基于IMXRT1021嵌入式競(jìng)速智能車(chē)設(shè)計(jì)①

何牧天,傅敏康,何 毅,孫冬梅

(南京工業(yè)大學(xué) 電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院,南京 211816)

20世紀(jì)80年代初,美國(guó)率先提出自動(dòng)駕駛計(jì)劃,并由此衍生出“智能車(chē)”概念.2003年,韓國(guó)漢陽(yáng)大學(xué)汽車(chē)控制實(shí)驗(yàn)室在飛思卡爾半導(dǎo)體公司的資助下舉辦了世界上第一屆大學(xué)生智能車(chē)競(jìng)賽.2005年11月,中國(guó)教育部高等學(xué)校自動(dòng)化專業(yè)委員會(huì)與飛思卡爾半導(dǎo)體公司簽署了長(zhǎng)期合作協(xié)議書(shū).2006年,清華大學(xué)舉辦了我國(guó)第一屆全國(guó)大學(xué)生智能車(chē)競(jìng)賽邀請(qǐng)賽,全國(guó)大學(xué)生智能車(chē)競(jìng)賽由此開(kāi)始,時(shí)至2020年已經(jīng)成功舉辦了15 屆.該競(jìng)賽被教育部批準(zhǔn)列入國(guó)家教學(xué)質(zhì)量與教學(xué)改革工程資助項(xiàng)目,是教育部倡導(dǎo)的全國(guó)大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技A 類(lèi)競(jìng)賽.其下設(shè)多個(gè)組別,其中,最為經(jīng)典、歷史最悠久的就是本文描述的四輪競(jìng)速組.歷經(jīng)15年的發(fā)展革新,第十五屆智能車(chē)競(jìng)賽四輪組的規(guī)則較之前幾屆有了較大改動(dòng),對(duì)攝像頭限高等關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)的限制更加嚴(yán)苛,調(diào)整了賽道元素,新增了出入車(chē)庫(kù)的環(huán)節(jié),難度顯著提升.而根據(jù)大賽組委會(huì)公布的最近5 屆四輪組的成績(jī)分析,雖然比賽難度不斷增大,但是選手的整體成績(jī)呈上升趨勢(shì),高水平競(jìng)速往往只相差一兩個(gè)毫秒,獲獎(jiǎng)難度逐年提高.

筆者在第十五屆全國(guó)大學(xué)生智能車(chē)競(jìng)賽中獲得四輪競(jìng)速組華東賽區(qū)和全國(guó)總決賽一等獎(jiǎng).下面從組裝、關(guān)鍵器件選型、硬件設(shè)計(jì)、電路板設(shè)計(jì)、傳感器信號(hào)處理、算法和控制等方面加以論述.

1 智能車(chē)的組裝

1.1 車(chē)模的選型及相關(guān)參數(shù)

“恩智浦”全國(guó)大學(xué)生智能車(chē)競(jìng)賽指定四輪車(chē)的車(chē)模有A、B、C 三種型號(hào).智能車(chē)以較高速度行進(jìn)時(shí)需采用差速控制,而A、B 型車(chē)模只有一個(gè)電機(jī),故選用C型車(chē)模.C 型車(chē)模配有兩個(gè)電機(jī)(RN-380)和一個(gè)舵機(jī)(Futaba S3010),如圖1所示.C 型車(chē)模長(zhǎng)28 cm,寬18 cm,車(chē)輪直徑6.4 cm,行駛時(shí)不易打滑,減震性能優(yōu)良.

圖1 四輪車(chē)車(chē)模

1.2 攝像頭的選擇與安裝

攝像頭根據(jù)感光傳感器的不同分為CMOS 型和CCD 型.CCD 傳感器在靈敏度、分辨率、噪聲控制等方面都優(yōu)于CMOS 傳感器,而CMOS 傳感器成本低、工作電壓低、功耗低、整合度高、輸出信號(hào)穩(wěn)定[1].故選用了CMOS 型MT9V032 攝像頭,其分辨率可達(dá)752×480,60 fps.由于處理器性能和實(shí)時(shí)性的要求,本系統(tǒng)將分辨率設(shè)置為60×80,200 fps.

攝像頭安裝高度影響前視距離、圖像采集寬度等指標(biāo)[2-4].安裝過(guò)低,要降低俯視角度來(lái)獲得更好的視野,但會(huì)使前視距離增加過(guò)多,難以避免受炫光現(xiàn)象影響,圖像前若干行可信度降低,從而產(chǎn)生較大的誤差.安裝過(guò)高,則會(huì)在智能車(chē)行進(jìn)過(guò)程中受鞭梢效應(yīng)影響,發(fā)生反復(fù)震蕩現(xiàn)象,影響穩(wěn)定性.另外,由于較高的位置和較大的俯視角度,采集的圖像容易出現(xiàn)畸變現(xiàn)象,采集的賽道邊界線也會(huì)細(xì)化,路徑提取效果降低.2020年第十五屆全國(guó)大學(xué)生智能車(chē)大賽規(guī)定攝像頭安裝高度最高位10 cm.

