华南理工大学飞华队智能汽车竞赛技术报告.docx
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华南理工大学飞华队智能汽车竞赛技术报告
目录
第一章引言1
第二章智能小车整体结构设计3
第三章智能小车硬件方案设计4
3.1系统总体结构4
3.2MC9S12DG128单片机简介4
3.3图像处理模块6
3.4电机驱动模块6
3.5车速检测模块7
第四章智能小车软件设计8
4.1图像处理程序9
4.2控制算法设计9
第五章智能小车机械结构改装11
5.1小车前轮的安装11
5.2舵机的安装11
5.3模型车技术参数统计11
第六章总结与展望12
参考文献13
第一章引言
本文为第二届全国大学生“飞思卡尔”智能汽车邀请赛的技术报告。
该邀请赛的规则是参赛选手须使用竞赛秘书处统一指定并负责采购竞赛车模,采用飞思卡尔16位微控制器MC9S12DG128作为核心控制单元,自主构思控制方案及系统设计,包括传感器信号采集处理、控制算法及执行、动力电机驱动、转向舵机控制等,完成智能车工程制作及调试,最后在未知的跑道上进行速度竞赛。
由于智能车需要对赛道进行即时辨识,所以,必需采用传感器来感知道路信息。
目前比较常用的路径识别传感器有红外发射接收管和图像传感器。
鉴于图像传感器所能获得的信息比较丰富,所以我们选择了CCD的图像传感器。
下文以智能小车的设计为主线,包括小车的整体构架设计、软硬件设计,以及机械结构改装等,共分为六章。
其中,第一章为引言部分;第二章主要介绍了小车的总体方案的选取;第三章详细介绍了系统各部分的硬件设计;第四章介绍了系统的软件实现,主要包括图像处理部分和控制部分的算法;第五章描述了小车机械改造。
第六章总结了我们在这次比赛过程中得到的心得和体会。
第二章智能小车整体结构设计
本小车控制系统大致为:
首先通过图像传感器采集图像信息、单片机对采集回来的图像进行处理获取图像特征、把获取到的信息作为模糊控制器的输入、从模糊控制器中得出舵机和电机速度的给定值,再由底层的控制算法作为对舵机和电机的直接控制。
图2.1智能车系统结构框图
其中图像处理、模糊控制器、速度控制器为单片机的软件控制部分,CCD图像传感器和速度编码器为传感器部分,电机和舵机为被控对象
第三章智能小车硬件方案设计
3.1系统总体结构
硬件电路设计是智能巡线机器人的基础,其设计的好坏,不仅直接影响到巡线机器人功能的实现与否,而且对软件系统的设计也起着决定性的作用。
一种好的硬件电路设计方案,可以说对整个装置的设计有着事半功倍的效果。
硬件电路设计至少应包括有以下四个部分:
l)单片机DG128最小系统。
2)道路检测电路。
用于完成赛道中心引导线,主要包括红外检测和图像检
测两种方式,这里采用图像检测方式。
3)舵机以及直流电机控制电路。
对模型车上的舵机和后轮电机的进行驱动,
控制赛车的方向和速度。
4)电源电路。
为各个模块提供电源。
3.2MC9S12DG128单片机简介
MC9S12DG128微控制器[9-10]是Motorola公司HCS12系列16位单片机中的一种,其内部结构主要由单片机基本部分和CAN功能块部分组成,基本结构包括:
16位中央处理器单元HCS12(CPU)、2个异步串行通信口SCI、2个同步串行通信口SPI,8通道输入捕捉/输出比较定时器,1个8通道脉宽调制模块以及49个独立数字I/O口(其中20个具有外部中断及唤醒功能),在片内还拥有128KB的FlashEEPROM,8KB的RAM和2KB的EEPROM,CAN功能块由包括两个兼容CAN2.0A/B协议的MSCAN控制器组成。
这些丰富的内部资源和外部接口资源可以满足ECU对各种数据的处理、CAN网络数据的发送和接收要求,芯片集成了两个MSCAN12模块,能够实现高低速CAN网络的网关节点功能。
MC9S12DG128拥有完整的16位数据通道,然而,为了适应低成本应用,其外部数据总线也能配制成8位宽度模式。
同时,由于HCS12包含片上锁相环(PLL)电路,这允许HCS12能根据实际应用要求动态调节运行性能以节省能源消耗。
由于本设计涉及视频数据的实时处理,对单片机处理速度要求比较高。
