个贴片LDO 器件:1个MC11172A

10、DJ (56V 可调,用于舵机供电,4个S MC11172510固定输出5V 电压,用于单片机、开关霍尔器件、光电对管、LCD 等供电。LDO 器件跟7805系列器件相比,占用空间小,静态功耗小,在低压差情况下,输出电压稳定,工作可靠。114系统调试在线调试主要以Code W arri or I D E _V411附带的hi w ave 1exe 为主,但无法做到连续运行而不打断程序执行,在有实时中断且中断时间比较短的情况下无法单步跟踪调试。通过设计串行通讯接口和使用LCD 液晶显示模块,实时显示各个寄存器及变量的值,配合小键盘实现人机交互,大大提高了编程和调试效率。2系统软件设计目前单片机软

11、件的开发普遍流行使用高级语言,跟汇编语言相比开发效率高很多,用高级语言编写的程序便于交流、管理,当代码较长时,高级语言更具优势。本系统采用的编程工具是Code W arrior V411,所有代码均用C 语言编写1。调试工具采用的是清华大学提供的BDM 。211系统的软件流程图图4控制软件流程图系统软件流程图如图4,系统上电后初始化各个模块,包括通用I/O 、计数器、实时中断、液晶显示驱动模块、电压测量以及P WM 等。随后是人机交互过程,首先显示电源电压等系统关键信息,然后通过小键盘以菜单式操作修改、确认关键参数。之后启动65m s 实时中断用于测量车速。中断服务程序每隔65m s 更新一次

12、全局速度变量。光电对管采集的路面信息送入单片机经过信号预处理、数据记录、当前数据与历史数据比较,分析出当前路面信息(是否出现弯道、十字交叉等,然后单片机发出指令通过舵机控制方向,经MC33886控制电机加减速与刹车等。此后系统更新LCD 显示内容,并检查输入缓冲区有无输入,根据输入决定下一步动作。212控制算法及实现反馈控制是基于偏差的控制,P I D 控制算法是应用十分广泛的经典控制算法,它将偏差的比例、积分及其微分项分别乘以相应的系数取和作为控制器的输出。控制输出量和偏差量的关系可以用下式3表达:U (t =k p E (t +k i TE (t d t +k d d E (t d t其中

13、:U (t 为控制器的输出,E (t 为偏差,k p 、k i 、k d 分别为比例系数、积分系数和微分系数。根据以上原理,将上述公式离散化便得到了数字P I D 控制算法,公式3为:U (k =k p E (k +k i ki =0E (i +k d E (k -E (k -1检测模块一共采用了12个光电对管,采用P OR 2T A 、PTJ 、PT M 2这3个I/O 口来采集光电管信号。25机床与液压第35卷在数据结构上,定义1个联合类型变量SE NSER_ ST ATE,它包括1个结构体变量B I TS和1个WORD 变量ST ATE,将各个光电管信号采集到结体变量B I TS 中,根

14、据ST ATE_1的值,用s witch语句判断,得到车模相对于循线位置的21种不同的传感器状态。具体实现如下:/定义联合类型变量Uni onword ST ATE;/嵌套定义结构体类型变量structbyte B I T0:1;byte B I T1:1;byte PA8:8;byte B I T10:1;byte B I T11:1;byte NO_USE4:4;B I TS;SENSER_ST ATE;word ST ATE_1;/把从I/O口采集到的数据送到指定寄存器位SENSER_ST ATE1B I TS1B IT0=PTI M_PTI M0;SENSER_ST ATE1B I T

15、S1B IT1=PTI J_PTI J6;SENSER_ST ATE1B I TS1P A8=PORT A;SENSER_ST ATE1B I TS1B IT10=PTI J_PTI J7;SENSER_ST ATE1B I TS1B IT11=PTI M_PTI M1;实现智能车沿循线行驶的控制,关键是根据传感器状态输出适当的控制量来调整智能车的运行,即能够根据传感器状态,设置合适的P WM波占空比,因为控制智能车行驶方向和速度都是通过设置舵机和MC33886芯片的P WM波占空比实现的。由于本系统信号点数少,并考虑到积分作用太强会使系统超调加大,甚至使系统出现振荡,所以只用到PD控制。P

