第八飞思卡尔智能车竞赛光电平衡组西北工业大学纯钧技术报告.doc
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第八飞思卡尔智能车竞赛光电平衡组西北工业大学纯钧技术报告.doc
第八届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛技 术 报 告学 校: 西北工业大学队伍名称: 纯钧队参赛队员: 刘东京 刘伟 党晓伟带队教师: 曲仕茹 赵凯瑞 关于技术报告和研究论文使用授权的说明 本人完全了解第八届全国大学生“飞思卡尔”杯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: 摘 要本文以第八届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车比赛为背景,在“立足培养,重在参与,鼓励探索,追求卓越”的指导思想下,自主设计并制作出基于电磁引导的智能车系统,而且在此基础上研究了一套切实可行的路径取优方案。并且其超强的环境适应能力有望在未来得以大范围的应用。 本系统主要由MC9S12XS128控制核心、电源管理单元、路径识别电路、车速检测模块、舵机控制单元和直流电机驱动单元组成,以飞思卡尔公司的16位单片机S12为控制核心,路径识别和车速的检测相结合,通过对不同方位的传感器数据进行综合分析来控制转向舵机和驱动电机,使智能车系统达到所需的稳定性及快速性要求。本文详细的介绍了智能汽车的机械结构设计,硬件电路设计,系统软件设计和理论分析以及模型车的控制算法设计。本智能车采用了适合智能精确控制的PID算法,首先对系统的模型进行了分析,从而选择合适的算法,其次,根据不同方位传感器特性而设计出的传感器模块进行了简要说明,然后介绍了所使用的数据拟合和路径取优的算法。关键词:智能汽车,PID控制,传感器,直流电机,路径取优 目 录摘 要I目 录II第一章 引 言11.1 比赛背景介绍11.2 本文章节安排及文献综述2第二章 方案选择12.1系统组成模型及控制算法12.1.1 系统结构与模型12.1.2模糊PID控制器设计22.2 测量模块方案选择32.2.1 路径检测模块32.2.2 速度检测模块32.2.3 起跑线检测模块32.3 控制模块方案选择42.3.1 路径控制模块42.3.2 速度控制模块72.4 执行模块方案选择72.4.1 路径执行模块72.4.2 方向执行模块72.4.3 速度执行模块72.5本章小结8第三章 机械结构设计93.1 智能车参数要求93.2 车模组装与改造93.2.1 车模组装93.2.2 前轮定位的调整93.2.3 差速的调整103.2.4 舵机力臂的调整103.3 电感线圈的安装113.4光电编码器的安装123.5 电路板的固定与安装123.6 车模技术参数13第四章 硬件系统设计与实现144.1 电源模块144.1.1 电源保护154.1.2 降压稳压电路设计一154.1.3 降压稳压电路设计二164.1.4 电源模块小结164.2 路径识别模块174.3 电机模块184.4 舵机模块194.5 测速传感器模块19第五章 软件系统设计与实现205.1 系统初始化205.2路径识别算法分析及选定205.3基于电感线圈排布理论分析215.4电感线圈传感器接收防干扰算法245.4.1结构化赛道导线之间干扰的消减:245.4.2电感线圈传感器之间的干扰的消减245.4.3车子上工作的PWM信号和电机工作时产生的磁场对电感线圈干扰的消减245.5 舵机控制算法255.5.1车体与舵机转角方向测定255.5.2舵机转向角度分配265.5.3舵机PID整定265.6电机PID速度控制算法265.6.1测试开环与闭环控制响应曲线275.6.2测试开环控制下PWM占空比与电机转速之间的关系285.6.3 bang_bang 控制295.6.4 PID控制315.6.5 PID参数整定325.6.6速度分配32第六章 开发与调试346.1 软件开发环境介绍346.2 智能车整体调试356.2.1 舵机调试356.2.2 电机调试356.2.3 整体调试36第七章 结论37参考文献I附录A:控制程序II附录B:电路板详细原理图VII第一章 引 言1.1 比赛背景介绍 为加强大学生实践、创新能力和团队精神的培养,促进高等教育教学改革,受教育部高等教育司委托(教高司函 2005201号文),由教育部高等自动化专业教学指导分委员会(以下简称自动化分教指委)主办全国大学生智能汽车竞赛。