基于MC9S12XS128單片機(jī)的智能車控制系統(tǒng)的設(shè)計

嚴(yán)大考，李 猛，鄒 棟，張純梁

(華北水利水電學(xué)院，河南鄭州450045)

進(jìn)入21世紀(jì)以來，隨著自動控制技術(shù)、單片機(jī)技術(shù)、汽車電子技術(shù)、通信技術(shù)［1］等的飛速發(fā)展，可實現(xiàn)將各種高新技術(shù)以及實際駕駛操作經(jīng)驗融入汽車設(shè)計中，以提高汽車駕駛的安全性能和能源利用率，所以，涵蓋多種前沿科學(xué)技術(shù)的智能車輛［2］成為研究熱點.

筆者以電動小車為研究對象，以具有良好分辨率和前瞻性的CMOS攝像頭作為循跡傳感器，提取賽道黑色帶狀引導(dǎo)線的中心，由核心控制器做出決策，輸出一定的占空比控制電機(jī)和舵機(jī)，從而實現(xiàn)對小車轉(zhuǎn)向和速度的自動控制.最后運用CodeWarrior和MATLAB軟件對程序和參數(shù)進(jìn)行調(diào)試，使小車達(dá)到最佳行駛狀態(tài).

1 系統(tǒng)硬件總體構(gòu)架

良好的硬件電路是智能車平穩(wěn)快速前行的保障，因此設(shè)計過程中要充分考慮其可靠性、簡潔性和兼容性.其硬件系統(tǒng)框架如圖1所示.

1.1 電源模塊

電源模塊能夠給整個系統(tǒng)提供穩(wěn)定的電源，從而使系統(tǒng)穩(wěn)定運行.在電路中，除了要考慮電壓、電容和電流等參數(shù)之間的相互影響外，還要在電源電能利用效率和抗干擾方面做出優(yōu)化.硬件電路的電源由壽命長、污染小的7.2 V鎳鎘充電電池提供，由于各模塊所需電壓不一樣，采用穩(wěn)壓芯片對其進(jìn)行分壓，同時采用多路供電，以減少各模塊間的相互干擾，電源管理模塊如圖2所示.

1.2 電機(jī)驅(qū)動模塊

采用的電機(jī)是RS380－ST，其轉(zhuǎn)速是由單片機(jī)的PWM模塊輸出的占空比控制，由BTS7960半H橋［3］驅(qū)動芯片來控制電機(jī)的正反轉(zhuǎn)，從而實現(xiàn)對小車加減速和制動的控制，驅(qū)動芯片與單片機(jī)接口電路如圖3所示.該芯片是完全針對驅(qū)動電機(jī)設(shè)計的集成大電流半橋芯片，其在一個封裝中集成了一個P通道場效應(yīng)管上橋臂和N通道場效應(yīng)管下橋臂以及一個控制電路，有過壓、過流、過溫、短路保護(hù)以及輸入信號隔離保護(hù)等作用.將2個BTS7960組成一個全H橋電路，有助于小車在過彎道前提前減速，以順利通過.

圖3 驅(qū)動芯片接口電路

1.3 圖像采集模塊

圖像采集模塊是整個智能車設(shè)計過程中的核心部分，是智能小車能否精確循跡的重要環(huán)節(jié).由此選擇體積小、耗電量小、圖像穩(wěn)定性高的CMOS攝像頭來采集圖像，其工作方式是按一定的分辨率對外界環(huán)境掃描，同時通過芯片將采集到的灰度值轉(zhuǎn)換為與之對應(yīng)的電信號.掃描信號由圖像信號，行場消隱信號和行場同步信號組成，因此為了提取有效的視頻信號，通過LM1881視頻分離芯片分離出行場同步信號、奇偶場信號，然后將分離出的這些信號分別接入單片機(jī)的外部中斷口PT0和PT1，如圖4所示.在采集的過程中，一定要保證中斷的優(yōu)先級，若把握不好時序，圖像就會丟失.

