避障機器人技術報告

1、避障機器人技 術 報 告學 校： 班級： 姓名： 學號： 目 錄摘 要IAbstractII第一章 引 言11.1 比賽背景介紹11.2 本文章節(jié)安排及文獻綜述2第二章 方案選擇32.1 測量模塊方案選擇32.1.1 路徑檢測模塊32.1.2 速度檢測模塊52.2 控制模塊方案選擇62.2.1 路徑控制模塊62.2.2 方向控制模塊92.2.3 速度控制模塊102.3 執(zhí)行模塊方案選擇102.3.1 路徑執(zhí)行模塊102.3.2 方向執(zhí)行模塊132.3.3 速度執(zhí)行模塊132.4本章小結13第三章 機械結構設計153.1 車模組裝與改造153.1.1 車模組裝153.1.2 前輪定位的調整153

2、.1.3 差速的調整163.1.4 舵機力臂的調整163.2 攝像頭的安裝163.3 光柵編碼器的安裝183.4 電路板的固定與安裝19第四章 硬件系統(tǒng)設計與實現214.1 電源模塊214.1.1 降壓穩(wěn)壓電路設計224.1.2 升壓穩(wěn)壓電路設計224.1.3 電源模塊小結234.2 路徑識別模塊244.3 電機模塊264.4 舵機模塊264.5 測速傳感器模塊264.6本章小結28第五章 理論分析與算法實現295.1 模型建立295.1.1 基于后輪差速的運動模型295.1.2 基于速度和前輪轉角的運動模型325.2 運動模型仿真375.3 控制算法405.3.1 控制算法的簡單介紹405.

3、3.2 方向控制435.3.3 速度控制48控制算法的優(yōu)化部分50算法的程序實現51第六章 軟件系統(tǒng)設計與實現536.1 系統(tǒng)初始化536.2 視頻圖像信號采集546.3 圖像處理和黑線提取556.3.1 圖像處理556.3.2 黑線的提取56第七章 開發(fā)與調試597.1 軟件開發(fā)環(huán)境介紹597.2 智能車整體調試61第八章 結論638.1 總結638.2 展望63參考文獻I附錄：控制程序I摘 要本系統(tǒng)主要由主控制模塊、傳感器檢測模塊和直流電機驅動模塊組成，以美國Cygnal公司的單片機C8051F360為控制核心，通過紅外傳感器探測障礙物的信息由主控制系統(tǒng)經過處理后，驅動電機做出相應的避讓動

4、作。從而達到避障機器人的避障功能。本文詳細的介紹了避障機器人的構硬件電路設計，系統(tǒng)軟件設計合理論分析以及系統(tǒng)的仿真環(huán)境。關鍵詞：避障，紅外傳感器，直流電機第一章 引 言隨著信息化技術的發(fā)展，嵌入式系統(tǒng)已經成為當前IT產業(yè)界一個非常熱門的話題。因其高效、低成本、高可靠性、豐富的代碼以及應用程序可擴展性、可移植性等一系列優(yōu)點，目前已越來越成為工業(yè)系統(tǒng)和民用系統(tǒng)的主力軍，尤其在信息化產品中，越來越多地應用到嵌入式系統(tǒng)的概念。嵌入式系統(tǒng)主要由嵌入式處理器、相關支撐硬件和嵌入式軟件系統(tǒng)組成，它是集軟硬件于一體的可獨立工作的“器件”。嵌入式處理器主要由一個單片機或微控制器(MCU)組成。相關支撐硬件包括顯

5、示卡、存儲介質（ROM和RAM等）、通訊設備、IC卡或信用卡的讀取設備等。嵌入式系統(tǒng)有別于一般的計算機處理系統(tǒng)，它不具備像硬盤那樣大容量的存儲介質，而大多使用閃存（Flash Memory）作為存儲介質。嵌入式軟件包括與硬件相關的底層軟件、操作系統(tǒng)、圖形界面、通訊協(xié)議、數據庫系統(tǒng)、標準化瀏覽器和應用軟件等?？傮w看來，嵌入式系統(tǒng)具有便利靈活、性能價格比高、嵌入性強等特點，可以嵌入到現有任何信息家電和工業(yè)控制系統(tǒng)中。從軟件角度來看，嵌入式系統(tǒng)具有不可修改性、系統(tǒng)所需配置要求較低、系統(tǒng)專業(yè)性和實時性較強等特點。我們設計的避障機器人就是嵌入式系統(tǒng)的一種，能夠實時的測量前方障礙物的信息做出相應的避讓動作

6、，并且能夠將測量的數據實時的顯示在LCD顯示屏上。1.2 本文章節(jié)安排及文獻綜述本文系統(tǒng)的介紹了制作本避障機器人的各項技術。具體章節(jié)安排如下：第一章 引言 介紹了嵌入式系統(tǒng)，引出下文。第二章 機械結構設計 詳細介紹避障機器人的組裝方法第三章 硬件系統(tǒng)設計及實現 介紹了避障機器人的電源，液晶顯示屏，紅外測距傳感器，直流電機。第四章 軟件系統(tǒng)設計及實現 介紹避障機器人的編程環(huán)境，仿真環(huán)境以及Silicon Labs IDE軟件的使用方法。第五章 總結與展望 第二章 機械結構設計避障機器人是具有避開障礙物形式功能的機器人。先看看機器人的全貌：避障機器人主要是由C8051F360控制器主板；行走裝置；

