中南民族大学-光电四轮-技术报告

1、 第十四届“恩智浦”杯全国大学生 智能汽车竞赛 技 术 报 告 学 校：中南民族大学 队伍名称：小白龙 参赛队员：覃杨名 马逸超 余宁远 带队教师：吴嘉 陈琨 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十二届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛关保留、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，比赛组委会和恩智浦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中。参赛队员签名： 带队教师签名： 日期：2017年8月18日 目录目录 第一章 引言1第二章 智能车整体设计22.1 整车设计方案

2、22.2 车模整体布局及参数2第三章 机械结构设计43.1 智能汽车前轮定位的调整43.2 舵机的安装53.3 编码器的安装63.4 摄像头的安装63.5 电池的安装8第四章 智能汽车硬件电路设计94.1 主控模块94.2 电源部分94.3 电机驱动部分114.4 摄像头模块114.5 速度检测模块124.6 过流保护模块124.7 辅助调试模块124.8 系统电路13第五章 智能汽车系统软件设计155.1 系统软件流程图155.2 图像采集与处理165.3 舵机转向和速度调节的 PID 控制算法22第六章 开发工具与系统调试286.1 调试工具介绍286.2 其他辅助调试工具介绍32第七章

3、模型车的主要技术参数33第八章 结论348.1 存在的问题及解决方案348.2 总结与致谢35参考文献36附录 核心程序代码1III 第一章引言 全国大学生“恩智浦”杯智能汽车竞赛是以“立足培养、重在参与、鼓励探索、追求卓越”为宗旨，鼓励创新的一项科技竞赛活动。竞赛要求在规定的汽车模型平台上，使用恩智浦半导体公司的微控制器作为核心控制模块，通过增加道路传感器、电机驱动模块以及编写相应控制程序，制作完成一个能够自主识别道路的模型汽车。参赛队员的目标是模型汽车需要按照规则以最短时间完成单圈赛道。 在本次比赛中，本组使用大赛组委会统一提供的竞赛车C车模，采用恩智浦（原飞思卡尔）32 位微控制器MK6

4、0DN256ZVLL10作为核心控制单元，自主构思控制方案及系统设计，融合摄像头图像采集处理、电机驱动输出，最终实现一套能够自主识别路线、完成在规定赛道上高速竞赛的完整小车系统。 在制作小车的过程中，我们对小车的整体构架进行了深入的研究，分别在机械结构、硬件和软件上都进行过改进，硬件上主要是考虑并实践各种传感器的布局，改进驱动电路，软件上先后进行了几次大改，小车的寻线方式采用适应性较强的爬梯与八近邻方法。控制算法上，从PID再到模糊PID都进行了一些研究。 在这份报告中，我们主要通过对整体方案、机械、硬件、算法等方面的介绍，详细阐述我队在此次智能汽车竞赛中的思想和创新。具体表现在电路的创新设计

5、、算法以及辅助调试模块等方面的创新。我队成员涉及自动化、机械、计算机等专业，在准备比赛的过程中，队员查阅了大量的专业资料，反复地调试汽车模型的各项参数。所有队员都为此次智能汽车竞赛付出了艰苦的劳动。 1 第三章 机械结构设计 第二章智能车整体设计2.1 整车设计方案智能车主要包括三个部分：检测系统、控制决策系统和动力系统。其中检测系统主要 由总钻风摄像头组成，用来检测赛道信息，控制决策系统采用 MK60 作为主控芯片，动力 系统负责给各个模块提供稳定的工作电压以及驱动舵机转角和电机转动。智能车系统总体工 作模式为：总钻风摄像头传感器拍摄赛道图像，经过信号处理模块进行软件二值化， 二值化图像信号

6、、奇偶场信号、行同步信号输入到 MK60FX512VLQ15，采用 MK60FX512VLQ15 的输入捕捉功能进行脉冲计算获得速度和路程；转向舵机采用PD控制；驱动电机采用 PID 控制，通过 PWM 控制驱动电路调整电机的功率；而车速的目标值由默认值、运行安全方案和基于图像处理的优化策略进行综合控制。本系统整体设计框图如图 2.1 所示。 图 2.1 系统整体设计框图 2.2 车模整体布局及参数此次比赛采用的赛车车模为规定的C型车模。赛车机械结构使用竞赛提供车模的底盘部分及转向和驱动部分。控制采用前轮转向，后轮驱动方案。我们对机械结构的要求是简单而高效。我们在不断的尝试后确定了如图 2.2

