基于導(dǎo)航系統(tǒng)的自動尋跡智能小車研究＊

艾皖東 盧浩 陳振斌 姜立標(biāo)

（1.海南大學(xué)，海口 570228；2.華南理工大學(xué)，廣州 510641）

1 前言

隨著高精度地圖數(shù)據(jù)庫的建立，導(dǎo)航系統(tǒng)對于自動駕駛的重要性也得以突顯[1]。汽車導(dǎo)航系統(tǒng)配合高精度地圖不僅能為車輛決策出最優(yōu)路徑，還可以實(shí)時監(jiān)控車輛行駛速度、加速度、道路環(huán)境、位置等行車數(shù)據(jù)，也是實(shí)現(xiàn)智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transport System，ITS）的必需條件[2]。

傳統(tǒng)汽車對GPS和高精度地圖的利用多為定位、被動導(dǎo)航、道路環(huán)境等行車數(shù)據(jù)監(jiān)測，而基于主動導(dǎo)航的自動駕駛汽車不僅能有效解決城市交通擁堵問題，還具有提高車輛安全性等重要作用。然而，目前國內(nèi)對于主動導(dǎo)航下的汽車研究相對較少。本文以智能車模型為研究對象，基于高精度地圖數(shù)據(jù)庫，將GPS對汽車的精準(zhǔn)定位與避障系統(tǒng)對周圍環(huán)境的識別相結(jié)合，通過搭建硬件系統(tǒng)、編譯控制程序，準(zhǔn)確識別智能車實(shí)時行車數(shù)據(jù)并進(jìn)行計算處理，為智能車決策出正確的行駛方向[3]，實(shí)現(xiàn)智能車的主動導(dǎo)航、安全行駛以及按照規(guī)定路線從放置點(diǎn)到達(dá)給定目標(biāo)點(diǎn)的目的，并為主動導(dǎo)航下的自動駕駛汽車安全等性能控制提供參考。

2 車輛模型結(jié)構(gòu)

本文使用的車輛模型裝有3個直流電機(jī)，可實(shí)現(xiàn)全時四驅(qū)、獨(dú)立轉(zhuǎn)向，且其四邊減振器彈性可調(diào)，采用空心高彈性橡膠輪胎，不僅能衰減振動，還可以適應(yīng)全地形。車輛模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 車輛模型結(jié)構(gòu)簡圖

3 硬件系統(tǒng)設(shè)計

3.1 主控芯片

基于處理器數(shù)據(jù)解析和邏輯運(yùn)算器的功能，結(jié)合主控固件庫、內(nèi)部資源等，主控芯片采用STM32F103C8T6。該芯片采用了ARM 32位CortexTMM3 CPU內(nèi)核，程序和數(shù)據(jù)并行獨(dú)立存儲，加設(shè)輸入/輸出端口（I/O）、模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）、集成電路總線（IIC）、通用同步/異步串行接收/發(fā)送器（USART）等，核心板內(nèi)部資源豐富，模塊相對獨(dú)立[4]。主控芯片原理如圖2所示。

圖2 主控芯片原理圖

3.2 電機(jī)驅(qū)動

基于車輛模型裝載的3個直流電機(jī)，調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)定時器模塊（TIM）配置脈沖寬度調(diào)制（PWM）輸出[5]，通過改變占空比實(shí)現(xiàn)對電機(jī)分狀態(tài)控制以滿足前、后移動、轉(zhuǎn)向。電機(jī)驅(qū)動原理如圖3所示。

圖3 電機(jī)驅(qū)動原理圖

3.3 導(dǎo)航系統(tǒng)

3.3.1 定位原理

GPS由空間衛(wèi)星、控制站和接收機(jī)3部分組成，各部分的協(xié)同與數(shù)據(jù)交換為用戶提供了定位服務(wù)[6]。由于衛(wèi)星時鐘與接收機(jī)時鐘的不同步[7]，當(dāng)存在時鐘差Δt時，衛(wèi)星與接收機(jī)之間的距離即為偽距PR（Pseudo Range）[8]，表示為：

式中，Δt為衛(wèi)星時鐘與接收機(jī)時鐘的差，接收機(jī)時鐘慢于衛(wèi)星時鐘時，Δt取正，反之為負(fù)；c為速度常數(shù)。

研究使用的定位模塊根據(jù)一臺接收機(jī)的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行單點(diǎn)定位，定位模型[9]如圖4所示。

圖4 衛(wèi)星單點(diǎn)定位模型

至少4顆衛(wèi)星就可以得到接收機(jī)定位信息，設(shè)接收機(jī)坐標(biāo)為（x,y,z），空間衛(wèi)星坐標(biāo)分別為（x1,y1,z1）、（x2,y2,z2）、（x3,y3,z3）、（x4,y4,z4），衛(wèi)星與小車的空間距離分別為d1、d2、d3、d4[10]，則

3.3.2 定位模塊

雙模 ATGM332D-5N能夠捕獲 GPS、BDS和GLONASS三大導(dǎo)航系統(tǒng)的空間衛(wèi)星，為加強(qiáng)信號接收，配置了一個帶有互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包交換（IPX）接口的外置有源天線。ATGM332D-5N原理如圖5所示。

