/**********************舵机增量式PID算法*********************** double ref = 0;//设置参数设定值 double feb = 0;//采样反馈过程值 int pwm_var = 0; //PID调整量 int PWM_out = 0; //PWM输出量 double Uo = 0; double Ek = 0; double Ei = 0; double Ed = 0; #define Kp 8 //PID调节的比例常数 #define Ti 0.05 //PID调节的积分常数 #define Td 0.02 //PID调节的微分时间常数 #define T 0.02 //采样周期 #define Kpp Kp * ( 1 + (T / Ti) + (Td / T) ) #define Ki (-Kp) * ( 1 + (2 * Td / T ) ) #define Kd Kp * Td / T //#define Kpp 4 //#define Ki 0.8 //#define Kd 20 //误差的阀值，小于这个数值的时候，不做PID调整，避免误差较小时频繁调节引起震荡 #define Emin 3 //调整值限幅，防止积分饱和 #define Umax 100 #define Umin -100 //输出值限幅 #define Pmax 15500 #define Pmin 200 /////////////////////////////////////////////////////////////////// ////// PID运算 ///////
目录 一．舵机PWM信号介绍 (1) 1．PWM信号的定义 (1) 2．PWM信号控制精度制定 (2) 二．单舵机拖动及调速算法 (3) 1．舵机为随动机构 (3) （1）HG14-M舵机的位置控制方法 (3) （2）HG14-M舵机的运动协议 (4) 2．目标规划系统的特征 (5) （1）舵机的追随特性 (5) （2）舵机ω值测定 (6) （3）舵机ω值计算 (6) （4）采用双摆试验验证 (6) 3．DA V的定义 (7) 4．DIV的定义 (7) 5．单舵机调速算法 (8) （1）舵机转动时的极限下降沿PWM脉宽 (8) 三．8舵机联动单周期PWM指令算法 (10) 1．控制要求 (10) 2．注意事项 (10) 3．8路PWM信号发生算法解析 (11) 4．N排序子程序RAM的制定 (12) 5．N差子程序解析 (13) 6．关于扫尾问题 (14) （1）提出扫尾的概念 (14) （2）扫尾值的计算 (14)
一．舵机PWM 信号介绍 1．PWM 信号的定义 PWM 信号为脉宽调制信号，其特点在于他的上升沿与下降沿之间的时间宽度。具体的时间宽窄协议参考下列讲述。我们目前使用的舵机主要依赖于模型行业的标准协议，随着机器人行业的渐渐独立，有些厂商已经推出全新的舵机协议，这些舵机只能应用于机器人行业，已经不能够应用于传统的模型上面了。 目前，北京汉库的HG14-M 舵机可能是这个过渡时期的产物，它采用传统的PWM 协议，优缺点一目了然。优点是已经产业化，成本低，旋转角度大（目前所生产的都可达到185度）；缺点是控制比较复杂，毕竟采用PWM 格式。 但是它是一款数字型的舵机，其对PWM 信号的要求较低： （1） 不用随时接收指令，减少CPU 的疲劳程度； （2） 可以位置自锁、位置跟踪，这方面超越了普通的步进电机； 其PWM 格式注意的几个要点： （1 ） 上升沿最少为0.5mS ，为0.5mS---2.5mS 之间； （2） HG14-M 数字舵机下降沿时间没要求，目前采用0.5Ms 就行；也就是说PWM 波形可以是一个周 期1mS 的标准方波； （3） HG0680为塑料齿轮模拟舵机，其要求连续供给PWM 信号；它也可以输入一个周期为1mS 的标 准方波，这时表现出来的跟随性能很好、很紧密。 图1-1
RT，留下一点不算成功的经验吧。 先说说个人认为要取得好成绩的两个最重要的先决条件。 1. 人，这个是大前提，对于一个好的队伍，判别标准其实很简单，就是队员3个人是玩伴关系还是领导和下属关系。前者，大家都是来玩这个智能车的，自然主观能动性就会很高，能自主学习。不会总是“等着所谓队长分配任务”。这样效率就会很高。成绩自然不会低，后者，如果“队长”个人能力很强的话，就会出现到最后只有“队长”一个人在干。其他的队员就会因为自己技术不行，渐渐退出。而不会因为自己不会而去主动的学习。如果“队长”能力一般，再没有一些强力指导老师的情况下，这样的队伍一般会悲剧掉。所以，新人在参加这个智能车比赛的时就要明确动机。参加智能车确实是来学习知识的，但不会有人真正的来教你。一切都靠自己。 2.跑道，这个是客观条件中最重要的，一条污浊、破损、不符合规则的跑道，是不可能出成绩的。我们学校的赛道就是因为当初制作和后期保养不到位，导致赛道诸多永久性污浊、破损。一开始车刚能爬的时候，问题还不明显，后来在测试让车能平滑过S弯时问题就来了，由于赛道污浊，远处的跑道在CCD看了是错误，导致S弯和普通弯看起来一样，致使S弯策略根本没有启用，当时一直到修改S弯策略，到后来调出图像来看才发现是采集的问题。至于赛道污浊破损带来的干扰要不要处理，答案是肯定的，因为就算是比赛用的跑道也会有擦不掉，补不了的地方。但处理这些问题，应该是放在车辆原先行驶策略都调试正确的情况下，再人为的加入这些干扰。