山东大学威海.docx

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山东大学威海

第十一届“恩智浦”杯全国大学生

智能汽车竞赛

技术报告

学校：

山东大学（威海）

队伍名称：

biubiubiu

参赛队员：

马英戈包为政

吴孟桦杨凯张沚若

带队教师：

王小利郑亚民

摘要

本文主要介绍了电轨节能组智能小车系统的原理、软硬件设计以及小车制作过程，对小车的系统介绍包括车模机械结构的调整、模块电路的设计、传感器信号的处理、控制算法以及整车调试的方法等。

设计以飞思卡尔公司的32位单片机MK60FN1M0VlQ15为控制核心，采用PCB印刷电感线圈采集赛道元素信息，编码器获取小车的速度，并利用陀螺仪MPU6050辅助转向。

为了提高小车的稳定性，对传感器采集的数据进行滤波处理并且采用PID算法来实现小车的匀速行驶与转向。

使用IAR集成编译环境编写代码，采用了山外上位机软件对小车进行调试并且采用蓝牙回传数据和OLED液晶调参作为辅助调试手段。

经过大量的软硬件测试，实现了基于桥式整流稳压电路的电轨采电巡线节能组智能小车。

关键词：

MK60FN1M0VlQ15，PID，PCB电感线圈，桥式整流稳压电路

引言

“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛是由教育部高等学校自动化专业教学指导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”为指导思想，旨在促进高等学校素质教育，培养大学生的综合知识运用能力、基本工程实践能力和创新意识。

智能车竞赛涉及自动控制、模糊识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械与汽车等多个学科，为大学生提供了一个充分展示想象力和创造力的舞台，吸引着越来越多来自不同专业的大学生参与其中，激发了大学生的创新思维，对于其实践、创新能力和团队精神的培养具有十分最重要的价值。

该竞赛分竞速赛和创意赛两类比赛。

竞速赛是在规定的模型汽车平台上，使用飞思卡尔半导体公司的8位、16位、32位微控制器作为核心控制模块，通过增加道路传感器、电机驱动电路以及编写相应软件，制作一部能够自主识别道路的模型汽车，按照规定路线行进，以完成时间最短者为优胜。

创意赛在统一比赛平台上，充分发挥参赛队伍想象力，以特定任务为创意目标，完成研制作品，由竞赛专家组观摩作品现场展示、质疑、现场观众投票等环节，最终决定比赛名次。

本竞赛过程包括理论设计、实际制作、整车调试、现场比赛等环节，要求学生组成团队，协同工作，初步体会一个工程性的研究开发项目从设计到实现的全过程。

竞赛融科学性、趣味性和观赏性为一体，是以迅猛发展、前景广阔的汽车电子为背景，涵盖自动控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械与汽车等多学科专业的创意性比赛。

本竞赛规则透明，评价标准客观，坚持公开、公平、公正的原则，保证竞赛向健康、普及，持续的方向发展。

节能指标组比赛目的是训练同学能够设计低功耗、节能的运动平台。

需要综合机械结构、电路设计、控制方法设计一台节能的智能车。

智能车运行的赛道要求就是竞赛比赛中的电轨组（B4）的赛道。

在电轨组的两个铝膜上施加的电源的标准为：

（1）12V的直流电源。

电压波动范围正负1伏；

（2）直流电源由5A电流限流保护功能。

当电流超过5A时，电源会保护，停止供电。

经过2秒钟后，再恢复供电。

竞赛过程会对电源输送至电轨直流电能进行计量。

计量方法是每一毫秒进行累计电源输送至电轨的电流和电压的乘积。

直流电源无法回收电能。

比赛排名根据赛车在规定三分钟时间内完成一周所消耗的电能和运行时间分别进行排名。

将两项排名名次相加之后，再进行综合成绩排名。

第一章系统方案制定

为满足比赛要求，需采用比赛规定范围内的芯片，电轨取电供电，实现车辆循迹行驶，本组采用了图1.1所示的的小车系统结构。

一字排列的电感线圈采集赛道信息，可以将传感器的振荡频率转化为脉冲数，编码器用于测量小车行驶距离，根据行进的时间转化为小车当前速度。

MPU6050可采集小车转向时的角速度并运用于转向PID算法中，这些数据通过DMA,FTM正交解码，I2C传输到K60中进行处理，微控制器将速度控制量加在电机上，将方向控制量加在舵机上控制小车完成相应操作。