该竞赛以智能汽车为 研究对象的创意性科技竞赛,是面向全国大学生的一种具有探索性工程实践活动,是教育部倡导的大学生科技竞赛之一。该竞赛以“立足培养,重在参与,鼓励探索,追求卓越”为指导思想,旨在促进高等学校素质教育,培养大学生的综合知识运用能力、基本工程实践能力和创新意识,激发大学生从事科学研究与探索的兴趣 和潜能,倡导理论联系实际、求真务实的学风和团队协作的人文精神,为优秀人才的脱颖而出创造条件。该竞赛由竞赛秘书处为各参赛队提供/购置规定范围内的标准硬软件技术平台,竞赛过程包括理论设计、实际制作、整车调试、现场比赛等环节,要求学生组成团队,协同工作,初步体会一个工程性的研究开发项目从设计到实现的全过程。该竞赛融科学性、趣味性和观赏性为一体,是以迅猛发展、前景广阔的汽车电子为背景,涵盖自动控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械与汽车等多学科专业的创意性比赛。该竞赛规则透明,评价标准客观,坚持公开、公平、公正的原则,保证竞赛向健康、普及,持续的方向发展。该竞赛以飞思卡尔半导体公司为协办方,得到了教育部相关领导、飞思卡尔公司领导与各高校师生的高度评价,已发展成全国30个省市自治区近300所高校广泛参与的全国大学生智能汽车竞赛。2008 年起被教育部批准列入国家教学质量与教学改革工程资助项目中科技人文竞赛之一(教高司函200730 号文)。全国大学生智能汽车竞赛原则上由全国有自动化专业的高等学校(包括港、 澳地区的高校)参赛。竞赛首先在各个分赛区进行报名、预赛,各分赛区的优胜队将参加全国总决赛。每届比赛根据参赛队伍和队员情况,分别设立光电组、摄像头组、电磁组、创意组等多赛题组别。每个学校可以根据竞赛规则选报不同组别的参赛队伍。全国大学生智能汽车竞赛组织运行模式贯彻“政府倡导、专家主办、学生主体、社会参与”的 16 字方针,充分调动各方面参与的积极性。 全国大学生智能汽车竞赛一般在每年的10月份公布次年竞赛的题目和组织方式,并开始接受报名,次年的3月份进行相关技术培训,7 月份进行分赛区竞赛,8 月份进行全国总决赛。大赛根据道路检测方案不同分为电磁、光电平衡与摄像头三个赛题组。使用四轮车模通过感应由赛道中心电线产生的交变磁场进行路经检测的属于电磁组;使用四轮车模通过采集赛道图像(一维、二维)或者连续扫描赛道反射点的方式进行进行路经检测的属于摄像头组;使用指定两轮车模保持车体直立行走的车模属于平衡组。1.2 本文章节安排及文献综述本文系统的介绍了制作智能模型车的各项技术。具体章节安排如下:第一章 引言 本章介绍了本次比赛的背景与意义,简述了智能车制作技术的发展现状,介绍了本文的主要研究工作与章节安排引出下文。第二章 方案选择 将智能车控制系统分解为各个不同的模块,分别从各个模块讨论本智能车系统及所采用的控制方案。在此,本智能车系统采用模块化设计,分为测量模块、控制模块和执行模块。第三章 机械结构设计 本章重点介绍了智能车的搭建与调整,以及电感线圈、光栅编码器与电路板的安装。第四章 硬件系统设计及实现 本章分析了智能车系统的各组成部分,设计并实现相关特定功能的电路,达到抑制噪声和对其他电路干扰最小的效果。第五章 软件系统设计与实现 本章介绍了本智能车系统的初始化,传感器数据归一化、阈值设定和路径取优的方法。第六章 开发与调试 本章介绍了软件开发的环境,以及各部分的调试方法,其中软件开发环境为Metrowerks公司开发的软件集成开发环境Codewarrior。第七章 总结 本章对全文的工作进行分析和总结,指出今后研究工作的重点和发展方向。介绍了几个月来的工作,对未来进行了展望。