电磁组南京师范大学ARES队技术报告.docx

1、电磁组南京师范大学ARES队技术报告第七届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛技 术 报 告学校：南京师范大学队伍名称：参赛队员：带队教师：南师大ARES队韩啸张亚伟李晨阳沈世斌2012 年 8 月 15 日II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七届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛关保留、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。 韩啸 张亚伟 参赛队员签名： 李晨阳带队教师签名： 沈世斌III日

2、期： 2012-8-15IV第一章引言.11.1 概述.11.2 整车设计思路.11.2.11.2.21.2.3第二章控制系统 . 1整车布局 . 2电磁组赛道主要特点 . 3硬件设计.42.1 传感器方案.42.1.12.1.2磁场检测传感器 . 4传感器的布局 . 42.2 主板电路设计.52.2.1 电源模块 . 52.2.2 驱动模块 . 52.2.3 信号检测电路 . 62.2.4 各模块接口 . 62.3 最小系统板.6第三章 软件设计.73.1 原理分析.7V3.2 车模平衡控制.73.3 车模速度控制.93.4车模方向控制.93.5车模直立行走控制算法总图.10第四章第五章赛车

3、主要技术参数.12结论.13参考文献 .13附录 A 程序源代码 .IVI第一章引言1.1概述“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛今年进行到第七届，几年经验的积累使得比赛形式丰富，比赛规则比较完善，为广大同学提供了一个良好的学习提高的平台。第七届大赛，为了拓展赛道检测形式，电磁车改为直立行走模式，以 100mA 的交变电流为赛道，自主开发检测传感器，检测赛道信息。为响应教育部关于加强大学生的创新意识、合作精神和创新能力的培养的号召，我们组队积极参加了第七届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛电磁组的比赛。从 2011 年 10 月开始着手进行准备，历时近 10 个月，鉴于电磁组与光电、摄像

4、头在检测方法上有本质的不同，我们在传感器设计上采用电感线圈检测磁场，通过在多个点布置不同方向的检测传感器获取赛道信息，利用所获取的信号进行处理，实现对赛车转向、速度进行控制。同时，我们利用前几届比赛积累下的经验，继续加强在电源管理、噪声抑制、驱动优化、整车布局等方面的研究工作，使智能车能够满足高速运行下的动力性和稳定性需求，获得了良好的综合性能和赛场表现。本技术报告将针对我们的传感器信号处理设计安装、底盘参数选择、电路设计、控制软件主要理论、控制算法等方面进行阐述，并列出了模型车的主要技术参数。1.2整车设计思路1.2.1 控制系统智能车的工作模式：电磁传感器获取赛道某点电磁特性，信号输入到

5、k60控制核心，进行进一步处理以获得赛道信息；通过旋转编码器转速传 感器检测车速；电机转速控制采用PI控制，通过 PWM 控制驱动电路调 整电机的功率。11.2.2 整车布局鉴于赛车和赛道的特点，并且车模特性，今年在整车布局上仍延续基本布局的思路，采用低重心紧凑型设计。为调整整车重心位置，采用碳杆支撑电磁传感器，减小转动惯量。在降低整车重心方面采用了低位的布局，同时设计了强度高质量轻的电磁 传感器安装架，减轻信号采集电路板重量。2图 1.2 整车布局1.2.3 电磁组主要特点1. 传感器信号为模拟值电磁组需要检测的信号为大小 100mA，频率为 20KHz 的方波信号，赛道由导线铺成，导线周围

6、分布着交变的电磁场，由于赛道的各种形状，使得磁场发生叠加，不同的赛道形状形成不同的特征磁场，如下图为十字线附近的磁场。赛道信息相对于传统黑白线具有信号可以提供模拟信息的优势，我们利用电磁赛道这种优势，完善小车控制算法，达到了较好的控制效果。图 1.3 导线周围磁场2. 传感器信号具有方向性磁场是矢量，在空间的分布为具有方向性，所以传感器检测到的信号也具有特定的方向性。在实际检测的时候发现，不同方向传感器的变化规律有很大的不同，这也和磁场的分量变化规律相一致。比如，磁场垂直分量变化的比较早，但是受相邻赛道的影响较大，而磁场的水平分量恰好相反。3第二章硬件设计2.1传感器方案2.1.1 磁场检测传

