智能自主尋跡小車測控系統(tǒng)的研究與設(shè)計

王 玲，張 強(qiáng)，李雪梅

（1.白城師范學(xué)院計算機(jī)科學(xué)學(xué)院，吉林白城 137000；2.白城師范學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院，吉林白城 137000）

1 前言

隨著汽車電子和智能機(jī)器人的快速發(fā)展，智能車已成為智能控制領(lǐng)域研究的熱點。智能小車是具有自主引導(dǎo)功能的輪式移動機(jī)器人，它是集路徑感知、路徑?jīng)Q策與規(guī)劃、行為控制與執(zhí)行等多功能于一體的綜合系統(tǒng)[1]。自主尋跡小車可以看成縮小版的智能車，對智能車的研究設(shè)計很大程度上促進(jìn)了電子機(jī)械、運動控制、微處理器、傳感器技術(shù)等相關(guān)學(xué)科的快速發(fā)展，其研究結(jié)果可以在多領(lǐng)域加以推廣和利用[2]。本文所研究設(shè)計的智能小車由微處理器控制模塊、電機(jī)驅(qū)動模塊、舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制模塊、路徑尋跡模塊、電源供電模塊、測速反饋控制模塊等部分組成。測控系統(tǒng)是小車設(shè)計中的關(guān)鍵技術(shù)之一，本文簡述智能小車設(shè)計的總體思路和架構(gòu)，主要討論智能小車測控系統(tǒng)軟硬件的設(shè)計和研究。

2 智能自主尋跡小車系統(tǒng)組成

智能自主尋跡小車系統(tǒng)由硬件部分和軟件部分組成。硬件部分由微處理器控制模塊、測控模塊、電源供電模塊等組成，系統(tǒng)軟件的設(shè)計需要根據(jù)所采用的硬件器件決定，系統(tǒng)采用飛思卡爾M 9S12XS128芯片作為微處理器模塊的核心，采用紅外光電傳感器采集路徑信息，微處理器根據(jù)路徑信息和小車當(dāng)前狀態(tài)采用脈沖寬度調(diào)制（PWM）方式對驅(qū)動電機(jī)和舵機(jī)進(jìn)行控制以完成路徑尋跡。智能自主尋跡小車的整體架構(gòu)如圖1所示。

2.1 微處理器控制模塊

本智能小車采用的是飛思卡爾公司16位處理器M 9S12XS128作為主控制系統(tǒng)的核心，其擁有128 kB Flash、8 kB RAM和2 kB EEPROM；片內(nèi)資源也很豐富，內(nèi)部集成有16路A/D轉(zhuǎn)換器，精度最高可設(shè)置為10位；并且擁有8路8位的PWM，支持兩兩級聯(lián)，形成4路16位的通道，各通道獨立運行，特別適合控制多電機(jī)系統(tǒng)，處理器性能完全滿足系統(tǒng)功能的要求[3]。

圖1 智能自主尋跡小車的整體架構(gòu)圖Fig.1 The overall architecture diagram of intelligent autonomous tracing cars

2.2 電源供電模塊

電源供電模塊負(fù)責(zé)給系統(tǒng)不同的模塊提供所需的穩(wěn)定電壓，此部分設(shè)計的好壞直接影響智能小車的正常運轉(zhuǎn)。在硬件設(shè)計中，除了考慮器件的電壓范圍和電流容量等基本參數(shù)，還要在電壓轉(zhuǎn)換效率、功耗大小、輸出穩(wěn)定性等方面加以優(yōu)化。本智能小車采用7.2 V蓄電池供電，由于不同模塊所需的電流容量和工作電壓不同，所以需經(jīng)供電模塊進(jìn)行轉(zhuǎn)換。系統(tǒng)中微處理器模塊和路徑尋跡模塊需要5 V的電源，電機(jī)驅(qū)動模塊需要7.2 V的電源，舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制模塊需要6 V的電源。

根據(jù)各模塊電壓所需，電源供電模塊采用降壓穩(wěn)壓電路對7.2 V蓄電池分別進(jìn)行轉(zhuǎn)換：采用LM 2940將7.2 V電壓轉(zhuǎn)換成5 V電壓供微處理器模塊和路徑尋跡模塊使用；利用LM 2941將7.2 V電壓降壓為6 V電壓供舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制模塊使用。為了改善舵機(jī)的響應(yīng)時間可以適當(dāng)調(diào)整LM 2941，提高電壓輸出[4]。智能小車供電模塊電壓分配圖如圖2所示。