第二章 方案选择电磁引导的智能车1由于不受光线、温度、湿度的影响,具有很好的环境适应性,相对于光电或摄像头引导的智能车具有很大的优势。但是由于其相对单一的外部信息获取方法和相对简单的硬件结构设计仅仅可以满足自主循迹的要求,对于其控制律结构的设计和算法的完善与创新还有很多工作可以深入开展。硬件方面,包括电源的保护、信号调理与传输等改进则可以使智能车的运行更加稳定,对干扰的抑制能力更强,从而综合循迹能力得以稳步提升,速度更快。2.1系统组成模型及控制算法2.1.1 系统结构与模型 系统以单片机为控制核心设计,整体结构如图2.1所示。图2.1 系统组成结构示意图从系统组成结构及各个环节的特性来分析,该控制系统为一个二阶系统。系统中:为伺服电机时间常数;,为系统主要比例环节的传递函数;为前轮转向器转向角度;为了保证系统合适的响应性能,通过调节使阻尼比左右,控制过程的建模分析以驱动轮1为例。驱动轮1和相关部件组成了一个典型的二阶系统,其传递函数: (1)为了论述方便,令,,则根据二阶系统标准形式可得到: (2)于是有,将上式与分别带入系统的峰值时间、超调量、调节时间的公式则得到峰值时间、调节时间和超调量表达式: (3) (4) (5)峰值时间、调节时间和超调量是控制系统的三个重要性能指标,这三个指标为软件控制方法的选择和参数整定提供依据。2.1.2模糊PID控制器设计模糊理论是解决由于辨识精确度影响控制优劣的有效途径,运用模糊理论,在传统PID控制的基础上,实现了PID参数的动态自整定。离散PID控制算法为:模糊自适应PID控制器5以误差和误差变化作为输入(利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改),以满足不同时刻的和对PID参数自整定的要求。自适应模糊PID控制器结构如图2.2所示。图2.2自适应模糊PID控制器结构图2.2 测量模块方案选择2.2.1 路径检测模块路径识别模块是智能车系统的关键模块之一,路径识别方案的好坏,直接关系到最终性能的优劣。通过大量的实验与研究,最终掌握了不同方位的传感器的数据特性,将其加以有效的结合将有助于路径取优,以期达到快速稳定的效果。所谓电磁引导就是以电感线圈为传感器,在交变的磁场中产生自感电动势,通过返回的数据判断金属线的位置,配之以传感器的排列方法、个数、彼此之间的间隔都与控制方法来实现预期的功能,但一般的认识是,在不受外部因素影响的前提下,能够感知前方的距离越远,行驶效率将越高3,4。在前瞻问题中,根据传感器的方位不同,可将所有传感器数据进行综合分析,推断出前方路径。2.2.2 速度检测模块 好的控速效果是建立在精确的反馈的基础上的,同时也是各种速度控制算法的基础。在初期的调试阶段,我们用自制的光电码盘配合光电管和比较器获取小车的当前速度,但我们发现这种方法产生的信号并不整齐,影响速度的采集。最后我们放弃了这种方案而改用信号比较整齐精确的光电编码器来测速。我们采购到了增量式的分辨率为100线的光电编码器。XS128有16位的脉冲累加器,我们将从光电编码器输出的信号接至PH1口,在单片机软件设计中,每隔5ms将脉冲累加器中的值读回并将寄存器清零。这样就能获取光电编码器5ms的发出的脉冲,进而根据齿轮的比例就能计算出小车的实际速度。2.2.3 起跑线检测模块起跑线检测使用干簧管。经过反复测试,发现干簧管放在车前能更好的检测到起跑线。为了减少震动对干簧管的影响和检测的准确性,我们设计了一个电路板,上面焊接6个并联的干簧管,本文所设计的起跑线检测PCB图如图2.3所示:图2.3 起跑线检测电路图 2.3 控制模块方案选择2.3.1 路径控制模块智能车竞赛的要求是制作的智能车在专门设计的跑道上自动识别道路行驶,谁最快跑完全程而没有冲出跑道并且技术报告评分较高,谁就是获胜者。所以对于模型车的路径规划是关系到能否在短时间内跑完全程取得优异成绩的关键因素。结合以往的比赛情况,电磁引导现主要有两种控制方法:(1) 跟踪电磁导线,以电磁导线为基准,将小车几何中心控制在电磁导线上,主要是经典PID控制方法;(2) 适合跑道,通过整体传感器数据特性算出跑道范围,将小车看作刚体,控制使其保持在跑道范围内,可以算作一种智能的模糊控制方法。