7、 所示的整体布局图。 2 第三章 机械结构设计 图2.2车模整体布局 整体布局有如下特色： 1. 车模底盘降低，底盘上的螺丝尽量嵌进底盘，同时主板及各部件尽量贴近底盘，使重心尽量低。 2. 摄像头底座大致安装在整车的中心位置，这样基本不会看到车身，并且便于摆放其他部件，保证整体布局的合理性。并且扩大摄像头底座，选用坚固轻便的碳纤维杆作为摄像头支撑杆，将底座与碳纤维杆用 AB 胶粘住，使其连接更稳固。 3. 整体布局对称，电池尽量靠前，使重心大致在整车的中轴上。 4. 舵机采用立式安装。 3 第三章 机械结构设计 第三章机械结构设计3.1 智能汽车前轮定位的调整3.1.1 主销后倾主销后倾是指在

8、纵向平面内，主销轴线上端略向后倾斜的现象。在纵向垂直方向内， 主销轴线与垂线的夹角叫主销后倾角，如图 3.1 所示。它的作用是使前轮自动回正。主销后倾角越大，车速越高，前轮稳定性也愈好。我们通过调整垫片个数将后倾角调整为一个较合适的角度。 图3.1 主销后倾 3.1.2 主销内倾主销内倾是指在横向平面内，主销轴线上端略向内倾斜，这种现象称为主销内倾。在横向垂直平面内，主销轴线与垂线之间的夹角叫主销内倾角，如图 3. 2 所示。主销内倾与主销后倾都有使转向轮自动回正的作用。但主销后倾的回正作用与车速有关而主销内倾的回正作用与车速无关。因此，高速时主要靠主销后倾的作用，而低速时主要靠内倾的作用。而

9、且内倾角不宜过大，否则在转向时车轮绕主轴偏转过程中，轮胎与路面间将产生过大的滑动，因而增加了轮胎与路面间的摩擦阻力。这不仅使转向变得沉重，而且加速了轮胎磨损。因此，一般主销内倾角不超过 8 度。 图3.2 主销内倾角 4 第四章 智能汽车硬件 3.1.3 前轮前束前轮前束是指同一轴两端车轮内侧轮廓线的水平直径的端点为等腰梯形的顶点， 底边为车轮轴线。等腰梯形两底边长度之差为前束。如图 3.3 所示。当梯形前低边小于后底边时，前束为正（AB），反之为负。车轮的水平直径与纵向平面之间的夹角为前束角。正的前束角在 车轮中心产生向内的侧向力，而正的外倾角在车轮中心产生向外的侧向力，因此前束角的作用是与

10、外倾角协调，保持车轮做纯滚动和直线行驶，从而减少轮胎磨损， 提高汽车的操纵稳定性。 图3.3 前轮前束 3.2 舵机的安装 本系统舵机采用立式安装方式，安装好后，套上舵机摆臂，摆臂应与拉杆同在一个横向垂直面上,这样没有拉杆的拉力或推力才没有其他方向上的分量。舵机摆臂长度太短会导致力矩太小，长度太长又会出现舵机所需转角范围太大，转向不够灵活的问题。通过实践，我们确定了摆臂较合理的长度。如图 3.4 所示。 图 3.4 舵机安装示意图 5 第四章 智能汽车硬件 3.3 编码器的安装速度传感器一般可以选择对射式光栅或光电编码器。对射式光栅的重量轻、阻力小精度高， 然而光栅暴露在外界容易受到外界光线或

11、粉尘等的影响，导致计数不准确；而光电编码器就不存在此类问题。所以最后我们选择了光电编码器，该编码器线数 512 线，可以达到很高的精度。 在安装编码器的时候要保证有合适的齿轮咬合。咬合较好的原则是：两个传动齿轮轴保持平行，齿轮间的配合间隙要合适，过松容易打坏齿轮，过紧又会增加传动阻力；传动部分要轻松、顺畅，容易转动。判断齿轮传动是否调整好的一个依据是听一下电机带动后轮空转时的声音。声音刺耳响亮，说明齿轮间间隙过大，传动中有撞齿现象；声音闷而且有迟滞，则说明齿轮间间隙 过小，咬合过紧，或者两齿轮轴不平行，电机负载加大。调整好的齿轮传动噪音小， 并且不会有碰撞类的杂音。最终本系统编码器的安装方式如

12、图 3.5 所示。 图3.5 编码器安装示意图 3.4 摄像头的安装3.4.1 底座的安装底座的位置选取在车模的正中心，有利于图像的采集和处理，并且便于安放电池和主板。我们选用加大的底座，用四颗螺丝固定在底盘上，如图 3.6 所示。 图3.6 摄像头底座安装示 6 第四章 智能汽车硬件3.4.2 碳纤维杆的安装碳纤维杆硬度大，强度高，质量轻，易于切割，很适合作为摄像头支架。通过多组实验对比，我们最后决定用单杆固定摄像头，然后用两根较细碳纤维杆作为支撑，减小摄像头抖动的范围。该结构使得整个支架十分简约且可靠，我们将碳纤维杆插入底座后，用 AB 胶涂在连接处，使两者连接更稳固。安装方式如图 3.7

