基于K60電磁循跡智能車系統(tǒng)控制策略的設(shè)計(jì)

楊建姣，　朱鳳武,齊　跡

（吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)　工程技術(shù)學(xué)院，　吉林　長(zhǎng)春　130118）

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基于K60電磁循跡智能車系統(tǒng)控制策略的設(shè)計(jì)

楊建姣，朱鳳武,齊跡

（吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院，吉林長(zhǎng)春130118）

摘要：電磁組智能車作為“飛思卡爾”智能車大賽中形式較為多變的比賽組，控制策略的選擇和設(shè)計(jì)直接影響整個(gè)車體的反應(yīng)靈敏度和速度的調(diào)控。本文中的控制策略主要包括舵機(jī)轉(zhuǎn)向和電機(jī)驅(qū)動(dòng)兩方面。測(cè)得每個(gè)電磁傳感器檢測(cè)到的電壓信號(hào)范圍和舵機(jī)轉(zhuǎn)向的占空比范圍，利用虛擬示波器顯示，發(fā)現(xiàn)兩者之間按比例成線性對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)舵機(jī)隨賽道中線的隨動(dòng)，提高信號(hào)的檢測(cè)速度和反應(yīng)速度；系統(tǒng)采用模糊PID控制算法分段調(diào)制車速，既能快速提高直道速度又能立即降速順利通過(guò)彎道。本設(shè)計(jì)選用“飛思卡爾”公司的32位K60單片機(jī)來(lái)滿足系統(tǒng)對(duì)運(yùn)算速度的要求。系統(tǒng)采用MATLAB建立仿真模型對(duì)控制策略進(jìn)行分析改進(jìn)。經(jīng)調(diào)試，該系統(tǒng)的測(cè)試速度達(dá)到3.1 m/s。

關(guān)鍵詞:電磁循跡；虛擬示波器；隨動(dòng)；模糊PID；MATLAB仿真

電磁循跡智能車作為汽車行業(yè)今后發(fā)展方向之一，受到越來(lái)越多的企業(yè)的關(guān)注和追捧，從而對(duì)電磁循跡小車的研究深度有待進(jìn)一步提高。展望未來(lái)的新型汽車產(chǎn)業(yè)，電磁循跡相對(duì)于光電循跡和攝像頭循跡而言，鋪設(shè)軌道所需的成本較為低廉，此外，電磁組智能車節(jié)能環(huán)保、車體硬件設(shè)備簡(jiǎn)單易懂，為無(wú)人駕駛智能車提供良好的基礎(chǔ)。德國(guó)大眾研發(fā)的可以飛的汽車——磁懸浮汽車已經(jīng)震驚世人，相信不久的將來(lái)電磁導(dǎo)航汽車也能得到廣泛應(yīng)用。

一、系統(tǒng)概述

本文選用K60單片機(jī)作為系統(tǒng)的控制中心。K60是“飛思卡爾”公司較為高端的32位處理芯片，其運(yùn)行速度和計(jì)算速度都遠(yuǎn)超MC9S12XS128，提高小車整體的反應(yīng)靈敏度。電磁傳感器檢測(cè)到的電壓信號(hào)經(jīng)過(guò)LC串聯(lián)諧振、放大、半波檢波、低通濾波輸出直流電壓信號(hào)，直接送到單片機(jī)的AD端口進(jìn)行運(yùn)算。AD返回值決定舵機(jī)的轉(zhuǎn)角大小和電機(jī)轉(zhuǎn)速。光電編碼器檢測(cè)電機(jī)實(shí)際轉(zhuǎn)速與設(shè)定值形成閉環(huán)負(fù)反饋，加入模糊PID控制算法，實(shí)現(xiàn)電機(jī)對(duì)速度的快速響應(yīng)。選用IAR作為編程環(huán)境，調(diào)用“野火”底層庫(kù)函數(shù)，使得整個(gè)編程過(guò)程極大簡(jiǎn)化。上位機(jī)采用虛擬示波器顯示各傳感器返回值和舵機(jī)返回值，借助虛擬示波器軟件，實(shí)現(xiàn)在線調(diào)試。本文主要針對(duì)電磁組智能車的舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制和電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制兩方面設(shè)計(jì)控制策略，解決直道擺動(dòng)和快速過(guò)彎的問(wèn)題。

