基于MC9S12XS128单片机的智能小车控制系统设计与实现
- 格式:docx
- 大小:42.02 KB
- 文档页数:8
基于MC9S12XS128智能电磁寻迹车的研究与设计作者:林田卓来源:《科技风》2017年第17期摘要:智能电磁寻迹车是集MC9S12XS128、轨迹检测模块、电机驱动模块、供电模块等于一身的磁导航车。
通有20kHz、100mA电的导线作为运行轨迹,运用工字型电感、干簧管等进行信息检测实现自动运行。
软件部分包含:主函数、初始化、中断模块、数据采集和处理模块等。
通过对系统的调试,可以在设定的轨迹上快速稳定运行,达到了预期效果。
关键词:MC9S12XS128;寻迹;检测系统材料供给和成品配送贯穿于企业生产,运输效率直接影响企业效益,因此选择现代、高效、无污染的方式成为新趋势。
本次设计在现有条件基础铺设带电运行轨迹,运用电感线圈、干簧管等进行轨迹识别,将数据传送到MC9S12XS128进行处理实现从初始位置沿轨迹运行到结束位置后停车。
1 基本结构本文介绍的寻迹车由MC9S12XS128、MC33886、检测电路、舵机、电机和电源等组成[1]。
检测电路的线圈采用工字型10mH电感,电路包括选频、放大、检波等;由稳压模块产生5V和6V电用于主芯片、检测电路、舵机等供电;运动机构采用橡胶轮式,MC33886输出信号用于控制电机和舵机实现转向和速度控制。
2 检测电路检测电路包括选频、放大、检波等。
由给定电流产生频率为20kHz磁场,由谐振电路计算出电路的电容和电感值。
68nF电容用来选频,采集电压信号用三级管进行放大,倍数可调整R2来进行提高[2]。
检波电路将检测的信号给MC9S12XS128处理。
3 MC9S12XS128控制器和MC33886芯片MC9S12XS128控制器有丰富的接口,接口具有通用I/O和特殊接口功能。
MC9SXS128控制器的中断向量由中断地址和中断号实现,因中断号方式简洁,故采取中断号进入中断[2]。
本设计采用H口中断和外部中断(IRQ),I/O用到了8个,其中PORTA作为输入口采集检测模块信号,PORTB口作为输出口与LED灯相连显示位置和运动信息。
基于 MC9S12XS128的电磁循迹智能车控制系统
赵泓扬;杨建姣
【期刊名称】《常州工学院学报》
【年(卷),期】2015(000)004
【摘要】电磁组智能车属于“飞思卡尔”大赛最新的比赛项目组。
对于电磁组智能车而言,合理的循迹方案设计是决定速度和稳定性能的前提。
采用二值离散化方法划分7个电磁传感器检测区间,配合相应长度和高度的前瞻,控制舵机转向及转角大小,提高传感器的灵敏度和前瞻性。
弯道采用单闭环模糊PID算法,从而实现对电机转速的智能控制。
利用Matlab中Simulink建模得出较理想的PID控制参数,再通过实际测量对P、I、D 3个参数进行微调。
基于以上条件设计的智能车速度可以轻易达到2.9 m/s,满足比赛要求。
【总页数】5页(P25-29)
【作者】赵泓扬;杨建姣
【作者单位】常州工学院电气与光电工程学院,江苏常州 213002;吉林农业大学工程技术学院,吉林长春 130118
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.8
【相关文献】
1.基于MC9S12XS128的电磁引导式智能循迹物流车 [J], 张攀博;闫明辉;王刚;王云凤;吴彦春
2.基于MC9S12XS128的激光传感器循迹智能车控制系统设计 [J], 余红英;杨杰
3.基于MC9S12XS128单片机的智能车控制系统的设计 [J], 严大考;李猛;邹栋;张纯梁
4.基于MC9S12XS128智能电磁寻迹车的研究与设计 [J], 林田卓
5.基于新传感器排布的电磁导航式智能车循迹算法研究 [J], 刘佳男; 孙宗耀; 刘彩云
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
智能电动小车的设计摘要:本设计采用mc9s12xs128单片机最小系统板作为智能小车的控制核心,使用红外线光电传感器作为车道信息的检测,用超声波来测量两车之间的车距,由bts7960芯片分别驱动双侧直流电机。
单片机从红外传感器读取跑道标志线信息及边界信息,并用超声传感器计算车距,经过综合分析和优化的算法,以实现两车在对应的车道内正常行驶,并实现超车和避碰。