这样修改程序起来就有的放矢。 下面再以个人的观点介绍一下3个组别的特点，给新人选择做一个参考。 摄像头：有点像开卷考试，能得到的东西很多，但是如何把这些东西用好就是一个学问。摄像头的关键就是如何从采集回来的图像所包含的诸多信息中，选出一些高效方便的信息来控制车辆。至于控制策略，个人觉得一个能根据不同赛道类型而变化比例系数的比例控制器就能很好的满足控制需要。 光电组：想象起来很容易，其实很累的一个组，原理最简单，但是为了能有30CM以上的前瞻，和比较连续的偏差变化，就要下大功夫，先不说别的，让你装15个激光管，而且要保证不焊烧并要把光点打在一条线上，就是很繁琐的事情。总得来说，光电组拼的就是电路和传感器结构。不过对于看客来说，光电组是最好“看”的组，一排壮观的激光加上摆头的机械~ 电磁组：听起来有点复杂，其实比前两个组都轻松的组，电磁组又可分为数字和模拟两个类别。数字传感器就是和光电一样弄一排的传感器，看看哪个传感器接收到的信号最强以判断中线位置。模拟的就是比较两个传感器之间信号强度的差值来判断。电磁组好处就是不容易受到干扰，比赛上也见的，电磁车跑完的成功率是很高的，而且很容易判别起跑线。基本不用懂脑筋。而且如果选用是模拟传感器的话，能得到比较平滑的控制。 先说这些，想到再继续 关于摇头激光车的一点个人理解：为什么光电的车，要多花一个舵机去让传感器摇头呢？因为。为了能获得赛道上一个比较宽范围的信息，就必须把传感器做的很长。这样的后果 就是重量。折中的办法就是摇头，通过摇头，可以使一个小尺寸的传感器检测到大范围 DEMOK工作室淘宝小店
每年都会有很多新人怀着满腔热情来做智能车，但其中的很多人很快就被耗光了热情和耐心而放弃。很多新人都不知道如何入手，总有些有劲无处使的感觉，觉得自己什么都不会，却又不知道该干什么。新人中存在的主要问题我总结了以下几点： l缺乏自信，有畏难情绪 作为新人，一切都是新的。没有设计过电路，没有接触过单片机，几乎什么都不会。有些新人听了两次课，看了两篇技术报告，就发现无数不懂不会的东西，于是热情在消退，信心在减弱。这些都是放弃的前兆。殊不知，高手都是从新人过来的，没有谁天生什么都会做。一件事件，如果还没开始做，就自己否定自己，认为自己做不到，那么肯定是做不到的。 l习惯了被动接收知识，丧失了主动学习的能力。 现在的学生大多从小习惯了被灌输知识，只学老师教的，只学老师考的。殊不知一旦走向社会，将不再有老师来教，不再有应付不完的考试。做智能车和传统的教学不同，学生将从被动学习的地位转变为主动学习。就算有指导老师，有指导的学长，但也都处于被动地位，往往都不会主动来教。有的学生一开始就没有转变思想，还希望就像实验课一样，老师安排好步骤1，2，3……，然后自己按照老师安排好的步骤按部就班的完成。这样的学生，往往都丧失了提出问题和分析问题的能力，只是一个应付考试的机器。要知道，解决问题的第一步是提出问题，如果总等着别人来教，那么问题永远会挡在你面前。 l缺乏团队精神和合作意识 智能车比赛是以团队的形式参赛，只依靠个人能力单兵作战就能取得好成绩的是很少很少的。当今社会，任何人的成功都离不开身后的团队的支撑。智能车是一个很复杂的系统，电路、机械、传感器、单片机、底层驱动、控制算法……。如果所有的任务都是一个人去完成，固然锻炼了自己，但想做的很好却很不现实。很多新人，来到实验室，来到一个陌生的环境和团队，连向学长请教，和同学交流的勇气都没有，又如何融入团队呢。除了要主动融入团队，还要培养自己的团队意识。团队精神往往表现为一种责任感，如果团队遇到问题，每个人都只顾自己，出了错误，不想着解决问题，而是互相推诿埋怨。这样的团队，肯定是无法取得好成绩的。 l缺乏耐心和细心的精神 其实把一件事做好很简单，细心加上耐心。不细心就想不到，没有耐心，即使想到了也做不到。做事怕麻烦，将就，说白了就是惰性在作祟。明明可以把支架做的更轻更漂亮，明明可以把程序写的更简洁，明明可以把电路设计得更完善……。其实，每个人都有很大潜力，如果不逼自己一次，你永远不知道自己的潜力有多
本教程试图用最少的时间教你飞思卡尔XS128单片机的中断优先级设置方法和中断嵌套的使用，如果是新手请先学习中断的基本使用方法。 先来看看XS128 DataSheet 中介绍的相关知识，只翻译有用的： 七个中断优先级 每一个中断源都有一个可以设置的级别 高优先级中断的可以嵌套低优先级中断 复位后可屏蔽中断默认优先级为1 同一优先级的中断同时触发时，高地址（中断号较小）的中断先响应 注意：高地址中断只能优先响应，但不能嵌套同一优先级低地址的中断 下面直接进入正题，看看怎么设置中断优先级: XS128中包括预留的中断一共有128个中断位，如果为每个中断都分配一个优先级寄存器的话会非常浪费资源，因此飞思卡尔公司想出了这样一种办法：把128个中断分为16个组，每组8个中断。每次设置中断时，先把需要的组别告诉某个寄存器，再设置8个中断优先寄存器的某一个，这样只需9个寄存器即可完成中断的设置。 分组的规则是这样的：中断地址位7到位4相同的中断为一组,比如MC9SX128.h中 这些中断的位7到位3都为D，他们就被分成了一组。0~F正好16个组。
