基于TITM4C123的激光追蹤系統(tǒng)設(shè)計(jì)

郎向榮 竺春祥 顧宇豪

摘 ?要：針對(duì)激光目標(biāo)追蹤易丟失、實(shí)時(shí)性差的問題，該文設(shè)計(jì)基于德州儀器的TM4C123芯片作為主控的激光目標(biāo)控制系統(tǒng)與自動(dòng)追蹤，V831攝像頭模組作為目標(biāo)位置反饋測(cè)量裝置，以二維閉環(huán)步進(jìn)電機(jī)云臺(tái)作為運(yùn)動(dòng)輸出。攝像頭模組通過串口與TM4C主控通信實(shí)時(shí)反饋目標(biāo)點(diǎn)位置，使用PID控制算法控制電機(jī)輸出。同時(shí)通過磁編碼反饋防止步進(jìn)電機(jī)丟步，實(shí)現(xiàn)位置閉環(huán)控制，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)追蹤精度高，實(shí)時(shí)性好。

關(guān)鍵詞：激光控制；自動(dòng)追蹤；TI TM4C123；位置閉環(huán)；PID控制算法

中圖分類號(hào)：TN249 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ? ?文章編號(hào)：2095-2945（2024）18-0032-05

Abstract： In response to the problems of easy loss and poor real-time performance of laser target tracking， this paper designs a laser target control system and automatic tracking based on the TM4C123 chip of Texas Instruments. The V831 camera module is used as the target position feedback measurement device， and the two-dimensional closed-loop stepper motor cloud platform is used as the motion output. The camera module communicates with the TM4C main control via serial port to provide real-time feedback on the target point position， and uses PID control algorithm to control the motor output. At the same time， magnetic encoding feedback is used to prevent step loss of the stepper motor and achieve position closed-loop control. The experimental results show that the system has high tracking accuracy and good real-time performance.

Keywords： laser control; automatic tracking; TI TM4C123; position closed loop; PID control algorithm

激光技術(shù)自問世以來，便以其獨(dú)特的特性在各個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。其中，激光追蹤系統(tǒng)作為一項(xiàng)引人注目的技術(shù)，不僅在軍事、航空航天等高科技領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，同時(shí)在工業(yè)、醫(yī)療等領(lǐng)域也逐漸展露鋒芒[1-5]。激光追蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)旨在利用攝像頭融合多傳感器，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的高精度追蹤和定位。本文將聚焦于探討激光追蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理、關(guān)鍵技術(shù)以及可能的應(yīng)用場(chǎng)景。國(guó)內(nèi)外對(duì)于激光追蹤進(jìn)行了大量的研究。鄧炯等[6]基于STM32設(shè)計(jì)一種采用探測(cè)器作為目標(biāo)標(biāo)志的激光目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。利用探測(cè)器采集追蹤激光信號(hào)，并傳遞給STM32。STM32對(duì)信號(hào)運(yùn)算處理，伺服電機(jī)調(diào)整追蹤激光器角度。結(jié)合光斑中心定位程序算法設(shè)計(jì)，完成對(duì)目標(biāo)的跟蹤。陳洪芳等[7]根據(jù)有限元法的模態(tài)分析理論，分析了結(jié)構(gòu)材料密度、彈性模量和不同材料對(duì)系統(tǒng)固有頻率的影響。研究結(jié)果表明：系統(tǒng)的固有頻率隨著結(jié)構(gòu)密度的增大而增大，隨著結(jié)構(gòu)剛度的增大而減小，不同材料的影響差異較大；采用粘貼的固定方式可以增加系統(tǒng)的穩(wěn)定性，有效保障系統(tǒng)的測(cè)量精度。本文設(shè)計(jì)了基于德州儀器的TM4C123芯片作為主控的激光目標(biāo)控制系統(tǒng)與自動(dòng)追蹤，V831攝像頭模組作為目標(biāo)位置反饋測(cè)量裝置，以二維閉環(huán)步進(jìn)電機(jī)云臺(tái)作為運(yùn)動(dòng)輸出。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)對(duì)激光目標(biāo)的事實(shí)追蹤。