13、 所示。 图3.7 碳纤维杆安装示意图 3.4.3 摄像头高度的安装摄像头的高度会影响其抖动，架的越高则越容易抖动。为了图像的稳定可靠，我们最终把摄像头架在距地面的距离为19cm位置。安装方式如图 3.8 所示。 图 3.8 摄像头高度示意图 7 第四章 智能汽车硬件 3.5 电池的安装组委会规定的电池重量较重，对车的重心影响起决定性作用，因此，我们决定使用体积更小，重量更轻的锂电池18650。更换完电池后，小车的加减速更加明显，解决了高速入弯速度减不下来的问题。电池安装方式如图 3.9 所示。 图3.9 电池安装示意图 8 第四章 智能汽车硬件 第四章智能汽车硬件电路设计智能车硬件电路共包括

14、六大模块:主控模块、电源管理模块、驱动电路模块、摄像头模块、速度检测模块、辅助调试模块。而电源模块为小车系统的其他各模块提供所需要的电流,电压， 电流等物理量的改变也就传递着单片机和摄像头等各模块之间的信息。电源管理模块稳定工 作，才能给其他模块提供稳定合适的电压，电流，确保它们的正常工作。设计中，除了需要考虑电压的范围和电流容量等基本参数外，还要在电源转换效率，降低噪声，防止干扰和电路简洁方面进行优化。 4.1 主控模块本系统主控模块采用 MK60FX512VLQ15，为 K60 系列 Kinetis 系列微控制器 Cortex-M4 系列的内核芯片。K60 内存空间可扩展，从 32 KB

15、闪存/ 8 KB RAM 到 1 MB 闪存 / 128 KB RAM，可选的 16 KB 缓存用于优化总线带宽和闪存执行性能。引脚图如图 4.1 所示。 图 4.1 主控模块 4.2 电源部分4.2.1 3.3V 供电 9 第五章 智能汽车系统软件设计由于我们采用的主控芯片为 3.3V 供电，故需要将电池电压分压至 3.3V。在市场上有很多 3.3V 的稳压芯片，依据类型可以分为开关稳压和线性稳压，其中开关稳压的转化效率高，但是纹波大；线性稳压的转化效率低但是纹波小，而 K60 对于供电电压比较敏感， 电压波动大，很可能造成芯片低压复位，所以我们选择使用线性稳压芯片。在线性稳压芯片中含有 L

16、M，TPS 系列的，为了保证最小系统板的稳定工作，我们最终采用了 TLV7333 作为最小系统的供电芯 片，其优于 LM1117 的是其纹波小，只有几十毫伏，并且在热保护以及防静电方面就要优于 LM1117。TPS7333 的电路图如图 4.2 所示。 图 4.2 3.3V 稳压模块电路图 4.2.2 5.0V 供电线性稳 5V 稳压芯片很多，比如 7805、TPS76850、LM2940-5.0、LM1084-5.0 等，经过实践使用发现，TPS76850 的线性度较为理想，压差较低，且电路简单、稳定性好。所以 5V 稳压芯片我们选择 TPS76850。TPS76850 的电路图如图 4.3

17、 所示。 图 4.3 5V 稳压模块电路图 4.2.3 6V 供电舵机用 SPX29302 进行供电，通过调整，使用 6V 的电压给舵机供电。较高的电压可以提高舵机的响应速度，但过高电压容易导致舵机工作不稳定。舵机电源的稳压电路原理图如图 4.4 所示。 图 4.4 5.5V 稳压模块电路图 10 第五章 智能汽车系统软件设计 4.3 电机驱动部分作为竞速组，速度快为第一要素，而小车的速度实现与电机的驱动密不可分。因为小 车的电机为大赛组委会唯一指定，禁止自行改装，所以我们只能想办法提高小车驱动电路。 我们组采用的驱动电路为经典的 H 桥控制电路，该电路为通过控制四个 MOS 管的开通和关断来

18、控制电机的运转，我们组采用的 MOS 管为 LR7843，该款 MOS 的 RDS=3.3m，最大通过的电流能达到 ID=161A，同时栅极电荷为 Qg=34nC，栅极电荷会影响 MOS 的开关速率， 一般小一些，开关速率要快。驱动电路主体部分为一个由 4 个 MOS 管组成的H 桥电路，此 H 桥电路为可逆双极性全桥驱动器，4 个 MOS 管为 N 沟道功率 MOSFET 管，额定工作电流可轻松达到 100A 以上，大大提高了电动机的工作转矩和转速。电路图如图 4.5 所示。 4.4 摄像头模块 图 4.5 电机驱动模块电路图 作为光电组，光电传感器的选择是十分重要的，在市场上主要有 CCD

