控制算法设计说明.docx
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控制算法设计说明
第十三届“恩智浦”杯全国大学生
智能汽车竞赛
技术报告
学校：
盐城工学院
队伍名称：
三蹦子队
参赛队员：
陆扬
王梓旭
印乔丹
带队教师：
孟海涛
周云龙
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13届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛关保留、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，比赛组委会和恩智浦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。
参赛队员签名：
带队教师签名：
日期：
引言
随着电子科技的不断发展，越来越多的自动化设备开始进入到人们的生产生活中，嵌入式的迅猛发展为智能研究提供了更广阔的平台。
在工业生产、科学探索、救灾抢险、军事等方面，人工智能发挥着越来越重要的作用，在此背景下，智能控制策略变得尤为重要。
“恩智浦”杯全国大学生杯智能汽车竞赛是国家教学质量与教学改革工程资助项目，以恩智浦半导体公司生产的16、32位单片机为核心控制模块，通过增加道路传感器、电机驱动电路以及编写相应程序，制作一个能够自主识别道路的汽车模型。
因而该竞赛是涵盖了智能控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等多个学科的比赛，对学生的知识融合和实践能力的提高，具有良好的推动作用。
本文介绍了基于恩智浦公司S9KEAZ128AMLK微控制器的基于电磁场检测巡线智能车系统。
针对比赛的具体情况，我们建立了赛车、赛道和自主控制系统的基本模型，给出了理论分析、仿真计算、在线调试的基本开发方法，在比较各种算法的性能特点后，我们确定最终方案，并完成了智能车的制作和调试。
本系统以ARM-CortexM0+系列微控制器KEA为核心，软件平台为IAREWARM开发环境，车模为组委会统一提供的F车模。
论文介绍了整个智能车系统的硬件和软件设计开发过程。
使用KEA作为主控芯片，用安装在车头的磁感应传感器来检测赛道信息，用光电编码器检测车模速度，用干簧管检测起跑线信息。
整个系统的工作原理是由磁感应传感器采集赛道信息并经放大处理，与光电编码器采集的车模速度信息一起送给单片机，通过程序设计控制优化算法，控制后轮双电机的转速以达到车模在赛道上的稳定高速行驶。
本篇技术报告将从智能车机械结构、硬件电路、信号处理、控制算法等方面详细介绍整个准备过程。
第一章方案设计
本章主要介绍智能汽车系统总体方案的选定和总体设计思路。
1.1系统总体方案的选定
本届智能汽车比赛，我队为电磁组别。
在循迹传感器方面，由于电磁组的特殊性，我们选用电感电容谐振对来检测赛道上铺设漆包线中的20KHz交流信号。
三轮车由于其特殊性，车身在循迹前进的过程中虽无需像直立组那样在保持直立，但由于其没有舵机，必须依靠后轮电机的差速完成转向，加上规则中对于电磁前瞻长度的限制，使单一的电磁传感器无法适应所有的赛道元素，因此我们选用MPU6050作为电磁传感器的辅助。
另外在车模转向方面，也使用MPU6050的数据，考虑到F车模的结构，测速方面我们选用编码器，用于速度闭环反馈。
1.2系统总体方案的设计
遵照本届竞赛规则规定，所有电磁组别的智能汽车系统均必须采用飞思卡尔的32位KEA系列微控制器作为核心控制单元用于智能汽车系统的控制。
电磁传感器采集赛道信息，返回到单片机作为转向控制和速度控制的依据。
加速度计返回的数字信号作为车身当前角度的信号，陀螺仪采集车身转动的角速度。
主控输出PWM波控制电机的转速以锁定赛道。
