长春理工大学智能汽车邀请赛技术报告.docx
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长春理工大学智能汽车邀请赛技术报告
第一章 引言1
第二章 智能车总体设计规划2
2.1 理论分析2
2.2控制策略3
2.2技术参数4
第三章机械结构设计5
3.1前轮倾角的调整6
3.2齿轮传动机构调整6
3.3后轮差速机构调整7
3.4舵机安装7
3.5红外传感器的固定8
第四章硬件电路的设计8
4.1电源模块的设计8
4.2电机驱动模块9
4.3红外传感器电路10
4.4测速电路设计10
4.5单片机模块的设计11
第五章算法设计13
5.1PID算法控制舵机13
5.2纵向模糊控制13
第六章开发与调试15
6.1软件开发环境介绍15
6.2智能车整体调试17
第七章总结与展望19
7.1总结19
7.2展望19
参考文献20
附录21
第一章 引言
“飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛是在飞思卡尔半导体公司资助下举办的以HCS12MCU为核心的大学生课外科技竞赛。
组委会提供了一个标准的汽车模型，要求参赛队伍制作的智能车能够沿着坡度小于15˚的白色跑道上的25mm宽的黑线行驶，跑道分直道和弯道，弯道曲率不小于500mm，跑完跑道一圈用时最短者为最优。
制作智能车，要求各个参赛队伍深入学习和应用嵌入式软件开发工具软件CodeWarrior和在线开发手段，自行设计和制作可以自动识别路径的方案、转向机构伺服电机的驱动、驱动电机的驱动、车速调节机构以及主算法的编程等，其中涉及到控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机和机械等多个学科，对学生的理论知识于动手能力的结合与培养，对于广大院校的控制和汽车电子学术水平的提高具有很强的推动作用。
1.2本文章节安排及文献综述
本文系统的介绍了制作本智能模型车的各项技术。
具体章节安排如下：
第一章引言，介绍了本次比赛的背景，引出下文。
第二章总体设计，将智能车控制系统分解为模块，分别从各个模块讨论本智能车系统将要采用的控制方案。
在这部分中，为了确定方案我们查找了很多文献，有关于传感器和传感器技术的；还有关于机器人技术的，以及关于去年比赛的论文。
第三章机械结构设计，介绍了智能车的搭建与调整，以及光电管、霍尔传感器与电路板的安装。
应用了一些相关的汽车理论知识。
第四章硬件电路设计及实现分析智能车系统各组成部分为实现特定功能应采用什么样的电路，能达到最好效果同时产生的噪声和对其他电路的干扰最小。
第五章理论分析与算法实现从建模的角度分析车的运动形式，最后得出控制算法。
在控制算法上，我们对比了模糊控制和PID控制，最终采用模糊控制。
第六章开发与调试介绍了软件开发的环境，以及对各部分的调试方法。
我们软件开发环境为Metrowerks公司开发的软件集成开发环境Codewarrior，因此，我们仔细研究了Codewarrior使用指南。
第七章总结与展望总结了几个月来的工作，对未来进行了展望。
第二章 智能车总体设计规划
2.1 理论分析
根据比赛要求，赛车应具有路径识别、速度控制、转角调整等功能，因此可以确定系统的基本构成：
1、中央处理器单元。
本系统采用飞思卡尔公司的MC9S12DG128B型号的16位单片机。
在实际中主要应用到单片机的I/O口、PWM输出口、AD转换口以及增强型捕捉定时器（ECT）。
2、传感器排布方案。
智能小车在行驶过程中，使用车头前端安装的12个光电传感器采集路面信息，并反馈给单片机控制单元，由控制单元判别黑线所在位置以及控制车的速度、转向和制动。
3、电机驱动单元。
根据反馈的信号，用MC33886组成的电机驱动电路驱动电机的运转、停止、加减速。
4、速度控制单元。
采用霍尔传感器对驱动后轮的转速进行了实时检测，将反馈信号输入核心控制单元。
核心控制单元根据霍尔速度传感器单位时间反馈的脉冲数，采用增量式PID调节控制算法，对直流电动机的转速、加减速进行准确快速的调节，并减小了由于电池或场地等原因造成的速度无规则变化。
5、转向控制单元。
我们采用了一系列的控制算法，通过传感器反馈的路面信息，经过核心控制单元进行计算，将计算结果赋给舵机的PWMDTYx，从而准确地控制舵机的转角。
2.2控制策略
整个小车的控制策略是：
1、由MCU做总指挥，通过红外传感器探知黑线所在的位置，并作一定的前瞻。
2、小车在行驶时，通过红外速度传感器得到计数脉冲，并由MCU分析处理算出速度。
3、MCU根据输入的信息，作出分析处理，控制舵机转角及驱动电机的速度。
由以上可得总体控制框图如图2-1所示。
