安徽赛区摄像头组安徽大学测控二队技术报告.docx
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安徽赛区摄像头组安徽大学测控二队技术报告
第九届“飞思卡尔”杯全国大学生
智能汽车竞赛
技术报告
学校：
安徽大学
队伍名称：
测控二队
参赛队员：
任飞飞
周梦杰
汪宋兵
带队教师：
苏亚辉
刘永斌
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“飞思卡尔”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
本文设计的智能车系统以MK60DN512ZVLL10微控制器为核心控制单元，通过CCD摄像头检测赛道信息，使用模拟比较器对图像进行硬件二值化，提取黑色引导线，用于赛道识别；通过光电编码器检测模型车的实时速度，通过陀螺仪和加速度计拟合模型车实时角度，使用PID控制算法及鲁棒算法调节驱动电机的转速，实现了对模型车运动速度和运动方向的闭环控制。
为了提高模型车的速度和稳定性，使用上位机、无线蓝牙模块等调试工具，进行了硬件与软件测试。
实验结果表明，该系统设计方案确实可行。
关键字：
MK60DN512ZVLL10，CCD，PID，鲁棒，陀螺仪加速度计
Abstract
InthispaperwewilldesignasmartcarsystembasedonMK60DN512ZVLL10asthemicro-controllerunit.WeuseaCCDimagesensortoobtainlaneimageinformation.Thenconverttheoriginalimageintothebinaryimagebytheanalogcomparatorcircuitinordertoextractblackguidelinefortrackidentification.Aninferredsensorisusedtomeasurethecar`smovingspeed.ThroughthegyroscopeandaccelerometerfittingmodelcarAngleinrealtime,WeusePIDcontrolandbangbangcontrolmethodtoadjusttherotatespeedofdrivingelectromotoranddirectionofsteeringelectromotor,toachievetheclosed-loopcontrolforthespeedanddirection.Inordertoincreasethespeedandthereliabilityofthecar,agreatnumberofthehardwareandsoftwaretestsarecarriedonandtheadvantagesanddisadvantagesofthedifferentschemesarecomparedbyusingthepositionmachineplatform,wirelessbluetoothmoduleandthekeyboardmodule.Theresultsindicatethatourdesignschemeofthesmartcarsystemisfeasible.
Keywords:
MK60DN512ZVLL10，CCD，PID，bangbang，gyroscope,accelerometer
第一章引言
随着半导体技术的日新月异，电子技术在当今的汽车发展中应用的越来越广泛，汽车的智能化设计是现代汽车的发展的必然趋势，汽车的智能化的程度是衡量现代汽车水平的的重要标志。
为了将理论知识和实际应用相结合以及加强大学生实践、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，由教育部高等自动化专业教学指导分委员会主办全国大学生智能汽车竞赛。
该竞赛以“立足培养，重在参与，鼓励探索，追求卓越”为宗旨，培养大学生的的动手能力，创新性，团队合作能力以及将理论知识在实际中的应用能力。
