【《无人船控制电路方案设计》13000字】

无人船控制电路方案设计摘要随着现代工业和科学技术的日益崛起，在第四次工业革命以来，无人化设备研究领域得到了飞速发展，其中较为常见的有无人机和无人车，这些设备已经渐渐地融入了我们的生活中，同时，无人船行业也在飞速走进我们生活的各个角落，它主要应用在代替人工去执行一些比较困难或危险的工作。无人船中涉及到的技术主要有：人工智能，计算机视觉，雷达定位，监控探测等，通过这些技术的协调运作，无人船控制电脑可以实现在不受人为干预的条件下自动并且安全地驾驶操作船舶，从而实现自动化驾驶，让航行变得更安全，而且也有助于提升工作效率，所以该领域在世界范围内得到广泛关注。在无人船自动驾驶的感知和控制中，具有不同功能的异构计算单元是影响系统可靠性的重要因素。无人船核心在于控制电气电路，而船舶器件具有不可维修性，器件本身的可靠性成为影响无人船使用寿命的关键因素。在此背景下，对集成电路的可靠性要求越来越高，为保证集成电路的质量可靠性，筛选和一致性质量检验必不可少，但这些只是检验监测手段，可靠性设计和封装过程控制才是制备高可靠性集成电路的关键。目前无人船采用的控制方案是采用多个模块集成构成的异构分布控制电路，面临的问题是：电气排线复杂，模块接口容易被腐蚀或者容易脱落，可靠性收到限制。针对以上问题，本课题将通过在硬件方面设计高集成度的电路减少电气排线和接口，提高可靠性。在软件方面，优化分析无人船对障碍物的自动避障和路径规划算法来实现无人船工作的稳定性和可靠性。关键词：无人船控制电路，可靠性，pcb设计，路径规划，PSO算法，速度控制系统第一章绪论中国有300万平方公里的海域面积，在这么广阔的海域之下，如果仅靠人力来实现海上所搜救援巡逻等工作是很难实现的，所以智能无人艇的发展对整个国家的海洋经济和国防安全至关重要，可以有效地减少人力成本的投入，极大的提升海面工作精度和效率，我国无人艇的崛起和应用，对于调查浅海海域状态提供了非常大的便利，在中国的国防建设领域中起到举足轻重的作用。然而无人船核心要数控制电气电路，船舶的器件一般是不可维修的，所以影响无人船使用寿命的关键因素是器件本身的可靠性。在这种背景下，我们对集成电路可靠性的要求越来越高，为保证集成电路质量的可靠性，一致性质量检验和筛选必不可少，但这些只是检验监测手段，可靠性设计和封装过程控制才是制备高可靠性集成电路的关键，所以本课题在考虑到以上问题的基础上，通过思考设计来提高无人船工作的稳定性和可靠性。为了提高无人船执行任务时的稳定性和可靠性，我们分别在硬件和软件的基础上进行设计研究，在解决硬件电路存在的问题的同时，优化软件控制，使无人船能够在执行任务时能够平稳精准地工作。