7、多路直流電機驅動板；紅外測距傳感器；128*64點陣（含一級漢字庫）LCD顯示屏，直流電源和充電電池組 組成。C8051F360控制器主板行走裝置一套（包含4電機和輪子）多路直流電機驅動板紅外測距傳感器128*64點陣（含一級漢字庫）LCD顯示屏一塊；直流電源和充電電池組 安裝步驟：1 找到四個直流電機，四個固定直流電機的支架以及底板 2 將四個固定直流電機的支架安裝在底板上3 將支撐主板的四根螺桿安裝在底板上4.將四個電機安裝在電機的支架上5.把三個固定紅外測距傳感器的支架安裝在底板上6.將紅外測距傳感器安裝在支架上紅外測距傳感器起到了環(huán)境數據采集及處理的作用，它把處理的數據傳給機器人控器系

8、統(tǒng)。它有模擬量傳感器系統(tǒng)和數字量傳感器系統(tǒng)組成。 7.將多路直流電機驅動板安裝在四根螺桿上8.將主板安裝在螺桿上9.把LCD顯示模塊裝在主板上10.安裝車輪第三章 硬件系統(tǒng)設計與實現 電源基于機器人項目驅動的嵌入式教學實訓平臺主控制器由9V/12V電源供電，使用電源適配器或者使用電池供電，經DC-DC變換電路分別產生5V,3.3V,2.5V電源給各個功能模塊供電，分別是：9V/12V給電機供電；5V給I/O口驅動、數字和模擬傳感器等供電；3.3V給主控芯片、傳感器采集系統(tǒng)、串口等供電?；跈C器人項目驅動的嵌入式教學實訓平臺主控制器電源供電系統(tǒng)框圖如圖1-2-17所示。電源系統(tǒng)所用芯片如表1-2

9、-4。表1-2-4 電源系統(tǒng)芯片列表芯片VS2576AMS1117-3.3數量11功能9V轉5V5V轉3.3V(1) 9V12V轉5V電源設計這部分電源設計采用開關穩(wěn)壓芯片VS2576，該芯片輸出5V電壓，輸出電流可達3A，穩(wěn)定度高，加上濾波電容，性能可以滿足要求。電路如圖1-2-18所示。圖1-2-17 系統(tǒng)供電電源框圖圖1-2-18 9V12V轉5V電源電路圖(2)5V轉3.3V電源設計采用開關穩(wěn)壓芯片AMS1117-3.3，該芯片輸出電壓3.3V，輸出電流可達5A。電路如圖1-2-19所示。圖1-2-19 5V轉3.3V電源電路接口A說明如表1-2-5所示：表1-2-5接口A說明名稱說明

10、SW1上撥：關閉電源下撥：開啟電源JP149V電源插入接口5V05V電源指示燈3V33.3V電源指示燈使用方法：使用前，請將SW1上撥關閉電源，然后插入電源，再將SW1下撥開啟電源。 JTAG接口如圖1-2-16 接口B所示，JTAG口(Joint Test Action Group，聯合測試行動小組)是一種國際標準測試協(xié)議，主要用于芯片內部測試及對系統(tǒng)進行調試和仿真。標準的JTAG接口是4線:TMS、TCK、TDI、TDO，分別為模式選擇、時鐘、數據輸入和數據輸出線。JTAG模塊采用了10PIN仿真調試接口，如圖1-2-20所示，表1-2-6為對應管腳定義。20PIN的插座連接C8051F3

11、60芯片的JTAG接口，插座的信號配置要和ARM LM LINK調試器接口一致。JTAG調試電路設計如圖1-2-20所示。圖1-2-20JTAG插針示意圖表1-2-6 F360的JTAG插座管腳定義PIN號名稱1VDD 2 , 3 , 9GND5/RST7/RST/C2CK6P4.6/C2D10 NC使用方法：調試程序以及下載程序時將 JTAG接口按照缺口方向接上。不使用時拔下。2.3.3 電機控制信號輸出口圖1-2-16將電機控制信號輸出口分為如下所示的12個組。電機物理版圖相對應布局說明如表1-2-7所示：表1-2-7 物理版圖相對應布局說明名稱JP1電機控制信號輸出口1JP2電機控制信號

12、輸出口2JP3電機控制信號輸出口3JP4電機控制信號輸出口4JP5電機控制信號輸出口5JP6電機控制信號輸出口62.3.4 模擬傳感器數據輸入接口接口E的定義與說明如表1-2-8所示：表1-2-8 接口C的定義名稱說明JP2第 0 通道模擬傳感器數據輸入接口JP3第 1 通道模擬傳感器數據輸入接口JP4第 2 通道模擬傳感器數據輸入接口JP5第 3 通道模擬傳感器數據輸入接口JP6第 4 通道模擬傳感器數據輸入接口JP7第 5 通道模擬傳感器數據輸入接口JP8第 6 通道模擬傳感器數據輸入接口JP9第 7 通道模擬傳感器數據輸入接口按照圖1-2-16物理版圖相對應的模擬設備接口布局說明如表1-