圖4 圖像采集原理圖

增強(qiáng)型捕捉計時器(ECT)模塊的核心就是一個16位的可編程計數(shù)器，主要功能為輸入捕捉和輸出波形，是實現(xiàn)攝像頭采集圖像時行場中斷的重要模塊.利用其特有的脈沖捕捉工作方式，通過程序判定中斷標(biāo)志寄存器(TFLG1)中的相應(yīng)標(biāo)志位是否獲得相應(yīng)的行、場中斷信號，從而確定每場視頻信號是否到來，最后完成視頻信號的采集.

1.4 車速檢測模塊

車速檢測模塊是對當(dāng)前小車的速度進(jìn)行實時檢測，結(jié)合PID控制算法對速度進(jìn)行校正，使小車能夠以最快的速度跑完全程，其主要目的就是實現(xiàn)對小車的閉環(huán)反饋控制.將100線光電編碼器通過齒輪連接到差速器上，與單片機(jī)的ECT脈沖累加器相連，然后由單片機(jī)依據(jù)光電編碼器輸出的脈沖頻率計算小車的行駛速度.

2 圖像處理

由于賽道中一些不確定因素的存在，如反光、干擾點、十字交叉、賽道背景，這些因素會給小車的循跡帶來嚴(yán)重干擾，致使小車跑偏，沖出賽道.因此必須通過程序算法排除這些干擾因素，提取清晰有效的黑線，使小車沿黑線平穩(wěn)快速地前行.

2.1 二值化處理

二值化處理就是通過設(shè)定一個閾值把圖像中的像素點分為只有2種灰度等級的像素點，也就是把圖像中的每個像素值與設(shè)定的閾值相比較，如果閾值小于等于該像素值，則該點為白色，反之為黑色.經(jīng)過處理的圖像黑白界限分明，有利于循跡.因此閾值的確定是至關(guān)重要的，其分為動態(tài)閾值和固定閾值.經(jīng)驗證，固定閾值不能較好地適應(yīng)外界環(huán)境的變化，易失效，不利于提取有效的黑線.由此選用動態(tài)閾值，其能較好地適應(yīng)外界環(huán)境的變化，能夠有效排除噪聲和脈沖的干擾，保護(hù)圖像的邊緣，其設(shè)定辦法如下:

1)找出圖像中每一行最黑點的像素值dp和最白點的像素值wp;

2)動態(tài)閾值設(shè)定為0.5(dp+wp)，經(jīng)驗證其能有效地平滑噪聲，排除干擾.

經(jīng)二值化處理后的圖像可以用0，1表示黑白像素點，如圖5所示.

2.2 中值濾波

在提取黑線時，由于某些因素的影響，如系統(tǒng)噪聲、曝光不足、外界雜點等，會造成圖像質(zhì)量下降以及失真.中值濾波是一種經(jīng)典的非線性除噪辦法，其不僅可以除噪且可以有效保護(hù)圖像的邊緣，復(fù)原效果良好.其基本原理是，將數(shù)組中某一點的像素值用該點的一個鄰域中各點像素值的中值代替，使其接近真實值.如圖6和圖7所示，加入噪點后的圖像經(jīng)過處理后，滿足系統(tǒng)的要求.

2.3 黑線提取

為使小車能夠沿著黑線中心［4］平穩(wěn)快速前行，采用邊緣檢測法提取黑線，由于經(jīng)過處理的圖像只有2種像素值且黑白跳變明顯，故能快速尋找邊緣.由于賽道上的黑色帶狀引導(dǎo)線是連續(xù)的，相鄰兩行的跳變點也是相鄰的，利用這一特性，可根據(jù)上一行查找到的邊緣，在其附近對下一行的邊緣進(jìn)行搜索.這種算法可有效減少單片機(jī)的運算量，高效尋找邊緣，同時也提高了程序的抗干擾能力.黑線的提取思想如下.

1)求黑線中心時，由于近處黑線清晰且穩(wěn)定，遠(yuǎn)處黑線模糊不穩(wěn)定，故由近到遠(yuǎn)地提取黑線中心.考慮遠(yuǎn)處黑線分辨率低且存在失真，因此要動態(tài)地確定查找黑線邊緣的閾值和相鄰行黑線中心的位置差別.

