第二章智能车机械结构调整与优化文档格式.docx
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3、电源模块，为整个智能车的硬件系统提供稳定合适的电源。
4、电机驱动模块，驱动直流电机按照控制中枢给出的控制信号进行加减速。
5、速度检测模块，反馈智能车两路后轮的实时转速，用于电机转速的闭环控制。
6、舵机控制模块，控制小车的左右转向。
7、调试模块主要用于智能车系统的功能调试、赛车状态监控等方面。
第二章智能车机械结构调整与优化
2.1智能车整体
2.2前轮定位
前轮的调整包括前轮主销后倾角，主销内倾角，前轮外倾角，前轮前束的调整。
在调试过程中，我们发现前轮定位对小车的转向影响很大。
主销后倾，是指将主销（即转向轴线）的上端略向后倾斜。
从汽车的侧面看去，主销轴线与通过前轮中心的垂线之间形成一个夹角，即主销后倾角。
主销后倾的作用是增加汽车直线行驶时的稳定性和在转向后使前轮自动回正。
主销后倾角越大，方向稳定性越好，自动回正作用也越强，但转向越沉重。
主销后倾角一般不超过3°
。
B车模的主销后倾角不易调节，我们保持了车模原有的后倾角。
主销内倾，是指将主销（即转向轴线）的上端向内倾斜。
从汽车的前面看去，主销轴线与通过前轮中心的垂线之间形成一个夹角，即主销内倾角。
主销内倾的作用是使车轮转向后能及时自动回正和转向轻便。
对于模型车，通过调整前桥的螺杆的长度可以改变主内倾角的大小，由于过大的内倾角也会增大转向阻力，增加轮胎磨损，所以在调整时可以近似调整为0°
~3°
左右，不宜太大。
前轮外倾角，是指通过车轮中心的汽车横向平面与车轮平面的交线与地面垂线之间的夹角，对汽车的转向性能有直接影响，它的作用是提高前轮的转向安全性和转向操纵的轻便性。
在汽车的横向平面内，轮胎呈“八”字型时称为“负外倾”，而呈现“V”字形张开时称为正外倾。
如果车轮垂直地面一旦满载就易产生变形，可能引起车轮上部向内倾侧，导致轮联接件损坏。
所以事先将车轮校偏一个正外倾角度，一般这个角度约在1°
左右。
前束是指两轮之间的后距离数值与前距离数值之差，也指前轮中心线与纵向中心线的夹角。
前轮前束的作用是保证汽车的行驶性能，减少轮胎的磨损。
前轮在滚动时，其惯性力自然将轮胎向内偏斜，如果前束适当，轮胎滚动时的偏斜方向就会抵消，轮胎内外侧磨损的现象会减少。
像内八字那样前端小后端大的称为“前束”，反之则称为“后束”或“负前束”。
2.3舵机安装
参考往年的舵机安装方式我们发现舵机有立式安装和卧式安装两种，比较两种安装方式，我们可以发现力臂较短的连接方式优点是能够输出更大力矩，调节精度更高，但是不足的是反应速度不够快，而对于长的连接方式优点是反应速度快，但是调节精度低，输出力矩不足，所以综合考虑SD-5舵机输出力矩较大，速度较慢的特性我们决定立式安装舵机，最大限度地增加舵机的灵敏度，舵机安装如下图所示：
2.4传感器安装
以工字电感为采集信号的传感器，需安装于车模前上方，有一定的前瞻用以预测赛道信息，并使车模结果紧凑、稳定，减轻重量，最终选用直径5mm的碳棒为基本构架，再利用3D打印件固定于车模底板上，做到在车子运行时，传感器不会出现抖动的现象，以保证得出电感值的可靠性，为了采集更精确的赛道信号，同时考虑到程序控制方面的便捷性，我们设计用六个电感传感器采集赛道信号。
三个横向电感，两个斜向电感，一个中间竖直电感。
而为了减轻车前重量使整车车身重心靠后，传感器的架设采用双杆结构。
2.5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，阻力小精度也高，然而光栅暴露在外界容易受到外界光线或粉尘等的影响，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，该编码器线数为512线，可以达到很高的精度，符合我们的要求。
在安装编码器的时候要保证有合适的齿轮咬合。
咬合完美的原则是：
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，说明齿轮间的配合间隙过大，传动中有撞齿现象；