关键词:智能小车单片机红外线光电传感器超声波智能电动小汽车能在规定黑边线跑道内隔圈相互超车行驶,由于跑道较窄,因此采用自行改装的小车架进行电动汽车制作,经最后调试与测试,均能稳定地按要求进行超车行驶。
1、系统设计方案系统主要由主控电路板、光电传感器、超声波传感器、直流电机、电机驱动模块、液晶显示器等部分组成,主控电路板由mc9s12xs128单片机最小系统板、电压转换电路、按键和电源等部分组成。
1.1 硬件配置方案硬件系统由微处理器、超声测距模块、车道信息检测模块、电机驱动等组成。
为了前车与后车交换信息,可使用无线通讯模块,但由于会占用较多的时间,增加程序复杂度,因此设计中采用了向前进行超声测车距来判断前后车位置的确认,并根据车距来控制后车的车速,以防止两车相碰。
1.2 行车策略行车有外道行车和内道行车两种方案,在外车道行走可以比较平稳的转弯但路程较多,在内车道行走虽然行程较短,但弯道标志线复杂,行车设计不确定因素较多,经过权衡,以牺牲速度保证不碰撞为原则,采用在正常行车道中外道行车,而在超车时,超越车在超车道左侧行驶,有利于避让。
1.3 电机驱动模块电机驱动采用bts7960集成驱动块。
具有逻辑电平输入、电流诊断、斜率调节、死区时间产生和过温、过压、欠压、过流及短路保护的功能,驱动电流大。
1.4 信号检测系统要实现两车能正常行驶并实现超车,必须有以下的检测和控制:两车之间的间距、道路边界的检测,起跑线、转弯标志线、超车区以及行车圈数的检测。
信号检测系统包括道路检测和运行状态检测,其中道路检测包含用红外线光电传感器进行道路边界线检测和标志检测;运行状态检测包含用红外线光电传感器来计算行驶圈数及用超声波来测车距等。
基于xs128的光电平衡智能车系统设计文章旨在研制一种自平衡同轴双轮循迹小车。
系统以陀螺仪和加速度计来检测车身所处的状态和变化率,通过处理器(16位飞思卡尔单片机MC9S12XS128)计算出适当数据和指令,通过PWM驱动两个电机产生前进或后退的加速度使车达到保持平衡效果,以线性CCD光电传感器来识别黑线检测路径,阐述了自平衡的原理同时对系统用到的PID控制技术做了相应介绍,从理论上分析了变积分的PID控制技术的优势,并在系统的实际测试中获得了良好的效果。
标签:光电平衡;xs128;智能车1 引言随着智能化的发展,汽车的智能化、自动化是社会发展的必然趋势。
通过项目的研究使两轮自平衡小车能够智能的识别道路、加速、转弯、避障等复杂路况,实现智能驾驶。
同时两轮自平衡小车使得车体更加灵活、减少交通拥堵、停车困难等实际生活问题,对于提高人们的生活水平有实际意义,最终设计小车在规定路径上实现自动寻迹、智能壁障等功能。
2 平衡车原理通过对单摆进行受力分析可知,单摆能够稳定在垂直位置的条件有两个:受到与位移(角度)相反的恢复力;受到与运动速度相反的阻尼力。
控制倒立摆底部车轮,使得它作加速运动。
这样站在小车上看倒立摆,它在受到与车轮加速度大小成正比方向相反的惯性力的影响。
普通的单摆受力分析如图1所示。
当物体离开垂直的平衡位置之后,便会受到重力与悬线的作用合力,驱动重物回复平衡位置。
这个力称之为回复力,其大小为F=-mgsin?兹≈-mg?兹,在此回复力F作用下,单摆便进行周期运动。
在空气中运动的单摆,由于受到空气的阻尼力,单摆最终会停止在垂直平衡位置。
空气的阻尼力与单摆运行速度成正比,方向相反。
阻尼力越大,单摆越会尽快在垂直位置稳定下来。
这样倒立摆所受到的回复力为:式中,假设偏角θ与控制车轮加速度成正比,比例为k1。
如果k1>g那回复力与位移的方向相反。
另外,增加阻尼力能让倒立摆尽快回到原位置,阻尼力与偏角的速度成正比,方向相反。
基于MC9S12XS128的激光传感器循迹智能车控制系统设计余红英;杨杰
【期刊名称】《安徽工业大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2014(031)002
【摘要】以飞思卡尔MC9S12XS128单片机为控制芯片,设计能够自主循迹行驶的智能车.利用双排激光传感器采集路径信息,获取车中心线与路径中心线位置偏差信息;采用分段比例法控制追踪舵机转动使上排激光传感器追踪路径中央黑线、PD 算法控制转向舵机转向使车沿黑线行驶;根据细化的路径信息及速度编码器所测智能车的当前速度,对控制车速的直流电机采用增量式PID算法闭环调节控制.实验结果表明,智能车能在不同弯道下对舵机及行驶速度实现准确控制,稳定快速地循迹行驶.
