沈阳理工大学光电组智能汽车竞赛技术报告.docx
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沈阳理工大学光电组智能汽车竞赛技术报告
摘要
本智能车系统以飞思卡尔公司的16位单片机MC9S12DG128B为核心控制器，利用红外传感器（光电组）采集路况信息，配合驱动电路进行信息处理，以达到路径识别的目的，控制模型车高速稳定地在跑道上行驶。
硬件电路部分主要采用MC33886模块稳定、有力地驱动直流电动机和舵机。
所选用的电源管理芯片LM2940，可使在7.2伏电池供电的条件下为系统的各功能模块提供了稳定、可靠的工作电源，为智能车的稳定工作提供了有力的保证。
测速部分采用OMRONE6A2-CS3C完成对速度的及时测量和反馈。
软件系统部分主要包括以下与路径识别系统相关模块的算法：
（1）红外传感器采集数据的处理模块算法；
（2）速度反馈以及用PID算法实现对即时速度的调节模块；（3）舵机调节模块算法；（4）基于上述三个模块的路径识别算法；（5）相应的调试函数。
本系统利用开发工具CodeWarrior进行编程开发，用BDM进行程序下载，利用串口传输的数据进行在线调试。
这些工具的使用，使得软件的设计编程和调试工作得到了保证。
通过一系列的调试，本系统基本实现了路径识别的功能，在实际的测试中，小车也比较好的完成循线行驶的任务。
关键字：
智能车，路径识别，PID
摘要II
第一章引言1
第二章总体方案概要说明3
2.1设计思想3
2.2传感器方案的确定3
2.3速度检测方案4
2.4电机驱动调速模块的选择6
第三章机械部分设计7
3.1前瞻红外传感器的安装7
3.2起跑线检测红外传感器的安装8
3.3测速模块的安装9
3.4主板的安装10
3.5底盘参数设计改进10
3.6齿轮传动机构调整11
第四章系统硬件设计13
4.1系统硬件总体结构13
4.2电源管理模块设计13
4.3直流电机驱动电路15
4.4速度传感器17
第五章软件设计18
5.1HCS12控制软件重要理论18
5.2算法的说明18
5.2.1路面信息检测18
5.2.2智能车的转向角度控制19
5.2.3智能车速度的控制20
5.2.4软件抗干扰技术的应用21
第六章开发工具及制作调试过程22
6.1开发工具22
6.2制作调试过程22
第七章结论23
7.1模型车的主要技术参数说明23
7.2总结23
参考文献24
附录A：
部分程序代码25
第一章引言
随着现代科技的飞速发展，人们对智能化的要求已越来越高，而智能化在汽车相关产业上的应用最典型的例子就是汽车电子行业，汽车的电子化程度则被看作是衡量现代汽车水平的重要标志。
同时，汽车生产商推出越来越智能的汽车，来满足各种各样的市场需求。
第四届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛就是在这个背景下举行的。
按照比赛规则，大赛组委会指定智能车车模、MC9S12DG128开发板、可充电镉镍电池组、电机驱动芯片MC33886和舵机。
参赛队伍需要学习并应用嵌入式软件开发工具Codewarrior进行在线开发和调试。
这个大赛的综合性很强，涵盖了控制、模式识别、传感、电子、电气、计算机和机械等多个学科交叉的科技创意性比赛[1]。
参赛队员需要在了解上述多学科知识的基础上，利用Codewarrior软件编程控制智能车对路径信息进行采集和处理，识别当前路径状况，进而控制舵机转相应的角度，驱动电机以合适的速度在跑道上行进。
本队制作的智能车以16位单片机MC9S12DG128B为控制系统核心，利用红外传感器采集路径信息，经过系统处理，识别当前路径情况，做出判断决策，从而给出相应的PWM信号，通过MC33886驱动直流电机以合适的速度行驶，同时，控制舵机转出相应的角度。
本文先从总体上介绍了智能车的设计思想和方案论证，然后分别从机械、硬件、软件等方面的设计进行论述，重点介绍了芯片的选择和路径识别的方法，接着描述了智能车的制作及调试过程，其中包含本队在制作和调试过程中遇到的问题及其解决方法。