19、 与CMOS 摄像头，数字与模拟摄像头。CCD 摄像头具有对比度高、动态特性好的优点，但需要工作在 12V 电压下， 对于整个系统来说过于耗电,而且 CCD 体积大，质量重，会抬高车体的重心，这对于高速情况下小车的行驶非常不利。与之相比，COMS 摄像头具有体积小、质量轻、功耗低，图像动态特性好等优点，因为小车对图像的清晰度，分辨率要求并不高，所以我们组选用的是总钻风摄像头。该款摄像头优点在于：总钻风的帧率高，即每秒能得到的图像数据多，同时体积小， 输出的数据为数字信号，抗干扰强，硬件实现简单。硬件电路如图 4.6 所示。 11 第五章 智能汽车系统软件设计 4.5 图 4.6 摄像头模块电路

20、图 速度检测模块本小车使用龙邱的编码器进行小车的测速，并由 tps76850 为其提供 5V 工作电压。处理器通过读取编码器脉冲数来实现小车速度的检测，通过读取编码器旋转方向脚的高低电平来检测电机的正反转。从而实现智能车动力系统的闭环控制。 4.6 过流保护模块本小车使用索尼的18650动力锂电池，按要求自己制作保护板，包括过充、过放、过流保护；电路图如下： 图 4.7 过流保护模块图 4.7 辅助调试模块调试是寻找智能车系统最适参数的必要途径，而有效的调试工具和调试方法则是 确定这些参数的有力保障。在调试过程中，我们使用了辅助模块，其中包括：OLED，五向按键，蓝牙模块，红外，蜂鸣器等。OL

21、ED 是用来显示小车重要参数的，通过五向按键，可以对这些参数进行更改，从而避免多次烧写程序；蓝牙模块则是用来将一些信息实时发送给调试者，便于调试 者实时掌握小车的运行情况；LED 灯则作为一些指示灯，用来表明程序运行的情况；蜂鸣器的作用则是用来通过改调的变化来显示各个特殊元素。辅助调试模块电路图如图 12 第五章 智能汽车系统软件设计4.7 所示。 图 4.8 辅助调试模块电路 4.8 系统电路1）电源： 图 4.9 电源模块 2)K60F系统： 13 第五章 智能汽车系统软件设计 图 4.10 K60F 3)外设： 图 4.11 外设 4)驱动： 图 4.12 驱动14 第五章 智能汽车系统

22、软件设计 第五章智能汽车系统软件设计5.1 系统软件流程图小车的程序主要采用顺序结构，使用中断向量嵌套控制，合理安排各个任务之间的执行时间，提高程序的稳定性和效率。软件主要包括有以下几个功能： （1） 摄像头对于图像的采集、处理 （2） PWM 信号输出：舵机和电机 PWM 信号 （3） 车模运行控制：速度控制、方向控制 （4） 车模运行流程控制：程序初始化、车模启动与结束、车模状态监控 （5） 第一类包括（1）-（3）功能，他们属于需要精确时间周期执行，因此可以在 一个周期定时中断中设置一个标志变量，作为执行周期的标志。 （6） 第二类包括（4）功能，它的执行不需要精确的时间周期。可以放在程

23、序的主程序中完成。程序结构流程图如图 5.1 所示： 5.1.1主程序 图 5.1 主程序框 15 第六章 开发工具与系统调试 5.1.2中断程序 图 5.2 中断程序框图 5.2 图像采集与处理5.2.1 赛道图像采集与提取图像的采集采用 DMA 的方式将整幅图像数据存入单片机内存，由于总钻风摄像头为灰度摄像头，需要后面进行软件二值化，再通过搜索算法求得两边边界，计算出目标路径。识别步骤如下： （1） 摄像头 DMA 存储压缩数据。 （2） 数据解压。 （3） 遍历找到跑道的边线，拟合出赛道中值。 （4） 计算当前小车的偏差与中值的偏差。 为了方便我们观察小车运动过程中的情况，我们将摄像头采

24、集到的数据解压之后打印。 在 oled 屏幕上，我们使用的屏幕分辨率为 128*64，所以我们打印图像大小为 80*60。 16 第六章 开发工具与系统调试 5.2.2 赛道元素判定摄像头传感器信息十分丰富，图像分析算法直接决定小车运动的路径和状态，摄像 视野较大，盲区较小，信息丰富， 前瞻较远，等特点。根据赛道中心和图像中心的偏差， 以及偏差的变化率来判定赛道的类型，如：直道，弯道。并且进行不同的计算。 寻找两侧黑线的基本思想为，从预测中线开始，每行向两侧寻找，直至找 到黑色边 界， 从第一行到结束行依次进行该操作。计算中线直接由边界去平均。 图5.3 摄像头提取的直道图像 十字弯识别基本思