第二章无人驾驶异构分布电路设计2.1无人船存在问题目前无人船的控制方案是采用多个模块集成的异构分布控制电路，由于受到技术和成本原因的限制，很大范围采用的是分立异构电路，将功能各异的电气线路通过信号线连接，该结构方式面临的问题是：电气排线复杂增大维修难度，模块接口密封较差容易被海水腐蚀或者容易脱落，导致电路可靠性受到限制。针对以上问题，该课题将通过高集成度的电路设计以减少电气排线和接口，降低环境因素对电路板的影响，针对当前设计方案在可靠性方面的局限开发高可靠性控制电路，设计一体化集成电路提高可靠性，延长电路的使用寿命，降低电路制造成本。2.2无人船系统组成无人船是一个通过各种传感器与主机实时交互，并与控制室实时通讯来执行特定任务的系统，它由平台系统和任务载荷系统构成，两个系统是由通用型接口相连接的。其中平台分系统由主体分系统、运动系统、感应系统、操控系统、通讯系统以及交互系统构成，各分系统可以独立地工作，可以完成各种各样的任务。任务载荷系统是指执行不同功能的无人船所配备的功能器件装置，根据不同的目的，可以分成相应的载荷系统。其中，平台系统各分系统定义如下：(1)主体分系统：主要由船舶主体设计，船体材料和器械装置组成。属于无人船的最基本组成部分，为无人船提供浮力、安装空间、船身防护等条件(2)运动系统：主要由动力系统和供电系统构成，提供无人船正常航行和工作所需要的动力和能量(3)感应系统：主要负责感知外部环境，确定无人船实时状态，并进行定位导航，为无人船提供分析运算控制，状态监测等工作所需的硬件支持和数据接口。(4)操控系统：主要由控制系统的软件和硬件构成，是无人船的控制核心，该系统通过对船体信息感知和发送控制信息，实现对无人船内外部参数信息分析处理的功能，并通过相应算法实现无人船的路径规划，自动避障，速度调节的功能(5)通讯系统：包含执行端和控制端的设备通讯，建立无人船执行任务多需要的数据通讯网络，并包含人机交互子系统高，使工作人员可以直接与无人船进行信息交互和控制。任务载荷系统是指无人船正常工作所需要的设备器械，武器装备以及伺服系统机构装置，其设计结构一般为插口连接，可按照不同的工作目标设计各种各样的任务载荷系统。2.3无人船控制系统选型2.3.1主控板选型设计无人船控制电路的本质，就是设计基于ARM®Cortex™-M4为内核的STM32F4开发板，STM21F4开发板简介：STM21F4开发板制作工艺为先进的90nmNVM工艺，采用了自适应实时存储加速技术（ART），有效提高了程序的执行效率，实现程序执行的零等待，将内核Cortex™-M4的性能挖掘到了极限，从而使得STM21F4系列开发板可以达到168MHz工作频率。得益于自适应实时加速器的加持，Cortex™-M4内核的性能完全释放，在工作频率范围内，闪存中加载的程序可以实现零等待周期。STM21F4系列的微型控制器将单周期DSP指令和FPU浮点单元集成于一身，大大提高了处理器的计算能力，从而实现一系列复杂精确地控制计算。其优点主要有：可以与STM21F4系列相关产品相匹配，方便其用户对产品进行升级或拓展，并可以保证硬件之间的兼容性。控制器中集成有单周期DSP与FPU指令，依靠168MHz的高频率进一步提升数字信号控制器的应用和产品开发的快速性，提高了算法的执行速率。（3）先进技术和工艺，配备了存储器加速功能和自适应实时加速功能，制造工艺90nm，（4）具有更高性能：配备1MB的FLASH结构，并且具有192KB的SRAM，480Mbit/s高速USBOTG，配备可达10.5Mbits/s的高速USART，配备高速SPI，可达37.5Mbits/s（5）其他提升具有工作电压低的特点，工作电压从1.8V到3.6VVDD，在某些封装模块上，电压可以降低至1.7V；配备12位ADC；具有Camera接口，可达54M字节/s另外，STM32F4开发板与外部接口有：图2-1STM32F4开发板外部接口STM32F4开发板的Pcb原理图如下：图2-2STM32F4开发板原理图1图2-3STM32F4开发板原理图2图2-4STM32F4开发板原理图3图2-5STM32F4开发板原理图42.3.2定位模块定位模块我们采用的是型号为ATK-NEO-6M-V12的GPS定位组件，其主要优点为：ATK-NEO-6M-V12定位模块可以实现高性能高精度的定位功能，配备强化传导高性能陶瓷天线，在更好的接收发送信息的同时，配备了一块备用可充电电池，在控制系统的电源断电后，还可以继续工作达半个小时，以保证GPS数据准确保存。ATK-NEO-6M-V12GPS模块具有UART串口来实现与外部设备的通讯，所输出的GPS定位数据将通过NMEA-0183协议进行传输。模块通过支持4800、9600、38400等波特率对应的串口与外部设备相连接，可与3.3V/5V的单片机系统相兼容，导航模块各=基本特性和电气特性参数如表2-1和表2-2所示:表2-1ATK-NEO-6M基本特性项目说明接口特性TTL接口,兼容3.3V/5V单片机系统接收特性50通道，GPSL1（1575.42Mhz）C/A码，SBAS:WAAS/EGNOS/MSAS定位精度2.5mCEP(SBAS:2.0mCEP)更新速率最大5Hz捕获时间冷启动：27s（最快）温启动：27s热启动：1s捕获追踪灵敏度-161dBm通信协议NMEA(默认)/UBXBinary串口通信波特率4800,9600,38400（默认），57600模块尺寸25.5mm*31mm表2-2ATK-NEO-6M电气特性项目说明工作电压（VCC）DC2.7V-5.0V工作电流39mAVohVCCX-0.4V(Min)Vol0.4V(Max)Vih0.7*VCC(Min)Vil0.2*VCC(Max)TXD/RXD阻抗510欧导航模块Pcb原理图：图2-6ATK-NEO-6M-V12原理图2.3.3NRF24L01无线通讯模块随着近年来网络通讯行业的大力发展，对于设备无线通信的要求也也来越高，不管是交通出行中无人驾驶技术，还是智能家居中无线开关，无线智能终端，其都离不开无线通讯技术，而主流的无线通讯技术主要有有WIFI、蓝牙、NFC和NRF等。本项目才用的通讯主流模块是NRF24L01。该芯片主要工作在2.4-2.5GHz频率下，波特率从250Kbps~2Mbps，从法律限制上基本是全世界通用的。该模块适用北欧半导体公司Nordic的通用芯片nRF24L01，负责数据的接收和传输。该芯片基于SPI协议进行通信，可以轻松地和任意微控制器连接。NRF24L012.4G无线模块功能概述：