2)對圖像逐行掃描，判定掃描行的第一個點是否為白點，如果是就開始計數(shù)直至遇到黑點，記下此時白點的個數(shù)a.而后開始對黑點計數(shù)直至遇到白點，記下黑點數(shù)為b，由此得到的黑線中心為(a+b)/2.

3)黑線的寬度是固定的，通過設(shè)定閾值的辦法判定提取的黑線是否有效，可以濾除“過寬”、“過細(xì)”黑線的干擾.

4)由于黑色引導(dǎo)線是連續(xù)的，因此可根據(jù)上一行求出的黑線中心的位置來判定本行求出的黑線中心是否有效，從而避免影響單片機(jī)的處理速度，滿足實時性的要求.

3 PID控制算法

PID控制器是由比例、積分和微分三部分組成的控制調(diào)節(jié)器，其應(yīng)用廣泛，易于控制，精度高.采用PID［5］控制算法，能夠有效提升小車控制系統(tǒng)的整體性能，預(yù)期效果良好.

3.1 電機(jī)速度控制

對電機(jī)的控制就是為了提高其動態(tài)響應(yīng)速度和加減速性能:若為直道，通過單片機(jī)控制PWM輸出占空比，一般為90%以上，使電機(jī)兩端的平均電壓值達(dá)到最大，使電機(jī)迅速加速，如果超過預(yù)設(shè)的最大速度，PWM輸出占空比為0，此時為自由減速，一旦其小于預(yù)設(shè)的最小速度，則將其調(diào)至最大;判斷進(jìn)入彎道時，則輸出較小的占空比，使電機(jī)反轉(zhuǎn)，迅速減速，且要依據(jù)不同的彎道設(shè)定合適的占空比，以使小車順利快速通過彎道.

該小車采用的是直流驅(qū)動電機(jī)，其型號為RS380，主要參數(shù)是:轉(zhuǎn)速為255 r/s，額定電壓為7.2 V，電磁時間常數(shù)為 0.019 s，電動勢常數(shù)為0.016 V/(r/min)，電機(jī)時間常數(shù)為 0.13 s.由于電機(jī)的控制系統(tǒng)是二階系統(tǒng)，故其傳遞函數(shù)模型為［6］

由于小車在行駛過程中，會受許多因素的干擾，因此對電機(jī)的控制是閉環(huán)反饋控制，以減小行駛過程中的偏差，提升行駛速度，其在MATLAB中建立的控制模型如圖8所示.

圖8 電機(jī)閉環(huán)控制結(jié)構(gòu)

選擇合適的PID控制參數(shù)是提升電機(jī)的加減速性能和舵機(jī)的轉(zhuǎn)彎能力的重要過程，因此借助MATLAB對PID參數(shù)進(jìn)行整定.

1)只有比例環(huán)節(jié)參與系統(tǒng)控制時，KP值的選取對控制系統(tǒng)的影響有很大作用，如圖9所示.

圖9 不同KP值時的階躍響應(yīng)曲線

由圖9可知:比例系數(shù)能夠快速反映誤差的大小，能夠抑制穩(wěn)態(tài)誤差;KP的大小決定控制作用的強(qiáng)弱，KP越大，其控制偏差產(chǎn)生的作用就愈強(qiáng)，同時也會提升系統(tǒng)的響應(yīng)速度，但是如果過大，系統(tǒng)會產(chǎn)生震蕩，從而影響系統(tǒng)的控制精度.

2)當(dāng)控制系統(tǒng)為PI控制時(KP=10)，輸入不同的KI，得到系統(tǒng)的階躍響應(yīng)曲線如圖10所示.

由圖9和圖10可知:KI的作用主要是消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差，提高系統(tǒng)的無差度;但隨著KI的增大，超調(diào)量減小，系統(tǒng)的響應(yīng)速度會變慢，甚至?xí)a(chǎn)生積分飽和的現(xiàn)象.

圖10 不同KI時的階躍響應(yīng)曲線

3)當(dāng)控制系統(tǒng)為 PID控制時(KP=10，KI=0.1)，輸入不同的KD，得到系統(tǒng)的階躍響應(yīng)曲線如圖11所示.