25、想为，计算出的边界中有连续的两边都丢线的情况出现，连续多少行依情况而定。直角弯识别基本思想为，边界特征为，一侧连续，一侧丢线。 图 5.4 摄像头提取的十字图像 17 第六章 开发工具与系统调试 障碍识别的基本思想是，当前偏差较小，边界特征前瞻较远，两侧都没丢线，一侧边 界连续，一侧向中间跳变，结束行附近两侧边界不收拢。 坡道识别的基本思想是，边界特征是，前瞻较远，当前偏差很小，两侧都不丢线，都没有明显的跳变，近处赛道较宽，结束行附近边界很窄。 图 5.5 摄像头提取的坡道图像 弯道识别的基本思想是，边界特征是，前瞻较近，当前偏差很大，单侧丢线，有明显 的跳变，近处赛道较宽，结束行附近边界很窄

26、。 图5.6 摄像头提取的弯道图像 18 第六章 开发工具与系统调试 小S 弯道识别的基本思想是，边界特征是，前瞻较远，当前偏差很小，有明显的跳变， 近处赛道较宽， 将一段区间内的中心线滤波成直线，使小车能不波动或者小波动的 通过。 图5.7 摄像头提取的小S弯图像 环岛识别的基本思想是环岛一侧有两处特别明显的丢线，且丢线的两个部分之间呈现圆弧状态，另一侧则是直道的一条边，近似为一条边界收缩的直线。 图5.8 摄像头提取的环岛图像 19 第六章 开发工具与系统调试 5.2.3 停车检测智能车光电四轮组的停车方式为观测斑马线停车。我们使用的算法是在小车进行有效路径识别的区间内从跑道的一侧向另一侧

27、扫描，如果黑色与白色跳变（或者白色跳变到黑色）次数超过六次基本可以判断是斑马线。 标准斑马线在赛道中央有九条白条纹，八条黑条纹，考虑到转弯后就停车的情况，如果判断八次黑白跳变，则有可能无法观察到全部条纹，导致停车失败。 图 5.9 斑马线图像 5.2.4特殊元素-横断，断路正常赛道运用八近邻找到左右边界相遇点一般都在边界上，而断路横断运用八近邻找到的相遇点在中间，如此便可有效的判断出横断和断路。 图 5.10 正常赛道 20 第六章 开发工具与系统调试 图 5.10 断路 断路处理分为三个状态： 状态1:识别到断路，但是距离断路还有一定的距离。此时电机正常控制，无需减速，舵机由摄像头和电磁按一

28、定权重控制，距离断路越近，电磁权重越大。 状态2:距离断路不到半米了，完全切换为电磁导航，降速行驶 状态3：进入断路区，电磁导航，根据不同断路的类型可以设定不同过断路的速度。 例：如果是直道断路，可以限制舵机的打脚，速度设定高一点，实现直道断路不减速通过。 如果是直道加弯道断路，可以前一段直冲，后一段减速通过。 图 5.11 横断 比赛规定横断前后一定会有一米长的直道，那么可以利用此规则，运用简单而有效的记忆算法来过横断。假设小车能够在距离横断1m时识别出横断，并且小车姿态与赛道中心重合，那么可以人为的在赛道外面补出一条赛道来，通过小车跑的距离来控制小车的舵机的打脚。当然需要一些必要的参数来调

29、节过横断的姿态。 21 第六章 开发工具与系统调试 图 5.12 横断记忆 横断处理分为三个状态：为了平稳通过，采用匀速控制 状态1:识别到横断，但是距离横断还有1米多的距离,舵机正常控制。 状态2：距离横断不到1米的距离，此时根据行驶距离进行舵机打脚控制。 状态3：驶出赛道，行驶1米4以后开始寻找赛道入口。 5.3 舵机转向和速度调节的 PID 控制算法根据比赛规则要求，维持小车行驶也许可以设计出很多方案，参考方案假设控制方向 转向和维持运行的动力来自于车模的伺服电机和后轮的电机以及四个车轮。两个后轮转动 由一个直流电机驱动，两个前轮的转向由伺服电机控制。因此从控制角度来看，车模作为 一个控

30、制对象，它的控制输入量是一个直流电机和一个伺服电机的转动度。车模运动控制 任务可以分解成以下三个基本控制任务： （1） 控制车模方向：通过控制伺服电机的转动角度来带动两个前轮的转向， 进而实现车模转向控制。 （2） 控制车模速度：通过调节后轮直流电机的转速实现车模速度控制，另外还通过后面左右轮机械差速器来实现后轮的差速控制，实际上最主要的还是通过控制电机的转速来实现车轮速度的控制。 22 第六章 开发工具与系统调试 5.3.1 PID 控制算法在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称 PID 控制，又称 PID 调节。PID 控制器问世至今已有近 70 年历史，它

31、以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握， 或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用 PID 控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用 PID 控制技术。PID 控制，实际中也有 PI 和 PD 控制。 PID 控制器是一种线性控制器，它根据给定值与实际输出值构成控制偏差。将偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制，故称 PID 控制器， 原理框图

