智能車巡線原理

文/林輝 卞軍 張晨陽 劉珊珊

智能車近年來獲得了較大的發(fā)展，除了專門的飛思卡爾智能車大賽之外，在全國大學(xué)生電子設(shè)計(jì)大賽中也經(jīng)常以智能車做為考題，智能車巡線技術(shù)的發(fā)展使智能車具備了更強(qiáng)的“智能性”。

1 智能車的整體結(jié)構(gòu)

智能車可以分成三個(gè)部分——傳感器部分、控制器部分、執(zhí)行器部分。即信號(hào)捕獲、控制、驅(qū)動(dòng)。

傳感器將外界光、電、聲音、電磁波以及其他信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào)后發(fā)送給上級(jí)，在智能車上的傳感器有電壓輸出、脈沖輸出、數(shù)字總線輸出等幾種形式。

傳統(tǒng)的控制器包含程序計(jì)數(shù)器、指令寄存器、指令譯碼器、時(shí)序發(fā)生器以及操作控制器等，用來實(shí)現(xiàn)整個(gè)微機(jī)系統(tǒng)的操作。在智能車系統(tǒng)中，控制器負(fù)責(zé)將各類傳感器采集到的信息進(jìn)行分析處理，并將指令傳遞給執(zhí)行器。

執(zhí)行器部分負(fù)責(zé)執(zhí)行控制器傳達(dá)的各項(xiàng)指令，進(jìn)而調(diào)整各個(gè)模塊的工作狀態(tài)，使之協(xié)同完成智能車的各項(xiàng)操作。

2 什么是智能車巡線技術(shù)

簡(jiǎn)單來說，智能車巡線技術(shù)就是通過智能車得到一個(gè)合適的圖像，并從中分析出部分可以用來控制車體的信息。

在智能車巡線過程中，使智能車在引導(dǎo)信息下去逼近預(yù)定的行駛軌道是智能車巡線技術(shù)的一個(gè)基本目標(biāo)，其行駛路線與實(shí)際預(yù)定軌道之間的誤差率可以用來判別一種巡線技術(shù)的優(yōu)劣程度。在同一種巡線技術(shù)下，采用不同的傳感器也會(huì)對(duì)智能車的巡線準(zhǔn)確度產(chǎn)生影響。

3 黑線循跡法

目前被廣泛采用的循跡方式有多種，包括黑線循跡、紅外對(duì)管循跡法、攝像頭循跡法、激光管循跡法、激光管循跡法、電磁循跡法等。相比較于其他幾種循跡方法，黑線循跡的電路設(shè)計(jì)相對(duì)而言簡(jiǎn)單，檢測(cè)信息速度快且成本低。黑線循跡示意圖如圖1所示。

黑線循跡中主要采用紅外探測(cè)法，依靠光電傳感器來實(shí)現(xiàn)對(duì)道路的識(shí)別。由光電傳感器的發(fā)射管發(fā)射出一定波長(zhǎng)的紅外線，當(dāng)紅外線照射在不同的物體表面時(shí)具有不同的反射強(qiáng)度。利用黑色對(duì)可見光的強(qiáng)吸收率，當(dāng)智能車行駛到預(yù)定黑線軌道，低反射率的黑線與其他高反射率地帶形成強(qiáng)烈的對(duì)比。在對(duì)智能車巡線技術(shù)的內(nèi)部編碼中，就是利用這一特點(diǎn)進(jìn)行路徑識(shí)別。光電傳感器原理如圖2所示。

智能車行駛過程中，想要從賽道中提取我們想要的黑線信息，首先需要做的是提取出完整的賽道輪廓。賽道不可避免的會(huì)有各種彎道，交叉等。在機(jī)器看來這些賽道信息就是一堆一堆的點(diǎn)。為了幫助智能車較好的運(yùn)行，需要有良好的路徑識(shí)別方法。路徑識(shí)別主要是對(duì)普通彎道、小S形彎道、大S行彎道、十字交叉道的識(shí)別。