13、2-9所示：表1-2-9 模擬設備接口定義說明管腳JP2JP3JP4JP51VDD5VVDD5VVDD5VVDD5V2ADC0ADC1ADC2ADC33AGNDAGNDAGNDAGND管腳JP6JP7JP8JP91VDD5VVDD5VVDD5VVDD5V2ADC4ADC5ADC6ADC73AGNDAGNDAGNDAGND使用方法： AD0AD7分別是第0通道模擬傳感器數據輸入接口第7通道模擬傳感器數據輸入接口的模擬數據輸入端。使用時請以電源管腳為參考連接即可。板子上3針的接口右端到左端分別是是電源、ADC、地線。接傳感器時請注意不要接反。3.2 液晶顯示屏第四章 軟件系統(tǒng)設計與實現硬件電路的設

14、計是自動控制器的基礎。智能汽車競賽指定飛思卡爾公司S12系列的16位單片機MC9S12DG128作為核心控制處理器。本智能車采用了組委會提供的開發(fā)板MC9S12EVKC作為單片機最小系統(tǒng)，并在此基礎上增加了各種接口電路板組成整個硬件系統(tǒng)。下面將對硬件設計中除了單片機最小系統(tǒng)之外的其他幾個主要的模塊設計進行討論。4.1 電源模塊電源模塊為系統(tǒng)其他各個模塊提供所需要的電源。設計中，除了需要考慮電壓范圍和電流容量等基本參數之外，還要在電源轉換效率、降低噪聲、防止干擾和電路簡單等方面進行優(yōu)化?？煽康碾娫捶桨甘钦麄€硬件電路穩(wěn)定可靠運行的基礎。全部硬件電路的電源由配發(fā)的標準車模用7.2V 2000mAh

15、Ni-cd蓄電池提供。由于電路中的不同電路模塊所需要的工作電壓和電流容量各不相同，因此電源模塊應該包含多個穩(wěn)壓電路，將充電電池電壓轉換成各個模塊所需要的電壓。主要包括以下不同的電壓。l 5V電壓。主要為單片機系統(tǒng)、信號調理電路以及部分接口電路提供電源，電壓要求穩(wěn)定、噪聲小，電流容量大于500mA。l 12V電壓。主要為CCD圖像傳感器提供12V的工作電源。l 7.2V電壓。這部分直接取自蓄電池兩端電壓，主要為舵機、后輪電機驅動模塊和部分接口電路提供電源。除了7.2V電壓可以直接由蓄電池獲得，5V電壓需要通過降壓穩(wěn)壓電路獲得，12V電壓通過升壓穩(wěn)壓電路獲得。電機驅動電路的電源可以直接使用蓄電池兩

16、端電壓。模型車在啟動過程中往往會產生很大的沖擊電流，一方面會對其他電路造成電磁干擾；另一方面由于電池內阻造成電池兩端的電壓下降，甚至會低于穩(wěn)壓電路所需要的最低電壓值，產生單片機復位現像。為了克服啟動沖擊電流的影響，可以在電源中增加容值較大的電解電容，也可以采用緩啟動的方式控制電機。在啟動時，驅動電路輸出電壓有一個漸變過程，使得電機啟動速度略為降低從而減小啟動沖擊電流的幅度。4.1.1 降壓穩(wěn)壓電路設計我們采用的降壓穩(wěn)壓芯片是LM1117-5.09。LM1117 5.0是一種低壓差的線性穩(wěn)壓器件，最大輸出電流為1A，足夠提供系統(tǒng)中5V器件所需功率。另外，其輸出電壓波動范圍僅為0.1V，精度較高，

17、經實驗證明，能夠滿足本智能車系統(tǒng)中各項要求。典型電路如圖3.1所示。我們最終應用的降壓穩(wěn)壓電路就是在圖3.1的基礎上在輸出端加一個1000F的濾波電容即可。圖3.1 LM1117典型電路圖4.1.2 升壓穩(wěn)壓電路設計主要的升壓芯片有MC34063A/E，MAX734，MAX632。在去年的比賽中，使用MAX734，MAX632芯片作為升壓器件的參賽隊伍很少。而MC34063A/E芯片的使用卻很多。并且我在很多參考數目上都看到了使用MC34063A/E芯片作為升壓電路的實例，所以我決定采用它作為升壓器件。MC34063是開關穩(wěn)壓芯片，可構成升壓、降壓斬波電路。輸出開關電流大于1.5A。2.5mA

18、的低靜態(tài)電流。典型電路如圖3.2 所示10。若將MC34063應用到本升壓電路，使輸入VIN 為7.2V，輸出為12V，則應將電路更改為圖 3.3 所示。實驗表明，這個電路能很好的實現12V升壓的功能，滿足本智能車硬件電路的需要。雖然有一定的發(fā)熱，但是完全不影響各部分工作。 圖 3.2 MC34063典型電路 圖3.3 MC34063得到12V升壓4.1.3 電源模塊小結綜上，可以得到電源模塊星型電路結構圖3.4：7.2V蓄電池7.2V蓄電池MC3406312VLM11175V舵機CCD傳感器電機光柵編碼器單片機系統(tǒng)圖3.4 電源模塊框圖4.2 路徑識別模塊一般來說，面陣CCD已經將芯片的驅動