二、硬件設(shè)計(jì)

根據(jù)智能車需要實(shí)現(xiàn)的功能可以將系統(tǒng)分為：控制核心、電磁循跡單元、舵機(jī)轉(zhuǎn)向單元、電機(jī)控速單元、編碼器測(cè)速單元、起跑線檢測(cè)單元和路障檢測(cè)單元。系統(tǒng)框圖如圖1所示。系統(tǒng)硬件部分主要介紹電磁循跡單元。

常用的工字型電感型號(hào)主要有：6×8mm、8× 10mm、10×18mm等，電感的直徑越大，通過(guò)其截面的磁同線數(shù)越多，輸出端電壓越大，為避免電感之間的耦合作用，本文選用3個(gè)8×10mm的電磁傳感器依次排布，電感排布如圖2所示。為實(shí)現(xiàn)舵機(jī)隨漆包線隨動(dòng)，電感的排布間隔經(jīng)過(guò)反復(fù)測(cè)試確定為左右各距中心點(diǎn)11cm，前瞻實(shí)物圖如圖3所示。

圖2　電感分布示意圖Fig.2　Schematicdiagramoftheinductancedistribution

圖3　前瞻實(shí)物圖Fig.3　Physical map of the look-ahead

三、控制策略的設(shè)計(jì)

本文主要針對(duì)起跑線檢測(cè)停車、舵機(jī)轉(zhuǎn)角控制和電機(jī)轉(zhuǎn)速控制三個(gè)方面設(shè)計(jì)控制策略。起跑線檢測(cè)選用創(chuàng)新思維，避免傳統(tǒng)控制方法中的誤判停車現(xiàn)象；舵機(jī)轉(zhuǎn)向采用線型比例法控制舵機(jī)的隨動(dòng)，簡(jiǎn)化模糊控制和PID控制的編程復(fù)雜性；電機(jī)控制采用模糊PID算法，加快直道提速過(guò)程和入彎、出彎降速過(guò)程的反應(yīng)速度，相對(duì)于經(jīng)典PID而言，模糊PID更加智能化，運(yùn)算更簡(jiǎn)便。通過(guò)以下三個(gè)控制策略實(shí)現(xiàn)小車的快速性和穩(wěn)定性。

（一）起跑線檢測(cè)

電磁組智能車選用干簧管來(lái)檢測(cè)起跑線并控制停車程序。常規(guī)的控制規(guī)律是根據(jù)干簧管的工作原理實(shí)現(xiàn)的，即干簧管通過(guò)永磁鐵時(shí)管內(nèi)的引腳會(huì)被吸合隨后又?jǐn)嚅_(kāi)，二次通過(guò)時(shí)重復(fù)吸合并斷開(kāi)。干簧管的動(dòng)作控制單片的某個(gè)I/O端口，起跑時(shí)干簧管導(dǎo)通，單片機(jī)接收到一次高電平；終點(diǎn)時(shí)單片機(jī)接收到第二個(gè)高電平，此時(shí)程序跳轉(zhuǎn)到停車子程序，電機(jī)反轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)停車。