第二章总体方案概要说明
2.1设计思想
本次我们参加是光电组比赛，设计的智能车主要由三个方面组成：
检测系统，控制决策系统，动力系统。
其中检测系统我们选择了红外反射式红外传感器。
控制决策系统采用大赛组委会提供的16位单片机MC9S12DG128作为主控芯片，动力系统主要控制舵机的转角和直流电机的转速。
整体的流程为，检测系统采集路径信息，经过控制决策系统分析和判断，由动力系统控制直流电机给出合适的转速，并控制舵机给出合适的转角，从而控制智能车稳定、快速地行驶。
2.2传感器方案的确定
路径采集的传感器主要有两种：
红外反射式红外传感器和CCD视频传感器。
由于我们选择了LED组，所以我们就论证了以下几个方案。
方案一：
基于数字式光电传感器阵列的智能控制
基于反射式红外传感器的数字光电传感器阵列的路径检测方法具有较高的可靠性与稳定性，且单片机易于处理。
由于本次比赛限制的传感器为16个，精度问题将是该方案一个难以跨越的障碍。
而且光电传感器本身存在着检测距离近的问题，不能对远方的路径进行识别，降低了对环境的适应能力，影响了智能车的速度和稳定性。
图2.1数字式红外传感器
方案二：
基于模拟式光电传感器阵列的智能控制
基于反射式红外传感器的模拟光电传感器阵列的路径检测方法同样具有较高的可靠性与稳定性。
它利用传感器对白色和黑色的反射率大小，能测出其灰度，从而通过软件的处理使其值是连续的，这样就能使舵机的控制量也是连续的在过小S弯等等有很大的优势。
而且用A/D这种方式有一好处就是能得到很大的前瞻，大家都知道前瞻越远对车越好，舵机就能提前转弯。
图2.2模拟式光电传感器
方案选择论证：
在本次比赛中，为了让赛车的行驶得更快、更稳定，赛车应当提前知道赛道的信息，因此必须让智能车看得更远。
为了能让智能车看得更远，我们决定前排光电管选择方案二，主要用于前瞻，转向的控制。
而后排光电我们决定用方案一，主要用于识别起跑线。
2.3速度检测方案
智能车的实际行驶速度是智能车速度控制的控制输入量，准确实时的测量智能车的速度才能实现智能车的速度控制，即纵向控制。
常用的测速方案有以下几种：
方案一：
·编码器
编码器（encoder）是将信号或数据进行编制、转换为可用以通讯、传输和存储的信号形式的设备。
编码器把角位移或直线位移转换成电信号，前者成为码盘，后者称码尺．按照读出方式编码器可以分为接触式和非接触式两种．接触式采用电刷输出，一电刷接触导电区或绝缘区来表示代码的状态是“１”还是“０”；非接触式的接受敏感元件是光敏元件或磁敏元件，采用光敏元件时以透光区和不透光区来表示代码的状态是“１”还是“０”，通过“１”和“０”的二进制编码来将采集来的物理信号转换为机器码可读取的电信号用以通讯、传输和储存。
方案二：
测速发电机
原理是将旋转机械能转化成电信号，适合于测量速度较高的旋转物体的速度。
采用电磁感应的原理。
但市场上测速发电机应用于低压市场的比较少，而且都比较重，不适用于模型车，并且要将侧速发电机安装到电动车上需要对电动车模型进行较大改动，由于其质量较重，可能会严重影响电动车的机动性能，除非自制。
优点是测速准确、稳定、快速，可以直接由AD转换器读入单片机测得当前速度值。
图测速发电机
方案三：
霍尔传感器
其工作原理是：
利用霍尔开关元件测转速，内部具有稳压电路、霍尔电势发生器、放大器、施密特触发器和输出电路，其输出电平和TTL电平兼容。
在待测旋转体的转轴上装上一个圆盘，在圆盘上装上若干对小磁钢，小磁钢愈多分辨率越高。
霍尔开关固定在小磁钢附近，当旋转体以角速度M旋转时，每当一个小磁钢转过霍尔开关，霍尔开关便输出一个脉冲，计算出单位时间的脉冲数，即可确定旋转体的速度。
缺点是磁钢的间距不好控制。
方案四：
红外反射式光电传感器
该方案与赛道识别模块的方案一类似，即在转盘上贴一圈黑白相间的纸带。
根据黑白纸带对红外线的反射率不同产生一连串的高低电平，再通过计算出单位时间的脉冲数来得出智能车的即时速度。
考虑各方面原因，我们决定用编码器.