19、電路集成在一起了，它的輸出信號為標準的模擬復合視頻信號。該信號中主要包括了同步信號和圖像信號，它的幅值為1V左右。對于該信號可以不經過放大直接由單片機的A/D端口采集到視頻圖像數據。此外，還可以直接通過外部的電壓比較器，將模擬視頻信號變成高低電平信號，通過單片機的I/0口輸入到計算機，這樣可以避免由于單片機A/D轉換速度而帶來的采集圖像分辨率低的問題。無論采用哪種方法，都需要專門的視頻同步分離電路提供行、場同步信號，這些同步信號一般送到單片機的外部中斷端口。本智能車采用LM1881作為視頻信號同步分離芯片。基于S12單片機11采集視頻圖像電路系統(tǒng)框圖如圖3.5 所示。其中包括有S12單片機最小

20、系統(tǒng)、同步分離電路、5V穩(wěn)壓電路、12V MC34063斬波升壓電路等。視頻信號同步分離電路如圖3.6所示12。其中S12單片機端口資源配置如下：1） AD輸入端口PAD00，PAD08：輸入視頻模擬信號；2） 外部中斷口IRQ：輸入視頻同步信號；3） CS接單片機的PE1口：輸出復合同步信號；4） VS接單片機的PH1口：輸出場同步信號； 圖3.5 視頻信號同步分離電路 圖 3.6 單片機采集圖像系統(tǒng)框圖4.3 電機模塊直流電機的控制由單片機的PWM信號來完成，驅動芯片采用飛思卡爾半導體公司的半橋式驅動器MC33886。其工作電壓為5-40V，導通電阻為120m，輸入信號為TTL/CMOS，

21、PWM頻率小于10KHz。電路如圖 3.7 所示。 圖 3.7 MC33886電路示意圖其中D1、D2是MC33886的使能端，IN1、IN2為輸入端，OUT1、OUT2為其輸出端。單片機通過PWM通道的占空比控制電機速度，IN2 和IN1分別接到PP1和 PP0上控制電機的正轉和反轉速度（因為電機工作頻率小于10KHz，所以一個通道控制電機速度就夠了），正轉為智能車加速，當轉彎時利用了反轉PWM波來控制電機的減速；D1和D2接到單片機的IO口上控制電機轉動方向（正轉或反轉）。4.4 舵機模塊由于舵機工作頻率為50HZ，需采用雙通道PWM控制舵機轉向（合并PP4、PP5）。將舵機的信號線接到P

22、P5口上。4.5 測速傳感器模塊本智能車的測速采用光柵編碼器，它每轉動一圈都會輸出一定個數的脈沖，通過在單位時間內測量得到的脈沖數，就可以得出電機的轉速。光柵編碼器由光柵盤和光柵式光電開關組成。光柵盤可以自己制作，光柵式光電開關為配對并集成的LED管和光敏三極管。 LED（發(fā)射端）的出射光照射到一小段距離之外的光敏三極管（接收端）上，傳感器的狀態(tài)隨出射光是否被遮擋而改變。光電開關外圍電路如圖3.8 所示。 A B C圖3.8 光電開關外圍電路電路A為傳感器的發(fā)射端提供了限流電阻R1。R1可以選2201K。與反射式光電開關不同的是，在這里LED管的亮度不需要很高。事實上，如果LED管過亮，不僅增

23、加功耗，而且紅外光容易穿過阻光區(qū)域，造成誤信號。因此，可以從高阻值的電阻開始選用（越1K），當發(fā)生誤差信號問題時，只需將電阻值下調。電路B為傳感器接收器（光敏三極管）的外圍電路。如果接收端使用的是PNP型光敏三極管，則采用電路C。對B與C的兩個電路來說，R3決定著靈敏度，其取值范圍由具體的接收端光敏三極管所決定，一般為10K20M。但光電開關直接輸出的信號并不理想，為了使光電開關的輸出信號數字化，提高抗噪聲能力，應用施密特觸發(fā)器。外圍電路如圖3.9所示：輸出送單片機的增強型定時捕捉模塊的PT7口進行脈沖記數。 A B C 圖3.9 經施密特觸發(fā)器的光電開關外圍電路4.6本章小結根據硬件系統(tǒng)的設

24、計，得出系統(tǒng)硬件參數如下表3.1：表3.1 系統(tǒng)硬件參數項目參數車模幾何尺寸（長、寬、高）（毫米）280,162,368車模軸距/輪距（毫米）139車模平均電流（勻速行駛）(毫安)2000電路電容總量（微法）1817.6傳感器種類及個數CCD圖像傳感器，1個新增加伺服電機個數無賽道信息檢測空間精度（毫米）3.5賽道信息檢測頻率（次/秒）50除MC9S12DG128之外其它主要芯片MC33886,LM1881,LM1117,MC34063,74HC14車模重量（帶有電池）（千克）1.13第五章 理論分析與算法實現5.1 模型建立5.1.1 基于后輪差速的運動模型在車輛運動模型中，當車速不是很高的