圖2 智能小車供電模塊電壓分配圖Fig.2 Voltage distribution diagram of the intelligent car power supply module

2.3 測控模塊

測控模塊是智能小車自主尋跡的功能模塊，它主要由電機(jī)驅(qū)動模塊、舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制模塊、路徑尋跡模塊、測速反饋控制模塊等部分組成。其中，路徑尋跡模塊采用紅外光電傳感器方案，即路徑識別電路由一系列發(fā)光二極管和接收二極管組成。由于白色跑道和黑色路徑對二極管所發(fā)射紅外線的反射程度不同，只要合理安排紅外光電傳感器，利用傳感器接收信息的差別，就可以判斷出小車相對于黑色路徑的偏移位置，進(jìn)而控制舵機(jī)轉(zhuǎn)向達(dá)到小車尋跡行駛。

3 測控系統(tǒng)的硬件設(shè)計

在智能小車尋跡運行過程中，測控系統(tǒng)實時檢測路徑信息和小車行駛狀態(tài)，經(jīng)微處理器數(shù)據(jù)處理后用于調(diào)整小車行駛路線和控制小車運行速度。在測控系統(tǒng)中，路徑尋跡模塊負(fù)責(zé)探測白色跑道上的黑色路徑；測速反饋模塊用于測量小車的行駛速度，以防止小車行駛過快發(fā)生偏移和側(cè)翻；電機(jī)驅(qū)動模塊用來控制直流電機(jī)的轉(zhuǎn)動方向與轉(zhuǎn)動速度，以滿足智能小車尋跡運行中加速、減速、剎車等功能；舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制模塊負(fù)責(zé)小車行駛方向的控制，其控制轉(zhuǎn)角的精度直接影響智能小車能否準(zhǔn)確尋跡行駛。

3.1 路徑尋跡模塊硬件設(shè)計

路徑尋跡模塊采用TCRT5000紅外光電傳感器作為探測器件，紅外光電傳感器TCRT5000是光電二極管發(fā)射，三極管接收并輸出的裝置。本模塊由14只TCRT5000紅外光電傳感器及外圍電路組成，這14只TCRT5000紅外光電傳感器安裝在智能小車的前端，以“一”字形排列，每只TCRT5000紅外光電傳感器的輸出經(jīng)過比較放大后輸入M 9S12XS128單 片 機(jī) PTH0～PTH7 和 PORT A0～PORT A5 上 。M 9S12XS128計算區(qū)分路徑后產(chǎn)生PWM信號控制舵機(jī)轉(zhuǎn)向。

光電傳感器的排列模式和位置影響小車舵機(jī)轉(zhuǎn)角的控制，系統(tǒng)采用的車模長為26.4 cm，光電傳感器探測板長為20.6 cm，探測板距小車車頭約9.8 cm。為了便于對光電傳感器位置計算，這里將14只傳感器加以編號，從左至右依次編號為：-7、-6、-5、-4、-3、-2、-1、1、2、3、4、5、6、7，并設(shè)小車中線軸線與光電傳感器探測板垂直平分線的交點為原點，光電傳感器位置計算圖如圖3所示。

圖3 光電傳感器位置計算圖Fig.3 The position calculation charts of photoelectric sensor

由圖3可知，檢測到的最大偏角為

每個光電傳感器離小車中心軸線的距離為

由式（2）可以計算出光電傳感器坐標(biāo)值的具體數(shù)值，如表1所示。

表1 光電傳感器坐標(biāo)數(shù)值表Table1 The coordinate value table of photoelectric sensor

3.2 測速反饋模塊硬件設(shè)計

在小車車輪沒有打滑的情況下，小車的車速正比于小車驅(qū)動電機(jī)的轉(zhuǎn)速，本模塊通過車速檢測，對小車的轉(zhuǎn)速進(jìn)行閉環(huán)反饋控制。車速的檢測方法有很多，本模塊方案使用CS3020霍爾傳感器加磁鋼的方法測量小車車速。在小車的后輪上等距間隔安裝6個小磁鋼，則電機(jī)每轉(zhuǎn)動一圈CS3020傳感器就產(chǎn)生6個脈沖，M 9S12XS128單片機(jī)對輸入引腳的脈沖進(jìn)行累加計時，然后根據(jù)已知的定時時間和車輪周長計算當(dāng)前小車的車速，判斷測量小車的實際速度與期望速度的大小，按照它們間的偏差進(jìn)行比例-積分-微分（PID）運算，進(jìn)而得出相應(yīng)的PWM占空比，從而以此控制電機(jī)得到所需的小車車速[5]。