根据比赛要求整个系统由我们设计的电能采集模块供电。

图1

第二章车模机械结构及调整

2.1车模的选定

图2.1

由于我们需要实现取电，循迹所以我们使用的恩智浦常规车模中的A车模如图2.1。

A车模，其尺寸为270*160*80，相比其他车模A车模只有一个380电机，且质量较小，相比C车没有了减速齿轮带就减少了阻力，因而在相同速度下耗电较为少，并且A车模较为灵活便于改装。

2.2车身结构

图2.2

图2.2是我们改装后的车模。

他是基于A车模上加上电能采集缓冲模块，传感器线圈模块及其支架，转向结构，三个部分。

车模的设计需要考虑到传感器的稳定性，重心的位置，采电的位置与采电方式等。

本章主要内容为A车模的结构设计以及传感器安装与电能采集方式。

2.3电能采集缓冲模块

图2.3.1图2.3.2

创新组的关键就在于电源的采集，由于没有了电池，所以采电的方案和结构就显得极为重要，在电源的采集方案上我们试过多种采集方式，最终选用如图所示的这种线刷的软连接方式，软连接会增大与铝箔的接触面积这样既减少了车模与跑道间的摩擦也保证了采电的稳定性。

在这里我们用两根碳纤杆固定线刷的角度使其向前倾，更有利于减少摩擦。

在线刷的上方安装两个海绵块可以保证线刷与铝箔接触的稳定性，不会因为路面的不平而造成电源的断开。

线刷的安装位置不能太过于靠前因为前轮的晃动将可能直接引起线刷脱离铝箔，也不能放最后，因为车尾和传感器的距离太远不易跟随铝箔，所以我们选择了车前三分之一处正好。

图2.3.3

为了防止车模在过十字路口断电我们便设计了这个电能缓冲电路，具体的电路设计将在下文的电路部分中讲解。

2.4传感器线圈模块及其支架

图2.4

我们使用的电感线圈是我们自己用altiumdesigner设计，这样既保证了线圈之间的距离也保证线圈传感器的对称性与稳定性。

为了防止对电感线圈的干扰我们使用的是玻纤杆而不是碳纤杆作为主要支撑结构。

由于电感线圈对高度的变化特别敏感，所以电感线圈固定尤为重要，我们最终使用了如图2.4的支承方式，用此种方式架电感线圈伸长了三角形结构的三条边所以其的高度基本上不会受车底盘变形的影响。