25、情況下，車輛轉向中一般可以參考下面的一個模型 圖 5.1 Ackman汽車運動模型當小車轉角為時候可以根據車長來求出小車當前的轉彎半徑 公式 1式中是小車的軸長，為小車的轉角，為后輪轉彎半徑。然而這個模型只是適合在低速的情況下才能夠得出較為精確的結果，鑒于本智能車的速度不高，在后輪差速很好的情況下，側滑的因素將得到有效的抑制，可以考慮用這個模型來處理?？紤]圖5.2所示的以小車驅動軸中點為參考的運動模型，和為參考點運動的兩個連續(xù)位置，、為后軸中點的速度方向，即小車的縱向，為小車初始的方向角，為小車的轉向中心，那么可以得到13：圖 5.2 智能車后軸中點運動模型 公式2其中是到時間內小車所走過的的

26、距離，是小車的橫向角速度，是小車的后輪的轉彎半徑。由圖中的幾何關系可以得到： 公式3上式的結果即為小車后軸中點在運動過程中的軌跡方程，在足夠小的情況下，隨著和，的不斷變化可以畫出其運動軌跡。當給出小車的初始方向角和初始坐標時，就可以推導出任何時刻小車的坐標值。在下面考慮小車整個模型的時候，用后輪差速的已知量，或者前輪轉角和后輪速度值來替換圖中的變量就可以得到，基于后輪差速和基于前輪轉角和后輪速度的運動方程。接下來我們考慮小車的整個模型，如圖5.3所示。其中表示小車的軸間的距離，表示輪距的一半，表示小車的轉角，表示小車后輪的轉彎半徑，中間的方向輪為虛輪。由圖中所示的幾何關系可以得到： 公式4將公

27、式2帶入公式4可以得到： 公式5 圖 5.3 智能車整車轉向模型將圖5.2的中反映的情況運用到整車的模型中去，當已知轉角的情況下，用虛輪的轉角近似等于前輪的轉角，當后輪中點運動經過時，小車各個輪經過的距離和轉角情況如圖5.413所示： 圖 5.4 智能車運動模型從上圖的小車模型的幾何關系中，我們很容易就能得到以下的結果： 公式6 公式7其中表示小車左后輪行駛的距離，表示小車右后輪行駛的距離，表示小車虛輪行駛的距離。由式6和7可以得到： 公式8那么只要能測量出小車兩個后輪的行駛距離，就可以得出和的值，因此在小車兩個后輪上分別安裝上兩個測速反饋，就能夠得到想要的結果。結合式和公式8可以得到： 公式

28、9公式9所表示的模型就是基于后輪差速的運動模型，只要給出一開始小車的位置和方位角，就能夠根據已知的幾何關系遞推的算出小車的后軸中點任何時刻的位置。 5.1.2 基于速度和前輪轉角的運動模型當小車在運動中，如果在后輪安裝上測速反饋，再根據當前小車轉角的控制量的大小，就能夠及時的得到小車的速度和轉角的反饋值，那么由，結合公式3可以得出后輪中點的坐標為： 公式10也就是后輪中點連續(xù)兩個位置的坐標變化為： 公式11 根據圖5.2中的幾何關系可以由后輪中點位置得出前輪中點位置的坐標，那么在連續(xù)兩個狀態(tài)的情況下前輪中點的坐標如下： 公式12 公式13 那么由公式12和公式13可以得到前輪中點在連續(xù)兩個位置

29、上的坐標變化為： 公式14由上面的分析可以得出：只要知道當前的轉角和速度值，以及圖像處理時間間隔，結合小車一開始時候給出的位置和方位角，就能夠逐步遞推出小車前后軸中點在任何時候的位置，進而可以得出小車的運動軌跡。 在小車的運動過程中，小車根據當前采集到的圖像，由控制算法可以得出小車在下一個運動區(qū)間內的該給出多大的速度和轉角。那么如果在小車上建立一個動坐標系，只根據當前的圖像計算出小車的速度和轉角的控制量，就能夠滿足小車運動需求。如下圖，在已經知道小車速度和轉角的情況下，以小車的后軸中點為坐標原點，小車的后軸為軸，以小車的縱向為軸，由上面得出的結果可以很容易的得出下一個小車后軸中點和前軸中點位置

30、的坐標。從圖中很容易得到后輪中點的坐標變化為： 公式15其中為小車在處理周期內經過的距離，即。因此由采集來的圖像中知道坐標，時候，也可以由該公式反推出小車應該轉過的角度，同時根據小車的機械性能和跑道的材質可以得出在該角度下不發(fā)生側滑的最大速度，從而給出速度的參考量，詳細的算法設計將在下面的內容中涉及。為了能夠更好的實現控制算法及在實際情況下運用，可以將，在的情況下用泰勒公式展開可以作如下近似： 公式16將公式16代入道公式15中，則可以得到：將上式化簡，進一步可以得到： 公式18經過測量小車前后輪距離，在速度約為兩米每秒的時候，轉角約為30度時，即。代入各量估算各項的值，經比較舍去較小量，得：