(1)可免费使用全球开放ISM2.4GHz频段

(2)最高工作速率2Mbps，高效GFSK调制，具有较强的刚干扰能力，非常适合应用于工业控制场合

(3)可以动态修改串口地址，支持一对多，多对一的多机通信，修改灵活！

(4)配备硬件CRC检错和点对多点通信地址控制

(5)提供5v电源，低功耗3.3V工作。

(6)内置2.4Ghz天线，体积小巧约40*22mm

(7)可连接支持单片机IO口控制、继电器模块控制、高低电平信号等的控制利用

(8)内置专门稳压电路，外部提供5v电源，内部3.3V低功耗工作电压

(9)具备26路单片机IO口，可以控制和驱动多种设备，降低开发难度和产品复杂度。

(10)采用单片机串口通讯协议，串口发送数据即可通过无线传输。

(11)兼容NRF24L01的无线设备，随意更改通信地址和串口通信波特率(可选波特率为：4800、9600、57600、115200)。

(12)全智能串口控制，发送特定指令，轻松实现各种IO高低电平、点动1s、IO口状态查询的信号控制功能！

(13)如配套下载器可电脑USB操控发送接收控制IO等操作。智能家居必备！

(14)官方数据测试空旷通信距离100-200米，测试实际有障碍、1层穿墙距离10多米!2.3.4DHT11湿度传感器该课题选取型号为DHT11的温湿度传感器作为环境因素传感器，虽然是一款入门级并且比较廉价的传感器，但是应用于我们日常的单片机系统设计中性价比比较高，它具有特定的数字模块采集技术和温湿度感应技术，在工作中具有非常高的稳定性和可靠性。DHT11型传感器的工作元件主要是一个电阻式湿度感应组件和一个NTC温度感应元件，连接到一个8位单片机上，其封装为4针单排引脚，通过单线制串行接口连接，加上适当的上拉电阻后，信号可传输至20米之外，综上所述，在各类的温湿度监测场合中乃至条件要求比较苛刻的场合中应用十分广泛。DHT11温湿度传感器模块Pcb原理图为：图2-7DHT11湿度传感器原理图2.4无人船集成控制电路设计2.4.1AltiumDesigner简介AltiumDesigner是一款由Protel软件开发商Altium公司推出的一体化的电子产品开发系统，主要运行于Windows7、Windows10等操作系统。该软件可以进行pcb项目的设计。使用AD创建一个新项目主要步骤为：新建pcbproject添加pcb文件，原理图添加pcb封装库，原理图库进行pcb设计。设计一个完整的pcb项目步骤为：查阅资料，绘制元件的原理图库绘制pcb原理图绘制pcb元件封装库按照原理图生成pcb2.4.2基于AD19的pcb设计设计灵感和思路：我查阅了国内外关于无人船的控制方面的资料，以国内领先的珠海云州科技公司设计制造的云州无人船为例，云洲智能无人船系统累计销售近600套，全球总量位居前列，在海洋环保、水文监测、环境测绘、海洋调查、搜救作业、安防保险等领域得到了广泛应用。其不同功能的无人船上装备了不同的监测传感器，但是这些传感器主要是固定在固定架上，并通过数据传输线与主控制板相连接，如下图2-8所示：图2-8珠海云州无人船而在航行的过程中，无人船容易使飞溅起的水花渗透进入船舱内部器件连接处，容易造成电路板的腐蚀，影响电路工作的稳定性。因此，在分析了多种无人船结构之后，我得出如下的思考：既然存在着线路腐蚀问题，我们不难想到通过减少线路连接来缓解这个问题，这个方案可以通过绘制高度集成的无人船控制电路来实现，顾名思义，即将尽可能多地传感器件直接集成到主控板上，将原来的传输线使用pcb布线来代替。在设计过程中要注意的点有：不同的模块所使用pcb参数（层数，层属性）不一定相同，简单地通过主控板的VCC电源负载不了高能耗器件，器件所处位置与控制板不匹配。基于上述思考，我得出以下创新性解决方案：对于面向电路设计的可靠性提升，在设计集成控制电路时，将不同的模块统一化，使其具有共同的板间结构，比如：（1）尽量保持层数一致，尽量保持对应层属性一致，连接网络相匹配。（2）对于能耗稍高的器件与电源之间的连接采用大面积灌铜的方式提高电源的负载能力。其次，在控制电路整体方面，对于功能型无人船控制电路，将传感器原接口固定加粗，并将所有需要单独外接传感器的输入口通过导线引出并集中到同一块次级pcb上进行固定，与此同时将主控板进行密封保护，这样不仅可以简化线路，而且可以有效地减少主控电路受到的腐蚀侵害，长时间的工作后保养仅需维修或更换次级pcb即可，大大降低维修保养成本。设计pcb成果展示：如下图2-9、2-10、2-11图2-9pcb-2D图2-10pcb-3D图2-11从主板上将必要的分立器件通过引线连接专用接口集成板2.5本章小结本章主要是从硬件电路设计的角度，通过设计异构分布集成电路，降低元器件之间接口的暴露，将可集成串改直接设计到主控电路上，将不方便集成的传感器采取集中连接方式，将所有器件的接口单独引出集中，使器件的安装和拆卸与主控制板相隔离，降低对主控制电路的影响，提升无人船使用寿命，降低维修成本。主要成果是设计了集成pcb，设计了器件连接板。在设计过程中遇到的问题以及思考和解决方案：（1）将摄像头，显示屏等主要功能模块集成到板子上会使工作繁琐，功率不足，效率降低，工作难度增加，故将其分立连接在接口集成板上，通过接口集成板同样可以提高电路的稳定性和降低维修成本（2）在布线操作时，不同的网络之间可能分布在不同的层中，所以要分析思考具体的层来进行模块之间互联。