MC9SDG128通过其内部PLL的设置,最高可以把它的总线频率(BusFrequency)设置在40MHz,即核心频率(CoreFrequency)80MHz上,具有较高的处理速度。
同时,DG128具有飞思卡尔HCS12系列单片机特有的模糊控制专用硬件指令,只需用汇编指令编写较为简单的模糊推理机,即可实现模糊控制的功能,使他非常适合于本设计的机器人控制应用。
其结构框图如图3-2所示:
图3-3为DG128的最小系统开发板[11]
图3-3最小系统板实物图
3.3图像处理模块
视频采集的方案按传感器的类型主要分为两种,即采用通用的模拟信号输出的CCD摄像机和AD转换电路构成模拟视频信号采集电路和采用数字输出CMOS传感器的全数字视频采集电路。
鉴于CCD的成像质量较好,动态性能更佳,在这里我们采用模拟CCD摄像机,使用专用的视频解码芯片SAA7113将模拟视频信号直接转换为数字输出。
3.4电机驱动模块
1.直流电动机的特性
循线机器人的前进动力由安装在车身后部的直流电机提供。
在本设计使用的比例模型车中,采用了RS-380SH小型直流电机作为主动力。
如图3-5所示。
图3-5RS380SH直流电机及其特性示意图
由电机的特性可以看出,该电机属于高转速低负载型电机。
该电机启动时的电流可达21.6A(堵转电流),低速工作时电流也比较大,如果电机驱动器的输出电流较小,将会大大影响车模的加速性能。
2.大功率桥式直流电机驱动器的设计
为了使车模能以最短的时间完成循线任务,而不同路况下(直道、弯道、蛇行)会切换不同的运行速度,这就要求车模有较好的静态、动态调速性能。
但由于车模上没有任何机械减速刹车机构,只能通过对电机进行反接自动获取较好的制动性能。
由于该电机在启动和反接制动时工作电流都比较大(20A以上),对电机驱动器驱动能力的要求比较高,而一般集成电机驱动芯片都不能提供如此大的驱动电流,故本设计采用了两片半桥MOS管驱动器和4个大电流地内阻的功率MOS管构成H桥型大功率的直流电机驱动。
3.5车速检测模块
在机器人行走过程中,由于不同的道路状况具有不同的最大通行速度,所以要去机器人的速度能灵活的动态调节,这就要求我们的机器人具有速度闭环控制的能力。
在本设计中,车速的检测通过安装在车模后轮轴上的微型光电编码器实现。
编码器具有256线的分辨率,即编码器每转一圈将产生256个脉冲。
编码器与后轮主轴的转动比为16/76。
同时,利用HCS12单片机的脉冲计数器模块,即可自动对编码器输出的脉冲信号计数实现速度检测。
第四章智能小车软件设计
这部分主要包括了图像处理程序和控制器程序两大部分。
简化后的软件流程图如图4-1所示,图像处理程序用于得出用于控制的图像特征信息,控制器程序用于对电机和舵机的直接控制。
图4-1系统的软件流程图
4.1图像处理程序
图像处理部分主要分为几个模块,首先算出图像矩阵的动态阀值,接着根据该阀值对图像进行二值化,二值化后对图像进行滤波,剔除干扰的数据之后,提取路径信息,拟合出道路曲线,再根据改曲线算出位置误差,角度偏差,路况种类,路径曲率等信息,以供给自适应模糊控制器使用。
该部分的结构框图如下:
4-2图像处理部分结构框图
4.2控制算法设计
控制器的设计主要是自适应模糊控制器的设计和底层的速度PID控制器。
1、自适应模糊控制器
图4-3自适应模糊控制器示意图
传统的PID控制精度高,不需要精确的数学模型,但参数的整定至关重要,对于高速运动的巡线机器人这种高实时要求的非线性系统,很难到达理想的动态性能和实现系统稳定,采用传统的PID控制方式很难满足实时性控制的要求。
模糊控制作为智能控制算法中一种,具有不要求精确的数学模型,人机对话能力较强,能够方便地将专家的经验与思考加入到知识模型中等优点,十分适合巡线机器人这种时变的、非线性的、高实时响应的系统。
为了获得良好的控制效果,必须要求模糊控制具有较完善的控制规则,这些控制规则是人们对被控过程认识的模糊信息的归纳和操作经验的总结。
然而,由于被控过程的非线性、高阶次、时变性以及随机干扰等因素,造成模糊控制规则或者粗糙或者不够完善,都会不同程度的影响控制效果。