同四轮车不同，三轮车需要靠控制左右轮的差速来转弯。
为了控制的准确性和快速性，我们使用编码器作为速度传感器。
编码器返回的信号可以形成速度闭环，使用PID理论控制电机的转速。
不同与平衡组强烈的加减速会导致车身的倾角剧烈变化，从而使车身难以保持平衡，三轮车除抬轮外，可以不用考虑车身的平衡问题，因此整个调试过程可以借鉴四轮组的控制和调试策略，不断提高车模前进的平均速度。
根据以上系统方案设计，赛车共包括六大模块：
S9KEAZ128AMLK主控模块、传感器模块、电源模块、电机驱动模块、速度检测模块和辅助调试模块。
各模块的作用如下：
S9KEAZ128AMLK主控模块，作为整个智能汽车的“大脑”，将处理电感对信号、MPU6050和编码器等传感器的信号，根据控制算法做出控制决策，驱动两个直流电机完成对智能汽车的控制；
传感器模块，是智能汽车的“眼睛”，可以调整好一定的前瞻，提前感知前方的赛道信息，为智能汽车的“大脑”做出决策提供必要的依据和充足的反应时间，同时使用MPU6050计算车模行进过程中的实时角度信息和角速度信息，用以保持车模稳定行进；
电源模块，为整个系统提供合适而又稳定的电源；
电机驱动模块，驱动直流电机以实现智能汽车的电机输出；
速度检测模块，检测智能汽车轮子的转速，用于速度的闭环控制；
辅助调试模块，主要用于智能汽车系统的功能调试、赛车状态监控。
1.3小结
本章重点分析了智能汽车系统总体方案的选择，并介绍了系统的总体设计和总体结构，简要地分析了系统各模块的作用。
在今后的章节中，将对整个系统的各个模块进行详细介绍。
第二章机械结构调整与优化
智能汽车各系统的控制都是在机械结构的基础上实现的，因此在设计整个软件架构和算法之前一定要对整个模型车的机械结构有一个全面清晰的认识，然后建立相应的数学模型，从而再针对具体的设计方案来调整赛车的机械结构，并在实际的调试过程中不断的改进优化和提高结构的稳定性。
本章将主要介绍F车模的机械结构和调整方案。
2.1智能汽车车模的选择
本届比赛中，新增加了三轮电磁组，同时增加了新型号的F车模供参赛队伍使用。
F车模的后半部分同新D，新C车模一致，前部为设计新颖的万向轮，可以保证在转弯的时候前轮阻力极小，同时F车模保留了新D车模结构紧凑，重心集中，转向灵活等优点，因此我们选用F车模。
2.2智能汽车传感器的安装
车模中的传感器包括有：
速度传感器（编码器），车模姿态传感器（MPU6050），电磁传感器（电感电容对）以及停车检测传感器（干簧管）。
下面分别介绍这些传感器的安装。
2.2.1速度传感器的安装
速度编码器我们采用了512线mini编码器，安装方法如下：
由于F车模本身在后轮电机上方就有安装编码器的位置，所以不需要其他的支架进行辅助安装，直接把网店上购买的编码器时用螺丝安装在车模的固定位置即可
图2.1编码器的安装
在安装编码器时应注意编码器齿轮与电机齿轮的咬合，安装时应注意调整好齿轮间隙。
同样的，电机齿轮与车轮的咬合也很重要。
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，会严重影响行驶。
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，浪费动力；传动部分要轻松、顺畅，不能有迟滞或周期性振动的现象。
判断齿轮传动是否良好的依据是，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，电机负载变大。
调整好的齿轮传动噪音很小，并且不会有碰撞类的杂音，后轮减速齿轮机构就基本上调整好了，动力传递十分流畅。
如图2.1所示。
由于编码器作为速度反馈的重要传感器，对车辆速度环的控制具有十分重要的作用，因而在调试过程中，应对编码器轴的松紧程度较为关注，每隔一段时间需检查编码器轴是否有松动的情况，防止因轴松动而导致速度反馈不准确，进而使车模运行不正常，防止电机以超高转速运行。