该技术报告中，我们详细地介绍平衡车的硬件系统、机械架构、软件算法的设计开发过程以及我们的创新。
在该平衡车的系统的设计过程中我们涉猎了控制、电路、电气、机械、车辆的多方面的学科知识。
经历了几个月的努力使得我们在制作和调试中不断的完善电路硬件、机械结构和算法，极大的锻炼了我们的动手能力和团队合作能力。
第二章系统总体设计
2.1系统概述
在本系统中我们采用飞思卡尔32位控制芯片MK60DN512ZVLL10作为核心控制单元。
通过12V的升压电路提供SONYCCD工作，使得图像传感器拍摄赛道图像，然后将得到的模拟信号进行硬件二值化，采用LM1881进行视频同步分离，二值化图像信号、奇偶场信号、行同步信号输入到单片机，获得中断信号和图像信息；通过光电编码器来检测车速，并采用单片机的输入捕捉功能进行脉冲计算获得速度；平衡车转向通过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。
根据智能车系统的基本要求，我们选用E车模，设计了系统结构图，如图2.1所示。
在满足比赛要求的情况下，力求系统简单高效，因而在设计过程中尽量简化硬件结构，减少因硬件而出现的问题。
2.2平衡车的实际系统
图2.1整车布局图
第三章机械系统设计及实现
在一个完整的智能车系统中，机械架构是一切硬件和软件的基石。
在小车的制作过程中除了硬件的稳定和软件上的优化，整车的机械结构起到非常重要的作用。
根据组委会的相关规定，今年摄像头组比赛车模有两种，一种是原有的D车模，第二种是新出的E型车模。
今年摄像头组是直立组，针对不同的车模，必然会有不同的搭建方式。
在比赛备战之初，我们就对这两种车模进行了详细的系统分析。
对于这一新型车模，在对其和原有的D车模进行了详细的比较后发现E车模比D车模具有以下特点：
1、轮子大，这对于竞速赛来说具有一定的优势。
2、两轮轮距比较宽，这对于固定宽度的赛道而言是一大弊处。
3、轮子比较宽，这对于直立组来说是一大优势，可以增加直立的稳定性。
4、E车模底盘相对较高，在跑动的过程中不容易触地。
在综合考虑D、E两种车模的各自优缺点之后，我们最终选用E车模。
在全局考虑的情况下和规则允许范围内尽量改造车模，提高车模整体精度和稳定是很必要的。
本章将主要介绍智能汽车车模的机械结构及调整方案。
（1）采用倾斜方式运动，电池放在车子前面，有利于重心分布。
（2）陀螺仪加速度计放于车子后上方，便于采集车身角度值。
（3）用轻便坚固的碳纤杆作为摄像头杆的材料。
（4）摄像头用碳素杆固定于车模中轴线所在平面内，有利于减少盲区和车子整体重心分布
3.1车体机械整体架构
此次竞赛的赛车车模选用由北京科宇通博科技有限公司提供的E型车模。
车模外形如图3.1所示。
图3.1车模架构
3.2陀螺仪加速度计模块的安装方案
车模倾角传感器包括陀螺仪和加速度计。
它们都是表贴元器件，由于陀螺仪和加速度计的的安放位置不同，单片机通过AD采集计算出来的车身角度的精准度也不同，所以我们并没有将陀螺仪和加速度计画在电路主板上，所以我们是把其单独固定在一块小电路板上，然后与车身相固定，从而保证检测数据的可靠性。
大赛规定了陀螺仪和加速度计的选用范围，经过挑选,陀螺仪使用ENC-03M，加速度计使用MMA7361。
ENC-03陀螺仪有比较小的体积和高的灵敏度。
其工作电压范围为2.75~5.25V。
陀螺仪的输出与自身绕轴的角速度成比例，属于典型的模拟器件。
但是由于陀螺仪有严重的温度漂移，对陀螺仪的积分并不能得到当前车身的准确的角度，所以也就无法控制车身的平衡，因此为了得到当前的车身角度，必须使用加速度计。
我们使用的是MMA7361，MMA7361具有工作电压第（2.2~3.6V），灵敏度高（800mv/g）的特点。
MMA7361是三轴加速度计。
其三个输出信号与对应的轴的加速度成比例。
利用陀螺仪和加速度计进行角度拟合，此拟合值可准确的反应车身角度。
实际调试过程中我们发现角度采集模块与车模底板的倾角不同，角度拟合效果也不一样，经过综合考虑最终采用如下图所示的安放。
陀螺仪和加速度计安装如下图3.2和图3.3所示。
图3.2车模架构图3.3车模架构
3.3编码器的安装
由于摄像头是直立组，所以采用两个电机分别驱动左右轮，从而方便转向和直立控制。