图2-1总体控制框图
2.2技术参数
项目
参数
路径检测方法（赛题组）
光电管
车模几何尺寸（长、宽、高）（毫米）
395*247*120
车模轴距/轮距（毫米）
200
车模平均电流（匀速行驶）（毫安）
1500
电路电容总量（微法）
1400
传感器种类及个数
光电管12个，霍尔开关1个
新增加伺服电机个数
0
赛道信息检测空间精度（毫米）
10
赛道信息检测频率（次/秒）
200
主要集成电路种类/数量
MC9S12DG128B1个，MC33886
2个，LM29402个，74LS141个
车模重量（带有电池）（千克）
1.1
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，而车辆的机械结构无疑是影响速度的一个关键因素。
鉴于这个原因，我们小组在车辆机械方面的改进做了很多的工作，
3.1前轮倾角的调整
调试中发现，在车模过弯时，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，对前轮的安装角度，即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。
前轮是转向轮，它的安装位置由主销内倾、主销后倾、前轮外倾和前轮前束等4个项目决定，反映了转向轮、主销和前轴等三者在车架上的位置关系。
主销后倾是指主销装在前轴，上端略向后倾斜的角度。
它使车辆转弯时产生的离心力所形成的力矩方向与车轮偏转方向相反，迫使车轮偏转后自动恢复到原来的中间位置上。
由此，主销后倾角越大，车速越高，前轮稳定性也愈好。
主销内倾和主销后倾都有使汽车转向自动回正，保持直线行驶的功能。
不同之处是主销内倾的回正与车速无关，主销后倾的回正与车速有关，因此高速时后倾的回正作用大，低速时内倾的回正作用大。
前轮外倾角对汽车的转弯性能有直接影响，它的作用是提高前轮的转向安全性和转向操纵的轻便性。
前轮外倾角俗称“外八字”，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，导致车轮联接件损坏。
所以事先将车轮校偏一个外八字角度，这个角度约在1°左右。
所谓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，其惯性力会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。
3.2齿轮传动机构调整
车模后轮采用由竞赛主办方提供的电机驱动。
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.
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，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。
3.3后轮差速机构调整
差速机构的作用是在车模转弯的时候，降低后轮与地面之间的滑动；并且还可以保证在轮胎抱死的情况下不会损害到电机。
当车辆在正常的过弯行进中（假设：
无转向不足亦无转向过度），此时4个轮子的转速（轮速）皆不相同，依序为：
外侧前轮＞外侧后轮＞内侧前轮＞内侧后轮。
此次所使用车模配备的是后轮差速机构。
差速器的特性是：
阻力越大的一侧，驱动齿轮的转速越低；而阻力越小的一侧，驱动齿轮的转速越高‧以此次使用的后轮差速器为例，在过弯时，因外侧前轮轮胎所遇的阻力较小，轮速便较高；而内侧前轮轮胎所遇的阻力较大，轮速便较低。
差速器的调整中要注意滚珠轮盘间的间隙，过松过紧都会使差速器性能降低，转弯时阻力小的车轮会打滑，从而影响车模的过弯性能。
好的差速机构，在电机不转的情况下，右轮向前转过的角度与左轮向后转过的角度之间误差很小，不会有迟滞或者过转动情况发生。
3.4舵机安装
舵机转向是整个控制系统中延迟较大的一个环节，为了减小此时间常数，通过改变舵机的安装位置，而并非改变舵机本身结构的方法可以提高舵机的响应速度。
分析舵机控制转向轮转向的原理可以发现，在相同的舵机转向条件下，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。
这相当于增大力臂长度，提高线速度。
针对上述特性，改变了去年舵机的安装方式，将舵机安装在了相对靠后的位置。
这样安装的优点是：
（1）改变了舵机的力臂，使转向更灵敏
（2）舵机安装在了正中央，使左右转向基本一致
（3）重心更靠后，减轻了舵机负载。
3.5红外传感器的固定
为了获取更多的前探距离，我们采用传感器前伸，在规定的范围内尽可能的获取更多的前探距离。
但是前伸也带来了其他问题，如车在行驶过程中颠簸引起传感器的晃动。