【总页数】6页(P177-182)
【作者】余红英;杨杰
【作者单位】芜湖职业技术学院电气工程学院,安徽芜湖241003;芜湖职业技术学院电气工程学院,安徽芜湖241003
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于 MC9S12XS128的电磁循迹智能车控制系统 [J], 赵泓扬;杨建姣
2.基于微控制器MC9S12XS128的智能车测控系统设计 [J], 高杨;赵国昌
3.基于CMOS摄像头循迹的智能车控制系统设计 [J], 郑亚利;古训
4.基于雾霾溯源的自循迹智能车的路径控制系统设计 [J], 孙佰全; 钱学明
5.基于Arduino开发板的自动循迹避障智能车控制系统设计 [J], 闫博扬;李玉衡;姚磊
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于飞思卡尔单片机MC9S12XS128的智能车设计作者:李晨宓超来源:《上海海事大学学报》2012年第01期摘要:针对“飞思卡尔全国大学生智能车竞赛”,设计能自动识别路线的智能车系统.该系统以飞思卡尔16位单片机MC9S12XS128作为控制核心,用MOSFET制作驱动电路;采用摄像头和带有光电传感器的图像采样模块进行模式识别,提取黑线特征,预判道路信息;通过自制的速度传感器实时获取小车速度,采用PID控制策略形成速度闭环控制.实验证明该系统能够精准地识别路线,控制小车在赛道上稳定运行.关键词:智能车;MC9S12XS128;模式识别;图像检测;PID控制中图分类号:TP242.6 文献标志码:ALIChen,MIChao(1.EngineeringResearchCenterofContainerSupplyChainTechnology,Ministryof Education,ShanghaiMaritimeUniv.,Shanghai201306,China;2.CollegeofMechanicalEngineering,TongjiUniv.,Shanghai201804,China)Abstract:lAutomaticVehC9S12XS128isdesignedasthecontrollingcoreofthesystem,andMOSFETisusedto makethedrivecircuits.Camerasandimagesamplingmoduleswithphotoelectricsensorsareusedforthe patternrecognitionaolth establerunningofthevehicleonthetrack.Keywords:intelligentvehicle;MC9S12XS128;patternrecognition;imagedetection;PIDcontrol0 引言为加强大学生实践、创新能力和团队精神的培养,教育部高等学校自动化专业教学指导分委员会主办“飞思卡尔全国大学生智能车竞赛”.该竞赛要求在标准技术平台下完成软硬件系统的设计,制作一辆能在规定的赛道上自动识别路线的赛车,没有冲出赛道及其他违规现象并最快完成全程为获胜1 系统设计1.1 竞赛规则智能车必须采用竞赛委员会规定的技术平台,包括赛车模型、电机、舵机、电池以及由飞思卡尔公司提供的单片机;按道路传感器分为光电组和摄像头组两个组别进行比赛,摄像头组可使用光电传感器,光电组不能使用摄像头,赛车上的传感器数量不得多于16个.赛道表面为白色,形式包括直道、交叉道、回头弯、S型等,弯道处赛道宽度为60cm,直道处宽度为45cm,中心有2.5cm宽黑色轨迹线.1.2 系统总体结构选用飞思卡尔16位单片机MC9S12XS128作为核心控制单元,由传感器系统采集道路信息和速度信息,由电机驱动系统控制赛车速度,由舵机驱动系统控制运行方向,由人机交互系统完成系统设定和信息显示,系统的总体结构框图见图1.2.3 速度传感器设计初期,为了降低调试难度,采用开环控制模式,赛车运行平稳但速度无法提高,所以赛车控制须建立速度检测环节,进行闭环控制.速度检测同样有多种方案,对射光耦或槽型光耦、霍尔元件、测速电机、高精度编码器等各具特点.综合分析后选择槽型光耦作为测速元件.