7、感器使用 10mH 电感和 6.8nF 电容并联谐振，来感应 20KHz 的磁场信号，经放大电路放大后，得到正弦波，再用 AD 采样，得到正弦波的峰值，以判断传感器离导线的距离，从而定位导线。由于官方给出的三极管放大电路不易调节放大倍数，检波电路信号变化速度较慢，我们决定使用运放放大直接由 AD 采样。电路图如下。运放使用了 TL082 双运放，能够将信号放大几千倍，可以满足探测的需要。图 2.1 磁场检测传感器电路图2.1.2 传感器的布局电磁传感器测出的信号为当前所在位置的某个方向的磁场信息，所以传感器的布局至关重要。通过实验发现，当传感器相距较大，视角宽，得到的赛道信息量大。所以，采用尽

8、量架宽主要传感器的方式，以获得丰富的赛道信息，并且提前预知赛道形状。42.2主板电路设计主板上主要包括电源模块、电机驱动、信号检测电路、各模块的接口。2.2.1 电源模块图 2.3 电源配置 2.2.2 驱动模块电机驱动使用两片 BTS7970，电路图如下：图 2.4 电机驱动原理图5 2.2.4 各模块接口包括最小系统板接口、传感器接口、人机界面接口、测速编码器接口、舵机接口，主要由插针等接插件组成。2.3 最小系统板单片机使用 k60，最小系统板和其他队大同小异，如下图。6图 2.7 最小系统板第三章 软件设计3.1 原理分析 电磁组比赛要求车模在直立的状态下以两个轮子着地沿着赛道进行比赛

9、，相比四轮着地状态，车模控制任务更为复杂。为了能够方便找到解决问题的办法，首先将复杂的问题分解成简单的问题进行讨论。根据比赛规则要求，维持车模直立也许可以设计出很多的方案，本参考方案假设维持车模直立、运行的动力都来自于车模的两个后车轮。后轮转动由两个直流电机驱动。因此从控制角度来看，车模作为一个控制对象，它的控制输入量是两个电极的转动速度。车模运动控制任务可以分解成以下三个基本控制任务，如图所示： （1） 控制车模平衡：通过控制两个电机正反向运动保持车模直立平衡状态；（2） 通过调节车模的倾角来实现车模速度控制，实际上最后还是演变成通过控制电机的转速来实现车轮速度的控制。（3） 控制车模方向：

10、通过控制两个电机之间的转动差速实现车模转向控制。车模直立和方向控制任务都是直接通过控制车模两个后轮驱动电机完成的。假设车模电机可以虚拟地拆解成两个不同功能的驱动电机，它们同轴相连，分别控制车模的直立平衡、左右方向。在实际控制中，是将控制车模直立和方向的控制信号叠加在一起加载电机上，只要电机处于线性状态就可以同时完成上面两个任务。 车模的速度是通过调节车模倾角来完成的。车模不同的倾角会引起车模的加减速，从而达到对于速度的控制。 三个分解后的任务各自独立进行控制。由于最终都是对同一个控制对象（车模的电机）进行控制，所以它们之间存在着耦合。为了方便分析，在分析其中之一时假设其它控制对象都已经达到稳定