无论采用何种控制方法,为了达到时间最短,必须对小车的行使路线进行优化。在不考虑交叉的情况下(以行使的角度考虑,交叉属于一种特殊形式,有磁场复合效应),一般的,赛道的形状主要有3种形式,如图2.4所示。 直线 转弯 波浪图2.4 赛道的三种基本形状对于弯道,应采取尽量沿着内圈行驶的策略,如图2.5所示。对于波浪道,应采取最优路线为直线穿过的行驶策略,如图2.6所示。图2.5 过弯时小车行驶路线图2.6 波浪道小车行驶路线对两种控制方法的优化:(1) 跟踪电磁导线方法对路线的优化:跟踪电磁导线对路线的优化要区分开三种基本类型的跑道,在采用不同的动态性能对路线优化。直道时响应快速、平缓,需要综合调节各参数。弯道时可以将超调量适当放大、调节时间减小,或者进行超前控制。波浪时应将超调量减小、调节时间加大,或者进行滞后控制。对于波浪,跟踪电磁导线方法很难做到最优的直线穿越,但可以采取相应的策略使小车摆幅减小,如图2.7所示。图2.7 波浪道小车的优化(2) 适合跑道的方法对路线的优化适合跑道的方法对路线优化的主要思想为:A推断出较长一段赛道信息与小车在赛道上的姿态、位置。B根据以上信息算出小车在下一段时间内的行驶路线。这种方法的重点主要是对行驶路线所采用的计算方法。比较两种方法,如表2.1所示。因此为了获得更好的成绩,需要选择适合跑道的方法,并且要综合考虑各种情况,努力提高稳定性。表2.1 两种方法的比较跟踪电磁导线适合跑道复杂程度一般较复杂稳定性较好未知优化性能一般较好本智能车方向的控制是通过PWM波对舵机进行控制来实现的。舵机的控制是通过周期固定的脉冲信号控制的,舵机的转位正比于脉冲的宽度,这个连续的脉冲信号可以由PWM实现。舵机内部会产生一个频率为50Hz的基准信号,通过基准信号与外部所给PWM波的正脉冲持续时间进行比较,从而确定转向和转角的大小。当所加PWM波的频率为50Hz时,脉宽与转角之间满足下图2.8所示的线性关系。图2.8 脉宽与转角之间的线性关系因此本文对舵机的控制采用离散PID控制,即根据电感线圈返回的数据计算出当前时刻车与黑线的精确夹角,然后对方向控制量进行校正。2.3.2 速度控制模块本届大赛组委会规定使用的后轮驱动电机型号为RS380-ST/3545,工作在7.2V电压下,空载电流为0.5A,转速为15300 r/min。在工作电流为2.85A,转速达到13100 r/min 时,工作效率最大。由于单片机输出的脉宽无法驱动大赛提供的直流电机,因此需要通过电机驱动芯片BTS7960B驱动电机正转、反转。由于单片机带有PWM输出端口,PWM波获取方便,为了加强灵活性,能实时改变控制量,所以我们利用PWM脉宽与速度的对应关系对电机进行控制。2.4 执行模块方案选择2.4.1 路径执行模块通过装在车前的六路传感器得到的模拟信号,由单片机进行AD转换进行相应处理6,根据其结果找到金属线以便对路径进行识别。2.4.2 方向执行模块本智能车的方向执行机构是舵机S3010,舵机控制采用PWM技术,不同占空比对应不同的转角21。由于舵机内部含有自带的比较电平,有利于精确控制。舵机的额定电压一般是6V,本模型车舵机额定电压为6V。当额定电压为6V时,功率通常更强劲,速度也更快。这意味着只要提高舵机的电压,就可以获得更大的功率输出和更快的速度。对于提高电压这种未经认可的做法,每一家厂家的舵机反应也不尽相同。经实践认证,本模型车的舵机完全可以工作在7.2V电压下。因此,提高了功率并加快了速度。另外,舵机的响应时间对于控制非常重要,一方面可以通过修改PWM周期获得。另一方面也可以通过机械方式,利用舵机的输出转角余量,将角度进行放大,加快舵机响应速度。本文在后面的模型车改装中将详细介绍。2.4.3 速度执行模块本智能车的速度执行机构是电机RS380-ST/3545,采用PWM控制,利用脉宽占空比与速度的对应关系进行调速。采用电机驱动芯片BTS7960B7,两片组成“H”桥,可以快速实现电机的正转反转,从而对速度进行实时调整,精确控制。