32、如图 5.10 所示。 图 5.10 PID 控制器原理框图 在计算机控制系统中，使用的是数字 PID 控制器，控制规律为： e(k) = r(k) - c(k)(公式 1) TkTDe( j) + T e(k) - e(k -1)u(k) = KPe(k) +(公式 2) Tj =0I 式中： r(k) 第 k 次给定值； u(k) 第k 次输出控制量； e(k -1) 第k-1 次偏差； k 采样序号，k = 0，1，2； c(k)第 k 次实际输出值； e(k) 第k 次偏差； KP 比例系数； TD 微分时间常数； TI 积分时间常数； T 采样周期。 23 第六章 开发工具与系统调试

33、 简单说来，PID 控制器各校正环节的作用如下： 比例环节：及时成比例地反映控制系统的偏差信号，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用，以减少偏差。 积分环节：主要用于消除静差，提高系统的无差度。积分作用的强弱取决于积分时间常数，越大，积分作用越弱，反之则越强。 微分环节：能反映偏差信号的变化趋势(变化速率)，并能在该偏差信号变得太大之前， 在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减小调节时间。 数字 PID 控制算法通常分为位置式 PID 控制算法和增量式 PID 控制算法。 5.3.2 位置式 PID位置式 PID 中，由于计算机输出的u(k) 直接去控制执行机构(如阀门

34、)， u(k) 的值和执行机构的位置(如阀门开度)是一一对应的，所以通常称公式 2 为位置式 PID 控制算法。 位置式 PID 控制算法的缺点是：由于全量输出，所以每次输出均与过去的状态有关，计算时要对过去e(k) 进行累加，计算机工作量大；而且因为计算机输出的u(k) 对应的是执行机 构的实际位置，如计算机出现故障，u(k) 的大幅度变化，会引起执行机构位置的大幅度变化， 这种情况往往是生产实践中不允许的，在某些场合，还可能造成严重的生产事故。因而产生了 增量式 PID 控制的控制算法，所谓增量式PID 指数字控制器的输出只是控制量的增量Du(k) 。 5.3.3 增量式 PID当执行机构

35、需要的是控制量的增量(例如：驱动步进电机)时，可由式 2 推导出提供增量的 PID 控制算式。由式 2 可以推出式 3，式 2 减去式 3 可得式 4。 Tk -1TDe( j) + T e(k -1) - e(k - 2)u(k -1) = KPe(k -1) + T(公式 3) j =0I e(k)-e(k -1)+ T e(k) +TD e(k)-2e(k -1)+e(k -2)Du(k) = KPTIT(公式 4) = KP De(k) + KI e(k) + KD De(k) - De(k -1)式中De(k) = e(k) -e(k -1) ； K = K； K = K TDTIP

36、 TDPTI公式 4 称为增量式 PID 控制算法，可以看出由于一般计算机控制系统采用恒定的采样周 24 第六章 开发工具与系统调试 期T ，一旦确定了 KP 、TI、TD ，只要使用前后三次测量值的偏差，即可由式 4 求出控制增量。 增量式 PID 具有以下优点： (1) 由于计算机输出增量，所以误动作时影响小，必要时可用逻辑判断的方法关掉。 (2) 手动/自动切换时冲击小，便于实现无扰动切换。此外，当计算机发生故障时，由于输出通道或执行装置具有信号的锁存作用，故能保持原值。 (3) 算式中不需要累加。控制增量Du(k) 的确定仅与最近 k 次的采样值有关，所以较容易通过加权处理而获得比较好

37、的控制效果。 但增量式 PID 也有其不足之处：积分截断效应大，有静态误差；溢出的影响大。使用时， 常选择带死区、积分分离等改进 PID 控制算法。 5.3.4 PID 参数整定运用 PID 控制的关键是调整 KP 、KI 、KD 三个参数，即参数整定。PID 参数的整定方法有两大类：一是理论计算整定法。它主要是依据系统的数学模型，经过理论计算确定控制器参数；二是工程整定方法，它主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简单、易于掌握，在工程实际中被广泛采用。由于智能车系统本身是一个机电高度结合且相互依赖的系统，并且还需要考虑赛道具体环境带来的影响，要建立精确的智能车运动控制数学模型

38、有一定难度，而且我们对小车的机械结构修改也会带来参数的频繁变化，故理论计算整定法的操作性不强，最终我们采用了工程整定方法。 5.3.5 模糊控制算法一般控制系统包含了五个主要部分，即:定义变量、模糊化、知识库、逻辑 判断及解 模糊化，底下将就每一部分做简单的说明： （1） 定义变量：也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差 E 与输出误差之变化率 CE，而控制变量则为下一个状态之输入 U。其中 E、 CE、 U 统称为模糊变量。 （2） 模糊化：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量 物 理量的过程，依适合的语言值求该值相对之