将槽型光耦安装在传动轴上方,使穿过光耦间隙的齿轮旋转时触发脉冲,由单片机高速脉冲计数器采样,再根据车轮直径和转速等换算成近似速度值.2.4 赛道检测传感器赛道检测用的传感器相当于赛车的眼睛,通过它自动检测赛道上的黑色轨迹线,可以通过光电传感器和摄像头实现.光电传感器扫描速度快、控制简单,但探测距离近;摄像头则具有探测范围广、精度高等优势,前瞻性好,利于速度控制,同时也存在易受干扰、处理信息量大等缺陷.[4]本设计综合两种方案的优势,采用摄像头作为主要检测元件,并由安装在赛车前方的光电传感器辅助检测近处道路,锁定黑线,识别起跑线.摄像头选用380线CMOS,采用LM1881作为视频同步分离芯片,提取场同步信号和行同步信号.由于在程序中使用中断程序采集图像,PID采样周期的选择受限制于图像采集.每行的扫描周期为64μs,有效扫描时间为52μs,每隔6行采集一行图像,如果在每行加入PID调节,那么处理PID子程序的时间必须控制在64×5=320μs内.另外,图像采集只是采集奇场中的行数,在偶场中没有采集,因此PID子程序的执行不均匀,并没有达到预期效果,还可能会影响视频采集.经过分析,最终决定将PID的采样周期定为20ms,即每进行一次场采集后进行一次PID调节.经过最终检验,这样能够满足对速度控制的需要.4 总结与展望设计使用MC9S12XS128单片机的大多数模块,充分利用单片机资源,小车运行稳定,比赛过程中未出现冲出赛道的情况.通过整个设计过程,大学生们的科研能力和动手能力得到锻炼,项目开发经验有所积累.该技术方案还可推广到智能机器人、自动导向车等方面,具有较广泛的应用价值.参考文献:[1]邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法[M].北京:清华大学出版社,2004:[2]吴斌华,黄卫华,程磊,等.基于路径识别的智能车系统设计[J].电子技术应用,2007(3):[3]彭建学,马永军,汤天浩.一种微弱电流测量仪的设计[J].上海海事大学学报,2008,29(4):[4]唐红雨,陈迅.高速图像数据采集与处理系统的硬件设计[J].电子技术,2006,33(12):[5]施庆华,沈爱弟,褚建新.基于GPIB和局域网的分布式自动测试系统开发和实现[J].上海海事大学学报,2006,27(3):[6]吴卫国,蒋平,陈辉堂,等.移动小车轨迹跟踪的力矩控制[J].控制与决策,1999,14(2):。
智能小车设计摘要:智能车技术以汽车电子为背景,涵盖了控制、模式识别、传感、电子、电气、计算机和机械等多个学科,这对进一步提高学生的综合素质,培养创新意识,培养学生从事科学、技术研究能力有着重要意义。
智能小车系统以飞思卡尔16位单片机作为系统处理器,采用基于光电传感器的信号采样模块获取赛道黑线信息,通过算法控制策略和PWM控制技术对智能小车的转向和速度进行控制。
使小车能够自主识别黑色引导线并根据黑色引导线实现快速稳定的寻线行驶。
系统介绍了硬件和软件两个方面。
在硬件方面,设计了具有电源管理、路径识别、车速检测、舵机控制和直流驱动电机控制的相关电路;在软件方面,根据PID控制或模糊控制并使用CodeWarrior软件编程和BDM调试实现小车行驶控制。
关键词:智能车;单片机;光电传感器;路径识别;1. 前言飞思卡尔智能车具体包括一种基于光电传感器的智能寻迹小车的设计和实现。
智能小车硬件系统由XS12微控制器、电源管理模块、路径识别电路、车速检测模块、舵机控制单元和直流驱动电机控制单元组成。
本系统以飞思卡尔16位微处理器MC9S12XS128为控制核心,并采用CodeWarrior软件编程和BDM作为调试工具。
运用红外发射接收原理进行道路信息采集,经单片机AD转换后通过相关算法及控制策略和PWM控制技术对智能小车的转向和速度进行控制,使小车能够自主识别黑色引导线并根据黑色引导线实现快速稳定的寻线行驶。
2.小车机械结构调整与优化车身机构调整包括:底盘调整、前轮的调整、后轮距及后轮差速的调整、齿轮传动机构调整。
3.硬件设计方案3.1电源模块设计由于电路中的不同电路模块所需要的工作电压和电流容量不相同,因此电源模块应该包含多个稳压电路,将充电电池电压转换成各个模块所需要的电压。
常用的电源有串联型线性稳压电源和开关型稳压电源两大类。
前者具有纹波小、电路结构简单的优点,但是效率较低,功耗大;后者功耗小,效率高,但电路却比较复杂,电路的纹波大。