声音闷而且有迟滞，则说明齿轮间的配合间隙过小，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。
第三章电路设计说明
3.1主板硬件设计方案
可靠性是系统设计的第一要求，我们对电路设计的所有环节都进行了电磁兼容性设计，做好各部分的接地、屏蔽、滤波等工作，将高速数字电路与模拟电路分开，将大电流的电机驱动部分与小电流的控制电路分开，使本系统工作的可靠性达到了设计要求。
3.1.1电源管理模块
本车模上存在4种供电电压：
（1）智能车使用镍镉充电电池，充满时电压在7.8～8.2V。
直接用于驱动电机以获得足够的驱动能力。
在电池输入的两端做好滤波处理，并联大容量极性电容和小电容滤除电源电压的低频及高频噪声，防止出现在电机加减速过程中，由于电机电流过大而使电池电压突变的情况出现。
模拟电路模块，数字电路模块，和舵机，MOS驱动模块分别通过0欧电阻单点接地，以隔离各个模块的信号。
（2）逻辑电路和编码器的供电使用直流5V，5V电源选用线性稳压芯片LM2940。
（3）使用3.3V为单片机供电，采用线性稳压芯片AMS1117-3.3。
输入端接LM2940输出端。
（4）使用6.5V为舵机供电，采用线性稳压芯片LM2941。
该部分电路如图所示。
3.1.2电机驱动模块
电机驱动电路由分立元件制作的直流电动机可逆双极型桥式驱动器组成，其功率元件由8支N沟道功率MOSFET管组成，额定工作电流可以轻易达到100A以上，大大提高了电动机的工作转矩和转速。
该驱动器主要由以下部分组成：
PWM信号输入接口、升压电路、上桥臂功率MOSFET管栅极驱动电压泵升电路、功率MOSFET管栅极驱动电路。
该部分原理图如图所示。
3.1.3数模转换模块
由于K60的内部AD比较精确，所以使用了单片机内部AD，简化了电路设计，考虑到我们所使用的传感器数量，引出8路AD（留两路备用）。
其接线方法如图所示。
3.1.4单片机及其他电路部分设计
核心控制单元：
K60（主频150MHz，FlashRom512KB，具备SPI，SCI，IIC，FTM等常用接口）
测速模块：
在电机前方架编码器，当电机转动时带动编码器转动，由此获取速度信息。
用编码器测速较光栅片测速精度更高。
测速模块供给主板的信号要经过整波，使用上拉电阻提高其峰值电压。
该部分电路原理图：
人机交互：
增加五向开关，拨档开关用于输入参数，策略调整，加入液晶屏显示小车状态便于调试。
蜂鸣器，led指示灯用于提示小车运行状态，蓝牙模块用于实时回传小车运行过程中的各种状态。
该部分整体电路如图所示。
3.2智能车传感器模块设计
根据竞赛组委会的相关规定，电磁组的智能车是基于100mA的交变电流产生的电磁场上，由于赛道是通有20KHz交变电流的导线，因此需要通过检测导线周围所产生的电磁场确定道路与小车的相对位置。
3.2.1电感传感器的原理
根据电磁学，我们知道在导线中通入变化的电流（如按正弦规律变化的电流），则导线周围会产生变化的磁场，且磁场与电流的变化规律具有一致性。
如果在此磁场中置一由线圈组成的电感，则该电感上会产生感应电动势，且该感应电动势的大小和通过线圈回路的磁通量的变化率成正比。
由于在导线周围不同位置，磁感应强度的大小和方向不同，所以不同位置上的电感产生的感应电动势也应该是不同。
据此，则可以确定电感的大致位置。
3.2.2磁传感器信号处理电路
确定使用电感作为检测导线的传感器，但是其感应信号较微弱，且混有杂波，所以要进行信号处理。
要进行以下三个步骤才能得到较为理想的信号：
信号的滤波，信号的放大，信号的检波。
（1）信号的滤波
比赛选择20kHz的交变磁场作为路径导航信号，在频谱上可以有效地避开周围其它磁场的干扰，因此信号放大需要进行选频放大，使得20kHz的信号能够有效的放大，并且去除其它干扰信号的影响。
使用LC并联谐振电路来实现选频电路（带通电路），如图所示。
其中，E是感应线圈中的感应电动势，L是感应线圈的电感值，R0是电感的内阻，C是并联谐振电容。
电路谐振频率为：
已知感应电动势的频率f=20kHz，感应线圈电感为L=10mH，可以计算出谐振电容的容量为C=6.33×
10-9F。
通常在市场上可以购买到的标称电容与上述容值最为接近的电容为6.8nF，所以在实际电路中选用6.8nF的电容作为谐振电容。