兼顧到可視范圍、前視距離、抗干擾性等因素,安裝調(diào)整攝像頭的前視距離為車(chē)頭前方50～60 cm.攝像頭成像中心距地面約10 cm,位于舵機(jī)安裝位置正上方,約有15°左右的俯視角.

1.3 測(cè)速編碼器的安裝

編碼器用于智能車(chē)測(cè)速、計(jì)算行進(jìn)距離.選用小型QY1503-CDZ 磁電式增量編碼器,該編碼器為4096 線,正交解碼型,精度高且小巧.將一對(duì)編碼器分別安裝于兩個(gè)電機(jī)上方,同時(shí)保證測(cè)速齒輪與智能車(chē)差速器齒輪良好嚙合.如圖2所示.

圖2 速度編碼器效果圖

1.4 舵機(jī)的安裝位置與安裝方法

原車(chē)模上舵機(jī)采用垂直安裝,智能車(chē)在轉(zhuǎn)向過(guò)程中舵機(jī)固定配件容易受到扭曲發(fā)生形變,影響轉(zhuǎn)向控制精度.為了提升轉(zhuǎn)向控制的穩(wěn)定性和轉(zhuǎn)向更為平滑靈敏,降低智能車(chē)前部的重心位置,改為臥式安裝,同時(shí)使舵機(jī)內(nèi)部的驅(qū)動(dòng)電路遠(yuǎn)離了位于其上方的攝像頭和電磁傳感器模塊,降低了電磁互相干擾,如圖3所示.

圖3 舵機(jī)安裝方式效果圖

1.5 智能車(chē)重心的調(diào)整

對(duì)于車(chē)輛而言,整車(chē)重心適宜位于車(chē)輛中后部,并且較低的重心可以獲得更好的控制穩(wěn)定性;重心位置偏前部可以提升車(chē)輛轉(zhuǎn)向控制的實(shí)時(shí)性,但穩(wěn)定性會(huì)相對(duì)降低;重心偏后部則可以獲得較好的速度控制,但轉(zhuǎn)向控制實(shí)時(shí)性也略微下降.由于攝像頭和電磁模塊的安裝可以使智能車(chē)的重心整體上移且向車(chē)頭方位偏移,在轉(zhuǎn)向過(guò)程中更容易造成側(cè)傾、甩尾以及輪胎打滑等問(wèn)題.因此在重心分配的設(shè)計(jì)上,將較重的電池安裝在智能車(chē)中部靠后位置,緊貼底盤(pán)以此將整車(chē)重心向后向下調(diào)整,并且盡可能在車(chē)體中軸線上以平衡左右兩側(cè),在保持轉(zhuǎn)向控制實(shí)時(shí)性的同時(shí),兼顧速度控制的準(zhǔn)確性以及快速性.如圖4所示.

圖4 智能車(chē)電池安裝位置示意圖

1.6 前輪定位參數(shù)的優(yōu)化與調(diào)整

比賽過(guò)程中,要求智能車(chē)在長(zhǎng)直賽道行進(jìn)時(shí)盡量減少轉(zhuǎn)向調(diào)整,而在彎道行進(jìn)時(shí)轉(zhuǎn)向平滑迅速,轉(zhuǎn)向后自動(dòng)快速回正,因此,需要對(duì)前輪定位參數(shù)進(jìn)行校正.根據(jù)汽車(chē)機(jī)械理論[5,6],前輪采用主銷(xiāo)內(nèi)傾、前輪前束結(jié)構(gòu)可以改善車(chē)輛運(yùn)行的轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性并減少車(chē)輪磨損.前輪主銷(xiāo)內(nèi)傾指在汽車(chē)橫向平面內(nèi),主銷(xiāo)軸線上端略向內(nèi)傾斜,使前輪轉(zhuǎn)向回正更為輕便.盡管內(nèi)傾角越大回正越便捷,但是會(huì)導(dǎo)致輪胎磨損程度提升.通過(guò)反復(fù)優(yōu)化驗(yàn)證,得到智能車(chē)達(dá)到輪胎磨損和轉(zhuǎn)向輕便性較優(yōu)平衡點(diǎn)為2°～ 4°.通過(guò)調(diào)整前輪轉(zhuǎn)向臂螺桿長(zhǎng)度即可完成主銷(xiāo)內(nèi)傾的調(diào)整,如圖5所示.