基于MC9S12XS128单片机的智能车路径识别探究哈焱【摘要】本文研究了基于MC9S12XS128单片机的智能车的路径识别和优化方案,选用光电传感器作为路径识别的传感器,结合路径识别算法和控制算法对智能车的转向和速度进行优化配置,介绍了各种弯道路径并对转向控制进行了分析,阐述了解决方案。
%This paper studied the path intelligent and the optimization of vehicle identification based on MC9S12XS128. Photoelectric sensor was used as a path to identify the sensor, combined with path identification algorithm and control algorithm to optimize the configuration of steering and speed of the car. It described the various comers path and explained solutions to steering control.【期刊名称】《广东石油化工学院学报》【年(卷),期】2011(021)006【总页数】3页(P41-43)【关键词】智能车;光电传感器;路径识别;转向控制【作者】哈焱【作者单位】安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南232001;蚌埠学院实验与设备管理中心,安徽蚌埠233030【正文语种】中文【中图分类】TP274.5由教育部高等学校自动化专业教学指导委员会主办的“飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛,已列入教育部主办的全国五大竞赛之一,涵盖了控制、电子、电气、传感技术、计算机、模式识别、机械等多个学科的专业知识,极具挑战性。
竞赛使用Freescale半导体公司的8位、16位微控制器作为核心控制模块,通过增加电源管理模块、路径识别模块、车速检测模块、电机驱动电路、舵机转向控制及编写相应软件,制作一部能够自主识别路线的智能车,并在专门设计的跑道上自动识别道路行驶。
1
4.1总结
4.2展望
参考文献
致谢
附录
系统框架如下所示:
四、研究重点及难点
1、研究重点
1.对搬运小车进行硬件部分的设计,使得硬件部分能够满足实际的运行要求,具有实际应用效果。
2.根据硬件部分的需求,对搬运小车进行软件部分代码的编写,通过软件部分能够让搬运小车正常运行。
3.结合搬运小车的硬件部分和软件代码,对搬运小车进行系统化的调式,满足搬运小车整体性的需求。
2、研究难点
1.在进行硬件部分设计的过程中,对于各部分硬件的设计具有一定的难度。
2.在进行代码编写的过程中,对于搬运小车需要的代码编写花费时间较多,加上对代码编写研究不足,因此需要进行大量的学习。
3.在进行系统调式的过程中,对于如何满足硬件部分和软件部分的实际需求,需要进行多次的调式,使得搬运小车硬件部分和软件部分具有实用性。
五、研究方法
1、文献研究法
利用中国知网、学校图书馆等,查找相关资料,并对这些资料进行汇总,学习相关的知识,为论文的撰写提供一定的准备。
2、实证研究法
实证研究法是认识客观现象,向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法,其重点是研究现象本身“是什么”的问题。
实证研究法试图超越或排斥价值判断,只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系,归纳概括现象的本质及其运行规律。
3
5。
基于飞思卡尔单片机MC9S12XS128的智能车设计
李晨;宓超
【期刊名称】《上海海事大学学报》
【年(卷),期】2012(033)001
【摘要】针对“飞思卡尔全国大学生智能车竞赛”,设计能自动识别路线的智能车系统.该系统以飞思卡尔16位单片机MC9S12XS128作为控制核心,用MOSFET 制作驱动电路;采用摄像头和带有光电传感器的图像采样模块进行模式识别,提取黑线特征,预判道路信息;通过自制的速度传感器实时获取小车速度,采用PID控制策略形成速度闭环控制.实验证明该系统能够精准地识别路线,控制小车在赛道上稳定运行.