39、隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合。 （3） 知识库：包括数据库与规则库两部分， 其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义； 而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。 25 第六章 开发工具与系统调试 （4） 逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论 法进行推论， 而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。 （5） 解模糊化：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。 模糊控制系统是在控制原理的基础上以模糊集合论、模糊语言形式的知识表示和模糊 逻辑推理为理论基础，模拟人的模糊思维方式，对复杂过程进行控制的一种智能控制系统。 它是将操作

40、者的控制经验，用一系列含有语言变量值的条件语句规则，恰当的表达成具有 模糊性的语言变量和条件语句，或者说把控制经验用模糊条件语句表示，再用模糊集合理 论对语言变量进行量化，然后通过模糊推理对系统的实时输入状态进行处理，对难以建立 精确数学模型的对象实施的一种控制。 5.11 模糊控制过程 模糊 PD 控制器是在一般 PD 控制系统的基础上，加上一个模糊控制规则环节，利用 模糊控制规则在线对 PD 参数进行修改的一种自适应控制系统。它以误差 e 和误差变化 ec 作为输入，可以满足不同时刻的 e 和 ec 对参数自整定的要求。它将模糊控制和 PD 控制器两者结合起来，扬长避短，既具有模糊控制灵活

41、而适应性强的优点，又具有 PD 控制精度高的特点， 对复杂控制系统和高精度伺服系统具有良好的控制效果。 图 5.12 模糊控制流程图 26 第六章 开发工具与系统调试 5.3.6 方向控制算法对于舵机的闭环控制，我们采用了位置式 PID 控制算法和模糊控制算法。在参考了往届优秀技术报告中使用的舵机控制方法之后，我们在他们的基础上做出了自己改 进以及完善。结合我们的路况提取算法，通过传统的位置式 PID 算法和模糊控制算法 对舵机进行方向控制，最终取得了令人满意的效果。 舵机模糊控制总体上用偏差决定方向打角的算法，事先规划好模糊区间划分，建立模糊控制规则表，程序运行时将信号处理得到的偏差以及偏差

42、的变化率进行模糊 化，根据模糊区间得到隶属度，最后根据隶属度用重心法反模糊，得到一个确定的 P 和确定的D，然后用来计算舵机角度。 具体来说，就是将偏差和偏差的变化率分别分成 7 个区间，同时将二者组合起来可以分 成 49 段，建立舵机二维模糊控制表。当偏差越大，偏差的变化率越大，则舵机打角越大，打角越急。偏差越小，偏差的变化率越小，舵机打角越小，舵机打角越缓。 uint32 Angle_PID(float32 Angle_Offset)5.3.7 速度控制算法速度控制对于小车的快速行进以及必要时候的减速起到了至关重要的作用，我们 在尝试使用传统 PID 方法之后，发现并不能达到我们理想的速度

43、控制需求，于是对其 进行了自己的改进，加入了二维模糊控制算法和增量式 PID 控制算法调节速度，发现 取得了不错的效果。 电机模糊控制总体上用偏移量决定速度的算法，将偏移量和偏移量的变化率分别分成 7 段，建立电机二维模糊表，组合起来可以分成 49 段。偏移量越大，偏移量的变化率越大，速度减得越快，速度就越慢，偏移量越小，偏移量的变化率越小，速度加得越快，速度就越快。电机增量式 PID 控制算法使用 PI 控制确定 输出的 PWM，根据当前速度和期望速度的偏差以及偏差的积累来确定 PI 参数，从而确定电机输出 PWM 信号。 小车起跑时，电机的期望速度和实际速度变化曲线如图 5.13 所示，蓝

44、线是期望速度，紫线是实际速度，由图可以看出实际速度响应还是比较快的。当程序给到快的期望速度时，实际速度加速非常快，当实际速度到达期望速度附近时，超调不会很严重，而且能稳定在期望速度， 当遇到弯道减速的时候，实际速度也紧跟着期望速度变化，而且响应很快，效果很好。 27 第六章 开发工具与系统调试 第六章开发工具与系统调试6.1 调试工具介绍6.1.1 IAR 环境介绍本智能车在开发和调试中所使用开发环境为 IAR Embedded Workbench IDE，使用 jlink 和 bootloader 为单片机烧写程序。 IAR Systems 是全球领先的嵌入式系统开发工具和服务的供应商。公司