第三章基于PSO算法的无人船路径规划问题3.1问题研究的目的本课题主要研究的方向为：通过设计改进电路以提高电路可靠性和稳定性，提高无人船工作质量，在设计了硬件电路的基础上，通过研究无人船在海上航行过程中对附近障碍物的规避能力，进一步巩固无人船工作的可靠性，本章所做的路径规划：其一，是学习研究已经实现了路径规划的学长学姐的实验成果其二，是通过matlab仿真模拟研究遍历算法和粒子群算法，进一步理解粒子群算法的原理和优势其三，是研究对比粒子群算法然后在此基础上，进一步修正PSO算法中速度迭代函数中的参数，考虑将已规划路径中转弯处的弧度大小通过分析与PSO算法中的调节因子C1，C2结合起来，使无人船在规划最优路径的同时，在不同的路径下调节航行速度，降低转弯时可能由于速度过快难以提供所需向心力等情况下对无人船工作稳定性的影响。3.2粒子群算法（PSO）本章内容主要围绕应用粒子群算法的路径规划进行研究，其中，粒子群算法是由J.Kennedy和R.C.Eberhart等开发的一种新的进化算法，开发的灵感来自开发者对鸟类觅食行为的研究与思考，通过将鸟类的觅食过程归纳总结成一个简化模型，主要是通过群体中的个体的行为来反映估计整个群体的活动行为，通过个体粒子的不断演化，逐渐得到群体的最优解。相似于模拟退火算法，PSO算法也是先从初始化的随机解作为出发点，不断地进行迭代运算，按照适应值函数来不断判断更新局部最优解，进一步求得全局最优解。相比于遗传算法，粒子群算法少了交叉和变异，而采用比较当前局部最优解的方式获取最优解，由于粒子群算法具有实现简单、精度高、收敛快等优点，在学术界收到广泛的重视和应用，在实际应用当中也展现出了众多的优越性。对于鸟类觅食的过程，家乡有一群鸟在共同觅食，然而在这片区域中只有一只虫子，每只鸟的觅食方向和地点都是随机的，每只鸟只知道自己与虫子的距离，当其中一只鸟发现虫子的位置后，将其大致位置报告给其他所有鸟，于是所有的鸟都按照离虫子最近的鸟发出的位置信息调整方向，循环几次后遍可基本确定虫子所在位置。于是在这样的鸟类觅食模型下，人们得到启发，并将其思考转变成PSO算法，在PSO算法中，所优化问题的每个解对应觅食行为中的每一只鸟，在算法中我们称之为“粒子”，另外我们通过一个优化的成本函数来决定每个节的适应值，并将适应值添加到每个粒子移动的方向和速度中去，使得粒子按照这个值进行下一步的移动搜索，杏儿获得最优解PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个"极值"来更新自己。第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解叫做个体极值pBest。另一个极值是整个种群目前找到的最优解，这个极值是全局极值gBest。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分作为粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。假设在N维搜索空间内，第i个粒子的位置和速度分别是和,每个粒子目前自己找到的最优解pbest为全局最优解gbest为Pg。粒子在找到这两个最优解时，按照以下公式得到自己的新位置和速度：（3-1）（3-2）其中：w为惯性权重；r1和r2是处于0-1之间的随机数，主要用来增加种群多样性；c1和c2学习因子，用来调控算法的局部收敛性。3.3PSO算法和遍历算法matlab仿真寻求路径最优解的算法有很多种，其中较为基本的一种算法就是遍历算法，遍历算法：遍历算法是一种较为基本的寻求问题最优解的算法，其主要通过沿着某个方向依次对每一条路径搜索，不断地按照最优值函数来更新最优值，最终在所有可能的解中找出问题所需要的满足最优值函数的最优解本节内容通过matlab仿真来对比遍历算法和PSO粒子群算法，从而选取最高效的算法，提高系统工作效率，降低工作成本。我们选取三维成本函数,可知，在[a,b,c]处取得最优值，不妨取[a,b,c]=[1.09,2.50,5.21]。首先，我们使用遍历算法，各维度取值范围为（-10，10）步长设置为0.025，则遍历算法需要计算（20/0.025）^3=5.12*10^8次，局部代码示例和运行结果如下图：图3-1Matlab代码示例图3-2遍历算法结果由matlab运行结果可知：通过遍历算法计算得出最优解需要63.5s，且最优解与所选步长有关，这样就产生了一个问题：步长太大，遍历结果不精确，误差较大，步长太小，则算法复杂度成指数级增长，导致计算量过大，计算效率低。接下来我们采用PSO算法进行仿真，首先生成500个随机粒子，然后对每一个粒子进行迭代算法，在进行一次迭代之后，选取当前位置最优的粒子值作为下一次迭代的全局最优解，分别对其他粒子引入全局最优解和局部最优解来调节粒子飞行速度，使所有粒子按照效率最高的方式逼近最优解。局部代码及运行结果如下图：图3-3PSO算法局部图3-4PSO算法结果当粒子个数和迭代次数均取500时，PSO算法求得的最优解为[1.0835,2.4990,5.2112]，精确度与遍历算法基本一致，但所耗时间却只有1.36s，与遍历算法相差显著。PSO算法复杂度与迭代次数和粒子数成线性增长关系，所以在所求解问题为高维时，采用粒子群算法可以有效地缩短时间和空间复杂度，极大提高计算效率。3.4PSO算法实现路径规划3.4.1PSO算法应用在路径规划领域，PSO算法的应用十分广泛，解决了各种各样的局部全局路径优化问题，在国内，应用比较好的有秦元庆，孙波等人，他们在使用Dijkstra算法获得最小路径的基础上，加入粒子群算法，进一步优化调节路径节点位置，他们提出，应当在开始处到终点处的连线上某一随机位置设置路径起始点，然后再使用粒子群算法优化调节路径，该方案的实践结果再一次验证了粒子群算法的搞笑效果和精确性。另外地，也有学者以概念算法的角度出发，对粒子群算法进行改进，或者加入部分其他算法进行优化，以此来提升全局最优解精确性，改善局部最优解，其实验结果显示将多种算法进行结合有利于提升局部寻优计算能力。同matlab仿真类似，在路径规划中，随机生成的每一个粒子代表从起点出发的不同路径，每个粒子迭代后点的连线就构成了完整的路径，在无人船的路径规划问题中，首先在工作空间中确定一条同时满足无人船安全航行和最短路程以及最少转弯的最优航线，通俗地讲，无人船的路径规划和避障问题其实就是在可行域中不断搜索优化问题。3.4.2在极坐标系下建模首先，参考已有的建模方法，我们将不同的障碍物采用已知图形进行包围，这样做有利于对路径可行性的判断，在进行路径规划时，圆形包围物按照例子中的一维情形进行处理，可以有效地降低计算量，减少计算时间。包围圆的直径一般取障碍物中顶点之间最大连线值，即}，其中（i,j∈N，i≠j），圆心即为最大连线的中点，ε则障碍圆在极坐标系下形成的曲线表示为：（3-3）其中、、