直立车最首先要满足的就是直立，直立的好坏关系到整个车的稳定性和速度的快慢。
所以为直立控制一定要调好，采用闭环控制故需要很精确的得到编码器的反馈值。
为了得到较为准确的驱动轮的转速，我们使用了宏基电子的内密控oms-200编码器，其主要的优点是体积小，在精度上比普通的编码盘要精确，抗噪音性能高，相对于编码盘不会受外界的尘埃影响。
由于体积小所以大可把原有的编码器支架切除以利于降低重心，编码器安装如下图3.4所示。
图3.4编码器安装
3.4重心位置
（1）由于摄像头是直立组，车子直立控制是车子调试中的重中之重，重心的高低决定车子直立调试的难易程度，对于直立车来说重心越低越好，所以在保证车子能顺利通过坡道的前提下，重心应尽量降低，可以通过切除原有的编码器支架来降低重心。
从整体上降低模型车的重心，可使模型车转弯时更加稳定、高速。
（2）由于电池比较重，所以其位置的放置对整个车的重心位置起到决定性的作用。
通过仔细的分析和实际的测试我们最终将电池放在车子的前面。
用铝板自制一个电池支架，车子倾斜运行，车子倾斜运行，必然会使力臂加长，在车子转弯过程中，力臂过长必然会到时车身摆动较大，所以在放置电池的时候应尽量缩短使电池与电池支架固定点之间的距离，减少力臂。
3.5摄像头的选择、安装及固定
通过往届比赛的选择摄像头的说明，我们对目前可供选择的摄像头进行了对比和
实验。
目前的市面上主要有CCD和COMS两种摄像头。
CCD摄像头具较高的对比度、动态特性好的优点，但需要工作在12V电压下，对于整个系统来说比较耗电；CMOS摄像头耗电量小，图像稳定性较高。
考虑到我们的智能车是在动态系统中运行的，所以对于摄像头的动态性能具有较高的要求，其次，我们考虑到数字的CMOS总共需要八位的数字线和两个中断信号线及供电线与电路板相连接，占用过多的IO口资源，所以我们最终选用了SONYCCD模拟摄像头。
SONYCCD摄像头具有500x582个像素点，水平清晰度具有420电视线，输出PAL制的摄像头通过视屏分离芯片得到行场中断。
对于智能车来说，CCD完全能够满足比赛要求。
在确定好摄像高度和前瞻后，采用如下图3.5所示的安装方式。
摄像头和碳素杆之间用轻质的塑料连接器连接，可以减少摄像头重量，从而保障在车子运行过程中摄像头不至于抖动剧烈而导致图像失真严重。
图3.5摄像头安装
第四章硬件系统设计及实现
4.1硬件设计方案
在硬件设计上，在保证电路稳定的前提下尽量的精简电路，满足基本要求。
该硬件系统主要包括K60最小系统板，图像处理电路，驱动电路，稳压模块，摄像头升压模块以及其他接口模块。
在设计电路时我们尽量使其简洁，减少元器件的数量，缩减PCB电路的面积使得电路部分的重量减轻。
我们对电路进行了详细的分析后，精简了电路，对器件进行合理的布局排列和走线。
我们分别采用了独立的电源模块给各部分供电，最大程度上减少电路中的走线对图像采集和处理的影响，尽可能的减少干扰。
对于驱动模块的电路，由于该模块的电流比较大对整个系统的工作的影响很大，所以我们把该模块与主电路板分离了出来并进行了隔离处理，防止干扰。
4.2电路设计
我们的主板上集成了本系统的主要电路，它包括如下部件：
电源稳压电路、最小系统板插座、视频同步分离电路、信号二值化电路、数字电位器、摄像头接口、陀螺仪加速度计接口、驱动接口、编码器模块、拨码开关、指示灯等。
4.2.1单片机最小系统板
图4.1最小系统原理图
MK60DN512ZVLL10是K60系列的MCU。
Kinetis系列微控制器是Cortex-M4系列的内核芯片。
K60内存空间可扩展，从32KB闪存/8KBRAM到1MB闪存/128KBRAM，可选的16KB缓存用于优化总线带宽和闪存执行性能。
用到的接口如下：
电机PWM波输出：
PTC1,PTBC2，PTBC3，PTBC4
陀螺仪加速度计采集：
PTB1，PTB10，PTB11
编码器信号输入：
PTC5，PTA12
场输入信号：
PTB9
行输入信号：
PTA17
摄像头图像信号输入：
PTD0
拨码开关输入信号；PTD1-4、PTC6-13
数字电位器控制信号：
PTA14，PTA16，PTB20
串口：
PTE24，PTE25
指示灯：
PTE0-4
4.2.2电源稳压、升压电路