为此我们的固定支架采用了拧纹的形式，从硬件上减少外部环境对传感器的影响。
除此之外，我们还把红外管放置与水平成一定倾角，进一步增加前探距离。
然而并非倾角越大越好，倾角的增大会导致红外接收管接收到的光减少，背景与黑线之间的压差降低，影响路径的识别。
我们使用55度的倾角配合上一定的高度取得了较好的效果。
第四章硬件电路的设计
4.1电源模块的设计
智能车系统根据各部件正常工作的需要，对配发的标准车模用7.2V2000mAhNi-cd蓄电池进行电压调节。
其中，中央控制系统（最小系统）、路径识别的光电传感器和接收器电路、车速传感器电路需要5V电压，伺服电机工作电压范围4.8V到6V，直流电机可以使用7.2V2000mAhNi-cd蓄电池直接供电。
智能车电压调节见图4-1。
常见的电源管理芯片是7805和7806。
考虑到由驱动电机引起的电压瞬间下降现象，低压降的电压调节器如LM2940、LM2575等也被广泛地采用。
本系统采用LM2940进行电压的调节。
图4-1电源电压调节电路图
4.2电机驱动模块
电机驱动采用组委会推荐的MC33886芯片，使用两片MC33886将堵转时通过电流的极限值提升了，这需要在供电模块中合理的布线解决，以提高整个驱动系统的可靠性，在设计PCB时还要为MC33886添加散热盘，降低其工作时的温度。
驱动电路原理图见图4-2
图4-2电机驱动电路
4.3红外传感器电路
红外传感器作为智能车上的“眼睛”，对小车的路径识别起了决定性的作用。
由于我们在机械设计的时候把红外传感器安装与水平方向有一定倾角，因此我们也必须增大发射的功率才能使接收管接收到更多发射回来的光。
图4-3为反射式红外传感器电路原理图
4.4测速电路设计
采用霍尔传感器测速，采用CS1018霍尔传感器，安装在从动轮侧面，磁钢安装在从动轮上，主动轮每转一圈，从动轮转四分之一圈，长度为4cm，霍尔传感器就能向控制系统发送一次脉冲，通过计数器和微控制器的增强型输入捕捉功能可以计算出此时智能车的速度。
假设此时计算出两次脉冲的时间为T，则智
能车的速度为
图4-4测速电路原理图
4.5单片机模块的设计
单片机模块负责道路的识别、获取速度、输出驱动电机的控制信号和算法的实现，单片机最小系统原理图如图4-6所示：
图4-6单片机模块电路图
第五章算法设计
5.1PID算法控制舵机
增量式数字PID控制算法的公式为：
其中，控制输入量
是光电管检测到得黑线的位置。
光电管以离散的形式在小车前方以一定的规律横向排列，必须对检测到的黑线位置进行数字量化作为PID算法的控制输入量。
其数学模型是以12个光电管的中心为坐标原点，设12个光电管从左到右坐标值如图5-1
图5-1光电管坐标设定值
小车给定前进方向为直线方向，即给定值为坐标原点0，因此偏差即为黑线位置坐标值，设为angle。
考虑到黑线宽度和转弯时可能有多个光电管落在黑线上方，此时偏差值去其坐标平均值，如果黑线偏离黑线，则输入上一次的输入值，以保证小车尽可能回到赛道上。
舵机工作的理论依据是，舵机脉宽与转角在-45o-45o范围内成线性变化的规律。
单片机通过PLL将总线频率倍频到24MHz，20ms时间需要技术30000次。
经过计算每1.5o线性加20，于是可以得出：
其中angle为本次计算出的角度，preangle为上次的角度
5.2纵向模糊控制
本设计中模糊控制器是个双输入单输出的系统，输入量为小车检测到的前方黑线的角度angle和小车当前行驶速度countvelocity,输出量为控制电机速度PWM波，控制系统结构设计如图5-2所示
图5-2模糊控制系统结构
根据车体的物理学规律和日常生活的经验，为了使车行驶的平均速度最大且保证不偏离车道，可以总结出模糊控制规则如下：
（1）如果车在直道上，以最快速度行驶；
（2）如果车在弯道上行驶，则要减速；
（3）弯道角度越大，行驶速度要越慢
（4）如果车是从直道进入弯道，则车要减速，如果车是从弯道进入直道，则要加速，弯道速度慢时要加速。
根据以上几点规则，可以得出模糊控制表如表5-1和5-2所示：
表5-1制动模糊控制表表5-2加速模糊控制表
第六章开发与调试
6.1软件开发环境介绍
Codewarrior是Metrowerks公司开发的软件集成开发环境，飞思卡尔所有系列的微控制器都可以在codewarriorIDE下进行软件开发。
本模型车所用的处理器是Mc9sDG128B，程序调试是在codewarriorIDE3.1环境下实现的，所用语言为汇编。
首先要新建一个基于Mc9sDG128B的HCS12的工程，选用语言为绝对汇编，具体的过程如图6-1到6-3所示。
建立好新的工程后，就可以在编译器里进行程序的编写。