INT_CFADDR就是上面说到的用来设置组别的寄存器: 我们需要设置某个组别的中断时，只要写入最后8位地址就行了，比如设置SCI0的中断优先级，就写入0xD0。 设置好组别之后，我们就要该组中相应的中断进行设置,设置中断的寄存器为 这其实是一组寄存器，一共有8个，每个都代表中断组中的一个中断。对应规则是这样的：中断地址的低四位除以2 比如还是SCI0，低四位是6，除以二就是3，那么我们就需要设置INT_CFDATA3 往INT_CFDATAx中写入0~7就能设置相应的中断优先级了 拿我本次比赛的程序来举个例子：我们的程序中需要3个中断：PIT0,PORTH,SCI0。PIT0定时检测传感器数值，PORTH连接干簧管进行起跑线检测，SCI0接收上位机指令实现急停等功能。因此中断优先级要SCI0>PORTH>PIT0。 我们先要从头文件中找出相应中断的地址: PIT0【7:4】位为7，选择中断组： INT_CFADDR=0x70;
智能车的制作中,看经验来说,舵机的控制是个关键.相比驱动电机的调速,舵机的控制对于智能车的整体速度来说要重要的多. PID算法是个经典的算法,一定要将舵机的PID调好,这样来说即使不进行驱动电机的调速(匀速),也能跑出一个很好的成绩. 机械方面: 从我们的测试上来看,舵机的力矩比较大,完全足以驱动前轮的转向.因此舵机的相应速度就成了关键.怎么增加舵机的响应速度呢?更改舵机的电路?不行,组委会不允许.一个非常有效的办法是更改舵机连接件的长度.我们来看看示意图: 从上图我们能看到,当舵机转动时,左右轮子就发生偏转.很明显,连接件长度增加,就会使舵机转动更小的转角而达到同样的效果.舵机的特点是转动一定的角度需要一定的时间.不如说(只是比喻,没有数据),舵机转动10度需要2ms,那么要使轮子转动同样的角度,增长连接件后就只需要转动5度,那么时间是1ms,就能反应更快了.据经验,这个舵机的连接件还有必要修改.大约增长0.5倍~2倍. 在今年中,有人使用了两个舵机分别控制两个轮子.想法很好.但今年不允许使用了.
接下来就是软件上面的问题了. 这里的软件问题不单单是软件上的问题,因为我们要牵涉到传感器的布局问题.其实,没有人说自己的传感器布局是最好的,但是肯定有最适合你的算法的.比如说,常规的传感器布局是如下图: 这里好像说到了传感器,我们只是略微的一提.上图只是个示意图,意思就是在中心的地方传感器比较的密集,在两边的地方传感器比较的稀疏.这样做是有好处的,大家看车辆在行驶到转弯处的情况: 相信看到这里，大家应该是一目了然了，在转弯的时候，车是偏离跑道的，所以两边比较稀疏还是比较科学的，关于这个，我们将在传感器中在仔细讨论。 在说到接下来的舵机的控制问题，方法比较的多，有人是根据传感器的状态,运用查表法差出舵机应该的转角,这个做法简单,而且具有较好的滤波"效果",能够将错误的传感器状态滤掉;还有人根据计算出来的传感器的中心点(比
第九届“飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛光电组技术报告 学校：中北大学 伍名称：ARES 赛队员：贺彦兴 王志强 雷鸿 队教师：闫晓燕甄国涌
关于技术报告和研究论文使用授权的说明书本人完全了解第八届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。 参赛队员签名： 带队教师签名： 日期：2014-09-15日
摘要 本文介绍了第九届“飞思卡尔杯全国大学生智能车大赛光电组中北大学参赛队伍整个系统核心采用飞思卡尔单片机MC9S12XS128MAA ，利用TSL1401线性CCD 对赛道的行扫描采集信息来引导智能小车的前进方向。机械系统设计包括前轮定位、方向转角调整，重心设计器件布局设计等。硬件系统设计包括线性CCD传感器安装调整，电机驱动电路，电源管理等模块的设计。软件上以经典的PID算法为主，辅以小规Bang-Bang 算法来控制智能车的转向和速度。在智能车系统设计开发过程中使用Altium Designer设计制作pcb电路板，CodeWarriorIDE作为软件开发平台，Nokia5110屏用来显示各实时参数信息并利用蓝牙通信模块和串口模块辅 助调试。关键字：智能车摄像头控制器算法。
目录 1绪论 (1) 1.1 竞赛背景 (1) 1.2国内外智能车辆发展状况 (1) 1.3 智能车大赛简介 (2) 1.4 第九届比赛规则简介 (2) 2智能车系统设计总述 (2) 2.1机械系统概述 (3) 2.2硬件系统概述 (5) 2.3软件系统概述 (6) 3智能车机械系统设计 (7) 3.1智能车的整体结构 (7) 3.2前轮定位 (7) 3.3智能车后轮减速齿轮机构调整 (8) 3.4传感器的安装 (8) 4智能车硬件系统设计 (8) 4.1XS128芯片介绍 (8) 4.2传感器板设计 (8) 4.2.1电磁传感器方案选择 (8) 4.2.2电源管理模 (9) 4.2.3电机驱动模块 (10) 4.2.4编码器 (11) 5智能车软件系统设 (11) 5.1程序概述 (11) 5.2采集传感器信息及处理 (11) 5.3计算赛道信息 (13) 5.4转向控制策略 (17) 5.5速度控制策略 (19) 6总结 (19)