1 ?追蹤系統(tǒng)組成

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)控制系統(tǒng)：由TM4C123核心板，二維步進(jìn)云臺(tái)，閉環(huán)步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器以及V831攝像頭模組組成。以激光筆作為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的指示輸出。系統(tǒng)的流程：通過V831攝像頭對(duì)屏幕進(jìn)行實(shí)時(shí)的拍攝，對(duì)拍攝到的圖像進(jìn)行多種方式的處理，得到有效數(shù)據(jù)通過串口發(fā)送給TM4C123主控。主控通過I2C與閉環(huán)步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)板相互通信，驅(qū)動(dòng)器上帶有磁編碼器返回給主控角度信息，主控通過PID等算法完成對(duì)步進(jìn)云臺(tái)位置的閉環(huán)控制。步進(jìn)云臺(tái)與激光筆剛性連接，激光筆射在屏幕上，攝像頭捕獲到激光光點(diǎn)并給主控發(fā)送位置信息，主控得到光點(diǎn)位置并通過相關(guān)算法完成激光位置的閉環(huán)控制。系統(tǒng)框圖如圖1所示，其中，使用步進(jìn)電機(jī)配合高細(xì)分驅(qū)動(dòng)與磁編碼器閉環(huán)控制可以精確地控制電機(jī)的輸出，更加平穩(wěn)，準(zhǔn)確。以及在受到外界干擾時(shí)能夠及時(shí)修正。使用V831攝像頭體積小，可以在Linux下開發(fā)，擁有AI硬件加速配合高清攝像頭，可以滿足多種條件下的需求。

2 ?理論分析與計(jì)算

2.1 ?PID控制

PID 算法是一種常見的控制算法，可以根據(jù)系統(tǒng)的誤差（目標(biāo)值和實(shí)際值之間的差距）來調(diào)節(jié)控制器的輸出，從而使系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定和優(yōu)化的狀態(tài)。PID 算法的名稱來自其的3個(gè)主要部分：比例（P）、積分（I）和微分（D），它們分別對(duì)應(yīng)著不同的控制作用。其流程圖如圖2所示。

比例部分是根據(jù)當(dāng)前的誤差來調(diào)節(jié)輸出，可以使系統(tǒng)快速響應(yīng)，但是可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)震蕩或者不能完全消除誤差。積分部分是根據(jù)過去的誤差累積來調(diào)節(jié)輸出，其可以消除系統(tǒng)的靜態(tài)誤差，但是可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)過慢或者超調(diào)。微分部分是根據(jù)誤差的變化率來調(diào)節(jié)輸出，其可以預(yù)測(cè)系統(tǒng)的未來變化，從而抑制震蕩和超調(diào)，但是可能會(huì)放大系統(tǒng)的噪聲。

PID算法的數(shù)學(xué)表達(dá)式為

式中：u（t）是控制器的輸出，e（t）是系統(tǒng)的誤差，Kp是比例增益，Ki是積分增益，Kd是微分增益。本文采用臨界比例度法整定PID參數(shù)，具體流程如下。

將調(diào)節(jié)器積分時(shí)間設(shè)定為無窮大、微分時(shí)間設(shè)定為0，即只有比例控制作用。

逐步減小比例度，在外界干擾作用下，觀察系統(tǒng)響應(yīng)，直到出現(xiàn)等幅振蕩的臨界狀態(tài)。

記錄此時(shí)的比例度為臨界比例度δk，以及振蕩周期為臨界周期Tk。

根據(jù)以下經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算出調(diào)節(jié)器參數(shù)

Kp=0.6δk，Ti=0.5Tk，Td=0.125Tk 。 ? ? ? ? （2）

將計(jì)算所得的參數(shù)輸入調(diào)節(jié)器后再次運(yùn)行系統(tǒng)，觀察響應(yīng)情況，適當(dāng)調(diào)整參數(shù)。

最后經(jīng)過調(diào)整PID參數(shù)：Kp=0.01，Ti=0，Td=0.02，此時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)控制系統(tǒng)與自動(dòng)追蹤系統(tǒng)都可以在2 s內(nèi)達(dá)到平穩(wěn)并且具有很小的超調(diào)量與調(diào)節(jié)時(shí)間，增量式PID算法流程圖如圖3所示。

2.2圖像篩選

首先利用激光與背景亮度的不同降低曝光，使激光的顏色更加明顯。再使用激光的顏色的單一性在LAB色彩空間上與背景區(qū)分。區(qū)分后取得二值化圖像，對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕操作，進(jìn)一步減少雜光干擾。最后依據(jù)色塊的大小進(jìn)一步篩選。此方法可以獲得激光的準(zhǔn)確位置，但缺點(diǎn)是圖像運(yùn)算過多。低性能的處理器芯片需要更多的時(shí)間，對(duì)比OPENM與V831后選擇性能更強(qiáng)的V831取得更高的精度與更快的速度。

3電路與程序設(shè)計(jì)

3.1硬件電路設(shè)計(jì)