2.2.2电磁传感器的安装
不同于使用摄像头进行寻迹的光电组，使用电容电感对进行寻迹的电磁组的路径受电磁传感器的安装方式的影响非常之大。
电磁传感器的感知范围远比摄像头小得多，这直接导致电磁传感器需要安装到离车较远的距离才能有一个良好的前瞻感知范围。
由于今年规则所限，电磁传感器的安装长度不得大于40cm，因此我们在安装的时候便尽量使长度接近40厘米，以使得电磁传感器能够发挥最佳的性能。
同时，我们经过测试发现，电磁传感器的安装应保证前面的质量相对较轻，使得三轮车模运行时电磁前瞻也能保证较高的稳定性。
安装方式如图2.2所示。
图2.2电磁传感器安装方式
2.2.3车模倾角传感器
车模倾角传感器为MPU6050，其所有元件均集成在一块小型的电路板上，方便安装与更换。
为了保证角度和加速度反馈的实时性和准确性，我们对MPU6050的安装位置和安装方式进行了反复大量的实验，最终确定将其安装在车体中轴线，且靠近前段的位置上，从而保证检测数据的可靠性。
2.3重心调整
重心的高度是影响智能车稳定性的因素之一。
当重心高度偏高时，智能车在高速转弯过程中会发生抬轮现象，严重时甚至翻车。
同时由于转向的摩擦力只由后轮轮胎提供，重心的水平位置同样会对车模转向具有非常大的影响。
因此，从小车稳定性考虑，我们尽量降低重心高度，适当调整重心的水平位置，从而保证小车可靠稳定。
2.3.1电路板的安装
为了使小车具有较好的稳定性及转向性能，我们在搭建小车时尽量选择降低重心，因此也将电路板安装在了电机上方，从而实现降低重心，提高小车的稳定性。
2.3.2电池安放
由于三轮车模机械结构的特殊性，其在转弯过程中无法像四轮车摸一样使用舵机进行前轮的诱导转向，只能依靠后轮双电机的差速产生力矩使车模转向。
如果车体前部的质量过大，在实际的调试过程中，会造成转弯漂移，因此我们将电池安装在车体后部，安装方式如下图所示。
图2.3电池安装示意图
2.4其他机械结构的调整
另外，在模型车的机械结构方面还有很多可以改进的地方，比如说车轮，新买来的车轮因为与赛道摩擦少，还是光亮面，会降低车轮的抓地力，所以需要对轮子的表面进行处理，以保持其粘滞性，提高抓地力。
2.5小结
模型车的性能与机械结构有着非常密切的联系。
良好的机械结构是模型车提高速度的关键基础。
在同等的控制环境下，机械机构的好坏对其速度的影响十分显著。
我们非常重视对智能汽车的机械结构的改进，经过大量的理论研究和实践，我们小车的大部分质量都集中在两轮前后，达到降低重心的目的，从而提高了小车整体的稳定性和可靠性。
第三章硬件电路方案设计
本系统的硬件电路采用模块化设计方式。
主要包括单片机最小系统模块、电源模块、路径识别模块、测速模块、串口通信模块、显示模块等部分。
3.1单片机最小系统模块
本设计的核心控制器为飞思卡尔公司生产的32位单片机S9KEAZ128AMLK。
该单片机具有80引脚。
S9KEAZ128AMLK具有丰富的系统资源和方便的外部电路接口，其中包括32位中央处理单元，UART模块，PIT定时中断模块，IIC模块，RAM存储器，FLASH存储器，EEPROM存储器，FTMPWM模块。
系统板电路模块如图3.1所示。
图3.1单片机系统板原理图
3.2电源模块
3.2.1电池使用
电源模块是系统稳定工作的基础，因此，电源模块输出电压和电流的稳定性在整个智能车系统中起着非常重要的作用。
智能车的电池为Ni-Cd（镍镉）电池，该类型电池具有高效的利用率和稳定的性能，一直被作为各种航模、电动车等的供电设备。
为了获得最高的性能和最长的寿命，该充电电池必须以正确的方法来使用。
对镍镉电池充电时，通常采用电池容量值的大约两倍来充电，当电池是1800mAh，那么用0.5到1.5安培来充电是安全的，而且充得比较饱满。
通常电流高，电池的爆发力会强些，但未必如电流低时饱满。