31、 公式19 圖5.5中虛輪的位置即為前輪中點的位置，因此可以由所建立的坐標系求出前輪中點在整個運動過程中位置坐標的變化。 在不考慮側滑的情況下，前輪中點的運動的圓心為，半徑為，因此可得： 公式20其參數方程為： 公式21那么由圖5.5中的幾何關系可以得到： 公式22運用和差化積公式化簡可以得到： 公式23再根據各量的值可以近似為： 公式24將式6（泰勒公式）代入到式24中，可以進一步得到： 公式25近似化簡可以得到： 公式26由上面所得出的結果可以得出建立如上圖的坐標系時前輪中點的變化為： 公式27 后輪中點的變化為： 公式28由于存在著一定的側滑現像，且小車在行進過程中存在著舵機延時的問題，

32、所以上述公式在近似過程中，要偏小一點，會要大一點，這樣在小車運動模型就能更好的接近現實情況。5.2 運動模型仿真根據上述的小車運動模型公式，并考慮到實際中舵機的延時問題。在假定小車速度為勻速，并且不發(fā)生側滑的情況下，根據上面所得到的公式，用VC+14得到小車在運動過程中前后輪中點的位置坐標，再用Matlb仿真出小車的運動軌跡。小車的控制系統(tǒng)中圖像采集和控制程序執(zhí)行的時間約為，舵機的分析參數中可以得到舵機在這一段時間內能轉過的角度約為15度，即約為0.25弧度。在以小車的后軸中點為原點，后軸為軸，小車的縱向為軸的坐標系中，本人用C+程序結合上述得出的公式，給出了小車在從0度轉過45度角的過程中前

33、后輪中點各個坐標值。如圖5.5即為小車的前后軸中點的坐標變化，對上面所得到的數據，用Matlab來仿真小車轉過45度角的過程，可以得到圖5.6的結果：圖 5.5 前后軸中點坐標變化圖5.6中兩條曲線即為小車在轉彎過程中前輪中點和后輪中點的變化曲線，將小車的前后輪中點連接起來，就可以得到小車在各個時刻的姿態(tài)變化，圖5.7所示。如上述，對小車在各種轉角（5度、10度、15度、20度、25度、30度）的情況下都作如上分析，那么就可以近似得出在理想情況下小車下一個狀態(tài)的參數。這為下面的算法設計提供了理論上的依據和數據基礎。 圖5.6 智能車前后軸中點變化曲線 圖 5.7 小車縱向變化5.3 控制算法對

34、智能車的控制就是對小車的速度與方向進行控制，我們比較了模糊控制和PID控制的優(yōu)缺點，鑒于模糊控制在控制智能車運動方面的天然優(yōu)勢，我們選用了模糊控制算法法來控制小車，達到了較理想的效果。在橫向上，即對小車的方向控制，我們采用了由采集圖像上的絕對位置、相對位置和模型車速度三個變量組成的模糊控制器來控制；在縱向上，即對模型車的速度控制，我們采用了基于模型車當前速度和轉角為輸入的模糊控制。首先從采集到的圖像進行分析，本智能車采用的是CCD圖像傳感器，能夠得到足夠多的圖像信息，對采集來的信息均勻的取出90行30列，由于攝像頭本身備旋轉90度，所以得到的圖像為30行90列，用邊緣檢測算法從信息中提取出黑線

35、的中心位置，這樣的由黑線的中點位置就可以按一定的算法得出小車下一個狀態(tài)。比賽的跑道路況不外乎3種，如下圖：圖5.8 跑道的三種情況要使智能車在最短的時間內完成比賽，那么在直道上要以全速行駛，在“S”道轉向不大的情況下要盡量按直道行駛，在進入彎道時要減速，以使得在彎道上能夠及時的轉向，在彎道中和出彎的時候要加速，以使得在小車在進入直道時候就能夠很快的達到最高速度。 控制算法的簡單介紹PID控制介紹PID控制算法是根據偏差的值，按照一定的函數關系進行計算，用所得的運算結果對系統(tǒng)進行控制。PID控制有位置式控制和增量式控制，方程如下： 公式29 公式30在本智能車控制算法中，我們用位置式PID控制小

36、車的橫向運動，即小車的轉角。PID控制器的參數整定是控制系統(tǒng)設計的核心內容。它是根據被控過程的特性確定PID控制器的比例系數、積分時間和微分時間的大小。PID控制器參數整定的方法很多，概括起來有兩大類：一是理論計算整定法。它主要是依據系統(tǒng)的數學模型，經過理論計算確定控制器參數。這種方法所得到的計算數據未必可以直接用，還必須通過工程實際進行調整和修改。二是工程整定方法，它主要依賴工程經驗，直接在控制系統(tǒng)的試驗中進行，且方法簡單、易于掌握，在工程實際中被廣泛采用。PID控制器參數的工程整定方法，主要有臨界比例法、反應曲線法和衰減法。三種方法各有其特點，其共同點都是通過試驗，然后按照工程經驗公式對控

37、制器參數進行整定。但無論采用哪一種方法所得到的控制器參數，都需要在實際運行中進行最后調整與完善。例如：采用臨界比例法。利用該方法進行 PID控制器參數的整定步驟如下：(1)首先預選擇一個足夠短的采樣周期讓系統(tǒng)工作；(2)僅加入比例控制環(huán)節(jié)，直到系統(tǒng)對輸入的階躍響應出現臨界振蕩，記下這時的比例放大系數和臨界振蕩周期；(3)在一定的控制度下通過公式計算得到PID控制器的參數。在實際調試中，只能先大致設定一個經驗值，然后根據調節(jié)效果修改。對于溫度系統(tǒng)：P（%）20-60，I（分）3-10，D（分）0.53對于流量系統(tǒng)：P（%）40-100，I（分）0.11對于壓力系統(tǒng)：P（%）30-70，I（分）0