分别是第i个障碍圆的极径、极角和直径，

、

则为第i个障碍圆上点的极径和极角。为确保无人船在航行过程中的安全，抵消一些不确定因素，我们将障碍物模型向外扩展一个安全阈值ε，如上图所示，在处理障碍物的时候，如果对于障碍物都按照圆形包围盒进行处理，忽略它的实际形状，容易导致忽略大量可行性路径，这种情况在海域狭窄或者障碍物较多的情况下，可能会导致前方无法通行，将本可以通行的路线判定成无效路径，进而导致无人船航行错误，资源浪费，靠性下降等问题。对于这个问题，我们将长宽比较大的障碍物使用矩形进行包围，使得障碍物模型更加贴近实际形状，如下图所示。不过对于矩形包围盒，在处理时一般要当做二维进行分析，虽然会提高计算量，但是可以更精确的规划出可行路径，有助于提高无人船航行精度，提升路径最优性，也可以提升无人船工作的稳定性和可靠性和续航能力。3.4.3基于极坐标的PSO路径优化算法参数调节粒子群优化算法中涉及到的相关参数有：惯性权重ω、调节因子c1和c2，和适应度函数。（3-4）（3-5）在借鉴前人做过的参数确定基础上，我进行了如下思考：现有的PSO路径规划算法都是在可行路径层面上对参数值的选取，那么当遇到急转弯，或者长直线之类的路线时，我们能不能通过路况来加入一个调节因子，达到在不同路况下对无人船航行速度的调节，比如在这种情况下在急转弯处加入一个负向速度，达到减缓运行速度的目的，图3-5路径规划示例图3-6PSO算法局部代码3.4.4