圖5 前輪轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)調(diào)整效果圖

1.7 智能車(chē)轉(zhuǎn)彎半徑的確定

根據(jù)“恩智浦”第十五屆全國(guó)大學(xué)生智能車(chē)競(jìng)賽規(guī)定,賽道寬度不小45 cm.預(yù)賽階段,賽場(chǎng)形狀為約 5 m ×7 m 長(zhǎng)方形,采用PVC 材料鋪設(shè)含有各種元素的賽道.兩條相鄰賽道中心線之間間距不小于60 cm.賽道中存在著直線、曲線、十字交叉路口、環(huán)島、坡道、車(chē)庫(kù)等多種特殊道路元素.曲線的曲率半徑不小于50 cm.基本賽道尺寸如圖6所示.

圖6 賽道部分尺寸參數(shù)示意圖

根據(jù)賽道尺寸,參照汽車(chē)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)理論,對(duì)智能車(chē)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化.轉(zhuǎn)向時(shí),轉(zhuǎn)向輪盡可能繞順時(shí)轉(zhuǎn)向中心,以提升智能車(chē)行駛過(guò)程中的穩(wěn)定性,避免頻繁地轉(zhuǎn)向控制調(diào)整,防止出現(xiàn)側(cè)傾、甩尾和輪胎打滑等現(xiàn)象.轉(zhuǎn)彎半徑≤50 cm,以通過(guò)比賽規(guī)定的最小半徑彎道.

2 硬件設(shè)計(jì)

大賽組委會(huì)規(guī)定:智能車(chē)微控制器必須選用“恩智浦”系列芯片,參賽者需要獨(dú)立設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)方案.硬件設(shè)計(jì)主要包含:微控制器核心板電路,電源穩(wěn)壓電路,姿態(tài)和速度采集的傳感器電路,電機(jī)和舵機(jī)驅(qū)動(dòng)電路,外置Flash 存儲(chǔ)、獨(dú)立按鍵、五向按鍵、NRF 無(wú)線、WIFI 圖傳人機(jī)交互外設(shè)電路、LCD 顯示、蜂鳴器、LED 輔助外設(shè)電路等.其硬件設(shè)計(jì)框圖如圖7所示.本文將對(duì)部分主要的電路模塊以及接口加以介紹.

圖7 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)框圖

2.1 微控制器模塊

微控制器芯片選用NXP 公司的I.MXRT1021,功能豐富強(qiáng)大,在設(shè)計(jì)主控板電路時(shí),選用其最小系統(tǒng)板作為接口電路單元,以降低設(shè)計(jì)難度.該芯片具有如下性能特征:

(1)內(nèi)核是ARM Cortex-M7,主頻500 MHz,16 kB I-Cache,16 kB D-Cache;

(2)外部存儲(chǔ)器接口:8/16 位SDRAM,8 位NAND FLASH,SD/eMMC,單/雙通道4 位SPI,并行NOR FLASH;

(3)音頻接口:S/PDIF 輸入輸出,3 個(gè)同步音頻接口(支持I2S、AC97、TMD和Codec/DSP 接口);

(4)通訊接口:USB 2.0 OTG,2 個(gè)uSDHC 接口,10 M/100 M Ethernet,8 個(gè)UART,4 個(gè)I2C,4 個(gè)SPI,2 個(gè)FlexCAN;

(5)片上存儲(chǔ)器:96 kB Boot ROM,可組態(tài)最大256 kB SRAM;

(6)定時(shí)器:2 個(gè)通用可編程定時(shí)器,4 通道周期中斷定時(shí)器,2 個(gè)4 位定時(shí)器,2 個(gè)FlexPWM;

(7)電源管理電路:片內(nèi)集成DCDC,LDO,內(nèi)置溫度傳感器,通用電源管理控制器;

(8)模擬電路:2 個(gè)12 位ADC,多達(dá)19 通道,4 路模擬比較器;

(9)工作電壓3.3 V,ARM Cortex-M7 內(nèi)核工作電壓1.2 V,由內(nèi)置DCDC 產(chǎn)生;

(10)封裝:144-Pin LQFP 封裝(或100-Pin LQFP).

2.2 存儲(chǔ)器接口電路

由于微處理器無(wú)內(nèi)置Flash,將W25Q64JVSIQ作為外接Flash.

2.3 電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路

本系統(tǒng)設(shè)計(jì)全橋電路驅(qū)動(dòng)直流電機(jī)(RN-380),功率管選用IR7843,其驅(qū)動(dòng)電路選用IR2104,如圖8所示.