1）電源電路。由于系統(tǒng)多個(gè)外設(shè)所需電壓不同，因此需要多個(gè)電源模塊進(jìn)行供電。電源模塊采用SCT2450開關(guān)電源芯片將2S鋰電池的7.8 V電壓降為5 V，使用AMS117線性穩(wěn)壓芯片將5 V轉(zhuǎn)換為3.3 V，電路圖如圖4所示。

2）SN74HC244NSR緩沖器是一種由德州儀器TI公司生產(chǎn)的邏輯芯片，可用于主控PWM輸出的緩沖器，提高信號(hào)的效率，原理圖如圖5所示。

3）A4988步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)。A4988是一款帶轉(zhuǎn)換器和過流保護(hù)的 DMOS 微步驅(qū)動(dòng)器，該產(chǎn)品可在多種步進(jìn)模式時(shí)操作雙極步進(jìn)電動(dòng)機(jī)，其原理圖如圖6所示，只要在“步進(jìn)”輸入中輸入一個(gè)脈沖，即可驅(qū)動(dòng)電動(dòng)機(jī)產(chǎn)生微步。無須進(jìn)行相位順序表、高頻率控制行或復(fù)雜的界面編程。

4）AS5600磁編碼器是一種常用于角度測(cè)量的傳感器，基于磁阻原理工作，通過測(cè)量磁場(chǎng)的強(qiáng)度來確定旋轉(zhuǎn)物體的位置。徑向磁化的磁鐵放置在步進(jìn)電機(jī)軸背后和軸一起旋轉(zhuǎn)，單片機(jī)通過讀取磁編碼器的輸出數(shù)值完成角度閉環(huán)控制，原理圖如圖7所示。

3.2 ?軟件設(shè)計(jì)

攝像頭識(shí)別光斑的算法中，采用openMV尋找色塊，該函數(shù)可以識(shí)別紅色光斑和綠色光斑，并將返回2種光斑的位置信息，軟件流程圖如圖8所示，算法可以把白板畫面從攝像頭拍攝的畫面中提取出來并進(jìn)行放大，然后對(duì)放大后的圖像進(jìn)行處理，該算法可以極大地避免環(huán)境中負(fù)責(zé)光線對(duì)于攝像頭識(shí)別光斑的干擾，提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。在白板四角的支架上貼4個(gè)紅色色塊，讀取到色塊的坐標(biāo)后，即獲得了要放大的畫面范圍，然后調(diào)用窗口設(shè)置函數(shù)，將獲取的坐標(biāo)參數(shù)傳入該函數(shù)，畫面將自動(dòng)放大。

紅色光斑位置控制算法采用PID控制算法，PID控制器是一種常用的閉環(huán)控制算法，用于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定控制。PID代表比例（Proportional）、積分（Integral）和微分（Derivative），其通過計(jì)算控制器的輸出信號(hào)使得系統(tǒng)的反饋信號(hào)與給定的目標(biāo)值之間的誤差最小化。

在紅色光斑位置控制過程中，通過攝像頭獲取到光斑相對(duì)于目標(biāo)位置的偏移量，然后將偏移量發(fā)送給PID控制器，PID控制器在計(jì)算后得到輸出作用于執(zhí)行器，即電機(jī)，以實(shí)現(xiàn)云臺(tái)平穩(wěn)巡矩形框的功能。

PID控制器的輸出可以表示為

Output=Kp×Error+Ki×Integral+Kd×Derivative，（3）

式中：Output是控制器的輸出信號(hào)，用于調(diào)節(jié)控制系統(tǒng)的執(zhí)行器。Error是目標(biāo)值與實(shí)際值之間的誤差，可以表示為Error = Setpoint - ProcessVariable，其中Setpoint是設(shè)定值（期望值），ProcessVariable是實(shí)際值。Kp（比例增益）、Ki（積分增益）和Kd（微分增益）是控制器的參數(shù)，用于權(quán)衡比例、積分和微分項(xiàng)在控制信號(hào)中的影響。

接下來，將推導(dǎo)PID控制器的公式。假設(shè)控制系統(tǒng)在t時(shí)刻的控制信號(hào)為u（t），系統(tǒng)的輸出（實(shí)際值）為y（t），目標(biāo)值為r（t），誤差為e（t）=r（t）-y（t）。

1）比例項(xiàng)（Proportional term）：比例項(xiàng)與誤差成正比，用于產(chǎn)生一個(gè)與誤差大小成比例的控制修正量。比例增益Kp控制了比例項(xiàng)的權(quán)重。比例項(xiàng)的計(jì)算公式為