本系统中电源稳压电路分别需要有+5V，+3.3V，+12V供电。
+3.3V给单片机陀螺仪加速度计供电；+5V为摄像头模块、电机模块、键盘拨码、编码器模块等供电，+12V给摄像头供电。
下图4.2所示为电源管理图。
图4.2电源分配图
由于驱动电机在运行的时候可能会出现电压的不稳定，所以我们选择了线性度较好的稳压芯片。
经过分析综合考虑选用了TPS7350。
TPS7350是微功耗低压差线性电源芯片，具有完善的保护电路，包括过流,过压,电压反接保护。
使用这个芯片只需要极少的外围元件就能构成高效稳压电路。
图4.3TPS7350原理图
LM1117提供电流限制和热保护。
电路中包含一个齐纳调节的带隙参考电压以确保输出的电压精度在
1%以内，输出电流可达800mA，输出了+3.3V为单片机和陀螺仪加速度计提供电压。
图4.4LM1117原理图
因为CCD摄像头是12V的电压，考虑到模拟摄像头的功耗比较大，所以我们采用MC34063的升压芯片。
MC34063是一单片双极型线性集成电路，专用于直流—直流变换控制器控制部分。
片内包含温度补偿带隙基准源、一个占空比周期控制振荡器、驱动器和大电流输出开关，输出1.5A的开关电流。
图4.5MC34063原理图
由于电路设计中需要用到5V的模块比较多，考虑到一片TPS7350所能驱动的负载，在电路设计中使用两片TPS7350产生5V电压供电路中其他模块使用，减少了一片TPS7350芯片负担，有利于使电路稳定可靠。
4.2.3摄像头图像采集处理电路方案选择
对于模拟摄像头输出的PAL制模拟信号的采集我们尝试了三种方案：
（1）采用K60的片内自带的AD采集模拟信号共单片机的处理。
该方法优点在于电路简单，无需外围电路即可实现。
但是我们采集的109行*180列个像素点过多，内部AD无法再一个程序周期内完成数据的采集。
因此我们放弃了此种方案。
（2）采用外部AD电路进行数据采集。
我们在第一次制作PCB打样电路时采用的就是外部AD采样，我们使用的是美国德州仪器公司生产的高速A/D转换器TLC5510，
该芯片可以提供20Mbps的采样速率。
但是在使用该芯片时我们遇到两个问题。
一个是使用外部晶振提供给TCL5510作为工作时钟，但是这个要和微处理器有个很好的时钟匹配才能使用；其次，倘若不使用外部晶振，我们采用了利用K60产生模拟的时钟脉冲提供给采样芯片，由于K60是电压，而TCL5510采用的TTL电平，模拟的脉冲不能够触发使芯片工作。
于是我们也放弃了该方案。
（3）硬件二值化。
硬件二值化电路简单，功耗小，是单片机直接用IO口直接读取输出来的二值化数据，速度快，很大程度上提高了系统的性能。
为了解决二值化环境适应性比较差的问题，我们引入了可编程的数字电位器x9c103，该芯片可以通过编程控制其电阻的大小，从而控制参考比较端的电压值。
最终我们确定使用硬件二值化的方法进行图像采集和处理。
图4.6LM393原理图
在摄像头视频信号中除了包含图像信号之外，还包括了行同步信号、行消隐信号、场同步信号、场消隐信号以及槽脉冲信号、前均衡脉冲、后均衡脉冲等。
因此，若要对视频信号进行采集，就必须通过视频同步分离电路准确地把握各种信号间的逻辑关系。
我们使用了LM1881芯片对黑白全电视信号进行视频同步分离，得到行同步、场同步信号。
图4.7LM1881原理图
4.2.4电机驱动电路
电机驱动我们采用的是BTN7971，作为驱动芯片BTN驱动能力大，高性能。
图4.8电机驱动模块原理图
4.2.5编码器接口电路
由于是双电机驱动，所以要使用两个编码器进行测速。
编码器接口电路包括供电接口，上拉电阻和单片机输入捕捉口。
图4.9编码器接口原理图
4.2.6陀螺仪加速度计接口电路
由于使用的陀螺仪加速度计是一个小电路模块，所以只需要给其供电即可工作，在使用单片机的AD采集模块进行采集后即可拟合出车身角度。
图4.10陀螺仪加速度计接口原理图
第五章软件系统设计及实现
高效的软件程序是智能车高速平稳自动寻线的基础。
我们设计的智能车系统采用CCD摄像头进行赛道识别，图像采集及校正处理就成了整个软件的核心内容。
在智能车的转向和速度控制方面，我们使用了鲁棒性很好的经典PID控制算法与Bang_bang控制，配合使用理论计算和实际参数补偿的办法，使智能车能够稳定快速寻线。