2.5本章小结根据本章以上的模块方案比较与论证,得出本智能车控制系统模型框图如图2.9所示 :图2.7 系统模型框图第三章 机械结构设计在智能车比赛中,最主要的比赛内容是速度,而模型车的机械结构无疑是影响速度的关键因素之一。鉴于此,我们对模型车的机械结构做了很多的改进工作,进行了大量的调整,达到比较满意的效果。3.1 智能车参数要求1. 车模尺寸要求:车模尺寸宽度不超过250mm2. 传感器数量要求:传感器数量不超过16个:磁场传感器在同一位置可以有不同方向传感器,计为一个传感器。3.伺服电机型号:S3010,伺服电机数量不超过3个。4.电机型号:RS380-ST/35455.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。3.2 车模组装与改造3.2.1 车模组装模型车的组装工作看似简单,实则需要很多的耐心和经验。首先,仔细阅读说明书。通过阅读模型车的装配图,可以了解各个不同零件的用途和安装顺序。然后,根据模型车的装配图组装智能车模型。由经验得到,在组装过程中,不但要注意模型车的组装顺序,而且由于模型车零部件较小,组装过程中要防止零部件滑落和丢失。特别是,由于模型车上的大部分零部件材质均为塑料,在拧螺丝以及对零件进行加工时要格外的小心,以免损坏。3.2.2 前轮定位的调整在调试中我们发现,模型车过弯时,转向舵机的负载会因为车轮转向角度增大而增大。为了尽可能降低转向舵机负载,我们对前轮定位进行了调整。前轮定位的作用是保障汽车直线行驶的稳定性,转向轻便和减少轮胎的磨损。前轮定位参数主要包括:主销后倾角、主销内倾角、前轮外倾角和前轮前束8。主销后倾角是主销轴线与地面垂直线在汽车纵向平面内的夹角。主销内倾角是主销轴线与地面垂直线在汽车横向断面内的夹角。前轮外倾角是汽车横向平面与车轮平面的郊县与地面垂线之间的夹角。在一般情况下,主销后倾角为0-3度,主销内倾角为0-10度,前轮外倾角为0度或者1度。在本模型中,后倾角过大会使得模型车转向沉重,从而使舵机转向存在严重的滞后,故在模型车中将主销后倾角调整为0度;主销内倾角过大不仅会使得转向变得沉重,还将加速轮胎的磨损,因此将主销内倾角控制在5度以内;前轮外倾角和前轮前束分别设为0度、0mm。3.2.3 差速的调整模型车的差速对转弯时的影响很大,差速不好会导致后轮空转,发生侧滑现像。我们通过采用添加推力轴承和润滑油的方法,改进差速装置,使得模型车在转向时,右轮与后轴之间的摩擦大大降低,从而提高差速的效果和提高小车的转向性能。3.2.4 舵机力臂的调整相对于S12单片机的处理速度,舵机的响应存在着较大的延时,对舵机的改造着实需要。在相同的舵机转速条件下,转向连杆在舵机一端的连接点离舵机轴心距离越远,转向轮转向变化越快,本模型车中通过用转向盘代替舵机上的曲柄来增大舵机的上连接点到舵机中心的距离,增加了输出转动力矩,使得前轮在转向时更加灵敏,对舵机的改造如图3.1所示。图3.1 舵机的改造3.3 电感线圈的安装考虑到“立式”与“卧式”电感线圈的特性,选择水平横向均匀排布“卧式”电感线圈六路,这样既可以达到准确检测道路信息的要求,又可以减少传感器整体的重量。靠近边缘处对称排列各两路“立式”电感线圈,以避免其出现归零的特性,“立式”与“卧式”电感线圈的具体排布如图3.2所示,其各自的特性如图3.3所示。图3.2立式与卧式排布图图3.3 立式与卧式数据特性模型车传感器的架设主要要考虑一下几个因素8:1、确保各路电感线圈对称,如若排列中心不居中,而处理程序对舵机输出量是居中的,这样就会导致模型车在直道上也会存在左右摆动的问题。2、电感线圈的高度要足够高,这样可以使得模型车获得足够远的道路信息,由于对于“立式”电感线圈,距离跑道太近则体现不出前瞻特性。3、电感线圈的架设一定要是固定不变的,因为对应的调试程序是根据电感线圈的衰减特性来判断道路信息的,而不同高度的电感则具有不同的衰减特性。这样有利于程序的连续性和可修改性。4. 斜方向的电感线圈对方向的要求则非常严格,因为角度的不同会导致线圈本身的数据特性发生变化,只是数据不对称,会产生控制不精确现象。