由于比賽時(shí)賽道會(huì)有坡道和障礙，車體會(huì)有大幅度震蕩導(dǎo)致干簧管誤導(dǎo)通；又或者賽道的靜電強(qiáng)度很高，導(dǎo)致干簧管誤導(dǎo)通，出現(xiàn)誤停車的現(xiàn)象。這一現(xiàn)象在比賽過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)。為避免誤停車問(wèn)題，本文在此基礎(chǔ)上增加判斷條件。通過(guò)檢測(cè)舵機(jī)大角度轉(zhuǎn)向的次數(shù)，來(lái)判斷車體在賽道上的進(jìn)程，例如當(dāng)舵機(jī)轉(zhuǎn)過(guò)的最大角度的次數(shù)小于K（由賽道的復(fù)雜程度選定）時(shí)，小車不能順利通過(guò)直角彎到和大S彎道，此期間的任何停車指令都作為偽指令屏蔽。此方法同樣可以作為其他賽組的停車輔助條件，并已經(jīng)在比賽中多次使用，效果可行。

（二）舵機(jī)隨動(dòng)控制

舵機(jī)轉(zhuǎn)向的靈敏度直接影響車體的反應(yīng)速度和控制效果，舵機(jī)的隨動(dòng)控制可以較好地滿足靈敏度的要求。本文利用舵機(jī)占空比和傳感器返回值二者成線性比例關(guān)系實(shí)現(xiàn)隨動(dòng)控制。

首先通過(guò)虛擬示波器測(cè)得1-3號(hào)傳感器在直道上不同位置時(shí)的AD返回值，并對(duì)1、3號(hào)電感返回值做差進(jìn)行線性化，在MATLAB里繪圖得圖4。圖中橫坐標(biāo)表示偏移位置，單位cm，縱坐標(biāo)表示輸出直流電壓，單位mV，線性化后的變化范圍為-3960～3960。其次，通過(guò)虛擬示波器測(cè)得舵機(jī)左打死和右打死時(shí)PWM值，以S3010型號(hào)的舵機(jī)為例，PWM返回值的變化范圍為730～950~1170。通過(guò)分析可得，兩者之間存在線性關(guān)系，計(jì)算得舵機(jī)占空比PWM_DUO和電感返回值A(chǔ)D_L之間的關(guān)系式為PWM_DUO= AD_L/18+950。

相對(duì)于模糊運(yùn)算和PID運(yùn)算而言，線性化控制簡(jiǎn)單易懂，所需機(jī)械周期短，靈敏度控制效果明顯。

圖4　返回值曲線Fig.4　The return value curve

(三)電機(jī)模糊控制

“飛思卡爾”智能車車模選用RS-380SH型號(hào)的直流伺服電機(jī)，額定電壓為7.2V。選用編碼器或編碼盤測(cè)量實(shí)際速度值，與電機(jī)設(shè)定值進(jìn)行比較，形成閉環(huán)負(fù)反饋回路。與編碼盤相比，四線制增量式的歐姆龍旋轉(zhuǎn)編碼器OME-100-1N具有精度高，穩(wěn)定性好，使用壽命較長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)。

智能車的速度控制需要考慮直道提速、入彎減速和出彎提速等問(wèn)題，其控制效果直接影響車體的靈敏度。直道起跑時(shí)速度從零慢慢升到設(shè)定值；進(jìn)入彎道要快速降速，避免沖出賽道；出彎時(shí)快速恢復(fù)到直道速度。對(duì)速度的控制轉(zhuǎn)化為時(shí)間控制，因此要借助算法減小滯后。下面以單電機(jī)驅(qū)動(dòng)為例，主要介紹電機(jī)轉(zhuǎn)速的控制算法的選擇和設(shè)計(jì)。

1.經(jīng)典PID控制

常用的經(jīng)典PID算法分為：增量式PID和位置式PID兩種。由于小車運(yùn)行過(guò)程位置信息難采集，速度及速度增量可以通過(guò)編碼器返回值獲得，因此增量式PID更為方便，其公式為：

由于經(jīng)典PID算法在非線性系統(tǒng)和不能建立精確數(shù)學(xué)模型的時(shí)計(jì)算過(guò)程復(fù)雜，參數(shù)調(diào)節(jié)過(guò)于繁瑣復(fù)雜，不能單獨(dú)應(yīng)用。