同时我们也必须注意充电电流不能过高，最好不要超过1.5A，当电流过高时，不仅不能提高电池性能，反而会损坏电池，严重时会导致电池起火、爆炸。
根据经验，一般在0.5到1.5安培之间是效果较好。
电池充满电时，电压大约为8V。
在电池压小于7V时，应注意及时充电，电池过放会对其造成不可逆转的损害，电压低于6V会对电池造成毁灭性伤害。
3.2.2电源管理模块
由于编码器，OLED，蜂鸣器等外设及单片机核心板的额定工作电压为5V，蓝牙模块的额定工作电压为3.3V，因此需要使用稳压模块将电池电压处理后提供给外设使用。
我们使用低压差线性稳压器件LM2940将电池电压稳到5V，其额定电流为1A。
再使用AMS1117-3.3进行多级稳压，将5V稳到3.3V供蓝牙使用。
电路的设计原理如图3.2所示。
图3.2电源管理模块
3.3电磁传感器模块
电磁传感器是小车最重要的模块之一，传感器性能的好坏直接影响到信号的采集精度以及小车的控制性能。
因此在智能车设计过程中，我们着重对传感器模块进行了研究。
根据组委会的规定，电磁组赛场信号是基于频率为20KHz,电流为100mA的交变电压产生的磁场信号。
智能车通过检测该磁场信号获取当前赛道信息。
在传感器模块的研究过程中，我们测试了大量的电感，发现只有10mH的电感能够得到较为规整的正弦波。
频率和赛道电源频率一致，且随著电感距通电导线距离的增加幅值逐渐衰减。
3.3.1电磁传感器的原理
根据电磁学我们知道，导线中通过不均匀变化的电流将会在导线周围产生不均匀变化的磁场。
在导线中通过按正选规律变化的电流将会在导线周围产生按正选规律变化的磁场。
由电磁感应定律我们知道，导线切割磁感线将会在导线两端产生感应电动势。
正是利用这样的原理我们将电感放在通电导线的周围，导线产生的变化的磁感线将会切割电感的线圈，从而在电感两端产生感应电动势，通过检测该感应电动势的变化规律我们可以知道电感于导线的位置关系。
但是空间中充满了各种电磁信号，它们切割电感线圈产生微弱的电动势将会对有用信息产生干扰。
如图4-3-1所示，利用LC选频电路（带通电路）可以有效的解决这一问题。
图3.3.1LC并联谐振电路
图中感应电动势，R0为等效电阻，L是感应电感的电感值，C为谐振电容。
电路的谐振频率为：
已知感应电动势的频率为ƒ=20KHz，感应电感的值L=10mH，可以计算出谐振电容的容值为C=6.33×10－9F，通常在市场上可以买的到的标称电容与上述值最接近的值为6.8Nf，为此我们试验了及中容值在6.8nF的电容，最后发现6.8nF矫正电容对信号具有较好的选频滤波作用。
3.3.2信号的检波放大
通过并联谐振电路产生的感应电动势幅值在20mV-100mV左右，不能直接送到单片机的AD口进行模数转换，因此需要将信号进行放大。
官方给出的放大电路采用三极管进行放大，但是用三极管进行放大有一个不可避免的缺点就是温漂大，因此我们放弃了使用三极管放大的方案。
经过多次试验，我们选定INA128作为放大电路的运放芯片，其具有低电压漂移，高通频带，噪声小的输入输出特性，完全能够满足放大电路的设计需要。
由于INA128是双电源运放，因此我们使用耀华公司的DC-DC模块将5V转为正负12V供给放大器，保证了能够进行全波放大。
从放大器输出的信号为正弦信号，如果直接进行电压采样，将会增加软件滤波的工作量，因此我们设计了二倍压整流电路和RC滤波电路，使得将要送入采样的信号为较为稳定的直流信号，幅值与电感距通电导线的距离成比例。
为了获得更大的电压摆幅，倍压整流电路中的二极管我们选用了肖特基二极管SS14，这类二极管的开启电压约为0.2V小于一般的硅二极管的开启电压（约0.7V）。
在检波电路最后，我们使用一个5.1V的稳压管对输出信号进行稳压，防止输出电压过大烧坏io口。
最终方案确定如图3.3.2所示。
图3.3.2信号检测方法模块