【总页数】3页(P82-84)
【作者】李晨;宓超
【作者单位】上海海事大学集装箱供应链技术教育部工程研究中心,上海201306;同济大学机械工程学院,上海201804;上海海事大学集装箱供应链技术教育部工程研究中心,上海201306
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.6
【相关文献】
1.基于飞思卡尔32位Kinetis-K60单片机的直立行驶智能车设计 [J], 杨正才;吕科;朱乐
2.基于飞思卡尔单片机智能车的双线路径识别设计与实现 [J], 张双喜;王金洋;丁磊;王秀梅
3.基于飞思卡尔单片机的智能车设计 [J], 程锦星;赵春锋;陈扬;方国好;叶超
4.基于飞思卡尔单片机智能车的设计 [J], 韩建文
5.基于飞思卡尔S12单片机的智能车系统设计与实现 [J], 刘允峰;韩建群
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于MC9S12XS128单片机的智能小车控制系统设计与实现鲁小雨【摘要】介绍了一种电子竞赛智能小车的控制系统设计与实现.以MC9S12XS128单片机作为控制系统核心,设计了智能小车的视频处理电路、电机驱动电路以及电源电路等,给出了赛道图像采集算法、抗干扰和抗反光的黑线提取算法、舵机转向和速度调节的PID控制算法、赛道识别和弯道控制算法,制作的智能小车能通过对自身运动速度和方向的实时调整实现沿赛道快速稳定地行驶.%A design and implementation process of a control system for a smart vehicle prepared for undergraduate electronic contests were introduced.Taking aMC9S12XS128 microprocessor as the core,a video processing circuit,a motor driving circuit and a power circuit of the vehicle were designed.Some algorithms for track image collection,anti-interferential and anti-reflective black line extraction,PID control of steering and speed,and track recognition together with turning control weregiven.Finally,through instantaneously adjusting its own speed and direction,the vehicle can run along the route stably at a high speed.【期刊名称】《成都大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2011(030)003【总页数】5页(P264-267,273)【关键词】智能小车;路径识别;PID控制【作者】鲁小雨【作者单位】东南大学自动化学院,江苏南京211102【正文语种】中文【中图分类】TP2730 引言随着汽车电子业的发展,具有自动识别道路功能的智能汽车成为业界研究的重点.本文研究的智能小车的制作设计以CMOS摄像头作为路径识别传感器,以直流电机作为小车的驱动装置,通过舵机来控制小车的转向.本文不仅说明了整个智能小车控制系统的硬件和软件设计与实现,同时讨论了为进一步提高小车的稳定性和行驶速度对小车控制算法的设计要求.设计出的智能小车可以通过实时对自身运动速度和方向的调整来“沿赛道”快速行驶.1 系统总体设计我们设计的智能小车控制系统结构如图1所示.图1 智能车控制系统结构示意图如图1所示,该智能车控制系统以MC9S12XS128单片机作为控制系统的核心[1],通过黑白CMOS摄像头拍摄赛道图像并以PAL制式信号输出到信号处理模块(LM1881)进行视频同步信号分离,所得到图像和同步信号同时输入到单片机控制核心,单片机对信号进行判断处理后,通过改变PWM波脉宽实现对舵机转向的控制.舵机转向采用PD控制,通过光电编码器来检测车速并将速度反馈到单片机控制核心,用PID控制算法处理后得到的控制量去改变电机驱动模块的PWM波占空比,从而控制智能车的行驶速度.此外,控制系统还增加了路径识别的模块,对典型赛道进行决策控制,提高了智能小车的运行速度和稳定性.2 硬件电路设计智能小车控制系统硬件电路的总体设计本着可靠、高效、简洁的原则进行.