复习题： 1．根据总线时钟频率会计算TCNT计数时钟周期的最大值？最小值？溢出周期最大值？ 如:fbus=2.4576MHz，值分别为多少？若fbus=8MHz呢？ 2．熟悉LED共阴极共阳字型码的计算。 3．熟悉A W60各输入输出端口功能。 4. 不带缓冲和带缓冲的PWM有什么差异性？ 5.为什么要将某些寄存器名和寄存器位在头文件中进行宏定义？ 6．简述中断的作用与处理过程。 7．AW60 MCU都有哪些中断源？ 8.为了实现对键盘的编程，如何区分按键是否真正地被按下，还是抖动？如何处理重键问题？ 9.为了实现对键盘的编程，如何识别键盘上的按键？ 10．实现计数与定时的基本方法有哪些？比较它们的优缺点。 11．比较AW60定时器模块实现输出比较功能与PWM功能的异同点。 12．为什么要对采集的数据进行滤波，有哪些滤波方法？ 13．什么是输出比较？主要用途是什么？ 14．什么是中断？什么是中断向量？什么是中断向量地址？GP32一共有多少个中断源？ 15．什么是LED静态扫描、LED动态扫描？ 16.请描述键盘逐行逐列扫描法原理。判断是否有键按下通常有哪两种方法？各有何优缺点？17．键盘设计思路中是如何获取按键的行列位置信息的？以3*3键盘为例。 18．LED和LCD各有何特点？ 19．什么是脉宽调制波？脉宽调制输出功能主要用途是什么？ 20．微控制器的片外晶体振荡器的频率是不是越高越好？为什么？ 21．简述定时接口的基本原理。 22.如果系统中需要9个按键，那么矩阵式键盘接口方案应如何设计？并编写键盘初始化子程序及读取键值子程序，键值存入A中，若无键按下，为$FF。 23．设计并编程：仿照本章给出的定时器1通道0输入捕捉中断里程，捕捉两路输入信号，分别用相应的指示灯指示。 24．使用中断方式，对通道0输入的模拟信号连续采样8次，送入缓冲区。 25．用AW60不带缓冲的输出比较功能产生周期约为1S的方波。设内部总线时钟频率为32.768KHz。26．根据P178页码图9-3硬件连接图，编写程序完成在四个8段数码管上显示8字循环的程序。27．根据P178页码图9-3硬件连接图，编写程序完成在四个8段数码管上的4个8段abcdefgh 轮流点亮。 28．编写一个子程序对T1CH0初始化，使T1CH0产生20ms定时中断，并编写T1CH0中断服务程序使PTC0输出周期为1S的方波。设fbus=8MHz。 29．复习所有的实验。 30．复习所有的例题、作业题。 题型：选择题（30分）、问答题（40分）、编程题（30分） 1
智能车黑线识别算法及控制策略研究 时间：2009-05-1811:23:07来源：电子技术作者：北京信息科技大学，机电工程学院张淑 谦王国权 0引言 “飞思卡尔”杯全国大学生智能车大赛是由摩托罗拉旗下飞思卡尔公司赞助由高等学校自动化专业教学指导委员会负责主办的全国性的赛事，旨在加强大学生的创新意识、团队合作精神和培养学生的创新能力。此项赛事专业知识涉及控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等多个学科，对学生的知识融合和动手能力的培养，对高等学校控制及汽车电子学科学术水平的提高，具有良好的推动作用。 智能车竞赛所使用的车模是一款带有差速器的后轮驱动模型赛车，它由大赛组委会统一提供。自动控制器是以飞思卡尔16位微控制器MC9S12DGl28(S12)为核心控制单元，配合有传感器、电机、舵机、电池以及相应的驱动电路，它能够自主识别路径，控制车高速稳定运行在跑道上。比赛要求自己设计控制系统及自行确定控制策略，在规定的赛道上以比赛完成的时间短者为优胜者。赛道由白色底板和黑色的指引线组成。根据赛道的特点，比赛组委会确定了两种寻线方案：1．光电传感器。2．摄像头。 两种寻线方案的特点如下： (1)光电传感器方案。通过红外发射管发射红外线光照射跑道，跑道表面与中心指引线具有不同的反射强度，利用红外接收管可以检测到这些信息。此方案简单易行程序调试也简单且成本低廉，但是它受到竞赛规则的一些限制(组委会要求传感器数量不超过16个(红外传感器的每对发射与接收单元计为一个传感器，CCD传感器计为1个传感器))，传感器的数量不可能安放的太多，因而道路检测的精度较低，能得到指引线的信息量也较少。若采用此方案容易引起舵机的回摆走蛇形路线。 (2)摄像头方案。根据赛道的特点斯用黑白图像传感器即可满足要求。CCD摄像头有面阵和线阵两种类型，它们在接口电路、输出信号以及检测信息等方面有着较大的区别，面阵摄像头可以获取前方赛道的图像信息，而线阵CCD只能获取赛道一条直线上的图像信息。摄像头方案的所能探测的道路信息量远大于光电传感器方案，而且摄像头也可以探测足够远的距离以方便控制器对前方道路进行预判。虽然此方案对控制器的要求比较高，但组委会提供的MC9S12DGl28(S12)的运算能力以及自身AD口的采样速度完全能够满足摄像头的视频采样和大量图像数据的处理的要求。 本文就是在摄像头方案的前提下，在实时的图像数据获取的基础上对图像信息进行数据处理，从而提取赛道中心的黑色指引线，再以此来作为舵机和驱动电机的控制依据。 1摄像头采样数据的特点 采用的黑白摄像头的主要工作原理为：按一定的分辨率，以隔行扫描的方式采集图像上的点，当扫描到某点时，就通过图像传感芯片将该点处图像的灰度转换成与灰度一一对应的电压值，然后将此电压值通过视频信号端输出，见图1。摄像头连续地扫描图像上的一行，则输出就是一段连续的电压信号，该电压信号的高低起伏反映了该行图像的灰度变化。当扫描完一行，视频信号端就输出一个低于最低视频信号电压的电平(如O．3V)，并保持一段时间。这样相当于紧接着每行图像信号之后会有一个电压“凹槽”，此“凹槽”叫做行同步脉