2.模糊控制

模糊邏輯控制是建立在模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上的一種智能控制算法，主要應(yīng)用在較為復(fù)雜、多變量的非線性系統(tǒng)。一個(gè)完整的模糊運(yùn)算包括：定義變量、模糊化、知識(shí)庫(kù)、邏輯判斷和解模糊化五部分，其中控制規(guī)則是模糊控制器的核心。模糊控制具有較好的魯棒性和適應(yīng)性，但是對(duì)于小車系統(tǒng)，對(duì)速度進(jìn)行簡(jiǎn)單的模糊處理會(huì)降低系統(tǒng)精度、穩(wěn)定性和動(dòng)態(tài)品質(zhì)。若要提高精度就必然增加量化級(jí)數(shù)，導(dǎo)致規(guī)則搜索范圍擴(kuò)大，降低決策速度，甚至不能進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。綜合以上兩種控制算法的優(yōu)缺點(diǎn)，系統(tǒng)選用模糊PID復(fù)合控制。

3.模糊PID復(fù)合控制

模糊PID對(duì)于較大滯后性和時(shí)變性系統(tǒng)具有良好的控制效果。其控制的一般形式為：

由于常規(guī)PID不具有在線自整定功能，為提高系統(tǒng)的控制效果，應(yīng)用模糊理論建立參數(shù)KP、KI、KD與偏差絕對(duì)值|E|和偏差變化絕對(duì)值|EC|間的二元連續(xù)函數(shù)關(guān)系：

此控制器以偏差E及其變化量EC作為輸入，針對(duì)不同的E與EC進(jìn)行PID參數(shù)在線調(diào)整，使電機(jī)具有良好的動(dòng)、靜態(tài)性能[4]。

模糊PID控制系統(tǒng)為雙輸入三輸出系統(tǒng)[5]。首先設(shè)定|E|、|EC|、KP、KI、KD模糊控制論域并設(shè)置其模糊語(yǔ)言分別為：大（B）、中（M）、?。⊿）和零Z。其次在MATLAB中設(shè)計(jì)隸屬函數(shù)，如圖5所示。最終得到模糊控制規(guī)則表，如圖6所示。

圖5　隸屬函數(shù)Fig.5　The membership function

圖6　模糊控制規(guī)則Fig.6　The fuzzy control rules

四、測(cè)試結(jié)果分析

利用以上控制策略對(duì)小車進(jìn)行仿真模擬和實(shí)際測(cè)試。仿真過(guò)程中對(duì)電機(jī)模糊PID的控制參數(shù)進(jìn)行在線分析和微調(diào)，并與經(jīng)典PID的仿真曲線進(jìn)行對(duì)比，證明復(fù)合控制的優(yōu)異性。通過(guò)觀察小車的實(shí)際行車路線和彎道處理分析舵機(jī)的隨動(dòng)控制策略的特點(diǎn)以及模糊PID的實(shí)際作用效果。

（一）模糊PID控制仿真結(jié)果分析

在MATLAB里建立仿真模型，針對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)速這一被控對(duì)象進(jìn)行PID控制和模糊PID控制，經(jīng)整定，經(jīng)典PID的參數(shù)分別為KP=4.5、KI=0.03、KD=2；模糊PID的參數(shù)分別為：KP1=4、KI1=0.01、KD1=3仿真曲線如圖7（a）所示，經(jīng)擾動(dòng)的階躍響應(yīng)曲線如圖7（b）所示。

圖7　仿真曲線圖Fig.7　The simulation curve

由圖可以看出模糊PID縮短了反應(yīng)時(shí)間，對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性、超調(diào)控制和抗干擾的能力比傳統(tǒng)控制能力要強(qiáng)，控制效果更明顯[6]。