38、.43模糊控制介紹15模糊控制實質上是用計算機去執(zhí)行操作人員的控制策略，因而可以避開對像復雜的數學模型，力圖對人們關于某個控制問題的成功與失敗的經驗進行加工，總結出知識，從中提煉出控制規(guī)則，實現復雜系統(tǒng)的控制。模糊控制有以下的特點：1) 模糊工程的計算方法雖然是運用模糊集理論進行的模糊算法，但最后得到的控制規(guī)律是確定性的、定量的條件語句。2) 不需要根據機理與分析建立被控對像的數學模型，對于某些系統(tǒng)，要建立數學模型是很難的，甚至是不可能的。3) 與傳統(tǒng)的控制方法相比，模糊控制系統(tǒng)依賴于行為規(guī)則庫，由于是用自然語言表達的規(guī)則，更接近于人的思維方法和推理習慣，因此，便于現場操作人員的理解和使用，便

39、于人機對話，以得到更有效的控制規(guī)律。4) 模糊控制與計算機密切相關。從控制角度看，它實際上是一個由很多條件語句組成的軟件控制器。目前，模糊控制還是應用二值邏輯的計算機來實現，模糊規(guī)律經過運算，最后還是進行確定性的控制。模糊推理硬件的研制和模糊計算機的開發(fā)，使得計算機將像人腦那樣隨心所欲地處理模棱兩可的信息，協(xié)助人們決策和進行信息處理。模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心，是模糊控制系統(tǒng)控制品質的主要保證，因此，在模糊控制系統(tǒng)中，設計和調整模糊控制器的工作是很重要的。模糊控制是以控制人員的經驗為基礎實施的一種智能控制，它并不需要精確的數學模型去描述系統(tǒng)的動態(tài)過程，因此，它的設計方法與常規(guī)控制器的設汁方

40、法有所不同。模糊控制器的設計，一般是先在經驗的基礎上確定各個相關參數及其控制規(guī)則，然后在運行中反復進行調整，以達到最佳控制效果。模糊控制器的設計主要考慮以下幾項主要內容：1) 確定模糊控制器的輸人變量和輸出變量(即控制量)；2) 設計模糊控制器的控制規(guī)則；3) 確立模糊化和解模糊的方法；4) 選擇模糊控制器的輸入變最及輸出變量的論域，并確定模糊控制器的參數(如量化因子、比例因子等)；5) 編制模糊控制算法的應用程序。5.3.2 方向控制PID算法設計16現在假設圖像中每行的黑點中心位置依次存在數組CCDData里面，為了能夠更好的反映曲線的變化方向性，我們取黑線的最遠點偏離圖像中心點位置的差值

41、作為控制的偏差，即，那么所得到的位置式PID控制量為：，其中4500位舵機控制量的中心位置，并用最遠一點和最近一點的斜率來作為積分控制，這樣做的好處是使得位置式算法中的積分量只是根當前圖像中的信息有關系，而不是跟過去整個狀態(tài)都有關，這樣不容易產生較大的誤差。在這里我們根據前面所得到的數學模型來推導出舵機PID控制的大概系數。首先我們只適用一個比例控制，由于舵機存在一定的延時，每處理一次圖像只能轉過15度左右，所在設定系數時候要予以考慮。攝像頭高40cm，能夠采集的圖像位于小車前方8cm到58cm，寬為20cm到60cm，取其后十點的來作為控制參考點。下表給出了當后十點的平均偏差給定時候，由第三

42、章數學模型可得到其對應的前輪應該給出的角度值，以及由應該給出的舵機的比例系數。表 5.1 舵機控制的比例系數偏移單位358111417202628344045前輪轉角369121518212427303336比例系數3340373635353530322927.527（表中偏移單位為所采集進來圖像的行像素間的單位距離，前輪轉角為虛輪的角度，單位為度）從上表中可以求出系數平均值為33，只有比例控制的時候，在直道上又可能存在抖動的情況（圖5.9），且在“S”道上完全是跟蹤黑線，沒有優(yōu)化效果，在大彎道的情況下有可能存在轉向不夠及時的情況。圖5.9 比例控制時“S”道上的情況為了克服上面的問題，使得小

43、車的在直道上的抖動減弱，并且在在不是很大弧度“S”道上能夠盡量按直線行駛的話，那么就需要加入積分量，這里指的是斜率分量，即；要使得小車的轉向響應更快更及時，要適當的加入微分量，即。在對三個系數進行調節(jié)的時候，要注意下面的規(guī)律： 曲線振蕩很頻繁，比例度盤要放大； 曲線漂浮繞大灣，比例度盤往小扳； 曲線偏離回復慢，積分時間往下降； 曲線波動周期長，積分時間再加長； 曲線振蕩頻率快，先把微分降下來； 動差大來波動慢，微分時間應加長。模糊控制算法設計我們考慮到影響模型車轉向的因素，不僅僅是模型車采集到的當前的圖像信息，還有模型車當前的速度，在模型車的速度較低的情況下，模型車輸出的轉角應該較小，在模型車