图6-1Codewarrioer新建工程界面1
图6-2Codewarrioer新建工程界面2
图6-3Codewarrioer新建工程界面3
6.2智能车整体调试
（1）舵机调试
首先在程序里不断的修改舵机的控制量，确定舵机左转和右转极限的PWM值，记下该值留着在程序里设定左转和右转的极限值。
然后用一小段跑道来测试舵机的转向，用不同的跑道段来测试模型车的转向是否符合要求，当用的是直道时候要保证模型车的舵机位置绝对的居中，小“S”道时候，模型车给出的转角应该足够的小，大“S”时候转角应该近似为圆弧弦的角度，弯道时候要给足转角。
（2）电机调试
像测试舵机一样用不同的赛道来测试电机给出的转速是否满足实际控制的需要，当用的是小“S”道时候，模型车应该保持直道上的速度，大“S”时候，应该适当的减速，以使得通过时候不会产生过大的超调，弯道时候要能够很快的将速度降下来，如果是急转弯时可以不给控制量或者让电机反转以达到刹车的效果。
（3）整体调试
首先以一个较低的速度跑完整个赛道，然后再慢慢的提高速度，直到模型车在某一个地方出错，然后调整控制算法，如此反复，直到模型车能够以理想的速度，在理想的路线上运行完为止
第七章总结与展望
7.1总结
经过队员们几个月的努力，我们完成了智能车系统的制作。
整个车模硬件电路简单，在反射式红外对管传感器的控制下，通过判断，使模型车转向准确稳定，能够完全通过各种弯道和十字交叉路口。
该模型车在满足大赛要求的前提下，具有良好的自主道路识别能力和稳定性，并能够以较快的速度行驶。
在最初的方案选择阶段，通过比较不同方法可能得到的结果明确了我们研究的方向。
在机械设计方面，我们对模型车的性能不断的探索改进了前轮定位、差速、舵机力矩等，使得舵机的转向更加灵活、更容易控制，打滑现象基本解决。
在控制算法方面，我们通过建模和仿真，最终确定使用模糊控制算法对模型车的方向和速度进行控制。
7.2展望
同时由于时间的不足，在模型车的研究中还有许多需要改进的地方：
1、本文所建立的智能汽车的运动模型是在理想情况下建立的，其实际情况要复杂的多，所建立的模型过于简单。
另一方面，智能汽车是一个高度非线性化、时变的系统，如何对模型中的参数进行估计以及使模型更能反映实际车辆运动是一个需要进一步解决的问题。
2、模糊控制对数学模型很难建立的系统具有先天性的优势，而在本文中只是用一种很简单的模糊控制方法来控制模型车，考虑的模型车的其他干扰因素还不够多，因此如何进一步改进控制算法是十分有必要的。
3、模型车的测速装置为霍尔传感器，模型车后轮每转动一圈输出8个脉冲，这样使得测得的速度只有参考的价值，而不能定量的去使用，限制模型车速度的提高，我们以后将考虑使用更高精度的轴编码器或者测速电机，使得反馈的速度值更加精确，以便提高控制算法的可靠性。
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150-153.
附录
#include/*commondefinesandmacros*/
#include/*derivativeinformation*/
#include"delay.h"
#include"math.h"
#pragmaLINK_INFODERIVATIVE"mc9s12dg128b"
//定义宏变量
//#defineREFDV_VALUE1
//#defineSYNR_VALUE2
#defineAD_Thresh0xe5//基准线阈值，可调
#defineDC17
#defineadThresh120//AD阈值,根据现场环境调节
#defineSHACHE80
#defineSTOP256
unsignedcharMax_speed40//最大ＰＷＭ值
unsignedcharMin_speed120//最小ＰＷＭ值
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unsignedintv_ValueTemp=1000; //速度缓冲值
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unsignedcharLocation_Value; //中心线位置
unsignedcharLocation_Valuetmp[30]; //前30次的中心线位置
unsignedcharAD_Value[12];//AD采集值
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unsignedintspeedtable[35]=
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