3.3 電機(jī)驅(qū)動模塊硬件設(shè)計

本系統(tǒng)采用RS-380SH型直流電機(jī)作為小車的動力裝置，為了避免直通短路且保證各開關(guān)動作的協(xié)同性和同步性，模塊采用橋式驅(qū)動器MC33886對電機(jī)進(jìn)行驅(qū)動。直流電機(jī)的轉(zhuǎn)動狀態(tài)取決于加在電樞上的電壓，兩端電壓的極性決定電機(jī)的轉(zhuǎn)向，電壓的大小影響電機(jī)的轉(zhuǎn)速。通過PWM方式模擬電壓極性變化，以達(dá)到控制電機(jī)正反轉(zhuǎn)的目的，利用MC33886控制H橋通斷進(jìn)而控制小車前進(jìn)的速度[6]。

驅(qū)動電路對兩塊MC33886并聯(lián)使用，并將單片機(jī)的PWM 1和PWM 2、PWM 4和PWM 5兩路8位寄存器合成16位寄存器使用，這樣可以提高模糊控制的精度。

3.4 舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制模塊硬件設(shè)計

舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制模塊采用FUTABA-S3010型舵機(jī)完成轉(zhuǎn)向控制功能?？刂贫鏅C(jī)的脈沖信號由M 9S12XS128單片機(jī)的PWM 0和PWM 1級聯(lián)提供。改變占空比常數(shù)就可以改變輸出脈沖的寬度。脈沖信號的寬度決定舵機(jī)輸出舵盤的角度。

經(jīng)多次轉(zhuǎn)向?qū)嶒灒谳斎胄盘枮?0 Hz，即PWM的周期為20ms時，舵機(jī)的轉(zhuǎn)角與輸入脈寬呈線性關(guān)系。高電平為1 500μs時，舵機(jī)的轉(zhuǎn)角為0°；高電平為1 900 μs時，舵機(jī)轉(zhuǎn)角為右向45°；高電平為1 100μs時，舵機(jī)轉(zhuǎn)向為左向45°。舵機(jī)轉(zhuǎn)角與輸入脈寬的關(guān)系圖如圖4所示。

圖4 舵機(jī)轉(zhuǎn)角與輸入脈寬的關(guān)系圖Fig.4 Steering angle and input pulse diagram

4 測控系統(tǒng)的軟件設(shè)計

智能小車硬件的設(shè)計是智能小車整個架構(gòu)的基礎(chǔ)，而針對底層硬件的軟件設(shè)計則是小車控制系統(tǒng)的關(guān)鍵所在。軟件的設(shè)計離不開算法的應(yīng)用，控制算法在整個測控系統(tǒng)的軟件編寫中處于核心的地位，控制算法的好壞決定了智能小車運行的穩(wěn)定性和精確性。

由于傳統(tǒng)的PID控制算法需要在被控對象上建立精確的數(shù)學(xué)模型，難度較大且模型的抗干擾能力較差。而模糊控制是一種基于實踐經(jīng)驗的非線性控制算法，所以在測控系統(tǒng)中采用模糊PID控制算法驅(qū)動電機(jī)轉(zhuǎn)速。

PID控制算法輸出的系統(tǒng)控制信號是PID控制器對誤差信號進(jìn)行比例P、積分I、微分D計算之后所得的輸出值，而比例P控制是以當(dāng)前時刻的偏差信號進(jìn)行放大或衰減后作為控制信號的輸出，其輸出增量和輸入增量呈對應(yīng)比例關(guān)系，其比例系數(shù)kP越大，控制作用越強(qiáng)，調(diào)節(jié)反應(yīng)速度越快，而舵機(jī)轉(zhuǎn)向?qū)崟r性要求高，考慮到小車車體較大，運行較快，為保持小車轉(zhuǎn)向的快速性，對誤差信號進(jìn)行比例P調(diào)節(jié)。小車的方向偏差θ和位置偏差d體現(xiàn)了小車當(dāng)前位置與黑色路徑的關(guān)系，為了得到精確的轉(zhuǎn)角，分別對方向偏差θ和位置偏差d進(jìn)行比例調(diào)節(jié)以得到相應(yīng)的轉(zhuǎn)角。所以采用雙P控制算法對舵機(jī)轉(zhuǎn)向進(jìn)行控制。