2.4电机驱动调速模块的选择
通过电机驱动模块的调节，可以很直观的对速度及智能车的运行状况进行调节。
在速度控制方面，一般是通过改变加在电机两端的电压来实现的，可以是连续改变（加直流电压），也可以断续改变（加脉冲电压）。
根据不同的驱动电路可以采用不同的方式。
最好是采用硬件配合软件的方法，因为毕竟采用软件来调节是比较精确和方便的。
方案一：
采用继电器对电动机的开或关进行控制
采用继电器对电动机的开或关进行控制，通过开关的切换对赛车的速度进行调整。
这个方案的优点就是电路较为简单，缺点就是继电器的响应时间慢、机械结构易损坏、寿命较短、可靠性不高、而且安装在小巧的智能车上不太适宜。
方案二：
采用达林顿管组成的H型PWM电路。
用单片机控制达林顿管使之工作在占空比可调的开关状态，精确调整电动机的转速。
开关的速度快，稳定性也高。
但是比起集成电路的芯片控制还是逊色了不少，电路也较复杂。
第三章机械部分设计
3.1前瞻红外传感器的安装
合理安装前瞻红外传感器是本智能车系统快速稳定运行的重要保障。
它由以下三个部分组成：
传感器的安装高度、传感器的俯仰角，以及传感器的架设。
红外传感器的视野范围与该传感器的安装高度有关,在相同的俯仰角情况下,传感器的视野范围随安装高度的增加而增大,这也就意味着小车的预瞄距离也会随之增大。
从扩大系统前瞻性考虑，安装时可以适当增加传感器的安装高度。
但是，随着传感器的升高，系统滞后越严重，系统容易产生误判。
所以，传感器也不能安架设得太高。
传感器的俯仰角是发射管中心轴与道路水平面的夹角，俯仰角越小，则采集到的路面信息距小车越远，系统的前瞻性就越好。
但是当传感器的俯仰角过小时，采集到的值很容易采集到场地外的干扰信息。
图3.1为前瞻红外传感器的安装实物图。
图3.1前瞻红外传感器的安装
支架使用的是全铝合金的金属支架，使用螺丝固定在模型车的底板上。
这样，前瞻红外传感器和车模始终保持同步的运动方式，从而，智能车可以获得同步稳定的路径信息。
图3.2前瞻红外传感器支架的安装
3.2起跑线检测红外传感器的安装
起跑线检测红外传感器是专为检测起跑线设计的，共有五对光电管，他们的距离是结合起跑线的规格设定的，事实证明，这种检测方法稳定、可靠。
同时又能够判断出黑三角。
图3.3为起跑线检测红外传感器支架的安装实物图。
图3.3起跑线检测红外传感器支架的安装
3.3测速模块的安装
测速传感器使用的是编码器器对模型车进行测速，在模型车的后转轴上固定了一个编码器。
图3.3为测速模块的实物图。
图3.3测速模块安装
3.4主板的安装
主板安装简单且稳定，采用三脚支架结构，前脚利用一根铜柱固定在小车底盘的钻孔位置，两个后脚为小车后部两个的支柱，如图3.4所示。
图3.4主板的安装
3.5底盘参数设计改进
（1）主销后倾角
前轮主销后倾角的作用是在车轮偏转后形成一回正力矩阻碍车轮偏转。
本车模可通过调整黄色垫片的数量来改变主销后倾角。
我们的车模主销后倾角设定为3°，这样即使车模在高速行驶时仍具有足够的回正力矩，同时又可避免产生过大的后正力矩使转向沉重。
（2）主销内倾角
车模通过螺杆的长度来改变主销内倾角，调整范围为0°~10°。
其对模型车的性能影响不大，我们将其设置为0°。
（3）前轮外倾角
与模型车的侧滑关系较大，如为补偿侧滑，可增大前轮前束。
须与前轮前束向匹配，我们设为0°。
3.6齿轮传动机构调整
车模后轮采用RS-380SH-4045电机驱动，由竞赛主办方提供。
电机轴与后轮轴之间的传动比为9：
38（电机轴齿轮齿数为18，后轮轴传动轮齿数为76）。
齿轮传动机构对车模的驱动能力有很大的影响。
齿轮传动部分安装位置的不恰当，会大大增加电机驱动后轮的负载，从而影响到最终成绩。