圖8 直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)全橋電路

2.4 舵機(jī)驅(qū)動(dòng)電路

舵機(jī)(Futaba S3010)驅(qū)動(dòng)接口電路如圖9所示,其接口有3 個(gè)引腳,腳2和腳3 接6 V 電源,腳1 接控制信號(hào)PWM.由于微控制器是3.3 V 供電,而舵機(jī)是6 V供電,電平不兼容,所以需要通過(guò)三極管SS8050 進(jìn)行電平轉(zhuǎn)換,但轉(zhuǎn)換后的電平和原PWM的反相了,然而I.MX RT1021 微處理器PWM 功能強(qiáng)大,可以把脈寬占空的輸出設(shè)置為低電平,而脈寬非占空的輸出設(shè)置為高電平,從而實(shí)現(xiàn)電平的匹配.

圖9 舵機(jī)轉(zhuǎn)向接口電路

2.5 攝像頭接口電路

選用1/3 英寸CMOS 數(shù)字圖像傳感器MT9V032(單色),該傳感器具有并行數(shù)字輸出和低電壓差分信號(hào)(LVDS)輸出接口.MCU 通過(guò)UART 接口對(duì)MT9V032進(jìn)行初始化和發(fā)送控制命令等,通過(guò)DMA 接口接收MT9V032 發(fā)送的像素點(diǎn)數(shù)據(jù),如圖10所示.PIXCLK為像素點(diǎn)參數(shù)輸出脈沖,LineValid為行有效輸出,FrameValid為場(chǎng)有效輸出.

圖10 攝像頭接口電路

2.6 電磁導(dǎo)航信號(hào)采集模塊電路

電磁導(dǎo)航信號(hào)采集模塊電路,用于采集賽道中央20 kHz的導(dǎo)航信號(hào).電磁信號(hào)采集電路如圖11所示.LC 感應(yīng)電磁導(dǎo)航信號(hào),LM321 組成電壓偏置放大電路,放大后再進(jìn)行倍壓整流,然后送至母板進(jìn)行ADC轉(zhuǎn)換.

圖11 導(dǎo)航信號(hào)采集電路

3 PCB 電路板設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)好智能車(chē)硬件原理圖之后,再著手設(shè)計(jì)PCB電路板.為了保證設(shè)計(jì)的成功率和提高抗干擾能力,把PCB 設(shè)計(jì)分成主控母板、電機(jī)驅(qū)動(dòng)板、電磁導(dǎo)航電磁信號(hào)采集板3 塊PCB 設(shè)計(jì).把PCB 電路板進(jìn)行分開(kāi)設(shè)計(jì),既降低了設(shè)計(jì)難度,又降低了模擬電路和數(shù)字電路間的相互干擾,同時(shí)又便于在一定尺寸空間內(nèi)安裝整齊緊湊[7].圖12～圖14為各模塊的PCB 電路板.

圖12 主控母板PCB 電路板正反面

圖13 電機(jī)驅(qū)動(dòng)PCB 電路板正反面

圖14 電磁導(dǎo)航信號(hào)采集板PCB 板

3.1 主控PCB 母板設(shè)計(jì)注意環(huán)節(jié)

智能車(chē)的M P U 芯片選用的是N X P 公司的I.MXRT1021,此芯片在前文已介紹,功能豐富強(qiáng)大,故選用其最小系統(tǒng)板作為接口電路單元來(lái)設(shè)計(jì)主控母板,這樣可以大大地降低PCB 設(shè)計(jì)的難度.

3.2 電機(jī)驅(qū)動(dòng)PCB 板設(shè)計(jì)注意環(huán)節(jié)

智能車(chē)有兩個(gè)驅(qū)動(dòng)電機(jī),每個(gè)電機(jī)需要4 個(gè)MOS管組成全橋驅(qū)動(dòng)電路.在放置MOS 管時(shí),同一橋臂的2 個(gè)MOS 管放在PCB 板正反兩面,通過(guò)焊盤(pán)或過(guò)孔相連,同時(shí)引出電機(jī)接線.

3.3 電磁導(dǎo)航信號(hào)采集板PCB 設(shè)計(jì)注意事項(xiàng)

使用7 個(gè)電感采樣電磁導(dǎo)航信號(hào),如圖15所示.最左側(cè)(第1 個(gè))電感、居中(第4 個(gè))電感和最右側(cè)(第7 個(gè))電感平行于前輪轉(zhuǎn)向牽引機(jī)構(gòu)排布,第2和第6個(gè)電感呈外八字45°排布(在俯視視角下),第3和第5個(gè)電感呈內(nèi)八字45°排布.其中,內(nèi)八字排布電感用于檢測(cè)特殊道路元素,如環(huán)島的檢測(cè).其余電感均用于普通道路電磁環(huán)境檢測(cè),這樣設(shè)計(jì)為軟件控制算法的編寫(xiě)提供了便利,也使得對(duì)特殊元素狀態(tài)識(shí)別更加靈敏.