（2）信号的放大
由第一步处理后的电压波形已经是较为规整的20kHz正弦波，但是幅值较小，随着距离衰减很快，不利于电压采样，所以要进行放大，官方给出的如下参考方案即用三极管进行放大，但是用三极管放大有一个不可避免的缺点就是温漂较大，而且在实际应用中静电现象严重。
因此我们放弃三极管放大的方案，而是采用集成运放进行信号的放大处理，集成运放较三极管优势是准确受温度影响很小，可靠性高。
集成运放放大电路有同相比例运算电路和反相比例运算电路，我们在实际中使用同相比例运算电路。
运放使用双电源供电。
关于运放的选型，我们选用的是双电源运放NE5532
其具有10Mhz的带宽，电源输入范围为+-3到+-20V，在实际测量中，NE5532具有优秀的信号放大能力，在+-5V的电源输入下，能够将信号放大到峰峰值8V不失真。
运放电源方案
我们采用双电源运放，我们采用LM2940线性稳压电源提供5V电源，采用电荷泵电源芯片，输入接7.2V电源电压，达到-7.2V电源输出，输出接线性稳压电源得到-5V输出。
（3）信号的检波
测量放大后的感应电动势的幅值E可以有多种方法。
最简单的方法就是使用二极管检波电路将交变的电压信号检波形成直流信号，然后再通过单片机的AD采集获得正比于感应电压幅值的数值。
我们采用的为竞赛组委会给出的第一种方案即使用两个二极管进行倍压检波。
倍压检波电路可以获得正比于交流电压信号峰峰值的直流信号。
为了能够获得更大的动态范围，倍压检波电路中的二极管推荐使用肖特基二极管或者锗二极管。
由于这类二极管的开启电压一般在0.1~0.3V左右，小于普通的硅二极管（0.7V），可以增加输出信号的动态范围和增加整体电路的灵敏度。
这里选用常见的的肖特基二极管ss12。
最终方案确定如下
第四章智能车软件控制模块
4.1控制系统整体
4.1.1系统整体结构图
智能车的控制系统主要分为两大部分：
赛道信息反馈和运动控制。
其中，赛道信息的反馈主要由电磁传感器反馈小车与赛道的相对位置，而运动控制部分则是小车通过对小车速度和偏移量的实时检测完成对电机，舵机的实时控制。
4.1.2整体底层模块说明
（1）FTM模块：
K60中集成3个FTM模块，由于B车是单电机驱动，所以我们将FTM0通道用于控制电机PWM，FTM2控制舵机PWM，FTM1用于使用正交解码读取编码器的值。
（2）ADC模块：
用于读取当前的电感值，输入单片机，用于计算偏移量。
（3）定时器模块：
K60有4个定时器模块，我们使用PIT0产生3ms中断用于处理采集，控制，输出的时序。
（4）通信协议模块：
UART0模块用于串口发送数据，与上位机通讯；
UART2模块用于串口发送数据，进行双车通讯。
4.2.赛道偏移量计算与处理
4.2.1电感值采集与处理
我们的电磁小车共使用了六个电感，利用K60芯片的ADC功能，每隔5毫秒采集一次电感值，并对电感值进行加权平均滤波处理，得到了相对准确的电感电压值。
有了这六个电感值，我们就可以利用他们的数量表达式来表示出偏移量，即小车到电流线的距离。
以及偏移量的变化率，作为模糊控制的输入量。
4.2.2赛道识别
偏移量的获取主要由三个水平电感获得，其电压值与对应电感和电流线距离近似成正比关系。
通过对三个电感的电压大小比较，可获得小车的大致位置，即偏左或偏右。
左右电感求差和比得到偏移，中间电感用于修正。
左右斜电感与垂直电感用于十字，环形赛道的识别。
4.3电机与舵机控制
4.3.1模糊控制算法简介
模糊逻辑控制（FuzzyLogicControl）简称模糊控制（FuzzyControl），是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。
模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。
模糊控制主要包括模糊化输入，根据模糊控制表完成模糊推理，去模糊化得到输出精确值这几个步骤。
其中，对输入模糊化过程的归一化范围，模糊推理过程的模糊表调整可以实现对系统性能的调节，以使小车适应不同赛道，相比传统PD算法，具有更强的适应性，而且参数的整定更加灵活简单。
4.3.2基于模糊控制的速度与舵机控制