4.1 舵機(jī)轉(zhuǎn)向的雙P控制算法

在小車尋跡過程中，舵機(jī)的轉(zhuǎn)角與紅外光電傳感器布局和檢測到黑色路徑光電管的位置有關(guān)。雙P控制算法首先要確定舵機(jī)控制的輸入值和輸出值。

表1列出了光電傳感器的具體坐標(biāo)，在小車行駛過程中，當(dāng)某個光電傳感器檢測到黑色路徑時，得到黑色路徑與小車中線軸線的距離d（見圖3），d的正值表示檢測到黑色路徑傳感器相對于小車中線軸線的右邊，其絕對值大小表示小車距離黑色路徑的位置偏差，以此類推。由位置偏差d可以得到方向偏差θ

即

θ的絕對值大小表示小車前方路徑與當(dāng)前位置的方向偏離關(guān)系，其絕對值越大表示舵機(jī)轉(zhuǎn)角越大。θ的正值代表小車將向右轉(zhuǎn)，負(fù)值代表小車將向左轉(zhuǎn)。小車的方向偏差θ和位置偏差d體現(xiàn)了小車當(dāng)前位置與黑色路徑的關(guān)系，故將兩個參數(shù)作為小車舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制算法的輸入量。

設(shè)?為當(dāng)前舵機(jī)控制的轉(zhuǎn)角值，對舵機(jī)的雙P控制需要滿足

式（5）中，kθ和kd分別為方向偏差θ和位置偏差d的比例調(diào)節(jié)系數(shù)。根據(jù)PID控制規(guī)律，經(jīng)實驗可以確定兩個比例系數(shù)的值，經(jīng)檢測發(fā)現(xiàn)，舵機(jī)轉(zhuǎn)角||?=36°時已達(dá)到扭轉(zhuǎn)極限。并且當(dāng)電池電壓不穩(wěn)或路面狀況發(fā)生變化時，對舵機(jī)轉(zhuǎn)角的靈敏度有所影響，因此，在系統(tǒng)中對不同光電傳感器A/D采樣時調(diào)整其權(quán)值?；陔pP控制算法的舵機(jī)PWM控制流程圖如圖5所示。

圖5 基于雙P控制算法的舵機(jī)PWM控制流程圖Fig.5 Servo PWM control flow chart based on double P control algorithm

4.2 模糊PID控制算法

4.2.1 車速模糊控制策略

模糊控制是以模糊集合論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計算機(jī)控制技術(shù)，適合于那些數(shù)學(xué)模型不確定、復(fù)雜非線性型系統(tǒng)[7]。

小車的電機(jī)驅(qū)動模塊利用模糊PID控制算法實現(xiàn)小車車速的控制，本模塊所建立的雙輸入單輸出的模糊控制器如圖6所示。

圖6 車速模糊控制器Fig.6 Speed fuzzy control

模糊控制器的輸入量為舵機(jī)轉(zhuǎn)角?和舵機(jī)轉(zhuǎn)角的變化值?-acc，輸出值為控制小車的PWM占空比pwmdr；??和為輸入量的語言變量，占空比PWMDR為模糊控制器的輸出語言變量；D/F將清晰量轉(zhuǎn)化為模糊量；A?°R將輸入的模糊量A?利用近似推理得到模糊輸出量PWMDR；F/D將模糊輸出量PWMDR轉(zhuǎn)化為清晰量。以下介紹各部分的設(shè)計。

4.2.1.1 輸入輸出模糊量確定

1）輸入變量?模糊化。輸入變量?理論范圍為-45°～+45°，將輸入變量量化為7級，則模糊論域為[ ]

?1，?2，?3，?4，?5，?6，?7，將它賦值得到[-3，-2，-1，0，1，2，3]，對應(yīng)的模糊變量語言為[NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB]，從而得到?的量化因子k?值為3/45=1/15，本模塊選用三角函數(shù)為隸屬度函數(shù)。