11、。比如在速度控制时，需要车模已经能够保持直立控制；在方向控制的时候，需要车模能够保持平衡和速度恒定；同样，在车模平衡控制时，也需要速度和方向控制也已经达到平稳。这三个任务中保持车模平衡是关键。由于车模同时受到三种控制的影响，从车模平衡控制的角度来看，其它两个控制就成为它的干扰。因此对车模速度、方向的控制应该尽量保持平滑，以减少对于平衡控制的干扰。以速度调节为例，需要通过改变车模平衡控制中车模倾角设定值，从而改变车模实际倾斜角度。为了避免影响车模平衡控制，这个车模倾角的改变需要非常缓慢的进行。这一点将会在后面速度控制中进行详细讨论。3.2 车模平衡控制控制车模平衡的直观经验来自于人们日常生活经验

12、。一般的人通过简单练习就可以让一个直木棒在手指尖上保持直立。这需要两个条件：一个是托着木棒的手掌可以移动；另一个是眼睛可以观察到木棒的倾斜角度和倾斜趋势（角速度）。通过手掌移动抵消木棒的倾斜角度和趋势，从而保持木棒的直立。这两个条件缺一不可，实际上就是控制中的负反馈机制，参见图2- 4。世界上还没有任何一个天才杂技演员可以蒙着眼睛使得木棒在自己指尖上直立，因为没有了眼睛观察进行负反馈。7 车模平衡控制也是通过负反馈来实现的，与上面保持木棒直立比较则相对简单。因为车模有两个轮子着地，车体只会在轮子滚动的方向上发生倾斜。控制轮子转动，抵消在一个维度上倾斜的趋势便可以保持车体平衡了。如图2- 5所示

13、。那么车轮如何运行，才能够最终保持车体平衡稳定？为了回答这个问题，可以通过建立车模的运动学和动力学数学模型，设计反馈控制来保证车模的平衡。为了使得同学们能够比较清楚理解其中的物理过程。下面通过对比单摆模型来说明保持车模平衡的控制规律。重力场中使用细线悬挂着重物经过简化便形成理想化的单摆模型。直立着的车模可以看成放置在可以左右移动平台上的倒立着的单摆。如图2- 6所示。8 3.3 车模速度控制对于直立车模速度的控制相对于普通车模的速度控制则比较复杂。由于在速度控制过程中需要始终保持车模的平衡，因此车模速度控制不能够直接通过改变电机转速来实现。下面先分析一下引起车模速度变化的原因。假设车模在上面直

14、立控制调节下已经能够保持平衡了，但是由于安装误差，传感器实际测量的角度与车模角度有偏差，因此车模实际不是保持与地面垂直，而是存在一个倾角。在重力的作用下，车模就会朝倾斜的方向加速前进。图2- 2显示了这个关系。控制速度只要通过控制车模的倾角就可以实现了。3.4车模方向控制实现车模方向控制是保证车模沿着竞赛道路比赛的关键。直立车模所在的电磁组的道路中心线铺设有一根漆包线，里面通有100mA的20kHz交变电流。因此在道路中心线周围产生一个交变磁场。通过道路电磁中心线偏差检测与电机差动控制实现方向控制，从而进一步保证车模在赛道上。将在下面分别进行介绍。电 道路电磁中心线的偏差检测道路电磁中心线检测

15、简单的方法可以通过安装在车模前方的两个电磁感应线圈实现。线圈一般采用10mH的工字型电感。如图2- 35所示。 电机差动控制利用电磁线偏差检测信号分别与车模速度控制信号进行加和减，形成左右轮差动控制电压，使得车模左右轮运行角速度不一致进而控制车模方向。如图2- 36所示。（3）方向控制算法方向控制算法根据车模检测到电磁感应电压来生成电机差动控制量。通过左右电机速度差驱动车模转向消除车模距离道路中心的偏差。通过调整车模的方向，再加上车前行运动，可以逐步消除车模距离中心线的距离差别。这个过程是一个积分过程，因此车模差动控制一般只需要进行简单的比例控制就可以完成车模方向控制。但是由于车模本身安装有电