调整的原则是：
两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，白白浪费动力;传动部分要轻松、顺畅，容易转动，不能有卡住或迟滞现象。
第四章系统硬件设计
硬件系统是整个智能车能够良好稳定运行的基础，合理的选择单片机芯片，对系统功能实现的是有很大影响的。
尽管很多单片机都能实现同样的功能，但对于不同的单片机系统实现的效果就不一样。
有的芯片转换效率不够高，散热效果不够好，或者某些芯片的输出不够稳定等等。
这些问题都需要结合自己所设计的系统，选择最佳的电器元件。
下面将本车的硬件系统分为不同的模块分别介绍如下。
4.1系统硬件总体结构
首先，让我们简单的介绍一下系统硬件结构。
系统由一片MC9S12DG128作为主控制器，由一块电池提供电量，它直接供给MC33886芯片和舵机，电池经过电源管理模块后，输出+5V电压供给MCU（MC9S12DG128），红外传感器采集到数据后，直接传送给MCU，同时，转速测量模块配合码盘进行速度测量，并反馈给MCU，最后，MCU综合处理红外传感器和速度反馈的数据，输出信号经过MC33886的处理，再分别传送到舵机和电机，这样，模型车可以通过转合适的角度选择路径，并且以合适的速度在赛道上行使。
下面将分别对各个模块进行分析。
4.2电源管理模块设计
电源是一个系统正常工作的基础，电源模块为系统其他各个模块提供所需要的能源保证，因此电源模块的设计至关重要。
模型车系统中接受供电的部分包括：
传感器模块、单片机模块、驱动电机模块、转动电机模块以及其它的外围辅助模块等。
设计中，除了需要考虑电压范围和电流容量等基本参数外，还要在电源转换效率、噪声、干扰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7.2V，2A/h的可充电镍镉电池提供。
由于电路中的不同电路模块所需要的工作电流容量各不相同，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。
电源模块由若干相互独立的稳压电源电路组成。
在本系统中，除了电机驱动模块和舵机驱动模块的电源是直接取自电池外，其余各模块的工作电压都需要经电源管理芯片来实现。
考虑到启动和运行时产生的电压下降的现象，我们选用低压差稳压芯片LM2940，它可以在500mA时稳压，最小压差仅为0.6V。
采用LM2940系列开关稳压集成电路作为MCU稳压电源的核心器件不仅可以提高稳压电源的工作效率,减少能源损耗,减少对MCU的热损害,而且可减少外部交流电压大幅波动对MCU的干扰,同时可降低经电源窜入的高频干扰,这对保障MCU的安全和可靠运行能起到事半功倍的作用。
图4.2是5V电压生成电路。
图4.1LM2940（5V）实物图
4.3直流电机驱动电路
MC33886是单片理想的H桥式小功率直流电机驱动芯片。
其特性为：
工作电压：
5-40V
导通电阻：
120毫欧姆
输入信号：
TTL/CMOS
PWM频率：
<10KHz
具有短路保护、欠压保护、过温保护
具有错误报告端口等；
芯片封装：
图4.2MC33886芯片外部引脚的封装图
各引脚的功能：
引脚
引脚名称
功能
1
AGND
数字地
2
FS/
错误状态端口
3
IN1
逻辑输入控制1
4，5，16
V+
电源供电
6，7
OUT1
H桥输出1
8，20
DNC
不连
9～12
PGND
模拟地
13
D2/
使能端2
14，15
OUT2
H桥输出2
17
CCP
电荷泵电容
18
D1
使能端1
19
IN2
逻辑输入控制2
由于，为了增大驱动能力，我们使用了两片33886，并把芯片内集成的两个半桥并联使用。
实物图如图4.5.