圖15 電感位置排布示意圖

4 傳感器信號(hào)的處理

4.1 MT9V032 攝像頭圖像信號(hào)采集與處理

經(jīng)過(guò)多次的試驗(yàn)對(duì)比,攝像頭分辨率為120×60 時(shí),將圖像壓縮變?yōu)?0×60,可同時(shí)滿足精度和實(shí)時(shí)性要求.原始圖像與壓縮圖像的對(duì)比如圖16所示(CMOS成像芯片被橫放了).原始圖像有較多的冗余信息,不利于提取有效信息,需對(duì)其進(jìn)行處理.第一步將灰度圖像信息二值化,常見(jiàn)的二值化方法有最大類(lèi)間方差法、谷底最小值法、百分比閾值法等[6].用這3 種方法對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理,處理后的效果如圖17所示.進(jìn)行比較之后,選用最大類(lèi)間方差法用于原始圖像的二值化處理,然后再計(jì)算擬合出道路中線曲線、左右邊界、前瞻截止行以及終點(diǎn)斑馬線等.圖18為擬合后的環(huán)島附近、彎道附近以及十字交叉路口附近的中線提取圖像.

圖16 原始圖像與壓縮圖像示意圖

圖17 3 種不同的方法處理圖像二值化

圖18 環(huán)島、彎道和十字交叉中線提取圖像

4.2 電磁導(dǎo)航信號(hào)的采樣與處理

賽道中線內(nèi)鋪設(shè)20 kHz 信號(hào)線,采樣電感離信號(hào)線越近,其與磁場(chǎng)方向夾角越接近90°,互感電壓就越大.前文已述,電感1、4、7 都是水平擺放,正常情況下,4 號(hào)電感最接近信號(hào)線,互感電壓可以達(dá)到1 號(hào)和7 號(hào)電感的兩倍,這3 個(gè)電感的互感電壓可用來(lái)判斷智能車(chē)偏移中心線的角度.

3 號(hào)和5 號(hào)電感呈內(nèi)八字軸對(duì)稱排列,當(dāng)智能車(chē)出現(xiàn)輕微偏轉(zhuǎn)時(shí),略微偏向右側(cè),3 號(hào)電感就更靠近信號(hào)線,與信號(hào)線的角度偏差也會(huì)變大,由45°向90°靠近,互感電壓大大增加.而5 號(hào)電感卻相反,互感電壓大大減弱.3 號(hào)和5 號(hào)電感對(duì)車(chē)輛輕微偏轉(zhuǎn)有更明顯的反映,比僅有1、4、7 號(hào)電感控制時(shí),減弱了滯后環(huán)節(jié)的長(zhǎng)度,使得控制實(shí)時(shí)性進(jìn)一步提升.同理,2 號(hào)和6 號(hào)電感的作用.

在攝像頭和電磁傳感器共同作用下,得到了賽道邊緣和中線位置信息.

4.3 速度傳感器信號(hào)采集與處理

速度傳感器采用4096 線正交解碼編碼器,當(dāng)智能車(chē)運(yùn)動(dòng)時(shí),其A、B 信號(hào)線輸出相位差90 度的脈沖,兩個(gè)脈沖有先后順序,且單位時(shí)間內(nèi)可測(cè)定脈沖個(gè)數(shù),因此不僅可以測(cè)量速度,判斷旋轉(zhuǎn)的方向,也可以計(jì)算智能車(chē)的行進(jìn)距離.速度測(cè)量周期為5 ms,將每個(gè)周期行進(jìn)的距離累加,即可獲得單一后輪行進(jìn)距離,將左右輪的數(shù)據(jù)進(jìn)行均值濾波,就得到了智能車(chē)?yán)塾?jì)行進(jìn)距離值.實(shí)驗(yàn)測(cè)得,行進(jìn)500 米,計(jì)算出的誤差小于0.3 米,誤差率低于0.06%,精度滿足要求.

5 賽道元素的識(shí)別

有了賽道邊界和賽道中線,就能判別賽道上的一些特殊元素,如環(huán)島、坡道、起跑線和車(chē)庫(kù)等.