45、成立于 1983 年， 提供的产品和服务涉及到嵌入式系统的设计、开发和测试的每一个阶段，包括：带有 C/C+ 编译器和调试器的集成开发环境(IDE)、实时操作系统和中间件、开发套件、硬件仿真器以及状态机建模工具。 6.1.2 IAR 的安装1.将 IAR 软件安装包进行解压，解压之后，有如下图（右图）所示的文件目录，点击autorun.exe 程序，进入 IAR 的安装界面。 2.单击选择第二项“Install IAR for Embedded Workbench”进入 IAR 安装向导。 28 第六章 开发工具与系统调试 3.点击“Next”按钮，进入安装的下一步。 勾选同意许可协议，否则无

46、法安装，然后点击“Next”，进入安装的下一步。输入 IAR 产品的序列号，然后点击“Next”按钮，进入安装的下一步。 输入 IAR 产品的密钥，然后点击“Next”按钮，进入安装的下一步。 选择 IAR 安装的文件路径，默认安装在 C 盘，点击右侧的“Change”即可更改安装路径，然后点击“Next”按钮，进入安装的下一步。 在安装目录下，创建对应的 IAR 文件夹。 4.点击“Install”按钮开始安装。 29 第六章 开发工具与系统调试 6.1.3 文件的建立1.打开软件，显示的主菜单如下所示： 2.新建工作空间，FileNewWorkspace,点击保存按钮，设置文件名后保存。

47、3.新建工程：在建立工作空间后，需要新建工程，点击菜单中的 Project，选择 Create New Project.跳出工程类型选择窗口，一般选择 Empty Project，点击 OK 即可， 设置工程名，设置保存路径保存。 4.新建分组：在新建工程后，选中工程，右键点击，在跳出的子菜单中选择 AddAdd Group， 输入 Group 名就可以，比如输入 app，如下所示： 30 第六章 开发工具与系统调试 5.新建文件：点击菜单中的 FileNewFile 新建文件 main.c ，新建所需的文件，保存后添加到工程中： 6.编译文件：点击编译按钮，检查是否有语法错误，如下所示： 7

48、.工程配置：选中工程，右键单击，在跳出的菜单中选择 Options,之后会跳出工程配置窗口设置 Linker、Debugger，选择单片机型号，选择代码模型（Code Model)。 8.链接文件：在编译无错后，点击 Make 按钮，如下所示： 9.Debug 下载调试：如下，点击 Download and Debug,点击全速运行就可以下载代码。 10. 调试：选择调试方式。 31 第六章 开发工具与系统调试 6.2 其他辅助调试工具介绍6.2.1 蓝牙模块介绍为了能得到小车的动态参数，我们利用蓝牙模块向 CPU 实时发送数据，并通过其他的上位机来分析数据，使我们更加准确的观察数据变化，从而

49、找到较一般的规律。 6.2.2 虚拟示波器介绍虚拟示波器是一个比较简洁、好用的上位机，我们可以将蓝牙传回来的数据通过 CPU 发送到上位机上，更直观的观察数据变化。 虚拟示波器界面如图 6.2 所示。 图 6.2 虚拟示波器界面 32 第八章 结论 第七章模型车的主要技术参数表 7.1 车模主要参数 33 车模主要参数名称 参数 车模基本参数 重量 11kg 长度 29.5cm 宽度 24cm 高度 19cm 电路总功耗 2.5W 电路电容 总容量 1000uf 传感器种类及数量 总钻风摄像头 1 个 mini 编码器 2 个 电磁传感器 2 个 总计 5 个 新增伺服电机种类及数量 无 无

50、赛道信息检测精度、频率 空间检测精度 3cm 赛道检测频率 100hz 第八章 结论 第八章结论 8.1 存在的问题及解决方案(1) 硬件方面:摄像头车的硬件不是非常复杂，主要是电源部分和驱动模块。在电源模块 的制作中，我们首先使用的是 AMS1117 系列电源稳压芯片，给摄像头、单片机、舵机等供电。刚开始使用时还比较顺畅，可用到后面，我们发现电池电压在 7.6V 以下就无法正常工作了。查其原因，就是 1117 系列电源芯片稳压差过高，在 2V 以上。而我们给舵机供电电压为 5.5V， 故其芯片供电电压就需要在 7.5V 以上，这极大地缩短了电池使用时间。所以，我们后面更换稳压芯片为 TPS768XX 系列，压差在 0.35V 都可正常工作，电池电压在 6.8V 时，小车也能正常行驶，极大地提高了电池作用时间。对于驱动模块，由于我们的控制算法非常激烈，加速和刹车非常灵敏，而单纯使用两片 MOS 芯片组成的全桥电路发热严重，甚至出现跑几米就停车的现象。所以，为增强驱动能力，我们采用四片 MOS 两两并联，非常完美地解决发热过大问题，小车连续跑 10 圈都不会因芯片发热而停车。 (2) 软件方面： 前期过程中硬件、机械不太稳定，所以速度一直没有上去。然后在硬件条件稳定的情况下，算法的改进最能够提高小车的速度，搜线算法的完善性，速度与方向控制的策略的优劣将直接影响小车的运行情