普通彎道對(duì)于智能車來說是最容易識(shí)別的，可以根據(jù)偏移量、曲率等來識(shí)別。根據(jù)曲率來識(shí)別是目前采用較多的一種方法。曲率最大的意義在于可以同時(shí)包含速度和轉(zhuǎn)向兩種信息。求取曲率在高等數(shù)學(xué)中有明確的方法，除此之外我們可以利用圓的特性來逼近曲率。式（1）即使用的曲率計(jì)算公式，通過圓上三點(diǎn)求曲率。其中x為坐標(biāo)，c即曲率，i為當(dāng)前點(diǎn)，i+1為沿y軸方向增長(zhǎng)的下一個(gè)點(diǎn)，i-1則是沿y軸方向增長(zhǎng)的上一個(gè)點(diǎn)。進(jìn)而可以得到此三點(diǎn)組成的曲率。

根據(jù)所求出來的曲率，就可以判斷出彎道情況。當(dāng)然，在判斷曲率之前，首先要為智能車的路徑識(shí)別程序設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)所求出來的曲率大于設(shè)定的閾值時(shí)即可判斷為屬于彎道的情況。根據(jù)所需要的精確度，可以選取適當(dāng)?shù)拈撝?。智能車?huì)根據(jù)當(dāng)前的道路情況做加減速控制。

4 巡線中的速度控制策略

相對(duì)于智能車這類微機(jī)系統(tǒng)電子設(shè)備，慣性在加減速過程中造成的影響并不是很大，但為了能夠使得智能車更加高效的到達(dá)既定目的地而不偏離原來的行駛軌道，有必要對(duì)智能車行駛過程中的速度進(jìn)行控制。

圖1：黑線循跡示意圖

圖2：光電傳感器原理

在直道行駛過程中，車身抖動(dòng)對(duì)光電傳感器造成的影響較小，因此在直道行駛時(shí)可以適當(dāng)采用較大的速度控制方案。在快要接近彎道的情況下提前將速度設(shè)定為可以控制的最大入彎速度，駛離彎道后必須進(jìn)行加速控制。

在彎道行駛過程中的速度控制是智能車行駛過程中的重點(diǎn)。在入彎的過程中，路況的急劇變化使得光電傳感器的識(shí)別壓力增大，出于穩(wěn)定性考慮，應(yīng)當(dāng)適當(dāng)做減速處理，避免偏離軌道。與此同時(shí)，應(yīng)將速度設(shè)置為彎道曲率的線性函數(shù)關(guān)系，在曲率急劇增大時(shí)，速度應(yīng)將減小到適當(dāng)?shù)呐R界值。若速度沒有降到入彎臨界值，除了在入彎的過程中可能導(dǎo)致偏離軌道的情況，在出彎進(jìn)入直道時(shí)車身也會(huì)因調(diào)控不及時(shí)而出現(xiàn)S形運(yùn)動(dòng)軌跡。

在實(shí)現(xiàn)智能車速度控制的過程中，除了通過軟件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)上述速度控制流程外在硬件方面還要設(shè)計(jì)合理的電機(jī)電流采樣方案，包括使用常用的霍爾電流傳感器和采樣電阻等。

5 總結(jié)

在完整的智能車設(shè)計(jì)中，除了巡線控制外還應(yīng)有其他各種控制方法輔助智能車完成行駛目標(biāo)，完善的速度優(yōu)化算法以及精準(zhǔn)的傳感器設(shè)備可以幫助智能車更加平穩(wěn)高效的完成所需要的工作。

智能車的研究是對(duì)不斷發(fā)展的電子技術(shù)在應(yīng)用與實(shí)踐上的檢驗(yàn)與延伸。智能車不再僅僅局限于使用藍(lán)牙、紅外線等短距離信息控制方式，也不再僅僅局限于少數(shù)的幾個(gè)單一功能。在IOT迅速發(fā)展的當(dāng)下，智能車的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，未來可見的成果也會(huì)越來越多。