路径可行性的判断在整个路径规划问题中，我们已知起点和终点位置，并且由无人船雷达声呐系统等监测器监测到的障碍物，在通过上面包围处理后，将其位置表示在这样的极坐标系中：以起点为原点，起点和终点的连线为极轴，逆时针方向为正方向。对于圆形包围障碍物，我们采用包围圆的圆心为定位点，以圆心到原点的距离为半径作一簇同心圆；对于方形包围障碍物，我们取离原点距离居中的两位顶点作为定位点，以原点为圆心，分别以距圆心距离为半径作圆。这样，每个圆形包围障碍物对应1个维度圆，每个矩形包围障碍物对应2个维度圆。当无人船航行到某个位置时，需要对本维度和下一维度的障碍物进行判断，如下图所示：无人船从Pi点出发，四个圆代表四个圆形障碍物，在点Pi处的可行域为弧MO，定义禁入角为：（3-9）其中，表示无人船与障碍物之间的距离，，（3-10）是障碍物包围圆的半径，定义第i维航行区域的禁入域为，则下一维航行区域禁入域为：（3-11）要考虑到可能遇到的所有障碍物图3-7路径可行性判断示意图3.4.5算法描述在极坐标系模型下，基于PSO算法的静态路径规划的流程主要为：首先对粒子群进行初始化，生成粒子的位置和速度，其次，求解出粒子的适应度函数值并和群体适应度函数值相比较得到粒子最优值pbest和全体最优值gbest，更新每个粒子的极角接下来通过判断粒子下一位置是否位于可行域中，并判断粒子迭代次数是否达到设定次数，图3-8路径规划流程自此，基于PSO算法的静态路径规划得以实现，3.5仿真结果分析我们将起点设置为(50,400)，终点设置为(1150,400)，由图可知，对于静态障碍物，经过上述路径可行性判断，在每一个维度圆上判定禁入域，实现最优路径的求解，但无人船的航速是始终保持在40km/h的，当规划的路径如图3.2所示，路径中具有角度较大的转弯时，由于速度没能降下来，由于船体所需向心力，很容易对内部结构的造成影响，所以，接下来在实现路径规划的基础上，尝试探索一种反馈算法，将所规划局经在每一个维度圆处所选取的转向角作为输入量，经过计算变成对速度的控制量，从而实现随着不同路况改变航行速度，达到安全航行稳定航行的目的。图3-9路径规划示例图3-10路径规划示例第四章引入基于路径规划的速度控制考虑到在规划好的路径中引入速度控制，其实就是控制无人船的速度使其跟随规划路径的航向变化量而做出相应的变化的过程，当航向角发生较大偏转时，速度要降下来，当航向角轻微变化或保持不变时，速度达到设定最大值。基于上述分析，控制系统属于经典的随动控制系统，即速度跟随着航向角地变化而变化。4.1概述随着控制系统的发展，随动系统逐渐地普遍应用于军工行业和民用行业，随动系统是一种动态的反馈系统，一般用来控制位移，速度或加速度这种机械量，其中的反馈结构负责检测输出信号并通过相应结构转换成与输入信号相同的信号，用来相加减得到偏差量，再通过系统对偏差量进行控制，使得偏差量满足一定的标准，进而让系统输出值能够精准地跟随或者复现系统的输入值改变，根据给定值和反馈值得综合比较，我们可以将随动系统分为模拟随动性和数字随动系统。随动系统一般输出量为机械量，我们为了方便检测，常以机械轴的运动方式进行表示，并将其称为输出轴，输出轴一般带动较大的机械负载运动，当随动系统中的被控量是机械位置或速度时，我们将其称为伺服系统。应用位置随动系统的例子有:(1)在工业生产加工过程中工控机床的定位和工作轨迹控制是典型的位置随动控制系统。(2)在冶金工业过程中，轧钢机下压装置和其辅助设备在工作过程中，必须要通过控制保证上下轧辊的间距要保持与所需工艺要求一致，在焊接有缝钢管时，焊枪的头需保证与被焊部位保持对齐的控制。(3)仪表工业中，各种仪表记录仪的位置控制，以及各种探测机检测机的定位，计算机磁盘驱动器中磁头的定位控制。(4)制造大规模集成电路所需要的制图机、分布重复照相机和光刻机，机器人或机械手的动作控制等。(5)火炮群跟踪雷达天线或电子望远镜瞄准目标的控制:舰船上的自动探舱装置使位于船体尾部的舱叶的偏角模仿复制位于驾驶室的操作手轮的偏转角,以便按照航向要求来操纵船舶的航向:陀螺仪惯性导航系统,各类飞行器的姿态控制等,也都是位置随动系统的具体应用。