5.1软件流程图
图5.1程序流程图
5.2赛道中心线提取及优化处理
5.2.1原始图像的特点
在单片机采集图像信号后需要对其进行处理以提取主要的赛道信息，同时，由于交叉道、起点线的存在，光线、杂点、赛道远处图像不清楚的干扰，图像效果会大打折扣。
因此，在软件上必须排除干扰因素，对赛道进行有效识别，并提供尽可能多的赛道信息供决策使用。
在图像信号处理中我们提取的赛道信息主要包括：
赛道两侧边沿点位置、通过校正计算的赛道边线与中心位置，赛道类型判别，赛道变化幅度。
摄像头的前瞻对赛道的采集十分关键，我们采用等距离采样选择图像采集行，图像的最低一行对应最近处9cm，最顶一行对应远处125cm,图像共采集109行，对应前瞻总长为100cm。
由于摄像头自身的特性，图像会产生梯形式变形，这使得摄像头看到的信息不真实。
在对赛道进行信息处理时要注意这一点。
单片机通过比较器电路将每一行的黑白跳变点（跳变点按从中间到两边的顺序）记录下来，保存到两个二维数组里（分别表示左边沿、右边沿）。
通过寻线向左跳变和向右跳变可以完成赛道边沿的提取。
5.2.2赛道边沿提取
边沿提取算法的基本思想如下：
（1）直接从中间向两边扫描原始图像，提取白黑跳变点；
（2）赛道宽度有一个范围，在确定的赛道宽度范围内提取有效赛道边沿，这样可以滤除不在宽度范围内的干扰；
（3）利用赛道的连续性，根据上一行中线的位置和边沿的位置来确定本行的边沿点；
（4）求边沿点时，因为近处的图像稳定，远处图像不稳定，所以采用由近及远的办法；
（5）十字的时候，通过判断出十字，寻出上下边沿位置并补出边沿可较好的滤除十字；
（6）障碍处，通过对左右边线所在列数的突变进行判断，从而得出新的左边线或右边线，进行障碍处理，从而顺利通过虚线。
边沿提取算法的程序流程如图5.2所示。
图5.2算法流程图
处理后得到的黑线中心如图5.3～5.5图所示。
图5.3起点处理后图像
图5.4弯道处理后图像
图5.5十字交叉处理后图像
5.3陀螺仪加速度计角度计算
要保证车子直立性良好，首先就要得知车身正确的角度值，此值即为车子平衡位置角度值，陀螺仪采集的是角速度，需要通过积分才能得到角度值，但是由于陀螺仪存在零漂，所以在积分过程中会导致测得角度值不准。
加速度计采集的是加速度，通过一个比例系数就可转化为角度值，但由于加速度计存在零偏，也会导致得到的角度值不准确，所以需要将陀螺仪和加速度计采集的两个角度值进行拟合，用此拟合的角度值作为最终车身角度。
5.4驱动电机PID控制
5.4.1经典PID控制算法介绍
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，原理框图如图5.6所示。
图5.6PID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：
（公式5.1）
（公式5.2）
式中
k——采样序号，k=0，1，2…；r（k）——第k次给定值；
c（k）——第k次实际输出值；u（k）——第k次输出控制量；
e（k）——第k次偏差；e（k-1）——第k-1次偏差；
KP——比例系数；TI——积分时间常数；
TD——微分时间常数；T——采样周期。
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。
5.4.2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），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（5.2）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是指数字控制器的输出只是控制量的增量△u（k）。
5.4.3增量式PID
当执行机构需要的是控制量的增量（例如：
驱动步进电机）时，可由式（5.2）推导出提供增量的PID控制算式。
由式（5.2）可以推出式（5.3），式（5.2）减去式（5.3）可得式（5.4）。
（
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