系统的硬件电路包括控制系统核心电路、电源稳压电路、视频同步分离电路、电机驱动电路等.2.1 控制系统核心电路设计中,我们选取MC9S12XS128单片机作为控制系统核心.该单片机的CPU外部总线频率为8 MHz,内部运算速度可达25 MHz,其内部寄存器组中的寄存器、堆栈指针和变址寄存器均为16位.其为112引脚封装,有2个8路10位精度A/D转换器,脉宽调制模块(PWM)可设置成4路8位或者2路16位.在控制系统核心电路制作时,需要涉及一些普通的I/O口,单片机引脚规划如下:PS4-7,SPI下载; AN00-15,2个8路10位ADC;ANIN,输入视频模拟信号VIDEO;IRQ,输入视频行同步脉冲信号;PH5,输入奇偶场信号O/E;PWM5,舵机角度信号控制输出;PWM1、PWM3,输出电机控制信号.2.2 电源电路设计硬件电路的电源为7.2 V的镍铬电池,除了舵机需要的电压是7.2 V,可以直接输出以外,CMOS摄像头的工作电压为12 V,需要一个升压的电路,而单片机的标准供电电压、LM1881供电电压、光电编码器的供电电压均为5 V,因此还需要一个降压稳压电路.2.2.1 5 V电源降压稳压电路.5 V电源降压稳压电路如图2所示.图2 5 V电源降压稳压电路由于后轮驱动电机工作时电池电压压降较大,电路设计中必须采用低压降串联稳压芯片,以保证系统工作的稳定性,本电路选用2940稳压芯片来实现稳压.2.2.2 12 V电源升压电路.12 V电源升压电路如图3所示.图3 12 V升压电路MC34063芯片是一个单片机双极型线性集成电路,专用于直流—直流变换器控制的部分.MC34063芯片内包含了温度补偿带隙基准源、控制振荡器、驱动器和大电流输出开关,能输出1.5A的开关电流,故选取MC34063设计升压电路,可使用最少的外接元件就能够构成开关式升压变压器.2.3 视频处理电路智能小车视频信号中除了包含拍摄到的图像信号之外,还包括了行同步信号、行消隐信号、场同步信号、场消隐信号以及槽脉冲信号等,因此,必须准确地把握各个信号之间的时序逻辑关系,才能实现对视频信号的采集.LM1881是针对视频信号的同步分离芯片,它可以从0.5~2 V的标准负极性NTSC制、PAL制、SECAM制视频信号中提取复合同步、场同步、奇偶场识别等信号,然后将这些信号送到单片机控制核心,这些信号都是图像数字采集所需要的同步信号.视频同步分离电路设计如图4所示,其中,C32和R24构成一个简单滤波电路,使视频信号更平稳,C31和R26构成了一个复位电路.图4 视频同步分离电路2.4 电机驱动电路电机驱动电路如图5所示.图5 电机驱动电路MC33886是一款专用于电机驱动的高效单片集成芯片,它最高能够处理10 kHz频率的PWM调制脉冲,并且能够向负载电机提供高达5.0 A的电流.在设计中,我们采用两片MC33886芯片并联驱动,这样不仅可以提高电机的输入电流,增大电机的实际功率,使电机在不增加动力源的情况下大大的改善其性能,还能够减少MC33886芯片的功耗.3 软件系统设计由于智能小车采用CMOS摄像头作为传感器,因此图像采集处理和智能小车转向及速度的控制是整个软件的核心.软件系统中,图像信号采集算法采用直接边缘提取算法以及图像滤波算法得到黑线的位置,并通过动态阈值以实时适应比赛环境,同时,编写了赛道识别的算法,以实现对典型赛道的决策控制.智能小车舵机和电机的控制算法使用了鲁棒性很好的经典PID控制算法,配合使用实际参数补偿的方法,使小车在行驶的过程中达到了快速稳定的效果.系统软件设计的流程图如图6所示.图6 系统软件设计流程图3.1 图像采集算法设计图像采集算法[2]的流程图如图7所示.考虑到实际赛道只是在白色KT板上布置黑色引导线,因此,可以采用隔行采集的思想来压缩图像的数据.经过实际实验发现,智能小车的图像传感系统在单一方向上只要有40个像素的分辨力就足够用了,其前22行视频为场消隐信号,为均匀采样288行视频信号,可以采样场信号29行、36行……,即每隔7行采集一次即可.3.2 黑线提取算法设计黑线采用直接边缘提取算法[3],识别黑线后,可以通过求平均值计算黑线的中心点.为进一步消除外界因素的影响和十字交叉线的干扰,必须对图像滤波加以矫正,具体步骤为:(1)根据图像模型去噪.赛道的黑色引导线是绝对连续的,不可能出现全白行.当某一行求取的中心线位置与相邻的两行相差较大时,可认为该行错误,需采用中值滤波方法重新获得该行位置.图7 图像采集算法流程图(2)当出现两段黑线情况时,比如,赛道比较密集,或是“十”字交叉道,或是大“S”弯道,可保留最底下的一段,并增加路径识别的算法,给出适当的控制策略.