16、池等比较重的物体，具有很大的转动惯量，在调整过程中会出现车模转向过冲现象，如果不加以抑制，会使得车模冲出赛道。根据前面角度和速度控制的经验，为了消除车模方向控制中的过冲，需要增加微分控制。微分控制就是根据车模方向的变化率对电机差动控制量进行修正的控制方式，因此需要增加车模的转动速度检测传感器。可以使用陀螺仪传感器进行检测。由于电磁导引线的磁场强度与检测线圈的距离和方向都有关系。当车模的方向偏差很大的时，比如在车模前方出现急转弯的时候，检测线圈中轴线与电磁导引线不再垂直，出现一个很大的角度偏差。此时两个检测线圈的感应电动势都下降。为了更能准确反映车模重心距离电磁线缆的距离差别，避免角度的影像，在

17、进行方向控制时，使用左右两个线圈感应电动势之差除以左右两个线圈感应电动势之和，使用该比值进行方向控制。这样可以消除检测线圈角度的影响。3.5车模直立行走控制算法总图 10第四章赛车主要技术参数表 4.1 模型车主要参数12第六章结论飞思卡尔智能车比赛已举行了七届了，回顾这几年的技术发展，从第一年以光电车为主，到第二年摄像头车成绩遥遥领先，到第三年激光管车的出现，每一个新的检测方法的出现都使车速提升到一个新的高度。今年，组委会又改设了电磁组，从分赛区成绩来看，电磁车采用新的检测形式并没有在速度上输给传统光电和 摄像头，并且由于电磁信号具有方向性、连续性必然会在以后的发展中展现出更多的优势。我们在

18、电磁前瞻上做了一些研究和尝试，但是相对于光电和摄像头还差太远，并且电磁前瞻对赛道参数依赖性很强、易受电磁环境影响，还有很多不稳定因素和不明确的地方。但是，我们有信心，电磁信号的优势一定能在以后的比赛中发挥出来，长距离、高稳定性的前瞻在检测手段和精度不断提高的基础上一定可以实现。期待明年智能车赛场上有令人惊异的技术的出现。技术进步永无止境！参考文献123李仕伯 ,马旭 ,卓晴 . 基于磁场检测的寻线小车传感器布局研究 . 电子产品世界 , 2009(12),41-44张昊飏 ,马旭 ,卓晴 . 基于电磁场检测的寻线智能车设计 . 电子产品世界清华大学 2 队技术报告 . /卓晴 , 黄开胜 ,

19、邵贝贝 . 学做智能车 . 北京:北航出版社 , 2007.313附录 A 程序源代码/-南京师范大学2012-*#include includes.h#include math.h#define CAR_ACCE_RATIO 0.1#define Motor_A_S_D_Max 9800#define Motor_Dead_Val 100#define MotorMax 10000#define Speedset 0#define DR_MAX 800#define STARTtime 1000#define CSn0 GPIOA_PDOR &= GPIO_PDOR_PDO(GPIO_PIN

20、(12)#define CSn1 GPIOA_PDOR |= GPIO_PDOR_PDO(GPIO_PIN(12)/左右轮编码器片选#define CLK0 GPIOA_PDOR &= GPIO_PDOR_PDO(GPIO_PIN(13)#define CLK1 GPIOA_PDOR |= GPIO_PDOR_PDO(GPIO_PIN(13) /读取时钟#define DATl (GPIO_PDIR_REG(PTA_BASE_PTR)19)&0x1 /数据输出#define DATr (GPIO_PDIR_REG(PTA_BASE_PTR)14)&0x1 /数据输出#define FlagXi

21、anfu 600#define Motor_S_Control_Max 5000extern int SetupValue25;extern int gui;int m1;int m2;extern int Data14;float angle;float AngleSigma;float lnDeltaValue;float gyro;float gyrofilter;float acceler;int motor_angle_give ;int motor_speed_give;int motor_direction_givel;int motor_direction_giver;int PWMDTY01;int PWMDTY23;int PWMDTY45;int PW