16、D参数的调整过程是软件调试的主要部分。经过一段时间的调试得知,车模速度越高, PD运算的比例系数和微分系数应该越小。而到了弯道,又需要车模对偏移变化比较敏感,这又要求PD 运算的参数比较大。基于此可将智能车的运行状态分为以下几个阶段:高速运行,减速运行,加速运行,振荡运行,正常运行。然后针对运行的各个阶段进行参数调整。213改进的控制算法的实现表1给出了与各种光电对管状态对应的比例调节量,由于光电对管左右两边对称分布,表中只列出了右边6个光电对管检测到信号的状态。具体的调节量值如表1 所示。每种传感器状态对应的调节量是参数整定的重点和难点,进行光电管布置时,中间的间距量小,越往两边间距增量越大

17、。这种非线性关系整定,可以在较小调节量时保证控制精度,从而实现在直道上不产生抖动,并且能快速消除振荡,在弯道上反应比较灵敏。表1中各参数确定过程如图5 所示。图5车模与跑道的相对位置以状态5为例,如图5所示,中间的直线为车模中心线,灰色矩形框表示跑道(宽25mm。处于状态5时,车模有左右2个极限位置,分别计算出车模和跑道中心线间距:上图对应值为15+1615+1215=44 (mm;下图对应值为15+1615+1615+1615-1215=35第7期陈东等:基于光电管的智能车模设计52(mm。典型值取平均(44+52/2=48(mm。切换状态变化量为左右极限差值52-44=8(mm;调节量为典

18、型值的2倍。每种传感器状态对应的调节量要乘以一个系数,才可以成为PD算法中的比例项。采取以下方法: position_P=positi on_Pk p/40其中kp 是需要整定的比例系数,kp控制着比例作用在总的调节作用的强弱。微分作用能够预测变化趋势,能够有效地抑制振荡。对微分项做一些处理,加入不完全微分,设置合适的衰减系数,不完全微分能够改善大延迟控制系统的性能。不完全微分公式3如下:Pd (k=(1-Pd(k+Pd(k-1其中为衰减系数,其值越接近1,则原来的微分作用就衰减得越慢,应根据实验确定,本系统设置为016。这样PD运算程序设置为:position_P=positi on_P3k

19、p/40;/计算比例项position_D0=position_D1;/保存上次微分值position_D1=kd3(POS_ERR_CUR-POS_ ERR_LAST;/计算当前微分项,即kd3E(k-E(k-1position_D1=(1-3position_D1+3 positi on_D0;/不完全微分position_PD=positi on_P+position_D1;/调节量等于微分项和比例项之和。其中:kp为比例系数,kd为微分系数,为不完全微分衰减系数。3结论用红外光电对管循迹最大的难点在于它能采集的离散信号点数少,不便运用经典控制理论和方法来实现对智能车模的运动控制,而本文

20、针对这种情况提供了一种改进的PD算法,详述了控制建模过程,并成功运用于第一届飞思卡尔杯全国大学生智能汽车大赛中,证明了该控制算法具有一定的优越性。此外,用开关霍尔元件代替体积、重量较大的编码器实现测速也取得了良好的效果。参考文献【1】邵贝贝1单片机嵌入式应用的在线开发方法M1北京:清华大学出版社,2004:120-1251【2】Mot or ola I nc,MC9S12DT128Device U ser Guide V01.09,2003:42-461【3】潘新民,王燕1微型计算机控制技术M1北京:电子工业出版社,2003:288-2911作者简介:陈东,男,武汉大学动力与机械学院副教授,研究方向为机械电子工程。向巍,男,