44、速度較高的情況下，模型車輸出的轉角應該較大，為使得模型車能夠很好的跟蹤黑線，因此在方向控制算法中加入速度反饋的速度量是十分有必要的。我們用模型車采集到的當前圖像的中的絕對位置信息和相對位置信息，加上當前反饋回來的速度量設計了下面的模糊控制器：圖中的絕對位置信息為黑線與圖像中心線的距離值，相對位置信息為黑線的斜率值，速度量為速度傳感器的反饋值。 圖5.10轉向模糊控制器設計根據日常生活中的經驗可以得到：1、當模型車在直線上行使時弱化舵機的轉向，允許適當的偏離，只有當偏離達到一定的距離時，再進行校正。2、當模型車在“S”道上行使時弱化舵機的轉向，使得模型車在“S”道上能夠近似的跟蹤圓弧的弦，當“S

45、”道上的圓弧的半徑較大時候，模型車的軌跡近似為直線。3、進入大彎道的時候要能夠給出較大的轉角，使得模型車過彎時候更為流暢。下面將模型車得到的圖像絕對位置、相對位置和速度信息模糊化，在這里我們使用梯形隸屬度函數來表示，結果如圖5.11所示。圖5.11中(b),(d) 表示由圖像坐標求得黑線斜率的隸屬度函數，(b)是圖像中有效的最遠點橫坐標減去最近點橫坐標的值，因為在差值中存在負數，為了去掉負數，對參數中同時加上90，(d)是圖像中有效的最遠點的縱坐標減去最近點的縱坐標的值。 (a),(c),(e)表示由圖像的絕對位置信息、相對位置信息和模型車反饋的速度值的隸屬度函數，由此可以得出模型車當前應給出

46、的舵機控制量，(a)是圖像中最遠有效行的黑線中心點與圖像中心點之間的距離，(c)與(b)相同，(e)為當前的速度量，這里用速度控制量的大小來代表實際反饋的速度值。而(f)則為(b),(d)的輸出函數，即圖像斜率。(g)則為(a),(c),(e)的輸出函數，即舵機控制量的輸出函數。圖5.11轉向控制隸屬度函數圖5.11中(b)減去90后，左大-89，-88，-65，-40，左小-65，-40，-30，-5，中間-30，-5，5，30，右小5，30，40，65，右大40， 65，88，89。圖中(d)，極小1，2，4，8，較小4，8，10，14，中間10，14，16，20，較大16，20，22，2

47、6，極大22，26，29，30。 規(guī)則表如表5.2所示：表5.2 斜率模糊控制表 縱坐標差橫坐標差極小較小中間較大極大左大左大左大左中左小中間左小左大左中左小中間右小中間左中左小中間右小右中右小左小中間右小右中右大右大中間右小右中右大右大圖5.11中(a)左大1，2，14， 26，左小14，26，31，43，中間31，43，48，60，右小，48，60，65，77，右大65，77，89，90。圖中(c) 1到50為左大，25到85為左小，60到120為中間，95到155為右小，130到180為右大。規(guī)則表如表5.3(a)所示：表5.3 方向模糊控制規(guī)則表(a) 橫坐標斜率左大左小中間右小右大左

48、大左大左大左小左小中間左小左大左小左小中間右小中間左小左小中間右小右小右小左小中間右小右小右大右大中間右小右小右大右大圖5.11中(e) 3D到3F為低，3E到41為較低，40到43為較高，42到44為高。那么結合上一個模糊控制表的輸出和圖(e)中的速度信息便可以得到控制規(guī)則表5.4(b)：表5.4 方向模糊控制規(guī)則表(b) 速度方向控制1低較低較高高左大左中左中左大左大左小左小左小左中左中中間中間中間中間中間右小右小右小右中右中右大右中右中右大右大5.3.3 速度控制模糊控制器的設計： 由常理可以得到，當小車的轉角給定時，那么小車的最高速度也是一定的，因此由方向控制算法得出的小車的轉角值是速

49、度控制的一個重要的輸入量，另外通過測速反饋得到的當前速度也應該是速度控制的輸入量。那么速度控制器的輸入量為角度量angle和速度量velocity，輸出的為控制電機速度的PWM波占空比?？刂葡到y(tǒng)的結構設計如下：圖5.12 速度模糊控制器系統(tǒng)結構因為角度控制量的PWM值是與小車的轉角一一對應的，所以由角度量就可以知道小車的轉角的大小，我們將小車轉角的大小分為9種情況。而對小車的速度，我們根據跑道的情況，在轉彎的最小速度值到直道上的最大速度值之間分為8種情況。他們的模糊化采用的是常用的三角形隸屬度函數，輸出的隸屬度函數采用單點值，如圖5.13。圖5.13 速度控制隸屬度函數圖根據車體的物理運動學規(guī)律和日常生活中的經驗，為了使車行使的平均速度最大且保證不偏離車道，可以總結出模糊控制規(guī)律如下：1、如果小車在直道上，小車以高速行駛，并且黑線在小車的正中，則以小車的最高速度行駛。2、如果小車要進入彎道，則要減速，如果已經進入彎道，則要加速，以使得駛出彎道進入直道