（二）舵機(jī)轉(zhuǎn)向分析

常用的舵機(jī)控制策略有二值化、隨動(dòng)和PID控制等，隨動(dòng)控制較閾值二值化控制而言能實(shí)現(xiàn)舵機(jī)連續(xù)性轉(zhuǎn)動(dòng)，又比PID或模糊控制簡(jiǎn)單易懂，縮短了程序執(zhí)行所占用的時(shí)鐘周期，提高舵機(jī)的反應(yīng)靈敏度，與電機(jī)速度匹配。

五、結(jié)論

本文主要針對(duì)電磁組智能車的循跡和調(diào)速兩部分設(shè)計(jì)控制策略。舵機(jī)采用隨動(dòng)控制，控制思想簡(jiǎn)單易懂，隨動(dòng)效果明顯；電機(jī)調(diào)速采用模糊PID復(fù)合控制算法，反應(yīng)時(shí)間減少，系統(tǒng)的穩(wěn)定性能和抗干擾性能提高。應(yīng)用MATLAB建立仿真模型，便于觀察和調(diào)節(jié)，簡(jiǎn)化了調(diào)試過(guò)程。在常規(guī)比賽賽道上對(duì)智能小車進(jìn)行測(cè)試，速度可達(dá)3.1m/s。

參考文獻(xiàn)：

[1]王玲,張琨.智能汽車前景可期--訪中國(guó)工程院院士李德毅[J].高科技與產(chǎn)業(yè)化,2013,(10).

[2]石晶,王宜懷,等.基于ARM Cortex-M4的MQX中斷機(jī)制分析與中斷程序框架設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)科學(xué).2013,(6).

[3]卓晴,黃開(kāi)勝,等.學(xué)做智能車[M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2007.

[4]耿瑞,基于MATLAB的自適應(yīng)模糊PID控制系統(tǒng)計(jì)算機(jī)仿真[J].信息技術(shù),2007,(1).

[5]劉金琨.先進(jìn)PID控制及其MATLAB仿真[M].北京:電子工業(yè)出版社,2011.

[6]J.H Kim,and S.J.Oh.A fuzzy PID controller for nonlinear and uncertain.Soft Computing,2000,Vol.4(2).

（責(zé)任編輯：袁媛）

中圖分類號(hào):TP368

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B

[文章編號(hào)]1671－802X(2016)02－0009－05

收稿日期：＊2016－02－19

作者簡(jiǎn)介：楊建姣（1992-）,女,河北唐山人,碩士研究生,研究方向:智能化檢測(cè)與控制技術(shù)。E-mail：1577314678@qq.com.朱鳳武（1968-），男，吉林公主嶺人,教授，研究方向：智能化檢測(cè)與控制技術(shù)。

A Design of Control Strategy of Electromagnetic Tracking Smart Car System Based on K60

YANG Jan-jiao,ZHU Feng-wu,QI Ji

(College of Engineering and Technology,Jilin Agricultural University,Changchun 130118,Jilin)

Abstract:Electromagnetic group smart car is changeable in the“Freescale”competition.The selection and design of the control strategy directly affects the sensitivity of the whole car reaction and speed regulation.The control strategy in this paper mainly includes such two aspects as steering and driving motor.The range of voltage signal and the duty ratio of steering of each electromagnetic sensor are detected.The linear relationship between them can be found by using virtual oscilloscope so that the servo of the steering following the middle track line can be achieved,which improves detection speed and reaction speed of signal.A fuzzy PID control algorithm is used for segmented speed modulation so that the straight-speed can be rapidly improved and the corner speed can be slowed down smoothly.The 32 Bit MCU K60 of Freescale Company is chosen to meet the requirements of the operation speed of the system.MATLAB simulation is used for analyzing and improving control strategy.After debugging,the test speed of the system reaches 3.1 m/s.

Key words:electromagnetic tracking;virtual oscilloscope;servo;fuzzy PID;MATLAB simulation