圖5 ATGM332D-5N原理圖

ATGM332D輸出數(shù)據(jù)默認(rèn)采用美國國家海洋電子協(xié)會（National Marine Electronics Association，NMEA）的NMEA-0183協(xié)議[11]，主控芯片主要對$GPGGA、$GPVTG數(shù)據(jù)進(jìn)行解析調(diào)用。數(shù)據(jù)示例：

3.3.3 定位數(shù)據(jù)采集分析和結(jié)果整理

由于定位模塊存在一定的誤差，并且受天氣、地球自轉(zhuǎn)、衛(wèi)星運(yùn)行、云層流動等因素的影響，即使定位模塊固定于一點(diǎn)不動，其定位信息仍為浮動數(shù)據(jù)[12]。如果浮動數(shù)據(jù)直接賦給主控芯片用于運(yùn)算，那么車輛電機(jī)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)向的控制數(shù)據(jù)會出現(xiàn)浮動，不僅增加主控芯片數(shù)據(jù)處理的誤差，也傷害電機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)，致使車輛穩(wěn)定性能和機(jī)動性能下降。此外，數(shù)據(jù)的量級浮動也增加了后續(xù)數(shù)據(jù)計算的復(fù)雜性，所以對浮動數(shù)據(jù)量級簡化處理以提高計算速度是有必要的。對試驗中所采集數(shù)據(jù)的經(jīng)度差和緯度差的處理結(jié)果如圖6、圖7所示。

圖6 定點(diǎn)測試經(jīng)度差值

圖7 定點(diǎn)測試緯度差值

根據(jù)圖6和圖7所顯示的結(jié)果，緯度差值波動范圍為-0.000 1～0.000 1，經(jīng)度差值波動范圍為-0.000 1～0.000 1。顯然，使用的定位模塊經(jīng)緯度數(shù)值精確度可達(dá)到千分位。

3.4 硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

除了機(jī)械機(jī)構(gòu)、定位模塊、主控STM32F03C8T6和電機(jī)外，為方便二次開發(fā)，硬件系統(tǒng)還附有18 650鋰電池包、可調(diào)降壓穩(wěn)壓板、TTL串口、下載調(diào)試器、夏普紅外避障傳感器、OLED液晶顯示屏等，如圖8所示。

圖8 硬件系統(tǒng)組成及控制框圖

4 主動尋跡模型的建立

4.1 航向控制

$GPVTG包含以真北為參考基準(zhǔn)的地面航向，可以指示車輛的運(yùn)動方向，即以真北為0°位，順時針?biāo)鶔哌^的夾角為車輛航向角。將車輛的航向角和當(dāng)前位置與目標(biāo)位置間的動態(tài)角度建立關(guān)系，即航向控制模型，如圖9所示。其中，（x0,y0）為起始坐標(biāo)點(diǎn)，（x1,y1）為目標(biāo)終止點(diǎn)，θ0為航向參考角（0°～89.99°），α為車輛某一時刻的行進(jìn)方向（0°～359.99°），即航向角。

圖9 航向角控制模型

航向角α不能直接與航向參考角θ0作比較，以大地經(jīng)緯度建立虛擬平面坐標(biāo)系[13]，得到航向參考角θ0所對應(yīng)的目標(biāo)航向角θ。目標(biāo)航向角θ的計算如表1所示。

航向角α由GPS數(shù)據(jù)解析，為使車輛的行進(jìn)方向（航向角）等于或逼近目標(biāo)航向角θ，采取求差值的方法[14]：

當(dāng)角度差值Δ=0°或者Δ→0°時，即達(dá)到了航向控制的目的。

4.2 尋跡模型

車輛按照(x0,y0)到(x1,y1)的直線路徑行駛是其自動尋跡的最佳路線。規(guī)定當(dāng)Δ≥180°時，車輛前輪左轉(zhuǎn)，0°＜Δ＜180°時，車輛前輪右轉(zhuǎn)，Δ=0°時，車輛直線行駛。

尋跡控制模型如圖10所示。其中，A為起始點(diǎn)，G為設(shè)定目標(biāo)點(diǎn)，AB為車輛起動后在GPS數(shù)據(jù)未更新之前的路徑。車輛處于B點(diǎn)時，GPS數(shù)據(jù)更新，AB段路徑的行駛數(shù)據(jù)和B點(diǎn)坐標(biāo)被解析，B點(diǎn)則替代A點(diǎn)作為新起始點(diǎn)。

表1 目標(biāo)航向角θ計算表

圖10 尋跡控制模型簡圖

主控STM32F03C8T6計算BG段的行進(jìn)參考角和角度差值，對外執(zhí)行前輪轉(zhuǎn)向和驅(qū)動電機(jī)驅(qū)動。小車之后向C點(diǎn)行駛，達(dá)到C點(diǎn)后，GPS數(shù)據(jù)再次更新，C點(diǎn)成為新的起始點(diǎn)，再次計算CG段數(shù)據(jù)，行駛至D點(diǎn)，類此，小車在轉(zhuǎn)向和驅(qū)動配合下，逐漸逼近目標(biāo)點(diǎn)。