为了弥补这个不足,自然就考虑到模糊控制器应向着自适应、自组织、自学习方向发展,使得模糊控制参数和规则在控制过程中自动地调整、修改和完善,从而增强了模糊控制器的自适应能力,提高了控制系统的动静态性能和鲁棒性,使系统的控制性能不断完善。
综上所述,采用自适应模糊控制算法作为智能巡线机器人的控制方案,使模糊控制规则可以得到在线调整,改善了模糊控制的效果,提高了系统的性能,可使系统达到最佳的控制效果,较为合适。
在S12单片机上采用模糊控制有其特有的优势,使用其内部的模糊指令使运算速度完全能够满足大部分控制的需求。
而且,模糊控制属于逼近式的控制方法,比较能模拟人驾驶车的控制过程。
2、速度PID控制器
如果仅采用开环控制方式,则智能车在转弯或者系统供电电池电量不足的时候,智能车的速度在同样占空比的条件下也会很不相同,影响了控制的质量,在电池刚充满电的情况下,很容易跑飞,故必须对其采用闭环控制,使其速度能稳定下来。
闭环反馈控制是一种基于偏差的控制,以消除偏差为目标,故适用于本智能车速度的调节。
在该系统中,为了提高速度控制的特性,以自适应模糊控制器给定作为速度的给定值,通过编码器反馈实际速度,求出速度误差后通过PID控制器算出控制量,再设定相关定时器的寄存器,以提供相应的PWM信号给大功率MOS管搭建的H桥,从而达到驱动电机的目的。
PID控制在电机转速控制这个方面已经是比较成熟的技术,很多文献中都能找到相关的控制实例和经验,所以使用起来方便有效。
通过对速度的闭环控制,可以有效地使巡线机器人的速度设定在最佳的速度上,而不受电池电压和转向时阻力力矩增加带来的扰动。
具体的参数调试方法和算法实现可以参考相关文献和著作,这里不作详细叙述。
图4-4为数字PID控制方框图。
图4-4数字PID控制方框图
第五章智能小车机械结构改装
5.1小车前轮的安装
在调试的过程中,我们发现小车转弯的时候总是打滑,为了减小小车拐弯打滑的情况,我们对小车的前轮进行了多次的改装和测试。
最终我们通过减小主销后倾角,加大主销内倾角,减小前轮外倾角,加大前束,测试后发现小车拐弯时的打滑程度有了明显的减小。
5.2舵机的安装
在调试的过程中,我们发现模型车提供的舵机和转向连接杆之间的黄色连接片不牢靠,导致小车转向不及时。
我们自己用铜板做了一个连接板,很牢靠,效果不错。
5.3模型车技术参数统计
项目
参数
路径检测方法(赛题组)
摄像头
车模几何尺寸(长、宽、高)(毫米)
298mm163mm315mm
车模轴距/轮距(毫米)
195mm
车模平均电流(匀速行驶)(毫安)
1800mA
电路电容总量(微法)
1500
传感器种类及个数
摄像头1个,编码器1个
新增加伺服电机个数
0
赛道信息检测空间精度(毫米)
5
赛道信息检测频率(次/秒)
50
主要集成电路种类/数量
TPS28225,SAA7113,CY7C4271
车模重量(带有电池)(千克)
1.3kg
第六章总结与展望
从着手准备到现在,历时将近半年的时间,我们认真分析,攻破赛道特别路况的难点,解决赛车转弯滞后与侧滑的难题,不断提升小车的速度,同时又面临新的困难,迎来新的瓶颈,如此循环前进,每次突破,都饱含我们队员的辛酸与喜悦。
在华南赛区中,小车没令我们失望,稳定地发挥了水平,同时也暴露出了不少的问题,转弯过冲,入弯速度过高,控速不均,经常出现侧滑的现象,而且,由于对模型车缺少基本的认识,有些机械调整只能摸索调整,做得很不好,拐弯打滑的现象很突出,这些问题都是亟待我们进一步分析解决的难题,相信只要在接下的时间里,能够对以上问题有所突破,那么我们的智能小车将在决赛场上有更好的发挥。
参考文献
[1]邵贝贝,单片机嵌入式应用的在线开发方法,北京:
清华大学出版社,2004
[2]卓晴,黄开胜,邵贝贝,学做智能车——挑战“飞思卡尔”杯,北京:
北京航空航天大学出版社,2007
[3]张巍,陈威,关新,基于面阵CCD的图像处理研究,北京航空航天大学,2006
[4]邱建,刘文权,郭小勤,基于CCD图像的模型小车系统转向控制研究,深圳大学,2006
黄开胜,陈宋,汽车理论与智能模型车机械结构调整方法,清华大学汽车安全与节能国家
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