圖11 不同KI時的階躍響應(yīng)曲線

由圖11可知:微分系數(shù)反映偏差的變化率，起預(yù)見的作用，可改善系統(tǒng)的動態(tài)性能;如果KD過大，系統(tǒng)就會提前制動，使調(diào)節(jié)時間延長，同時也會使系統(tǒng)的抗干擾能力下降.

通過對以上仿真結(jié)果的分析，并結(jié)合試驗，最終選取 KP=9，KI=0.1，KD=0.01，其能夠滿足系統(tǒng)的各項性能指標(biāo)，如圖12所示.

圖12 最終PID階躍仿真曲線

3.2 舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制

舵機(jī)控制是影響整個控制系統(tǒng)性能的主要因素，通過連桿機(jī)構(gòu)將傳動變?yōu)槲灰?，從而改變受控物體的位置，結(jié)合單片機(jī)輸出的PWM波形控制舵機(jī)的轉(zhuǎn)角，使其能夠又快又準(zhǔn)地通過彎道.

舵機(jī)系統(tǒng)是一個隨動系統(tǒng)，對實時性要求很高，為控制其在轉(zhuǎn)彎過程中產(chǎn)生偏差導(dǎo)致小車沖出賽道，選用增量式PID控制算法對轉(zhuǎn)向舵機(jī)進(jìn)行控制，結(jié)合實際情況不斷調(diào)整PID參數(shù)，以使小車平穩(wěn)快速轉(zhuǎn)彎.P系數(shù)是由路況和車速決定的:若是直道，可以適當(dāng)減小P系數(shù)，以使小車在直道上減小轉(zhuǎn)彎分量，充分發(fā)揮小車加速性能;如果是大彎道或者直角彎道，P系數(shù)要加大，使小車提前減速做好轉(zhuǎn)彎準(zhǔn)備;如果是大 S或者小 S彎道，P系數(shù)介于兩者之間.

由于I系數(shù)會影響系統(tǒng)的隨動性，會使系統(tǒng)延遲，直接令KI=0.微分項D系數(shù)主要起迅速校正的作用，車速慢時，D系數(shù)起的效果不明顯.但是當(dāng)小車在直道上高速行駛過程時，若沒有D系數(shù)，小車將左右晃動.D系數(shù)的校正程度也是和賽道狀況相關(guān)的:若為直道，選擇較小的D系數(shù)，因為過度的修復(fù)勢必讓小車喪失穩(wěn)定性;如果是大彎道或者直角彎道;D系數(shù)要加大，使其能順利地沿著黑線中心通過;小S彎道，選擇適中的 D系數(shù)值，使其直沖過去.

4 結(jié)語

用模塊化思想設(shè)計了以MC9S12XS128為核心的硬件控制電路，各個模塊間的協(xié)調(diào)很好地滿足了小車的控制要求.以PID算法為主要控制策略并結(jié)合其他各種算法，有效地提升了單片機(jī)的處理速度和系統(tǒng)控制的響應(yīng)速度和精度.經(jīng)試驗驗證，該小車能夠精確循跡，快速轉(zhuǎn)彎，且系統(tǒng)具有良好的魯棒性和抗干擾能力，滿足設(shè)計要求.

［1］梁玉紅.智能汽車研究與發(fā)展策略［J］.汽車電子技術(shù)，2010(6):66－69.

［2］胡海峰，史忠科，徐德文.智能汽車發(fā)展研究［J］.計算機(jī)應(yīng)用研究，2004，21(6):20 －23.

［3］ Baeuvais M，Kreucher C，Lakshmanan S.Building word models for mobile platforms using heterogeneous sensors fusion and temporal analysis［J］.Intelligent Transportation System，1997(9):230－235.

［4］許寰，魯五一，趙治平.攝像頭路徑識別和小車控制策略［J］.計算機(jī)工程與科學(xué)，2009(5):110－115.

［5］杜云超.PID過程控制及其參數(shù)整定策略淺析［J］.化學(xué)工程與裝備，2010(9):142－144.

［6］梁亦鉑，王正茂，何濤.全數(shù)字直流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)的原理及數(shù)學(xué)模型［J］.中小型電機(jī)，2001，28(6):17 －20.