3.1.6驱动电机介绍 驱动电机采用直流伺服电机，我们在此选用的是RS-380SH型号的伺服电机，这是因为直流伺服电机具有优良的速度控制性能，它输出较大的转矩，直接拖动负载运行，同时它又受控制信号的直接控制进行转速调节。在很多方面有优越性，具体来说，它具有以下优点: (1)具有较大的转矩，以克服传动装置的摩擦转矩和负载转矩。 (2)调速范围宽，高精度，机械特性及调节特性线性好，且运行速度平稳。 (3)具有快速响应能力，可以适应复杂的速度变化。 (4)电机的负载特性硬，有较大的过载能力，确保运行速度不受负载冲击的 影响。 (5)可以长时间地处于停转状态而不会烧毁电机，一般电机不能长时间运行于 停转状态，电机长时间停转时，稳定温升不超过允许值时输出的最大堵转转矩称为连续堵转转矩，相应的电枢电流为连续堵转电流。 图3.1为该伺服电机的结构图。图3.2是此伺服电机的性能曲线。 图3.1 伺服电机的结构图
图3.2 伺服电机的性能曲线 3.1.7 舵机介绍 舵机是一种位置伺服的驱动器，适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统。其工作原理是：控制信号由接收机的通道进入信号调制芯片，获得直流偏置电压。它内部有一个基准电路，产生周期为20ms，宽度为1.5ms的基准信号，将获得的直流偏置电压与电位器的电压比较，获得电压差输出。最后，电压差的正负输出到电机驱动芯片决定电机的正反转。当电机转速一定时，通过级联减速齿轮带动电位器旋转，使得电压差为0，电机停止转动。舵机的控制信号是PWM信号，利用占空比的变化改变舵机的位置。一般舵机的控制要求如图3.3所示。图3.4为舵机的控制线。
K60模块分配 K60的简介，我们本次使用了以下模块。 1. FTM模块：K60中集成3个FTM模块，而今年我们选用两个B车进行追踪循迹。B车模使用单电机、单舵机，另外需要一个编码器。所以对3个FTM模块进行如下配置：FTM0用以产生300Hz PWM信号控制舵机，FMT1用以产生18.5KHz PWM信号控制电机，FTM2用以采集编码器数据。 2. 定时器模块：K60中有多个定时器模块，我们使用了其中2个。其一用以产生5ms 中断，处理相关控制程序。另一个用以超声波模块的计时。 3. SPI模块：我们使用了K60的一个SPI模块，用以和无线射频模块NRF24L01P通信。 4.外部中断：我们使用了三个外部中断。第一个是PORTA的下降沿中断，用以响应干簧管检测到磁铁。第二个是PORTD的跳变沿中断，用以响应超声波模块的输出信号。最后一个是PORTE的下降沿中断，用以响应NRF24L01P模块的相关操作。 数据采集算法 传感器是智能车的眼睛，它们给智能车循迹和追踪提供了必不可少的信息。因此，在智能车软件设计中必须保证数据采集算法的稳定性，同时兼顾其快速性。本车比赛，我们的智能车主要采集以下传感器的数据：电感传感器电路板、编码器、超声波、干簧管。下面主要详述超声波模块、电感传感器电路板的数据采集。 1 .超声波模块数据采集 我们使用的超声波模块的DO引脚输出50Hz的矩形波信号，通过高电平的时间向单片机传递数据。本超声波传感器的高电平时间为声波单程传输的时间，通过这个时间可计算出两车之间的距离。 我们使用外部中断和计时器结合的方式测量高电平时间。首先配置PORTD11为跳变沿中断。中断被触发时，如果PORTD11为高电平则开始计时，如果PORTD11为低电平则停止计时并记录时间间隔。 2. 电感传感器电路板的数据采集 电感传感器电路板通过输出电压的大小反应响应位置和方向的磁场强度。本次比赛中，我们使用了10个电感分布在6个不同位置，因此每个周期都要采集10路ADC数据，每路ADC数据采集32次进行平均滤波。K60芯片中有两路ADC模块，为了最大程度的减少采集数据的时间，我们采用两个ADC模块并行采集的方法。 首先，将10路ADC分为两组，第一组6个使用ADC0模块采集，第二组4个使用ADC1模块采集，两个ADC模块同时采集数据。以第一组为例，依次采集6路ADC 数据，循环32次。当两个ADC模块都完成任务时，ADC转换结束。最后进行平均滤波。 控制算法 1.定位算法 A．两个电感定位算法 在电磁组算法设计中，“差比和”（即用连个电感数据的差除以它们的和）是一个简单易用的定位算法，但是我们测量发现“差比和”算法得出的偏差距离用着较大非线性。如下图所示，其横轴为实际偏差（单位mm），其纵轴为“差比和”得出的偏差。可以发现，在实际偏差较小时，“差比和”算出的偏差变化较快，实际偏差较大时“差比和”算出的偏差变化较缓。
在机器人机电控制系统中，舵机控制效果是性能的重要影响因素。舵机可以在微机电系统和航模中作为基本的输出执行机构，其简单的控制和输出使得单片机系统非常容易与之接口。 舵机是一种位置伺服的驱动器，适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统。其工作原理是：控制信号由接收机的通道进入信号调制芯片，
获得直流偏置电压。它内部有一个基准电路，产生周期为20ms，宽度为1.5ms的基准信号，将获得的直流偏置电压与电位器的电压比较，获得电压差输出。最后，电压差的正负输出到电机驱动芯片决定电机的正反转。当电机转速一定时，通过级联减速齿轮带动电位器旋转，使得电压差为0，电机停止转动。舵机的控制信号是PWM信号，利用占