Proportional=Kp×e（t）。（4）

2）積分項(xiàng)（Integral term）：積分項(xiàng)與誤差的累積量成正比，用于消除系統(tǒng)存在的靜態(tài)誤差。積分增益Ki控制了積分項(xiàng)的權(quán)重。積分項(xiàng)的計(jì)算公式為

Integral=Ki×∫e（t）dt，（5）

式中：∫表示對(duì)時(shí)間的積分。

3）微分項(xiàng)（Derivative term）：微分項(xiàng)與誤差的變化率成正比，用于預(yù)測(cè)系統(tǒng)未來的誤差變化趨勢(shì)，以便提前調(diào)整控制信號(hào)。微分增益Kd控制了微分項(xiàng)的權(quán)重。微分項(xiàng)的計(jì)算公式為

Derivative=Kd×de（t）/dt，（6）

式中：de（t）/dt表示誤差e（t）對(duì)時(shí)間的導(dǎo)數(shù)。

最終，將比例項(xiàng)、積分項(xiàng)和微分項(xiàng)加權(quán)求和得到控制信號(hào)

Output=Proportional+Integral+Derivative。（7）

整個(gè)PID控制器的公式可以表示為

Output=Kp×e（t）+Ki×∫e（t）dt+Kd×de（t）/dt。（8）

通過調(diào)節(jié)Kp、Ki和Kd這3個(gè)參數(shù)的值，可以優(yōu)化PID控制器的性能，使其更好地完成巡矩形框的功能。

4 ?系統(tǒng)測(cè)試

4.1 ?測(cè)試儀器和測(cè)試方法

測(cè)試方法：控制變量法。以屏幕左上角為原點(diǎn)，橫向?yàn)閄軸，縱向?yàn)閅軸建立坐標(biāo)系，等距選取多個(gè)測(cè)試點(diǎn)，測(cè)量實(shí)際光點(diǎn)的坐標(biāo)。

4.2 ?測(cè)試過程及數(shù)據(jù)分析

測(cè)試過程開展了兩方面的性能測(cè)試，一方面是坐標(biāo)誤差，見表1，誤差在0.2～9.6 cm；而在追蹤實(shí)時(shí)性方面，在2 s左右即可追上目標(biāo)，見表2。

誤差分析：經(jīng)實(shí)際測(cè)試，在不同的位置下，識(shí)別的誤差有這比較大的差別，中間的精度相對(duì)邊上的精度更高。通過分析，系統(tǒng)的主要誤差來自于攝像頭畫面的處理，一方面，攝像頭的像素有限且環(huán)境噪聲復(fù)雜，攝像頭在圖像處理的時(shí)候，很容易濾除有效信息；另一方面，屏幕離云臺(tái)距離較遠(yuǎn)，實(shí)際步進(jìn)電機(jī)的有效運(yùn)動(dòng)角度比較小，角度控制容易產(chǎn)生誤差。

5 ?結(jié)論

本系統(tǒng)通過攝像頭模塊獲取位置數(shù)據(jù)再通過PID算法計(jì)算進(jìn)行解算，再通過步進(jìn)云臺(tái)閉環(huán)控制激光指向。PID參數(shù)調(diào)試需要大量的調(diào)試與實(shí)驗(yàn)，找到最適合運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的參數(shù)組。如果少量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)并不能實(shí)現(xiàn)小車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的的精確控制，但通過測(cè)試得到的參數(shù)基本上可以滿足要求。同時(shí)，攝像頭對(duì)于光斑識(shí)別的精準(zhǔn)度不僅需要合理地利用圖像處理算法，而且還需要合適的濾波算法，以提高識(shí)別精確度。最后，各種電路模塊的相互配合的控制算法也是完成本題的關(guān)鍵所在。系統(tǒng)能夠基本完成測(cè)試指標(biāo)，但因?yàn)槁曉炊ㄎ桓櫹到y(tǒng)是通過麥克風(fēng)采集聲音，所以對(duì)麥克風(fēng)的采樣能力要求很嚴(yán)格，為了達(dá)到降低誤差的能力，要求麥克風(fēng)有足夠的分辨率。在設(shè)計(jì)該聲源定位控制系統(tǒng)的過程中，已經(jīng)能夠熟練使用所用到的設(shè)備，并完成了聲源定位跟蹤。但是該系統(tǒng)在硬件上仍然存在誤差，麥克風(fēng)陣列的規(guī)模小導(dǎo)致在遠(yuǎn)距離時(shí)存在較大的噪聲，后續(xù)可通過增加麥克風(fēng)數(shù)量和間距，軟件上改善濾波的性能，來提高系統(tǒng)的精度。

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