3.4电机驱动模块
由于F车模运行时电机需要频繁的进行正反转切换，这就对电机驱动提出了比较高的要求，在以前的方案中我们使用过集成的电机驱动芯片BTS7970作为电机驱动芯片，但是在车模行驶过程中由于设定速度的改变需要频繁的正反转以控制速度，电机反接制动过程中会使芯片发热，温度过高时会导致芯片启动过热保护从而停止运行。
针对此种不足，我们设计了由四片NMOS组成的全桥驱动，使用IR2104S作为MOS驱动芯片控制MOS管的导通与关断。
IR2104S是集成的MOS驱动专用芯片，采用自举升压电路为上下桥臂的开通的关断提供电压，自身具有硬件死区设置。
MOS全桥驱动电路如图3.4.1所示。
图3.3.1MOS全桥驱动电路
3.5人机交互模块
人机交互模块包括按键，拨码开关以及液晶显示，在智能车参数调试过程中合理利用人机交互模块可以为调试节约大量时间。
按键电路，拨码开关电路及液晶显示接口如图3.5.1，图3.5.2，图3.5.3所示。
图3.5.1按键接口电路
图3.5.2拨码开关接口电路
图3.5.3oled接口电路
3.6小结
对于硬件电路部分，一定要用料扎实，稳定第一，抗干扰性能一定要高。
单片机电压一定要稳定，防止电机启动的时候拉低电压导致复位。
解决这个问题最实用的办法就是加上储能器件，加上适当大小的电容是必要的。
硬件电路是智能车的基础，只有打好基础才能继续软件方面的工作。
第四章控制算法设计说明
4.1主要程序流程
智能车控制算法是智能车设计的核心，好的控制算法能让智能车快速稳定的运行，控制算法中最主要的部分包括方向环的控制和速度环的控制。
单片机运行需要对各模块寄存器进行初始化配置，在进入主循环之前需要对单片机的时钟，IO口，AD转换模块，FTM模块，UART，SPI，PIT等模块相应寄存器写入正确的配置参数。
进入主循环之后采集一次AD值，对采集到的信息进行处理，调用电机的PID运算，将结果写入到FTM相关输出寄存器中，通过改变PWM的占空比来改变电机的控制参数。
主要程序流程图方框图如图4-1所示。
图4-1程序流程图
4.2电机PID控制
4.2.1PID算法
控制算法是微机化控制系统的一个重要组成部分，整个系统的控制功能主要由控制算法来实现。
目前提出的控制算法有很多。
根据偏差的比例（P）、积分（I）、微分（D）进行的控制，称为PID控制。
实际经验和理论分析都表明，PID控制能够满足相当多工业对象的控制要求，至今仍是一种应用最为广泛的控制算法之一。
4.2.2模拟PID
在模拟控制系统中，调节器最常用的控制规律是PID控制，常规PID控制系统原理框图如图1.1所示，系统由模拟PID调节器、执行机构及控制对象组成。
PID调节器是一种线性调节器，它根据给定值r（t）与实际输出值c（t）构成的控制偏差：
e（t）=r（t）－c（t）（4.1）
将偏差的比例、积分、微分通过线性组合构成控制量，对控制对象进行控制，故称为PID调节器。
在实际应用中，常根据对象的特征和控制要求，将P、I、D基本控制规律进行适当组合，以达到对被控对象进行有效控制的目的。
例如，P调节器，PI调节器，PID调节器等。
模拟PID调节器的控制规律为：
（4.2）
式中，PK为比例系数，IT为积分时间常数，DT为微分时间常数。
简单的说，PID调节器各校正环节的作用是：
（1）比例环节：
即时成比例地反应控制系统的偏差信号e（t）,偏差一旦产生，调节器立即产生控制作用以减少偏差；
（2）积分环节：
主要用于消除静差，提高系统的无差度。
积分作用的强弱取决于积分时间常数IT，IT越大，积分作用越弱，反之则越强；
（3）微分环节：
能反映偏差信号的变化趋势（变化速率），并能在偏差信号的值变得太大之前，在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减少调节时间。