(3)由于摄像头可能相对于赛道存在一定的倾斜角度,因此采集到的图像可能存在一定的梯形失真,可通过添加一个线性修正值来消除,该线性补偿系数通过实验来确定.3.3 舵机转向和速度调节PID控制算法设计智能小车的舵机转向和速度调节采用PID控制算法[4]来控制,它结构简单、稳定性好、工作可靠、调整也十分方便.3.3.1 速度的控制.速度控制采取的基本策略是弯道降速,直道提速.因此,控制中需要根据当前测速和路面弯道情况来决定当前速度,当前速度反馈值与当前设定速度存在的偏差,记为 e (k).那么就可以通过偏差值来调节当前的速度值.在计算机上实现PID算法时,可通过数字PID调节器采用增量型算法来实现,增量式为,其中因此,运用PID控制的关键就变为调整3个系数 q1,q2,q3,即参数整定,在具体PID 参数整定时,我们采取了简化的扩充临界比例度法[4].通过PID算法对速度的调整后,最终将经过图像提取算法处理后的黑线位置和对应的PID参照速度处理成二次曲线的关系,使得小车在直道和弯道相互过渡时加减速比较灵敏.3.3.2 舵机转向的控制.在舵机控制时,采用PD控制可以达到较好的效果,将P项认为是计算得到的黑线的位置和图像中心位置的偏差,而D项认为选定行的黑线位置与上幅图像中的黑线位置的差值.我们在实际测试中发现,增加P项系数可以增强小车的沿线能力,实现小车的转向提前,达到切弯的目的,但是若P系数太大,也会导致大半径弧线切弯过度.加入D项系数后,可以使小车入弯时转向提前,出弯时转向减少,对大S弯切线很有好处.通过适当的调节PD参数可以使小车灵活的运行.3.4 赛道识别和弯道控制算法设计典型赛道如图8所示.赛道主要分为直道、小S弯道、急转弯、十字交叉等几种.对于直道,以及比赛中小于15°的上下坡,配合PID控制算法,具有较好的控制效果.但对于别的赛道可通过路径识别算法判断当前所处的赛道,针对实际情况做出相应的控制处理.赛道识别算法具体步骤如下:图8 典型赛道示意图(1)选取赛道上间隔一定距离的黑点,计算所选n个黑点的位置x相对于视场中心的平均位置x—= x/n.(2)平均位置与视场中心绝对值之差表示了当前赛道的弯曲程度,其值的正负表示了是向左弯曲还是向右弯曲,其值越大表示拐弯半径越小.(3)通过适当的选取黑点的间隔,可以达到比较明显的区分效果,能够顺利的识别出急转弯与直道,而小S弯道可能被识别为直道,这正是设计所希望的,即在小S弯道可以直接加速冲过去而不会偏出赛道.(4)对于起点和十字赛道的识别可通过黑线赛道两旁黑线部分的长度来识别,通过适当的设定其宽度值的大小,可以顺利识别.顺利识别赛道后,还需要对典型赛道做出相应的处理,其处理方法如下:(1)起始线.在定时一段时间后执行判断程序(保证在起始的时候不会停下来),判断读入的包含了起始线的图像的场数大于一个给定值(由于摄像头的前瞻性,在终点之前的一段距离,摄像头就识别到了终点,为了冲过终点)就让电机输出0.(2)急转弯.要求小车在急转弯处能够立刻减速,而PID调节难达到理想效果,可以在识别到急转弯时,让小车电机输出负值,从而使小车的后轮反转,这样可以保证小车速度迅速降下来.4 结语本文详细说明了带CMOS摄像头的智能小车系统中硬件和软件的设计制作过程.图像采集时,采用了压缩图像的方法,通过提取黑线并实现了动态阈值的设定,利用PID 调节使得舵机和电机输出得到了较好的控制,路径识别和决策控制的添加,保证了智能小车在弯道上平稳快速的行驶.参考文献:[1]王威.HCS12微控制器原理及应用[M].北京:北京航空航天大学出版社,2005.[2]蔡波.视频实时图像处理系统研究及设计[J].电视技术, 2005,29(5):23-25.[3]董翠敏.一种有效的图像二值化方法在CCD传感器图像信息处理中的应用[J].成都大学学报(自然科学版), 2009,28(4):1-4.[4]Park K H,Bien Z,Hwang D H.A Study on the Robustness of a PID-type Iterative Learning Controller against Initial State Error [J].International Journal of Systems Science,1999,30(1):102 -135.[5]王勤.计算机控制技术[M].南京:东南大学出版社,2003.[6]邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法[M].北京:清华大学出版社,2004.[7]杨加国.单片机C语言与汇编语言混合编程[J].成都大学学报(自然科学版),2008,27(3):1-4.。