5.1 環(huán)島識(shí)別

環(huán)島,是智能車(chē)競(jìng)賽的傳統(tǒng)難點(diǎn).它表現(xiàn)為在一段直道的左或右出現(xiàn)一個(gè)半徑不等的圓環(huán).智能車(chē)經(jīng)過(guò)時(shí),需要繞行圓環(huán)一周,然后駛出回到直道繼續(xù)行進(jìn),如圖19所示.當(dāng)攝像頭采集的圖像出現(xiàn)一邊賽道邊界丟失時(shí),此時(shí)可能到了環(huán)島附近,關(guān)注4 號(hào)電感采樣值,如果發(fā)生大的變化,可以判斷來(lái)到了環(huán)島旁(兩股電磁導(dǎo)航線交匯).通過(guò)兩只“外八字”電感采樣值判斷環(huán)島在左或右位置.在此過(guò)程中,根據(jù)4 號(hào)電感值兩次大的變化并計(jì)算期間智能車(chē)行進(jìn)的距離,從而得出環(huán)島半徑大小.

圖19 賽道中環(huán)島示意圖

5.2 坡道識(shí)別

若在一段直道中間出現(xiàn)兩邊不對(duì)稱的坡,智能車(chē)需順利通過(guò)坡道才能繼續(xù)進(jìn)行比賽.如圖20所示.

圖20 坡道示意圖

當(dāng)智能車(chē)的俯仰角超過(guò)10 度(由陀螺儀采樣)時(shí),即可判定上了坡道,攝像頭視角被抬升,采集到的圖像是遠(yuǎn)方的圖像,此時(shí)將攝像頭的圖像信息的可信度置為0,電磁傳感器置信度置1,完全由電磁信號(hào)導(dǎo)航,當(dāng)駛出距離大于500 mm 之后,則確認(rèn)已駛離坡道.重置攝像頭信號(hào)的可信度為0.7,電磁傳感器的置信度置為0.3.

5.3 起跑線標(biāo)志識(shí)別

起跑線是賽道起點(diǎn)和終點(diǎn),以一條寬度為10 cm的斑馬線構(gòu)成,智能車(chē)第一次經(jīng)過(guò)它時(shí)比賽開(kāi)始,第二次經(jīng)過(guò)它時(shí)比賽結(jié)束.當(dāng)比賽結(jié)束時(shí),智能車(chē)需在經(jīng)過(guò)斑馬線后及時(shí)轉(zhuǎn)向進(jìn)入車(chē)庫(kù)中,否則將被加時(shí)懲罰.起跑線如圖21所示.

圖21 起跑線示意圖

當(dāng)從圖像提取的有效信息中,靠近圖像中部區(qū)域若干行出現(xiàn)超過(guò)5 次黑白跳變,即可判定智能車(chē)模即將經(jīng)過(guò)起跑線,此時(shí)計(jì)算智能車(chē)行進(jìn)的距離與偏航角,準(zhǔn)備執(zhí)行入庫(kù)動(dòng)作.

5.4 車(chē)庫(kù)的識(shí)別與處理

車(chē)庫(kù)是第十五屆大賽新增的元素,位于起跑線旁的長(zhǎng)方形區(qū)域,長(zhǎng)65 cm,寬45 cm.要求智能車(chē)從車(chē)庫(kù)出發(fā),行進(jìn)一周后回到車(chē)庫(kù)內(nèi),實(shí)現(xiàn)自動(dòng)出入庫(kù).

為了競(jìng)速,采用漂移入庫(kù)的策略,即靠近車(chē)庫(kù)一側(cè)的車(chē)輪在一秒內(nèi)由原速變?yōu)槁俜崔D(zhuǎn),另一側(cè)的車(chē)輪保持原速向前,舵機(jī)朝車(chē)庫(kù)方向轉(zhuǎn)至限位角度.當(dāng)檢測(cè)到起跑線后,若出現(xiàn)黑白跳變的次數(shù)大于一定閾值的行數(shù)超過(guò)9 行,就斷定為車(chē)庫(kù).依據(jù)圖像邊界跳變點(diǎn)的左右判斷入庫(kù)轉(zhuǎn)向.此時(shí)開(kāi)始執(zhí)行漂移入庫(kù)動(dòng)作.小車(chē)入庫(kù)的軌跡如圖22所示.

圖22 車(chē)庫(kù)和漂移示意圖

6 控制策略

6.1 電機(jī)控制策略

傳統(tǒng)PID 控制有較高的精度,有較好的兼容性,但其控制參數(shù)無(wú)法隨系統(tǒng)變化而調(diào)整,自適應(yīng)性有所欠缺.模糊控制無(wú)需建立對(duì)象模型,用模糊規(guī)則表來(lái)描述系統(tǒng)特征,魯棒性和自適應(yīng)能力都比較好,但控制精度較差.本系統(tǒng)在傳統(tǒng)增量式PID的基礎(chǔ)上,通過(guò)棒棒控制消除積分飽和現(xiàn)象,達(dá)到積分分離的效果,再將PID控制與模糊控制相結(jié)合,進(jìn)一步提升系統(tǒng)的綜合性能.本系統(tǒng)中,分別對(duì)舵機(jī)和電機(jī)進(jìn)行位置式PID和增量式PID 控制方式.