2.5转向结构

图2.5

第三章电路设计说明

3.1主控板、驱动及隔离的硬件设计

3.1.1电源管理模块

为满足需要，本车模上存在4种供电电压：

1）智能车使用电刷经过桥式整流电路以及稳压电路取电。

二极管存在压降，最后可得11V左右电压可直接用于电机供电。

如图3.1.1所示

图3.1.1电源管理模块原理图

2）一些数字器件使用直流5V，5V电源选用开关型稳压芯片AMS11175.0线性稳压芯片。

为了隔离电机的干扰，输出加磁珠隔离。

3）使用3.3V为单片机运算放大器供电，采用线性稳压芯片AMS11173.3。

4）采用TL1963可调稳压芯片为舵机提供5.5V电压。

该部分电路如图3.1.2所示。

图3.1.2电源管理模块原理图

3.1.2电机驱动模块

电机驱动电路为一个由两片BTN7971芯片组成的桥式电路，大大提高了电动机的工作转矩和转速。

部分原理图如图3.2所示。

图3.2电机驱动模块原理图

3.1.3控制信号隔离模块

控制信号由CPU发出后经过光耦进行CPU与电机舵机的隔离，防止电机堵转电流反向烧坏芯片造成不必要的损失。

原理图如图3.3所示

图3.3隔离模块原理图

3.2智能车传感器模块设计

3.2.1金属传感器的原理

利用金属在交变磁场感应涡流的特性：

这种检测方式应用比较广泛。

从安检过程中所使用的手持金属探测仪到工业中涡流距离传

感器都是使用的类似的原理。

当通有交变电流（频率小于一定数值）线圈靠近金属物体的时候，线圈周围的交变磁场会在金属物体中感应出涡流。

涡流所产生的二次磁场叠加在原来磁场中则会改变原有线圈中的感应电动势，进而可以等效改变原线圈的电抗。

线圈的电抗改变的大小与线圈的形状、振荡频率、线圈与金属相对位置以及金属的电导率、磁导率有关系。

如果在线圈形状、振荡频率以及金属种类都确定的情况下，线圈电抗的变化则能够反映线圈与金属之间的相对位置。

检测线圈电抗改变的简单方法是采用谐振电路。

将线圈放在正弦波振荡电路的谐振回路中，当线圈的电抗改变，则谐振电路的频率会随之改变。

通过震荡信号的频率变化反映出线圈的电抗的变化，进而可以检测线圈与金属之间的相对位置。

检测线圈与金属之间的相对位置参数主要包括距离和重合面积。

下图显示的一个矩形线圈与金属平板之间相对位置。

如果维持距离d不变，则相对位置主要由线圈与金属平板之间的重合距离l决定了。

本文所给出的参考方案就是利用这个特点来测量线圈与金属之间的相对重合距离，进而反映了车模与赛道的偏移量

3.2.2金属检测起振电路

图3.4LC震荡电路

电容 C6、C7 和电感 L 构成正反馈选频网络，反馈信号取自电容 C2 两端，故称为电容三点式振荡电路，也称电容反馈式振荡电路。

反馈信号与输入端电压同相，满足振荡的相位平衡条件，LC谐振回路Q值足够高的条件下，电路的振荡频率近似等于回路的谐振频率。

 计算公式如下：

　其中

电容三点式振荡器电路的特点是振荡频率可做得较高,一般可达到100MHz以上,由于C2对高次谐波阻抗小,使反馈电压中的高次谐波成分较小,因而振荡波形较好。

另外当振荡频率较高时，C1,C2的值很小，改良了官方方案，去除了高频时三级管极间电容对频率的影响。

产生的正弦波通过CPU的硬件计数DMA模块检测频率。

3.2.3电感线圈布局原理及改进

图3.5PCB线圈

当装有小车的中轴线对称的两个线圈的小车沿其直线行驶，即两个线圈的位置关于铝箔对称时，则两个线圈中感应出来的电抗即金属

传感器输出的频率相同。

若小车偏离直导线，随着线圈的偏移，覆盖面积也会减小，输出的频率也会减小，根据这两个不对称的信号的差值，即可调整小车的方向，引导其沿直线行驶。

另外，当小车驶离导线偏远致使两个线圈处于导线的一侧时，两个线圈反馈的频率是不平衡的。

覆盖铝箔较多的线圈中感应出频率大于远离铝箔的线圈。

由此，可以引导小车重新回到导线上。

采用双水平线圈检测方案，在边缘情况下，其单调性发生变化，这样存在一个定位不清的区域（如图3.11箭头所指）。

同一个差值，会对应多个位置，不利于定位。

另外，受单个线圈感应电动势的最大距离限制，两个线圈的检测广度很有限。

我们采用六个自制印刷PSB线圈（见图3.5）按“一”字排布，每个线圈相距约为1cm（见图3.6），这样覆盖赛道范围约为25cm。

便于调节小车入弯状态和路径，使得打角更加线性化。

图3.6PCB线圈排布检测方案

第四章智能车控制软件设计说明

控制程序是人的思想在车模体现，程序要体系化，模块化，稳定化，目标是将硬件电路和机械性能发挥到最大，让车模用最快的速度完成比赛。

4.1底层初始化

编写初始化函数SystemInit（），初始化用到的模块，如下（子函数略）：

voidSystemInit（void）

{

gpio_init（）;//IO口初始化

pwm_init（）;//PWM初始化

ftmquad_init（）;//正交解码初始化

interrupt_init（）;　//中断初始化

uart_init（）;//串口初始化

i2c_init（）;//IIC初始化

dma_init（）;//dma初始化

PIDInit（）;//PID初始化

LCDInit（）;//LCD初始化

OLEDinit（）;//OLED初始化

}

4.2传感器采集处理算法

编写采集函数DMA_get（），其功能为控制DMA对采集线圈所连接通道进行脉冲计数。

经检测发现脉冲计数较为稳定，几乎不会出现波动，所以不对采集到的数据进行滤波处理，但由于使用的信号采集方案为lc振荡电路，振荡频率由电容电感决定，由于线圈上的细微差别，导致振荡频率的不同，且很难精准调节计数初始值，所以将采集到的数据进行归一化处理，提高计算上的精度与对称性。