2）輸入變量?-acc模糊化。根據(jù)實際情況將舵機(jī)轉(zhuǎn)角變化值定義為-15°～+15°，同樣量化為7級，則對應(yīng)的模糊論域為[ ]?-acc1，?-acc2，…，?-acc7，對應(yīng)的7個模糊語言變量為[NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB]，由此得到?-acc的量化因子=3/15=1/5。

3）定義模糊變量PWM占空比系數(shù)kpwmdr。經(jīng)反復(fù)實驗定義模糊變量PWM占空比系數(shù)kpwmdr的物理論域為[30，70]，將其量化為5個等級，模糊論域設(shè)置為[0，1，2，3，4]，對應(yīng)的模糊語言變量為[S1，S2，S3，S4，S5]，pwmdr的比例因子kpwmdr=4/（70-30）=1/10。

4.2.1.2 設(shè)定模糊控制規(guī)則

根據(jù)小車實際運行規(guī)律和操作經(jīng)驗，這里設(shè)置車速的模糊控制規(guī)則為：a.直道上快速行駛；b.彎道時適當(dāng)減速；c.舵機(jī)轉(zhuǎn)角角度越大，小車行駛速度越慢；d.彎道上速度過慢適當(dāng)提速，由此建立如表2所示的車速模糊控制規(guī)則表。4.2.1.3 車速模糊推理計算

根據(jù)表2的車速模糊控制規(guī)則表，采用Mamdani模糊推理法，可得占空比PWMDR的模糊控制關(guān)系

利用?和?-acc模糊論域，計算可得PWMDR的模糊控制量

4.2.1.4 模糊量的清晰化

采用重心法對進(jìn)行精確化計算得到小車控制的精確值Ckl(PWMDR)，從而得到輸出控制值pwmdr

由此得到以?和?-acc為精確輸入，以pwmdr為精確輸出的小車速度控制表如表3所示。在小車實際行駛時，只需查找表3即可方便快速地實現(xiàn)小車速度的控制。

表3 PWM占空比pwmdr的模糊控制表Table3 Fuzzy control table of the PWM duty cycle pwmdr

4.2.2 車速PID調(diào)整策略

在模糊控制的基礎(chǔ)上，對小車的速度進(jìn)行位置式PID調(diào)整，以保證小車在各種路面情況和供電變化下能夠平穩(wěn)快速運行。比例微分控制器為

式（9）中，un為當(dāng)前電機(jī)值；KP和KD分別為比例系數(shù)和微分系數(shù)；en為系統(tǒng)期望車速與光電傳感器所測車速之差；en-1為系統(tǒng)期望車速與上次所測車速之差。KP和KD通過實驗方式湊試得到，期望車速可通過查找模糊控制表得到，當(dāng)前車速由測速模塊測得。模糊PID車速控制流程如圖7所示。

圖7 模糊PID車速控制流程Fig.7 Fuzzy PID speed control processes

5 系統(tǒng)測試

為了驗證智能小車測控系統(tǒng)的有效性，將智能小車放在蛇形跑道上進(jìn)行調(diào)試。調(diào)試過程中主要對舵機(jī)轉(zhuǎn)向和小車車速進(jìn)行檢測。圖8為小車檢測實驗圖。

圖8 小車檢測實驗圖Fig.8 Car testing chart

由圖8可知，小車雖不是嚴(yán)格按照路徑尋跡而行，但在稍偏路徑后能及時轉(zhuǎn)角保證小車準(zhǔn)確尋跡，說明小車舵機(jī)轉(zhuǎn)角控制算法的準(zhǔn)確穩(wěn)定，當(dāng)小車行駛在彎道時，小車車速平緩，尋跡轉(zhuǎn)彎及時有效。從而證明了小車測控系統(tǒng)的健壯可靠。

6 結(jié)語

本文簡述了智能小車設(shè)計的總體思路和架構(gòu)，主要研究了智能小車測控系統(tǒng)軟硬件設(shè)計，并給出了部分模塊的硬件布局和軟件流程。采用模糊PID控制策略對直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速進(jìn)行控制，利用雙P控制算法控制智能車舵機(jī)轉(zhuǎn)向。實驗結(jié)果證明，該智能小車架構(gòu)完善，測控系統(tǒng)健壯有效。

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