图4.3MC33886实物图
为了更快的减速，本队考虑了利用电机的反接制动进行减速的过程，其实现原理为：
MC33886的23通道输出作为直流电机的一端输入，而45通道输出作为直流电机另一端的输入，这样，直流电机就会根据两个输入端的差值来运转，即可实现正转和倒转。
当智能车需要急刹车的时候，可以适当的进行倒转，来达到快速减速的过程。
4.4速度传感器
为了使得模型车能够平稳地沿着赛道运行，除了控制前轮转向外，还需要控制小车的车速，使模型车在急转弯时速度不至于过快而冲出赛道，同时也使小车在直线段时以较快的速度行驶。
所以要时刻把握当前小车的速度，并根据小车所处的位置来实时调整小车的速度。
通过速度检测，可以消除或降低电池电压、电机传动摩擦力、道路摩擦力等的影响，使得小车在赛道上运行得更精确。
智能车在实际速度控制中对反应车速的控制信号波形要求不是太高，因此我们在满足比赛要求的基础上尽量简化电路，使用编码器。
第五章软件设计
5.1HCS12控制软件重要理论
智能车开发环境采用了飞思卡尔HCS12系列单片机开发软件CodeWarrior3.1。
该软件支持多国语言、开发环境界面统一、交叉平台开发以及插件工具等优点。
由于我们采用了PE（专家处理器）的编程方法，这让我们这些新手更快的掌握了这一软件。
下载工具则用了清华大学飞思卡尔MCU/DSP应用开发研究中心开发的BDM，BDM工具使用简单，十分方便。
5.2算法的说明
根据本次比赛规则要求，我们决定了程序设计的基本原则是：
首先要求小车的稳定性，以及在各种场地的通用性，在此基础上尽量提高小车的速度。
经过多方面的考虑和反复的实验，本方案在程序设计中主要采用了以下一些算法。
5.2.1路面信息检测
如何确保智能车沿着黑色轨道行驶是程序设计中关键部分，尤其是黑线位置的信息。
传感器是一字排在同一高度的，以脉冲触发的方式工作。
使传感器检测到白色时的输出电压保持在一定值左右，当检测到黑和白时输出电压值有较大的差别。
然后通过调光电管上的黑皮胶管长度来是其在同色上的值几乎一样，然后在程序中对模拟量进行归一化，这样就消除了传感器之间的差异，最后做直线处理，这样模型更合理，，更接近传感器的理论特性，更有利舵机的控制。
实验测得的曲线和拟合直线的吻合程度如下图所示
前排光电管特性
从图中可以看出-15～+15cm的范围内都被各传感器所覆盖，这就实现了连续的前提。
根据传感器的百分比值，可利用拟合的直线得到对应的偏移量，从而实现了较大范围内偏移量的连续。
由于赛道和环境的不同，所以每次出发要对传感器重新标定，以获得赛道路面信息，程序运行是都以此为参考，具有广泛的适应性。
连续算法对舵机的控制的稳定性提供了极大的帮助。
我们前排光电是此处理方法，而后排是正常离散的值，专为识别起跑线用！
5.2.2智能车的转向角度控制
根据目前采用的策略——单排连续，我们相应的在软件上进行了设计。
由于前排是大前瞻，探测距离远，故能提前对转向角控制。
具体如下：
由前排确定的转角X，则最后的转角A=K*X。
5.2.3智能车速度的控制
智能车在直道上行驶时速度相对较快，当突然遇到弯道时，由于舵机打角度需要一定的时间，小车很可能因为速度太快而冲出跑道。
因此，考虑到舵机的转向时间，在智能车进入弯道时，舵机打完角度后，必须先对小车减速，这样就限制智能车的速度。
从整体来看，越靠近两边传感器检测到黑线时所对应速度越慢。
黑线在小车最中间时，小车速度最快。
这就要速度闭环。
根据路径识别的情况，如果当前路径为直道，则需要加速；若是弯道，则需要降速，而且根据不同的弯道速度也是有所区别。
系统利用测速模块反馈的当前速度值，通过增量式PID算法进行调节，从而控制直流电机对当前路径进行快速反应。
增量式PID的算式为：
在增量式PID处理的过程中，有一个步骤需要注意，即在算完△u（k）后，需要把它赋值给电机控制对应的PWM通道信号，这时要判断该△u（k）的值，如果它小于0，则把PWM信号赋值为0，如果它大于PWM信号的最大值，即大于PWM整个周期所对应的数值时，要把PWM信号赋值为该最大值。