开机首先测量线圈悬空时的最小值，然后将线圈完全置于铝箔上，采集线圈计数最大值

4.3寻线行驶算法实现

4.3.1定位算法

主要思路利用差值法计算偏差，综合计算两边的线圈脉冲计数值就能较为便利的将车身偏差转化为脉冲数变化，但由于在边缘情况下，其单调性发生变化，这样存在一个定位不清的区域。

同一个差值，会对应多个位置，不利于定位。

而且电轨传感器对高度变化十分敏感，小车在跑动过程中的车身震动会导致传感器数值的变化，此变化虽然不会影响差值的正负但会影响差值的大小，从而影响到打角的变化，所以需要对线圈值进行一定修正与加权处理，便能较为连续与准确的得到差值变化。

4.3.2基于位置式PID的方向控制

PID控制是工程实际中应用最为广泛的调节器控制方法。

问世至今70多年来，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。

单位反馈的PID控制原理框图如图4.4：

图4.4单位反馈的PID控制原理框图

单位反馈e代表理想输入与实际输出的误差，这个误差信号被送到控制器，控制器算出误差信号的积分值和微分值，并将它们与原误差信号进行线性组合，得到输出量u。

（4.2）

其中，Kp、Ki、Kd分别称为比例系数、积分系数、微分系数。

u接着被送到了执行机构，这样就获得了新的输出信号

，这个新的输出信号被再次送到感应器以发现新的误差信号，这个过程就这样周而复始地进行。

数字控制系统中，PID控制器是通过计算机PID控制算法程序实现的。

计算机直接数字控制系统大多数是采样-数据控制系统。

进入计算机的连续-时间信号，必须经过采样和整量化后，变成数字量，方能进入计算机的存贮器和寄存器，而在数字计算机中的计算和处理，不论是积分还是微分，只能用数值计算去逼近。

用矩形数值积分代替上式中的积分项，对导数项用后向差分逼近，得到数字PID控制器的基本算式（位置算式）：

（4.3）

其中T是采样时间，

、

、

为三个待调参数，在实际代码实现算法时，处理成以下形式：

loca_PreU=Kp*loca_error+Ki*loca_PreIntegral+Kd*loca_derr（4.4）

loca_error=loca_Ref–loca_Feedback（4.5）

loca_derror=loca_error-loca_PreError注：

PreError为上次的error（4.6）

loca_PreIntegral+=loca_error（4.7）

为了防止频繁调节和意外输出过大，设置调节死区（-LOCA_DEADLINE,LOCA_DEADLINE）。

loca_error在死区内，不进行调节，维

持上一状态。

设置调节范围（-LOCA_MAX，LOCA_MAX），假如loca_PreU算出结果越界，那么就赋给边界值

LOCA_MAX。

4.3.3基于增量式PID的速度控制

对位置式加以变换，可以得到PID算法的另一种实现形式（增量式）：

（4.8）

在实际代码实现时，处理成

vl_PreU+=（Kp*d_error+Ki*error+Kd*dd_error）（4.9）

将测速模块得到的单位时间脉冲数给vi_FeedBack，vi_Ref为设定速度。

error=vi_Ref-vi_FeedBack（4.10）

d_error=error-vi_PreError（4.11）

dd_error=d_error-_PreDerror（4.12）

4.3.4弯道策略分析与制定

一般的智能车弯道策略是入弯道减速并内切，既能防止造成侧滑，又能减少行驶路径，出弯加速，迅速通过直道节省时间。

但节能组因为需要通过电轨获取电能，需要让车辆始终沿着电轨前行，虽然在电路中并入数个电容用来存储电能防止芯片初始化，但所储能量无法长时间驱动电机，所以在行驶过程中保证车辆始终能获取电能是最为重要的，一切策略都要在持续取电基础上制定，同时因为比赛中速度与节能同样重要，所以在方案制定的过程中快速完成比赛与减少能耗都是需要考虑的。

我们通过实验发现剧烈的加减速相比于匀速行驶会增加能耗，同时加减速过程中可能发生的侧滑都会产生断电的风险，所以在权衡之后我们选择了闭环控速，全程匀速的运行策略，既减少了调试过程中的调节难度，也增加了车辆运行过程中的安全性。

第五章开发工具、制作、安装、调试过程说明

5.1开发工具