空比的变化改变舵机的位置。一般舵机的控制要求如图1所示。 图1 舵机的控制要求 单片机实现舵机转角控制可以使用FPGA、模拟电路、单片机来产生舵机的控制信号，但FPGA成本高且电路复杂。对于脉宽调制信号的脉宽变换，常用的一种方法是采用调制信号获取有源滤波后的直流电压，但是需要50Hz(周期是20ms)的信号，这对运放 器件的选择有较高要求，从电路体积和功耗考虑也不易采用。5mV 以上的控制电压的变化就会引起舵机的抖动，对于机载的测控系统而言，电源和其他器件的信号噪声都远大于5mV，所以滤波
电路的精度难以达到舵机的控制精度要求。 也可以用单片机作为舵机的控制单元，使PWM信号的脉冲宽度实现微秒级的变化，从而提高舵机的转角精度。单片机完成控制算法，再将计算结果转化为PWM信号输出到舵机，由于单片机系统是一个数字系统，其控制信号的变化完全依靠硬件计数，所以受外界干扰较小，整个系统工作可靠。 单片机系统实现对舵机输出转角的控制，必须首先完成两个任务：首先是产生基本的PWM周期信号，本设计是产生20ms的周期信号；其次是脉宽的调整，即单片机模拟PWM信号的输出，并且调整占空比。当系统中只需要实现一个舵机的控制，采用的控制方式是改变单片机的一个定时器中断的初值，将20ms分为两次中断执行，一次短定时中断和一次长定时中断。这样既节省了硬件电路，也减少了软件开销，控制系统工作效率和控制精度都很高。 具体的设计过程： 例如想让舵机转向左极限的角度，它的正脉冲为2ms，则负脉冲为 20ms-2ms=18ms，所以开始时在控制口发送高电平，然后设置定时器在
S12的输入/输入端口（I/O口） I/O端口功能 可设置为通用I/O口、驱动、内部上拉/下拉、中断输入等功能。 设置I/O口工作方式的寄存器有： DDR、IO、RDR、PE、IE和PS。 DDR：设定I/O口的数据方向。 IO ：设定输出电平的高低。 RDR：选择I/O口的驱动能力。 PE：选择上拉/下拉。 IE：允许或禁止端口中断。 PS：1、中断允许位置位时，选择上升沿/下降沿触发中断；2、中断禁止时且PE有效时，用于选择上拉还是下拉。 I/O端口设置 1、A口、B口、E口寄存器 （1）数据方向寄存器DDRA、DDRB、DDRE DDRA、DDRB、DDRE均为8位寄存器，复位后其值均为0。 当DDRA=0、DDRB=0、DDRE=0 时A口、B口和E口均为输入口。 否则，A口、B口、E口为输出口。当DDRA、DDRB、DDRE的任何一 位置1时，则该位对应的引脚被设置为输出。 例如，将A口设置为输出口，则其C语言程序的语句为：DDRA=0xff；（2）A口、B口、E口上拉控制寄存器PUCR PUCR为8位寄存器，复位后的值为0。当PUPAE、PUPBE、PUPEE被设置为1时，A口、B口、E口具有内部上拉功能；为0时，上拉无效。当A口、B口、E口为地址/数据总线时，PUPAE和PUPBE无效。 （3）A口、B口、E口降功率驱动控制寄存器RDRIV RDRIV为8位寄存器，复位后的值为0，此时，A口、B口、E口驱动保持全功率；当RDPA、RDPB、RDPE为1时，A口、B口、E口输出引脚的驱动功率下降 （4）数据寄存器PORTA、PORTB、PORTE PORTA、PORTB、PORTE均为8位寄存器，复位后的值为0，端口引脚输出低电平；要使引脚输出高电平，相应端口对应位应该置1。 由于PE0是/XIRQ、PE1是IRQ，因此，PE0和PE1只能设置为输入。
根据前面介绍的CMOS图像传感器采集处理得到的只是40行中每一行的黑线坐标。 并没有得出赛道的具体形状，到底是直道还是弯道，是大弯还是急弯，是偏向一个方向的弯道还是“S型”弯道，是“大S型”弯道还是“小S型”弯道。这就可以通过曲率的计算来得出。下面给出曲率的具体计算方法。 首先，将扫描到的40行中每9行分为一组，而且彼此交叉，也就是说，在能扫描到的情况下，划分为从第0行到第8行，从第1行到第9行，从第2行到第10行，依此类推，最后从21行到第29行，一共可以划分为22段，分别计算每一段的曲率，以第一段为例，计算的方法为：将第i行的坐标定义为coordinate[i]，将CMOS图像传感器的中心坐标定义为middle，那么每一行相对于中心坐标的偏差就为 ek[i]=coordinate[i]-middle (4.1) 再乘以每一行各自的校正值emendation[i]，计算公式为 ek[i]=ek[i]*emendation[i] (4.2) 就得到了各行实际偏离中心位置的距离。然后用第0行的偏差加上第8行的偏差之和除以2再减去第4行的偏差，得出一个相对偏差ek_comparatively。ek_comparatively的计算公式为 ek_comparatively＝(ek[8]+ek[0])/2-ek[4] (4.3) 然后计算出该段曲线对应的直道，即将第0行的黑点与第8行的黑点直接相连的直线的长度计算出来，计算公式为 distance_beeline=sqrt((ek[8]-ek[0])*(ek[8]-ek[0])+48*48) (4.4) 最后将公式(4.3)除以公式(4.4)，得到最后曲线的弯曲度为curve_degree。计算公式为 curve_degree=ek_comparatively/ distance_beeline (4.5) 就得出了曲线的弯曲程度，然后根据每一段的弯曲程度，最终得出所扫描到的全部道路的形状。 4.2.2 道路形状精确识别算法 利用4.1.3中对道路弯曲程度的计算，根据扫描到的道路每段的弯曲程度，可以对道路形状进行较为精确的识别，在进行具体的道路识别之前，先给出几个比较模糊的概念，这是描述弯道的弯曲程度的，弯曲程度非常小，比较小，比较大，非常大。这几个概念在下面对于赛道具体识别时有提及。 （1）直道的识别