6.1.1 棒棒控制策略

棒棒控制的控制函數(shù)選取在輸出范圍上下邊界附近,要么接近輸出最小范圍,要么接近輸出最大范圍.棒棒控制將目標(biāo)值與反饋比較,若反饋值低于目標(biāo)值則將輸出量調(diào)節(jié)至最大,反之則將輸出量調(diào)節(jié)至最小.引入棒棒控制,當(dāng)輸出量在與目標(biāo)值有較大差距時(shí)能快速回調(diào),當(dāng)兩值逐漸縮小,再回到增量式PID 控制,有較好的動(dòng)態(tài)性能.這樣,能夠兼具棒棒控制快速性與PID 控制的穩(wěn)定性,并降低電機(jī)功耗.

6.1.2 參數(shù)自適應(yīng)優(yōu)化

在正常行進(jìn)過(guò)程中,若圖像識(shí)別截止距離較遠(yuǎn),說(shuō)明圖像信息的置信度較高,可以調(diào)高圖像信息與電磁導(dǎo)航信息的置信度比例,同時(shí)提高行進(jìn)設(shè)定速度;相反,若圖像識(shí)別截止距離較近,降低圖像信息與電磁導(dǎo)航信息置信度比例,同時(shí)降低行進(jìn)設(shè)定速度.根據(jù)智能車(chē)當(dāng)前“低速、中速、高速”的權(quán)重比例,對(duì)其P、I、D 參數(shù)進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算,實(shí)現(xiàn)P、I、D 參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整的控制.

6.2 舵機(jī)控制

舵機(jī)上電后,給控制引腳PWM 信號(hào),一定占空比對(duì)應(yīng)一定的轉(zhuǎn)角;在其扭矩范圍內(nèi),能鎖定轉(zhuǎn)向的角度.在轉(zhuǎn)向范圍的中部,舵機(jī)轉(zhuǎn)向角與PWM 占空比成線性正比.因舵機(jī)安裝方位不同,舵機(jī)轉(zhuǎn)向角有一定的限制.經(jīng)實(shí)測(cè),PWM為85.1%時(shí),舵機(jī)轉(zhuǎn)向角與智能車(chē)正向角度一致;PWM為83.1%時(shí),為舵機(jī)右轉(zhuǎn)向極限;PWM為87.1%時(shí),為舵機(jī)左轉(zhuǎn)向極限.因此,以83.1～87.1%為PWM 輸入范圍,對(duì)舵機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)向控制.

6.2.1 動(dòng)態(tài)自適應(yīng)控制策略

舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制要盡可能精準(zhǔn),以減少行進(jìn)時(shí)的振蕩和搖擺,因此采用PD 控制.具體公式如下.

由于環(huán)境變化和其它因素影響,轉(zhuǎn)向控制時(shí),P、D 參數(shù)分為左、中、右3 類(lèi).通過(guò)多次測(cè)定來(lái)確定各類(lèi)適應(yīng)賽道的最優(yōu)P、D 參數(shù),實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)控制.理想效果是當(dāng)智能車(chē)經(jīng)過(guò)連續(xù)小S 彎道時(shí),以近乎直線的行進(jìn)路線通過(guò),而在連續(xù)大彎道時(shí)可以從內(nèi)道切入,盡可能減少行駛路線的距離.

6.3 賽道調(diào)試與實(shí)驗(yàn)分析

根據(jù)第十五屆智能車(chē)競(jìng)賽組委會(huì)給出的賽道樣例,在實(shí)驗(yàn)室中搭建了調(diào)試賽道,如圖23所示.其材質(zhì)、元素、尺寸均與正式比賽賽道相同.并且在賽道兩側(cè)每隔50 cm 鋪設(shè)黑色長(zhǎng)條狀路肩.除去出入庫(kù)的距離,賽道總長(zhǎng)約為27 m.同一輛車(chē)、相同采光條件下,每跑一次均擦拭賽道與輪胎,盡可能降低由灰塵降低車(chē)體摩擦力而導(dǎo)致的干擾.

將智能車(chē)絕對(duì)速度設(shè)為“慢速”、“中速”、“快速”3 個(gè)等級(jí),在每個(gè)速度等級(jí)下采用3 種控制算法進(jìn)行對(duì)比測(cè)試,每組連續(xù)跑10 圈.結(jié)果如表1所示.