由式1.2可得，模拟PID调节器的传递函数为
（4.3）
由于小车主要采用数字PID算法，所以对于模拟PID只做此简要介绍。
4.2.3数字PID
在数字计算机中，PID控制规律的实现，也必须用数值逼近的方法。
当采样周期相当短时，用求和代替积分，用差商代替微商，使PID算法离散化，将描述连续-时间PID算法的微分方程，变为描述离散-时间PID算法的差分方程。
我们小车电机采用增量式PID控制算法,当执行机构需要的不是控制量的绝对值，而是控制量的增量（例如去驱动步进电动机）时，需要用PID的“增量算法”。
由位置算法求出
再求出
两式相减，得出控制量的增量算法
（4.4）
式（3-8）称为增量式PID算法。
对增量式PID算法（4.4）归并后，得
（4.5）
其中
（4.5）已看不出是PID的表达式了，也看不出P、I、D作用的直接关系，只表示了各次误差量对控制作用的影响。
从式（4.5）看出，数字增量式PID算法，只要贮存最近的三个误差采样值e（k）、e（k-1）、e（k-2）就足够了。
4.2.4PID调试方法以及问题
将PID控制器的积分增益和微分增益改为0，对系统进行纯比例控制。
不断修改比例增益，使系统输出的过渡过程曲线的衰减比n=4，记下此时的比例增益值。
修改比例增益，使系统输出的过渡过程曲线的衰减比n=2，记下此时的比例增益值.修改比例增益，使系统输出呈临界振荡波形,记下此时的比例增益值。
将PID控制器的比例、积分增益进行修改，对系统进行比例积分控制。
不断修改比例、积分增益,使系统输出的过渡过程曲线的衰减比n=2，4，10，记下此时比例和积分增益。
将PID控制器的比例, 积分, 微分增益进行修改，对系统进行比例、积分、微分控制。
不断修改比例、积分、微分增益，使系统输出的过渡过程曲线的衰减比n=2、4、10记下此时的比例、积分、微分增益值。
4.3传感器数据的处理
一次采集10组传感器的值，用冒泡算法找出最大值。
记录此值，和前10次的值做线性处理，得出偏差，根据不同的偏差，给定不同的P值，实现舵机的打角控制。
实际调试过程中发现，偏差值分的越细，P值分的档位越多，小车运行的越流畅，基本实现直道，小S可以直冲。
大C弯道快速过弯，普通弯道实现切弯道内侧。
但不足之处是，当车没有直着进小S时，还是会有些晃。
当传感器检测不到时，使其5秒后PWM不输出，实现丢线停车，防止电机疯转出现问题。
4.4小结
软件的设计，本章主要介绍了电机PID以及传感器数据的处理。
第五章开发工具、制作、安装、调试过程
5.1调试过程
我们用的是IAR编译下载软件，IARSystems是全球领先的嵌入式系统开发工具和服务的供应商。
公司成立于1983年，提供的产品和服务涉及到嵌入式系统的设计、开发和测试的每一个阶段，通过IAR编译软件强大的在线调试功能，可以得到大量的信息，为智能汽车的调试提供了很大的帮助。
在智能汽车的调试过程中，有针对性的开发一个便于人机交互的上位机系统，通过简单明了的可视化界面直观的显示智能汽车的状态对调试有很大帮助。
我们开发了用于监测智能汽实时状态的实时监测系统，大大提高了调试效率。
5.2调试上位机
基于电感值判据的复杂性，我们采用了往届学长使用的上位机软件，该上位机软件，包括了显示电感值，显示图像等等功能，给我们调车模参数提供了很大的便利；
第六章车模主要参数
6.1智能汽车外形参数
经过改装后，智能汽车的外形参数为：
车长：
396mm；车宽：
246mm；车高：
160mm
6.2智能汽车技术参数
智能汽车相关技术参数如表6.1所示：
表8.1智能汽车技术参数
项目
参数
车模平均电流（匀速行驶）（毫安）
300
电路电容总量（微法）
930
传感器种类及个数
电感对×4
编码器×2
新增加伺服电机个数
0
赛道信息检测频率（次/秒）
50
主要集成电路种类/数量
2/3
第七章总结与提高
经过一年的准备，我
升级会员 