典型随动系统的控制框图为：图4-1随动系统框图4.2结构原理速度闭环控制的调速系统速度闭环控制是直流电动机调速系统的基本控制方式。该系统以电动机转折信号或转子电压负反馈信号为基本的反馈控制量,加上一些其他的辅助信号,构成一个闭环的控制系统,来达到调节转速的目的。其组成如图所示：图4-2速度闭环控制组成在电动机M的转轴上安装一台转速发电机SF，其输出与电动机转速成正比的直流电压，接下来将其分压处理后与给定值进行比较，得到偏差值，经过放大器FD后产生控制电压，通过调节晶闸管的触发导通角，达到控制电动机转速的目的。速度闭环调速系统的静特性方程为：（4-1）式中，闭环系统的开环放大倍数，为各个环节放大系数的乘积，其中电动机环节放大系数为1/Ce为闭环系统理想空载转速为闭环系统静态转速降落为了保护当调速系统启动或堵转时电流过大使系统损坏，系统还需引入限流保护措施——电流截止负反馈，其原理图如下：在流经电动机的电流回路上加入限流电阻，其上电压大小为IdRc，设临界截止电流为Idj，当电流大于Idj时将电流反馈信号加入到放大器的输入端，当小于Idj时，应当对电路不产生作用，因此引入比较电压Ubj，如图所示，采用独立的直流基准电源作为比较电压，并采用二极管进行控制反馈的有无。当引入电流截止负反馈后，系统的静特性方程变为：当时，电流负反馈截止，静特性方程为：（4-2）当时，电流负反馈产生，静特性方程为：（4-3）本课题所研究的随动系统是一种速度反馈控制系统,即将实际速度相对于设定最大速度的变化量作为反馈量，因此,应该具有速度反馈的检测装置，通过速度指令装置将希望的速度转换成具有一定精度的电量，利用速度反馈装置随时检测得到的偏差信号放大以后，控制执行电机向消除偏差的方向旋转，直到达到一定的精度为止。这样被控制机械的实际速度就能跟随指令变化，构成一个速度随动控制系统。我们以无人船航行的航行角度变化率作为输入量，将其通过模数转换转换为电压信号Ui，再将电动机速度测量出后与设定最大速度求差得到速度差值△V，并将速度差值转换为电压信号Uf，然后将Ui和Uf求差得到偏差△U，将其通过反相放大器和直流放大器放大后得到放大电压-A△U，然后通过调节晶闸管的导通角，从而控制电动机的转速，达到对速度进行控制的目的。图4-3电流保护电路图4-4速度控制系统框图4.3建立动态数学模型要进行对速度控制系统的分析，首先要建立系统的微分方程式，用来描述系统的物理规律，建立环节的动态魔性的基本步骤为：根据各环节物理规律，写出其动态过程的微分方程式求解出各环节的传递函数组成系统动态结构图并求出各环节的微分方程和传递函数。4.3.1晶闸管触发电路和整流装置晶闸管触发电路和整流电路是一个整体，把他们作为一个环节处理，其输入量是触发电路的控制电压，输出量是晶闸管的理想空载整流电压。晶闸管的输入输出关系是非线性的，为简化模型，用其特性曲线上某一点的切线代替特性曲线，将其简化为一个具有纯滞后的线性放大环节，放大系数为K，通过对其工作原理的分析，得出晶闸管触发电路和整流装置的输入输出关系为：（4-4）传递函数为：（4-5）由于该传递函数中含有指数项，使其成为非最小相位系统，给分析带来麻烦，故为了简化分析，将指数项按照泰勒级数展开，忽略高次项，得到晶闸管触发整流电路的传递函数近似为一阶惯性环节：（4-6）4.3.2直流电机电动机在额定励磁，电枢电流连续的条件下，治安路的微分方程为：（4-7）式中：R——电枢回路总电阻L——电枢回路总电感——电枢回路电磁时间常数——额定励磁下的感应电势——电枢电流与上式对应的电压与电流之间的传递函数为 （4-8）电动机运动方程为：（4-9）由上式可得电流与感应电势之间的传递函数为：（4-10）式中：负载电流机电时间常数，系统飞轮矩电枢回路总电阻由上式可得直流电机传递函数为：（4-11）4.3.3放大器放大器传递函数为：（4-12）4.3.4转速反馈环节转速反馈环节的传递函数为：（4-13）式中：n为转速，α为转速反馈环节放大系数4.4速度闭环调速系统的数学模型和传递函数图4-5速度闭环调速系统将晶闸管按照一阶惯性环节近似处理后，该系统为一个三阶系统，其开环传递函数为：（4-14）当时，系统的闭环传递函数为：（4-15）4.5参数整定将所涉及的控制系统简化如下：图4-6简化后的速度控制系统将作为控制系统给定值，表示额定转速对应的电压值，表示航向角变化率对应的电压值，则表示航向角变化率与当前船速和额定船速差对应电压值的差，当时，说明速度低于额定速度的值与航向角变化所需要的速度降低量相等，速度不需要变化，即偏差为0，同理，当时，说明速度低于额定速度的值大于航向角变化所需要的速度降低量，所以偏差为正，电机需加速，当时，说明速度低于额定速度的值小于航向角变化所需要的速度降低量，偏差为负，电机减速。4.5.1晶闸管整流环节我们选取：执行部件为SYL-5永磁式直流电动机，连续堵转力矩,连续堵转电流1.8A，连续堵转电压，空载转速=500r/min,静摩擦力矩0.098N·m。晶闸管触发和整流装置的失控时间由下式确定：取晶闸管触发电路电压调节范围为0-5V,对应整流电压调节范围为0-220V，则取KS=220/5=44,不同整流电路的失控时间为：取则晶闸管整流环节传递函数为：4.5.2电动机环节电动机电势系数取，，，,取，，，，，，4.5.3测速环节测速元件为CYD-1永磁式直流测速发电机，=0.1v/r·min,,由测速电机的参数知：当无人船电机额定转速在1000rpm时，基准电压为100V，由传递函数知系统的特征方程为：（4-16）根据劳斯判据，系统稳定的充分必要条件为：（4-17）即：（4-18）根据上述信息，结合simulink仿真，得到系统开环传递函数为：（4-19）传递函数为：（4-20）经过判定：（4-21）系统稳定结果仿真该系统实质上是使速度跟随航向角变化率而变化的随动系统，我们在matlab上仿真时，要注意因为该系统输入为正信号时，其物理意义为航向角变化，所以为保证无人船航行的稳定，速度要跟着变化，当输出反馈与输入值相抵消时，速度应达到额定速度。我们验证系统的跟随性能，使用阶跃，正弦等信号作为输入信号，观测系统输出信号是否满足对输入信号的跟随，也即验证了通过该控制系统，输出量转速是否可以随着输入的信号作出相应变化：Simulink仿真实验：图4-7simulink仿真图4-8正弦输入和输出图4-9阶跃信号输入和输出由仿真结果可以得出：该系统是一个三阶控制系统，当该控制器以航向角变化率对应电压基于额定速度电压的偏差作为输入值时，系统输出值可以有效地跟踪输入值的变化，由仿真结果可以看出，当输出信号为正弦信号时，物理意义就是航向角在不断改变且改变速度时逐渐变快，达到最快后又逐渐变慢，该系统的输出信号也很好的跟随了输入信号的波动，其物理意义为：在航向角变化的情况下，无人船电动机转速随着航向角的变化同步的发生变化。当输入信号为阶跃信号时，其物理意义表示为正常航行过程中突然遇到急转弯，有系统的输出结果可以得知：在从遇到急转弯变为直线行驶时，系统输出的电机转速发生跳变后保持一个恒定的速度运行，即该系统可以初步实现根据航向角的变化对无人船航行速度的调节。第五章总结在本次毕业设计中，我进行了pcb设计，算法研究，控制器的设计的工作，这里将三个工作做一总结：（1）Pcb设计：在该工作中，我学会了如何使用AltiumDesigner创建项目，并通过自己的思考实现了课题中设计无人驾驶异构分布控制电路的设计，其实质为：将无人船的传感器组件直接设计到控制主板上从而实现集成电路设计。（2）算法研究：该工作中，我主要研究了PSO粒子群算法，深入比较了解了PSO算法和遍历算法，并查阅文献将其应用到路径规划中，通过对已知障碍物的避障，间接实现无人船的稳定运行，提升控制电路以及无人船的工作可靠性和稳定性（3）控制器设计：该工作中，主要是在我的思考下展开的：由于路径规划往往在障碍物处会有比较大的转弯，当转弯次数过多且转弯时不减速时，容易因向心力的