先静下心来看几篇技术报告，可以是几个人一起看，边看边讨论，大致了解智能车制作的过程及所要完成的任务。 看完报告之后，对智能车也有了大概的了解，其实总结起来，要完成的任务也很简单，即输入模块——控制——输出。 （1）输入模块：各种传感器（光电，电磁，摄像头），原理不同，但功能都一样，都是用来采集赛道的信息。这里面就包含各种传感器的原理，选用，传感器电路的连接，还有传感器的安装、传感器的抗干扰等等需要大家去解决的问题。 （2）控制模块：传感器得到了我们想要的信息，进行相应的AD转换后，就把它输入到单片机中，单片机负责对信息的处理，如除噪，筛选合适的点等等，然后对不同的赛道信息做出相应的控制，这也是智能车制作过程中最为艰难的过程，要想出一个可行而又高效的算法，确实不是一件容易的事。这里面就涉及到单片机的知识、C语言知识和一定的控制算法，有时为了更直观地动态控制，还得加入串口发送和接收程序等等。 （3）输出模块：好的算法，只有通过实验证明才能算是真正的好算法。经过分析控制，单片机做出了相应的判断，就得把控制信号输出给电机（控制速度）和舵机（控制方向），所以就得对电机和舵机模块进行学习和掌握，还有实现精确有效地控制，又得加入闭环控制，PID算法。 明确了任务后，也有了较为清晰的控制思路，接下来就着手弄懂每一个模块。虽然看似简单，但实现起来非常得不容易，这里面要求掌握电路的知识，基本的机械硬件结构知识和单片机、编程等计算机知识。最最困难的是，在做的过程中会遇到很多想得到以及想不到的事情发生，一定得细心地发现问题，并想办法解决这些问题。 兴趣是首要的，除此之外，一定要花充足的时间和精力在上面，毕竟，有付出就会有收获，最后要明确分工和规划好进度。
第六届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛技术报告 学校： 队伍名称： 参赛队员： 带队教师：
关于技术报告和研究论文使用授权的说明 本人完全了解第六届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。 参赛队员签名： 带队教师签名： 日期： 摘要 随着现代科技的飞速发展，人们对智能化的要求已越来越高，而智能化在汽车相关产业上的应用最典型的例子就是汽车电子行业，
汽车的电子化程度则被看作是衡量现代汽车水平的重要标志。同时，汽车生产商推出越来越智能的汽车，来满足各种各样的市场需求。本文以第六届全国大学生智能车竞赛为背景，主要介绍了智能车控制系统的机械及硬软件结构和开发流程。 机械硬件方面，采用组委会规定的标准 A 车模，以飞思卡尔半导体公司生产的80管脚16 位单片机MC9S12XS128MAA 为控制核心，其他功能模块进行辅助，包括：摄像头数据采集模块、电源管理模块、电机驱动模块、测速模块以及无线调试模块等，来完成智能车的硬件设计。 软件方面，我们在CodeWarrior IDE 开发环境中进行系统编程，使用增量式PD 算法控制舵机，使用位置式PID 算法控制电机，从而达到控制小车自主行驶的目的。 另外文章对滤波去噪算法，黑线提取算法，起止线识别等也进行了介绍。 关键字：智能车摄像头图像处理简单算法闭环控制无线调试 第一章引言 飞思卡尔公司作为全球最大的汽车电子半导体供应商，一直致力于为汽车电子系统提供全范围应用的单片机、模拟器件和传感器等器件产品和解决方案。飞思卡尔公司在汽车电子的半导体器件市场拥有领先的地位并不断赢得客户的
1、单片机组成：1> CPU 2> 存储器3>I/O ; 2、存储器包括2大类：ROM , RAM 3、标准ASCII码使用（1）个字节表示字符； 4、BCD码是用(）进制表示的（）的数据； 5、HCS08QG8的最小系统包括（电源电路，复位电路，下载口，（内部时钟））； 6、QG8管脚数量（16）、只能输入的是（PTA5）、只能输出的是（PTA4）、程序下载的是、接外部时钟的是； 7、QG8的管脚可以作为数字输入输出、也可以作为模拟输入，可以作为模拟输入的有（）； 8、QG8管脚复用优先级最低的功能是（I/O）； 9、QG8存储器配置中，不同资源的分界线……； 10、CPU寄存器有（A, HX, PC, CCR, SP）； 11、可以执行位操作的地址范围（0X0000~0X005F）； 12、有地址的寄存器分成了（3）块(0页，高页，非易失)； 13、如何在C语言中定义常数（数据类型变量名；），如何指定变量的地址（数据类型变量名@ 地址；）； 14、堆栈的管理者是寄存器（SP）； 15、SP的复位缺省值是（0X00FF）； 16、堆栈对数据的操作特点是（向上生长型：先压后涨、先减后弹）； 17、堆栈一般在RAM的高地址区域还是低地址区域？高地址区 18、内部时钟源包括哪4大部分？ 