5 程序編譯

基于Keil編譯環(huán)境，程序控制從各硬件配置初始化到循環(huán)體判斷執(zhí)行，導(dǎo)航數(shù)據(jù)、紅外測距、OLED顯示、方向計算和電機(jī)控制順序循環(huán)執(zhí)行實(shí)現(xiàn)智能車尋跡。程序執(zhí)行邏輯框圖如圖11所示。

主控STM32F03C8T6在執(zhí)行時，main函數(shù)為執(zhí)行起點(diǎn)，以下為智能車尋跡控制程序中main()函數(shù)部分，Tracking()函數(shù)為智能車尋跡循環(huán)函數(shù)。

圖11 程序執(zhí)行邏輯框圖

6 試驗測試結(jié)果

為驗證主動導(dǎo)航智能車的自動尋跡能力，對智能車進(jìn)行實(shí)際道路測試。圖12所示為道路尋跡測試智能車行駛路線示意。

圖12 道路尋跡測試小車行駛路線示意

測試道路長15 m、寬3 m，路面水平且達(dá)到二級公路等級，測試時天氣晴朗，風(fēng)速低于3.5 m/s。如圖12，A點(diǎn)為智能車放置起始點(diǎn)，B點(diǎn)為給定目標(biāo)點(diǎn)，C點(diǎn)為智能車到達(dá)點(diǎn)。受導(dǎo)航模塊定位精度和衛(wèi)星與定位模塊之間數(shù)據(jù)存在延遲的限制，智能車在行駛過程中出現(xiàn)S形路線。測試初期因智能車放置角度β不同導(dǎo)致轉(zhuǎn)向偏移量d差異較大，但經(jīng)多次測試，行車路線從第2次極值點(diǎn)起偏移量d的范圍在±0.30 m內(nèi)，且隨到目標(biāo)點(diǎn)距離的減小，極值點(diǎn)的偏移量逐漸減小，結(jié)果達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。

7 結(jié)論

根據(jù)試驗結(jié)果可以得出，通過建立小車航向、路徑控制模型，設(shè)計電路模塊、編譯路徑控制程序，能夠?qū)崿F(xiàn)以GPS定位數(shù)據(jù)為主、紅外測距避障為輔的主動導(dǎo)航下智能小車的自動尋跡。

為進(jìn)一步開展研究，導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸可使用5G通信，提高數(shù)據(jù)傳輸速度、加強(qiáng)導(dǎo)航系統(tǒng)時效性；還可與DGPS、SBAS、INS形成組合導(dǎo)航，提高導(dǎo)航精度；結(jié)合手機(jī)APP進(jìn)行起?？刂?、目標(biāo)點(diǎn)輸入；結(jié)合高精度地圖和API實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)導(dǎo)航；載入車機(jī)系統(tǒng)完成交互式控制等。

參考文獻(xiàn)

[1]周濟(jì).智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J].中國機(jī)械程，2015（17）：2273-2284.

[2]劉宗巍，史天澤，郝瀚，等.中國汽車技術(shù)的現(xiàn)狀、發(fā)展需求與未來方向[J].汽車技術(shù)，2017（1）：1-6+47.

[3]趙亦林.車輛定位與導(dǎo)航系統(tǒng)[M].譚國真，譯.北京：電子工業(yè)出版社，1999.

[4]周柱.基于STM32的智能小車研究[D].成都：西南交通大學(xué)，2011.

[5]高楓.基于ARM的智能尋跡小車的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[D].太原：中北大學(xué)，2012.

[6]胡斌，陳林.全球定位系統(tǒng)(GPS)技術(shù)淺談[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì)，2009（3）：218-219.

[7]紀(jì)超.基于ARM的無人車GPS導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[D].西安：西安工業(yè)大學(xué)，2013.

[8]王琦.全球定位系統(tǒng)(GPS)的原理與應(yīng)用[J].衛(wèi)星與網(wǎng)絡(luò)，2010（4）：26-30.

[9]陳立.BDS/GPS組合系統(tǒng)偽距單點(diǎn)定位算法研究[D].南京：南京理工大學(xué)，2017.

[10]盧望.基于ARM的GPS定位系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D].成都：西南交通大學(xué)，2009.

[11]張帥帥，崔紅霞.GPS數(shù)據(jù)的采集提取和顯示[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報，2013（25）：22-23.

[12]郭俊杰.無人駕駛車GPS自主導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[D].西安：長安大學(xué)，2014.

[13]Liu J,Zhang Y,Guo L,et al.A multi-objective Antidisturbance Robust Filter for SINS/GPS Navigation Systems[J].International Journal of Intelligent Computing&Cybernetics，2013，6（3）：216-231.

[14]Chen R,Li X.Virtual Differential GPS Based on SBAS Signal[J].GPS Solutions，2004，8（4）：238-244.