3.4光电编码器的安装对光电编码器的安装,可以将光电盘码安装在电机轴上,通过先计算电机转速再来计算模型车后驱动轴得知车速。但是,这种方法太麻烦,并且在电机轴上装光电码盘会影响电机的性能。所以,我们将光电码盘安装在模型车后驱动轴罗盘上,根据光电传感器的输出脉冲计算不同时刻模型车的后轮转速,本系统所采用的光电编码器的安装如图3.4所示。图 3.4 光电编码器的安装3.5 电路板的固定与安装设计时,考虑到底盘已有孔洞及电路板的布局,有选择地在电路板上打孔。用螺丝固定在小车底盘上。方便简洁,易于拆卸。我们的电路板总共有四块,主板,最小系统版,传感器板子,干簧管板子。最小系统板子是利用插针插座直接插在主板上,而主板是利用板子上的孔用螺丝固定在车底盘上;传感器板子是利用绝缘胶带和热熔胶固定在碳杆上的;干簧管板子是利用螺丝固定在车前。传感器板子和干簧管板子都是通过插针排线与主板连接起来的。各板固定容易,连接简洁,便于拆卸。本系统所采用的电路板连接结构图如图3.5所示: 图3.5 电路板连接图3.6 车模技术参数表3.1 系统硬件参数项目参数车模几何尺寸(长、宽、高)(毫米)800,250,160车模轴距/轮距(毫米)139车模平均电流(匀速行驶)(毫安)2000电路电容总量(微法)约400传感器种类及个数电磁传感器×6;光电码盘×1,干簧管×1新增加伺服电机个数无赛道信息检测空间精度(毫米)3.5赛道信息检测频率(次/秒)30除MC9S12XS128之外其它主要芯片BTS7960,LM2940,LM1117-3.3,AD623,HD74LS04,CD5420车模重量(带有电池)(千克)1.5第四章 硬件系统设计与实现硬件电路的设计是自动控制器的基础。智能汽车竞赛指定飞思卡尔公司S12系列的16位单片机MC9S12XS128作为核心控制处理器。本智能车在组委会提供的开发板MC9S12EVKC基础上设计的最小系统,并增加了各种接口电路板组成整个硬件系统。下面将对硬件设计中除了单片机最小系统之外的其他几个主要的模块设计进行讨论。4.1 电源模块电源模块为系统其他各个模块提供所需要的电源。设计中,除了需要考虑电压范围和电流容量等基本参数之外,还要在电源转换效率、降低噪声、防止干扰、过流保护和电路简单等方面进行优化。可靠的电源方案是整个硬件电路稳定可靠运行的基础。全部硬件电路的电源由配发的标准车模用7.2V 2000mAh Ni-cd蓄电池提供。由于电路中的不同电路模块所需要的工作电压和电流容量各不相同,因此电源模块应该包含多个稳压电路,将充电电池电压转换成各个模块所需要的电压。主要包括以下不同的电压。5V电压。主要为单片机系统、信号调理电路提供电源,电压要求稳定、噪声小,电流容量大于500mA。3.3V电压,为传感器提供参考电压。7.2V电压。这部分直接取自蓄电池两端电压,主要为舵机、后轮电机驱动模块和部分接口电路提供电源。除了7.2V电压可以直接由蓄电池获得,5V和3.3V电压需要通过降压稳压电路获得。电机驱动电路的电源可以直接使用蓄电池两端电压。模型车在启动过程中往往会产生很大的冲击电流,一方面会对其他电路造成电磁干扰;另一方面由于电池内阻造成电池两端的电压下降,甚至会低于稳压电路所需要的最低电压值,产生单片机复位现像。为了克服启动电磁信号的干扰,在驱动模块中加入光耦隔离,实现“电光电”转换,由于光耦合器输入输出互相隔离,电信号传输具有单向性特点,并具有良好的电绝缘能力和抗干扰能力,所以很好的解决了驱动电路产生的干扰信号。而电池两端的电压下降,可以在电路中并联加入大电容,当电池电压拉低之后,大电容放电,可以使单片机不会产生复位现象。4.1.1 电源保护在硬件电路设计的的过程中,最重要的就是电源部分的设计。在嵌入式应用中出现的很多诸如静电复位、过流击穿,等问题都是由于电源设计不周全造成的。自恢复保险和瞬态抑制二极管(TVS)的组合可以起到在电路出现过流过载和瞬态干扰时,及时的保证电源的安全,防止对于后级电路造成损害。自恢复保险丝的的动作原理是一种动态的能量平衡。正常情况下保险丝处于低阻状态,当电流或者外部环境骤变,保险丝就会处于高阻保护状态,对于后级的电路产生保护。当电流或施加的电压回复正常,保险丝自恢复。