19、外部时钟分哪2大类；振荡器，整形外部时钟 20、内部时钟中FLL固定倍频（512倍频）； 21、ICS的7种工作模式（FEI, FEE, FBI, FBILP, FBE, FBELP, stop）； 22、ICS的内部参考时钟是可以校准、微调的，调整的寄存器名（ICSTRM）；该寄存器的数值越大，输出时钟频率越（低）； 23、FLASH是按页管理的，页大小（512）字节，每页分（8）行； 24、高页寄存器位于FLASH的最后一页的（第六行/0xFFB0~0xFFBF）位置； 25、FLASH的最后一页最后一行是（中断向量）； 26、FLASH块保护寄存器（FPROT）；块加密寄存器（FOPT）；对应的非易失寄存器分别是（NVOPT, NVPROT）； 27、FLASH操作的一般过程是（）； 28、FLASH操作的有效命令有（空检查，字节编程，突发模式编程，页擦除，全部ROM 擦除）； 29、记录程序运行状态的CPU寄存器是（CCR）； 30、指令系统包括6大类指令，分别是（算术运算指令、数据传送指令、数据和位操作、逻辑运算、程序控制、堆栈处理）； 31、寻址方式是指（CPU访问操作数和数据的方法）； 32、寻址方式包括7大类16种，分别是： INH IMM DTR EXT IX,IX1,IX2,SP1,SP2,IX+,IX1+ REL IMD, DD,IX+D,DIX+ 33、8指令模板和6指令模板分别是（）； 34、QG8是高电平复位还是低电平复位？低电平 35、QG8数据存储器RAM的大小为（512）字节； 36、上电复位期间将管脚（A4）设置为（低）电平可以进入调试模式 37、QG8的存储器结构为冯·诺伊曼还是哈佛结构？冯诺依曼
PID改进飞思卡尔智能车算法 PID改进飞思卡尔智能车算法：智能车系统是一个时变且非线性的系统，采用传统PID算法的单一的反馈控制会使系统存在不同程度的超调和振荡现象，无法得到理想的控制效果。将前馈控制引入到了智能车系统的控制中，有效地改善了系统的实时性，提高了系统的反应速度；并且根据智能车系统的特点，对数字PID算法进行了改进，引入了微分先行和不完全微分环节，改善了系统的动态特性；同时，利用模糊控制具有对参数变化不敏感和鲁棒性强的特点，将模糊算法与PID算法相结合，有效地提高了智能车的适应性和鲁棒性，改善了系统的控制性能。 改进PID算法 智能车的控制是由飞思卡尔公司的S12芯片完成，所以对智能车的控制要采用计算机控制方法。本文针对智能车控制的特殊性，对传统数字PID算法做了一些改进，这样可以更好地满足智能车控制的需要。 不完全微分PID 将微分环节引入智能车的方向和速度控制，明显地改善了系统的动态性能，但对于误差干扰突变也特别敏感，对系统的稳定性有一定的不良影响。为了克服上述缺点，本文在PID算法中加入了一阶惯性环节，不完全微分PID算法结构如图1所示。 将一阶惯性环节直接加到微分环节上，可得到系统的传递函数为： 将（1）式的微分项推导并整理，得到方程如下： 式中，，由系统的时间常数和一阶惯性环节时间常数决定的一个常数。 为了编程方便，可以将2-2式写成如下形式：
分析式（3）可知，引入不完全微分以后，微分输出在第一个采样周期内被减少了，此后又按照一定比例衰减[3][4]。实验表明，不完全微分有效克服了智能车的偏差干扰给速度控制带来的不良影响，具有较好的控制效果。图2为不完全微分PID算法的程序流程图。 微分先行PID 由于智能车在跑道上行驶时，经常会遇到转弯的情况，所以智能车的速度设定值和方向设定值都会发生频繁的变化，从而造成系统的振荡。为了解决设定值的频繁变化给系统带来的不良影响，本文在智能车的速度和方向控制上引入了微分先行PID算法，其特点是只对输出量进行微分，即只对速度测量值和舵机偏转量进行微分，而不对速度和方向的设定值进行微分。这样，在设定值发生变化时，输出量并不会改变，而被控量的变化相对是比较缓和的，这就很好地避免了设定值的频繁变化给系统造成的振荡，明显地改善了系统的动态性能。 图3是微分先行PID控制的结构图，微分先行的增量控制算式如下。
利用单片机PWM信号进行舵机控制(图) 基于单片机的舵机控制方法具有简单、精度高、成本低、体积小的特点，并可根据不同的舵机数量加以灵 活应用。 在机器人机电控制系统中，舵机控制效果是性能的重要影响因素。舵机可以在微机电系统和航模中作为基本的输出执行机构，其简单的控制和输出使得单片机系统非常容易与之接口。 舵机是一种位置伺服的驱动器，适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统。其工作原理是：控制信号由接收机的通道进入信号调制芯片，获得直流偏置电压。它内部有一个基准电路，产生周期为20ms，宽度为1.5ms的基准信号，将获得的直流偏置电压与电位器的电压比较，获得电压差输出。最后，电压差的正负输出到电机驱动芯片决定电机的正反转。当电机转速一定时，通过级联减速齿轮带动电位器旋转，使得电压差为0，电机停止转动。 图1舵机的控制要求 舵机的控制信号是PWM信号，利用占空比的变化改变舵机的位置。一般舵机的控制要求如图1所示。 单片机实现舵机转角控制 可以使用FPGA、模拟电路、单片机来产生舵机的控制信号，但FPGA成本高且电路复杂。对于脉宽调制信号的脉宽变换，常用的一种方法是采用调制信号获取有源滤波后的直流电压，但是需要50Hz(周期是20ms)的信号，这对运放器件的选择有较高要求，从电路体积和功耗考虑也不易采用。5mV以上的控制电压的变化就会引起舵机的抖动，对于机载的测控系统而言，电源和其他器件的信号噪声都远大于5mV，所以滤波电路的精度难以达到舵机的控制精度要求。 也可以用单片机作为舵机的控制单元，使PWM信号的脉冲宽度实现微秒级的变化，从而提高舵机的转角精度。单片机完成控制算法，再将计算结果转化为PWM信号输出到舵机，由于单片机系统是一个数字系统，其控制信号的变化完全依靠硬件计数，所以受外界干扰较小，整个系统工作可靠。 单片机系统实现对舵机输出转角的控制，必须首先完成两个任务：首先是产生基本的PWM周期信号，本设