我们采用模糊自适应算法，将由电感所得到的值计算之后可得到偏移量e，利用‘四点中心差分法’得出偏移变化率Δe。
将e与Δe分别作为两个模糊表的输入。
将两个输入平分为七个论域，NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB。
将偏移量归一化之后的输入量代入比较公式，在通过加权平均得出输出的设定速度。
舵机控制所得设定值与电机控制类似，也采用模糊表，而且采用相同的输入量。
得到设定值，直接作用于舵机。
4.3.3基于位置式pid的速度控制
速度的控制每6ms执行一次，通过FTM模块的正交解码功能对编码器的脉冲数进行累计以完成速度的实时检测。
得到设定速度之后我们通过pid控制器，将测速编码器所采集的数据与模糊设定速度求偏差，我们采用位置式pid算法来构造速度环。
位置式：
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。
4.4双车控制
4.4.1双车距离获取
测距模块是运用的鸳鸯超声波。
这个模块上有超声波模块和红外模块，发送模块上是超声波发送和红外发送，接收模块有超声波模块和红外接收模块。
发送模块同时发出超声波和红外，由于光速远远大于声速，当红外信号到达接收模块时作为一个起点，用程序吧管脚电平拉高，然后等待声波的到来，当声波信号到来时，从而得到一个时间差，最终计算得距离。
数据20毫秒更新一次，通过计算，测得较为准确的距离。
我们将发送的超声波都装在同一辆车上，相同的我们将接受装在另一辆车上，即，一辆作为接受车一辆作为超声波发送车。
4.4.2双车距离控制
双车设定的距离是70cm，用的是简单的p调节，由于超声波干扰大，不适用积分还有微分。
简单的比例控制就已经可以是双车保持在设定距离附近。
由于超声波有时发生距离丢失或者大幅的跳动，但该过程持续时间非常小，所以若发生这些状况，可将距离值保持不变或者保持设定距离。
通过将目前距离与设定距离做差，来决定设定速度的改变，若距离过近，前车减速后车加速，若距离过远，则相反。
但由于加速可能会使行驶在弯道的智能车偏离轨迹，所以速度的增加需要限幅。
4.4.3环形超车
由于第十二届的赛道元素中加入了新型环形。
在环形可完成一次超车。
超车通过前后车分别走环线左右两边道路完成。
4.4.4十字超车
由于B车宽度大，一个直道两辆智能车并行是很极限的。
所以可以利用十字路口进行超车。
具体操作如下图
第五章总结
智能车竞赛是一个考验大学生动手能力，学习能力，团队合作能力等各方面能力的一项比赛。
从最开始决定做电磁双车组，到确定硬件方案，完成整体控制算法，调试优化，我们差不多花了半年多的时间。
期间遇到过无数问题，都最终在我们四人的齐心合作下一一攻克。
一路走来，很庆幸自己身边有这些队友陪伴，很庆幸自己最初选择了智能车。
这个比赛让我们学会了很多：
画硬件电路板，电子设计的各种细节；
C语言写程序，debug的能力；
以及自控课本上的各种控制理论，PID,模糊等等…这些都是课堂上学不到的东西。
正是智能车，让我们有机会自己动手实践，搭建一个控制系统，去验证课本上的死知识，丰富了我们的学习生活。
智能车更告诉我们：
控制系统的稳定性与鲁棒性是多么的重要！
在赛场上，能笑到最后的绝对不是在实验室能跑最快的赛车，而是最稳定，最适应赛场的赛车！
东北赛区，据说是电流源问题，决赛只有一组跑完；
华北赛区，赛道反光，无数光电车冲出赛道…这些，真的完全是赛道的问题吗？
我觉得并不是。
智能车，除了速度，适应性也是考验其性能的关键因素，只能在特定场地，特定电流源，特定光线下跑的赛车，何称得上“智能”二字？
卓老师也说过：
“到底是应该赛车适应赛道？
还是赛道适应赛车？
”答案显然是前者！
在东北赛区，依然有强队跑完了决赛，在华北赛区，在其他赛场铺满遮光黑布的同时，北科的赛场，一块遮光布都没有！
却依旧完美完成比赛…我想：
这才是真正的强队，真正的智能车吧！
一路走来，国赛不觉已在眼前，我们期待着能在全国赛场上，与各区强校争锋，相互竞争，相互交流，为我们的第十二届智能车竞赛画上完美的句号！
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