当TVS两端经受瞬间的高能量冲击时,它能以极高的速度(最高达1*10-12秒)使其阻抗骤然降低,同时吸收一个大电流,将其两端间的电压箝位在一个预定的数值上,从而确保后面的电路元件免受瞬态高能量的冲击而损坏。本设计使用一个自恢复保险丝串联到电池电源和使用电源之间,并且在使用电源和模拟地之间串联了一个双向TVS,如图4所示。在过流状态下,自恢复保险丝内阻增大,产生过流保护。当出现静电或瞬态干扰时,TVS内阻迅速变小,前级电源形成回路,保险丝内阻变大,保护了后级电路不受损坏,其原理图如图4.1所示:4.1 保险丝TVS电路4.1.2 降压稳压电路设计一我们采用的降压稳压芯片是LM1117-3.39。LM1117 3.3是一种低压差的线性稳压器件,最大输出电流为1A,足够提供系统中3.3V器件所需功率。另外,其输出电压波动范围仅为±0.1V,精度较高,经实验证明,能够满足本智能车系统中各项要求。典型电路如图3.1所示。我们最终应用的降压稳压电路就是在图3.1的基础上在输入和输出端加一个0.1nF的滤波电容即可,其原理图如图4.2所示。4.2 LM1117典型电路图4.1.3 降压稳压电路设计二主要的稳压芯片是LM2940,足够单片机使用。LM2940具有纹波小、电路结构简单的优点,但是效率较低,功耗大。对于单片机,需要提供稳定的5V电源,由于LM2940的稳压的线性度非常好,所以选用LM2940-5V对其进行供电,其原理图如图4.3所示。图4.3 LM2940典型电路4.1.4 电源模块小结综上,可以得到电源模块所采用的电路结构框图如图4.4所示:图4.4 电源模块框图4.2 路径识别模块电磁传感器的设计主要包括:感应线圈的选择、信号选频放大、整流与检测等几个方面,将会涉及到电磁场与波、高频、模电等相关学科的知识。本文所用传感器如图4.5所示。图4.5 传感器示意图通过传感器检测道路信息的流程如图4.6所示。图4.6 道路信息检测流程图我们所采用的电路图如图4.6所示:图4.7 传感器电路检测线圈采用组委会推荐的10mH 的工字型电感,并用6.8nf的谐振电容并联,使用LC 串并联电路来实现选频电路,谐振频率为。对于实际传感器选择的说明:电感线圈我们采用的是标准化的“工字型”电感线圈,这种线圈感应面积大,灵敏度好,缺点是体积较大。实践证明这种电感线圈综合效果还不错,实际上我们只用两个水平的线圈就可以完成寻迹功能,速度和稳定性达到赛区的水平。缺点是太重,不稳定,个体之间的电感量有一定的差异。由于电流的频率为20KHz,所以我们综合考虑之后选择10mH的工字型电感和6.8nF的电容相并联后检测磁场。在不加其他元件的情况下,直接用示波器查看检测的波形(距导线8cm,竖直上方)为标准的20KHz,峰峰值为300mV 的正弦波。4.3 电机模块采用两片BTS7960搭成H桥驱动电路,进行电机驱动。BTS7960是应用于电机驱动的大电流半桥高集成芯片,它带有一个P沟道的高边MOSFET、一个N沟道的低边 MOSFET和一个驱动 Ic。集成的驱动Ic具有逻辑电平输入、电流诊断、斜率调节、死区时间产生和过温、过压、欠压、过流及短路保护的功能。BTS7960通态电阻典型值为 16mQ,驱动电流可达 43A。为方便使用,采用两片BTS7960并联来达到全桥的效果。单片的BTS7960示意图如图4.7所示。图 4.8 BTS7960电路示意图 但是控制信号在传输的过程中,会受到耦合在线路中干扰的影响,控制器与作动器之间的连接也可能造成电流的反灌影响正常工作。光耦隔离器22当输入端加电信号时发光器发出光线,受光器接受光线之后就产生光电流,从输出端流出,从而实现了“电光电”转换。由于光耦合器输入输出互相隔离,电信号传输具有单向性特点,并具有良好的电绝缘能力和抗干扰能力。而光耦隔离芯片6N137性能优良,所以我们采用6N137,电路图如4.8所示。图4.9 光耦电路示意图4.4 舵机模块 经过测试,我们发现直接给舵机供电7.2V时舵机更加灵敏,所以我们直接将电池电压供给舵机。4.5 测速传感器模块 本智能车的测速采用光电编码器,由LM2940-5为其提供5V工作电压。