表1 測(cè)試對(duì)比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

通過(guò)表1可以看出,同時(shí)采用棒棒控制與動(dòng)態(tài)自適應(yīng)算法的小車(chē)不僅速度最快,而且穩(wěn)定性最好.這是由于小車(chē)行駛的軌跡最優(yōu),節(jié)省了時(shí)間,而且小車(chē)在長(zhǎng)直道上加速更快,爆發(fā)力更強(qiáng).

采用動(dòng)態(tài)自適應(yīng)算法的小車(chē)的行駛軌跡略差,穩(wěn)定性相差不大.但由于速度爆發(fā)力不如前者,入庫(kù)時(shí)速度稍慢,故速度較慢.

而由于在賽道中加入了車(chē)庫(kù)、圓環(huán)等較難的元素,僅采用PID 控制時(shí),其魯棒性最差,導(dǎo)致小車(chē)行駛軌跡差、磕碰路肩情況較多、飛坡后落點(diǎn)不準(zhǔn)確.在高速駛過(guò)彎道時(shí),無(wú)法及時(shí)調(diào)整舵機(jī)轉(zhuǎn)角,自救能力差.所以僅采用PID 控制,在高速情況下是難以完成跑圈,無(wú)法取得好成績(jī).

根據(jù)大賽組委會(huì)公布的最近3 屆四輪組的成績(jī)分析,華東賽區(qū)晉級(jí)全國(guó)總決賽所需的平均絕對(duì)速度為2.72 m/s.而考慮全國(guó)總決賽的賽道長(zhǎng)度為分區(qū)賽的兩倍,元素?cái)?shù)量也有所增加,許多隊(duì)伍難以完賽,故平均速度僅為1.83 m/s.而獲得全國(guó)一等獎(jiǎng)的平均絕對(duì)速度不減反增,為2.89 m/s.而本屆獲得全國(guó)一等獎(jiǎng)的平均絕對(duì)速度已達(dá)到2.96 m/s.

6.4 舵機(jī)不同控制方式小車(chē)的運(yùn)動(dòng)軌跡

當(dāng)電機(jī)的控制方式不變時(shí),舵機(jī)分別采樣PID和動(dòng)態(tài)自適應(yīng)控制時(shí),智能車(chē)行駛的軌跡如圖24所示.曲線1為增量式PID 控制的行駛軌跡,曲線2是動(dòng)態(tài)適應(yīng)控制的行駛軌跡.

圖24 智能車(chē)行駛軌跡

7 軟件設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)控制軟件設(shè)計(jì)架構(gòu)如圖25所示,主要有各硬件功能初始化模塊,主程序模塊、中斷模塊等.電磁導(dǎo)航參數(shù)放在1 ms 定時(shí)中斷采樣;智能車(chē)速度、行進(jìn)距離等參數(shù)放在5 ms 定時(shí)中斷采樣;攝像頭圖像放在主程序中采樣,每5 ms 刷新一次圖像(設(shè)定攝像頭刷新速率為200 PFS),再結(jié)合電磁導(dǎo)航信號(hào)提取賽道信號(hào)后,執(zhí)行電機(jī)和舵機(jī)的控制.用IAR 編輯工具軟件,C 語(yǔ)言編程.程序有啟動(dòng)代碼模塊、驅(qū)動(dòng)模塊、Cortex-M7 內(nèi)核模塊、用戶程序模塊.前3 個(gè)模塊屬于底層硬件驅(qū)動(dòng)程序,由SDK 提供直接使用,無(wú)需自己重新開(kāi)發(fā),只需專注用戶程序的開(kāi)發(fā),這樣可以大大縮短開(kāi)發(fā)周期.

圖25 軟件設(shè)計(jì)架構(gòu)框圖

8 結(jié)束語(yǔ)

本文論述了全國(guó)大學(xué)生智能車(chē)競(jìng)賽四輪智能車(chē)組裝、關(guān)鍵器件選用、硬件原理圖設(shè)計(jì)、PCB 板設(shè)計(jì)、賽場(chǎng)中關(guān)鍵元素識(shí)別與處理、控制策略等方面,具有一定的實(shí)用價(jià)值.以上述論述的方法設(shè)計(jì)的智能車(chē),在第十四屆華東賽區(qū)和全國(guó)總決賽中分別獲得一等獎(jiǎng).在第十五屆華東賽區(qū)比賽中,獲一等獎(jiǎng),名列第一,比賽用時(shí)9.59 s.在分賽區(qū)國(guó)賽中獲國(guó)賽一等獎(jiǎng),比賽用時(shí)16.105 s,名列第三.