然后，再存储本次△u（k），和上次△u（k）。
error=speed_v-infrared_value7;
pwmtemp=PWMDTY23+PID_P*（error-last_error）+PID_I*（error）+PID_D*（error+pre_error-2*last_error）;
在上述代码中，speed_v表示标准速度，infrared_value7表示ATD1转换的经公式4.5计算出的即时速度值，通过计算它们的差值error，再利用增量PID控制算法计算出pwmtemp，再对pwmtemp进行处理，最后PID程序处理的结果是给出一个PWM信号，而这个信号就是驱动电机的，当error大，即标准速度和即时速度相差的比较多时，pwmtemp的绝对值相对比较大，则给电机的PWM信号相对较大，这样电机转速相对较快；反之，电机转速则相对较慢。
由此可以看出，PID算法主要的功能是，在闭环系统中，利用即时速度的反馈，使得即
时速度逼近标准速度的时间尽量变短，这样小车就可以根据路径识别得出的速度标准值，及时调整自己的速度，以适应各种路况。
例如，小车正在直道上行进，而且直道的时速应该是各种赛道中最快的，当系统的路径识别算法察觉到前方出现弧度大的弯道后，系统会根据事先调试的结果，给出大弧度弯道的速度标准值，然后PID算法根据速度标准值speed_v和即时速度反馈值infrared_value7对电机的输入信号PWM进行及时调整，反映到实际中，就是小车及时减速并顺利通过弯道。
在增量式PID处理的过程中，有一个步骤需要注意，即在算完△u（k）后，需要把它赋值给电机控制对应的PWM通道信号，这时要判断该△u（k）的值，如果它小于0，则把PWM信号赋值为0，如果它大于PWM信号的最大值，即大于PWM整个周期所对应的数值时，要把PWM信号赋值为该最大值。
在此基础上我们也限制了直道和弯道的速度，直道我们限制了个最高速，而弯道防止小车卡着不动，我们限制了个最低速。
5.2.4软件抗干扰技术的应用
根据传感器电路板和实际速度分析，可以确定相邻两次采样信号之间可能出现的最大偏差。
若超过此偏差，则表明该信号是干扰信号，应该去掉；若小于此偏差，则将该信号作为本次采样值。
在算法中，这种软件技术具体表现为数字滤波技术。
通过上一次采集到传感器的值，制作一个过滤层，如果采样不成功，就采用上个3MS的值。
计算或判断程序减少干扰出现的频率，是对硬件抗干扰的有效补充，能够防止PID调节出现超调现象，并增强系统的稳定性。
第六章开发工具及制作调试过程
6.1开发工具
开发工具使用的是大赛组委会提高的Codewarrior3.1、Codewarrior4.6开发环境。
它能够为单片机MC9S12DG128提供与之配套的应用程序开发模块。
在目标程序的下载方面，通过BDM与单片机之间的连接下载程序。
BDM的使用参考了清华大学的《BDM_for_S12_TBDML_用户手册V1.3》。
在调试方面，使用了MC9S12DG128的串口，利用串口线将MC9S12DG128和PC的串口相连，使用串口调试工具或PC的超级终端进行程序的调试。
使用Protel99SE作为设计硬件电路的软件工具。
在调试舵机转角的时候，使用Excel软件进行转角的调整和分析。
6.2制作调试过程
在整体了解制作智能车所需要的各个模块之后，队员们进行分工，分别完成了各自所负责的模块，这其中主要包括光电采集及处理模块、测速及速度控制模块、舵机控制模块、电源的设计模块和智能车整体组装和光电管的安装和固定等的机械设计模块。
在完整组装智能车后，开始进入到调试阶段。
本队主要利用串口和S
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