光电编码器使用5V-24V电源,输出5%-85%VCC的方波信号以齿轮传动,用CD5420作为测速脉冲技术器。每转动一圈都会输出一定个数的脉冲,通过在单位时间内测量得到的脉冲数,可以得出电机的转速。测速脉冲计数器电路如图4.9所示。图4.10测速模块示意图第五章 软件系统设计与实现5.1 系统初始化 在各模块中,MC9S12XS128微控制器模块是控制核心,其他模块的初始化正是通过对单片机内部设置实现的。系统的初始化主要是对MC9S12XS128内部各寄存器,各端口进行设置,并定义自变量,分配存储空间,使之满足系统要求。下面仅给出单片机初始化的结果,未涉及到的端口与模块不予描述17。工作模式:通过软件与硬件的结合,选定单片机工作模式为普通弹片模式。时钟设置:单片机内部的总线频率为24MHz,CPU单元工作频率是总线频率的2倍,即48MHz。存储空间分配:对内部地址资源的分配采用普通单片工作模式初始化时默认的配置,即$0000到$0400为寄存器地址空间,$2000到$3FFF为内部RAM地址空间,$4000到$7FFF为一块固定的Flash EEPROM地址空间,$8000到$BFFF为页面Flash EEPROM地址空间,$C000到$FFFF为一块固定的Flash EEPROM地址空间,其中$FF00到$FFFF为中断向量地址空间。复用端口设置:A端口为普通输入端口; J端口为中断输入端口;P端口为PWM信号输出端口。各模块初始化:PWM模块0通道独立使用,4、5通道合并为一16位的PWM通道使用;PWM时钟选择为总线频率8分频即3MHz;定时/计数器模块全部通道设置为定时模式;时钟选择为总线频率8分频即3MHz;此外,初始化时也对下面需用到的自变量进行了定义与赋初值,在此不作赘述。5.2路径识别算法分析及选定智能模型车的路径搜索算法(Line Searching Algorithm)是智能车设计的关键部分,智能车设计的大部分工作都是围绕它来展开的21。我们约定沿着电流前进方向为Y轴,垂直Y轴向上为Z轴,垂直Y轴水平向右为X轴,符合右手规则,即右手坐标系,同时1)电感线圈轴线平行于Z轴为“立式”,2) 电感线圈轴线平行于X轴为“卧式”,3)电感线圈轴线平行于X轴为“卧式”。经过分析,一般有两种不同的路径搜索方法。(巡线和前瞻) (1) 巡线利用3个电感线圈传感器,对采集的数据进行了AD转换,为了消除各个电感线圈传感器之间的差异,我们对AD转换后的数据进行了归一化处理。在对其进行相应的控制。这样对有利于舵机的PID位置调节,并且能够提高舵机响应速度。(2) 前瞻使用3个电感线圈传感器,模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的,这有利于模拟人工控制的过程和方法,增强控制系统的适应能力,使之具有一定的智能水平,模糊控制系统的鲁棒性强,干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱,尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。通过这两种算法的结合,车可以在基本巡线的情况下选择最佳路径行驶,例如大弯切内线跑,S弯可以基本直线行驶。(我们将在下面详细介绍)5.3基于电感线圈排布理论分析由法拉第电磁感应知道20: (1)使用高等数学的矢量积分容易得到直道的磁场分布: (2)所以进一步深入分析可得: (3) (4)其中h是电感线圈距离地面的垂直距离。为了讨论的方便,记: (5) (6)下图是我们使用MATLAB和Ansoft Maxwell软件分析电感线圈传感器在同一地点不同方向得来得图表:图5.1 “立式”线圈 图5.2 “大弯”内磁场分布(1) B'X是x的偶函数,在Y轴两侧单调;B'Z是x的奇函数(注:在此所有数全部取正),在Y轴两侧没有单调关系;(2) 在相同的高度下,B'X幅值是B'Z的两倍,但是在x=20的时候,B'X只有B'Z的一半左右了,因此B'X的衰减较B'Z快很多。综上可推知,水平线圈比较适合做x的正负判别,垂直