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1、湖北汽车工业学院科技学院毕业论文摘要本文详细叙述了对两轮电磁寻迹直立智能车的运动控制设计过程。随着科技技术迅猛发展和生活水平的提高，人们对于汽车的安全性、方便性要求也越来越高。智能车辆的使用可以改善道路安全状况，提高道路的利用率。对于智能汽车的传感技术和数据分析技术的研究能够有效地提高智能汽车对于复杂环境道路的通过性，从而让智能车的运用能够更加方便、快捷、安全的为我们服务。“飞思卡尔智能车竞赛”是由教育部主办的全国大学生智能汽车竞赛，目前已经成功举办了六届。该竞赛根据传感器的不同分别设立了：光电组，电磁车组和电磁组。本文主要研究的是两轮寻迹电磁智能车。两轮电磁寻迹直立智能车的原理是通过电磁传感
2、器采集赛道信息，同时电子陀螺仪和加速度传感器采集直立智能车的当前车身信息，再交由单片机对路况信息进行识别、分析和信息处理，最后再交由单片机给出控制信号来控制车的双电机让小车在保证直立的状态下沿着指定路线行驶。在工作中主要用到的编程环境使比赛组委会提供的CodeWarrior。设计过程主要运用了汇编语言和单片机的相关知识以及PID控制算法。关键词：智能车;单片机;两轮循迹直立电磁车;PID;陀螺仪;加速度传感器AbstractThis paper illustrate details of the design process of the upright two electromagnetic
3、 tracing smart cars motion control . With the rapid development of science and technology and the improvement of living standards,peoples requirements of vehicle safety, convenience become higher and higher. The use of intelligent vehicles can improve road safety conditions and the utilization of th
4、e road. To study the smart car by testing sensing technology and data analysis techniques can effectively improve its ability for passing complex environment of the road , so that the use of smart cars can be more convenient, faster and safer for our services.Freescale Smart Car Competition organize
5、d by the Ministry of Education of the National Smart car race has already hold for 6 sessions. The contest was set up according to the different sensors: photoelectric group, camera group and electromagnetic group. This paper studies the two tracing electromagnetic smart car.The principle of two ele
6、ctromagnetic tracing upright to intelligent vehicles is to track information collected through electromagnetic sensors, electronic gyroscopes and acceleration sensors collect current body upright smart car, then the microcontroller on the traffic information to the identification, analysis and infor
7、mation handling. Finally, the microcontroller gives the control signal to control the car motor car traveling along the designated route in the state to ensure vertical. The programming environment primarily used in the work so that the competition provided by the organizing committee of the CodeWar
8、rior. The design process is the main use of assembly language and knowledge of the microcontroller and the PID control algorithm.Keywords: Smart car; microcontroller; two tracking upright electromagnetic vehicle; the PID; gyroscope; accelerometer. 摘要1Abstract2第一章 绪论51.1 国外的发展趋势61.2 国内发展71.3 电磁循迹直立智能
9、车的比赛特点71.4 课题意义91.5 本课题研究主要内容10第二章 电磁寻迹直立智能车的系统构建112.1 电磁寻迹原理112.2 电磁直立循迹智能车总体构成132.3 功能模块介绍142.3.1 加速度传感器142.3.2 电子陀螺仪172.3.3 电磁传感器182.3.4 编码器192.3.5 电机驱动电路20第三章 电磁寻迹直立智能车智能软件系统的设计213.1 智能控制概论213.1.1 模糊控制213.2 系统辨识的基本概念233.3 车直立系统的设计243.3.1 平衡思想243.3.2 直立系统中具体的控制过程253.4 采样方法和采样间隔的选择293.4.1 电磁传感器采样选
10、择303.5 路径检测算法的设计303.6 路径算法的优化处理303.7 车行驶中直立控制策略313.8 两轮车转向系统设计313.9 PID控制333.9.1 不完全微分PID343.9.2 微分先行PID353.9.3 前馈控制的应用363.9.4 在速度控制中的应用373.10 调速控制策略与行车车速优化策略383.11 底层设置38第四章 调试说明384.1 调试策略及步骤384.1.1 调试参数384.1.2调试条件394.2 调试经验总结41第五章 总结与展望41参考文献42第一章 绪论随着现代高新技术的迅速发展，信息化和智能化越来越多的应用到人类社会的生产、生活的各个方面，曾经只
11、能在科普小说中看到的智能汽车已经不再是虚幻的，人们在不久的将来将能在现实中看见智能汽车。现在集各种高科技于一体的汽车，其性能、舒适性、安全性已经取得很大进步，然而距离智能汽车的真正问世还有两步之遥，一是有一款高智能功能的计算机，它能够接受各种智能传感器传来的周围环境及汽车自身的各种信息并且能够高效迅速的综合整理，然后把信息传递给汽车执行系统，从而实现真正的自动驾驶汽车，而是智能交通信息网络环境的建立。“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛起源于韩国，是韩国汉阳大学汽车控制实验室在飞思卡尔半导体公司资助下举办的以HCSl2单片机为核心的大学生课外科技竞赛。该赛事由组委会提供一个标准的汽车模型、直流电机和可充
12、电式电池，参赛队伍要制作一个能够自主识别路径的智能车，在专门设计的跑道上自动识别道路行驶，最快跑完全程而没有冲出跑道并且技术报告评分较高为获胜者。其设计内容涵盖了控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械、能源等多个学科的知识，对学生的知识融合和实践动手能力的培养，具有良好的推动作用。全国大学生智能汽车竞赛目前一共举办过六届，已发展成全国30个省市自治区近300所高校广泛参与的全国大学生智能汽车竞赛。为了提高全国大学生智能汽车竞赛创新性和趣味性，激发高校学生参与比赛的兴趣，提高学生的动手能力、创新能力和接受挑战能力，智能汽车竞赛组委会将第七届大赛的电磁组比赛规定为车模直立行走，车模
13、直立行走比赛是要求仿照两轮自平衡电动车的行进模式，让车模以两个后轮驱动进行直立行走。该课题设计内容涵盖了控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械、能源等多个学科的知识，对知识融合和实践动手能力的培养，具有良好的推动作用。该竞赛由竞赛秘书处为各参赛队提供、购置规定范围内的标准硬软件技术平台，竞赛全过程包括理论设计、实际制作、整车调试、现场比赛等环节，竞赛要求学生组成团队，协同工作，初步体会一个土程性的研究开发项目从设计到实现的全过程。该竞赛融科学性、趣味性和观赏性为一体，是以迅猛发展、前景广阔的汽车电子为背景，涵盖模式识别、自动控制、电子电气、传感技术、计算机、机械与汽车等多学科专
14、业的创意性比赛。该竞赛规则透明，评价标准客观，坚持公开、公平、公正的原则，保证竞赛向健康、普及，持续的方向发展。1.1 国外的发展趋势智能汽车,就是在正常环境中用信息技术和智能控制技术改进的汽车, 在国外不论是官方机构、民间企业还是大学校园里都有各种智能汽车竞赛。（1）韩国大学生智能汽车竞赛是韩国汉阳大学汽车控制实验室在飞思卡尔半导体公司资助下举办的，以HCS12单片机为核心的大学生智能模型汽车竞赛。组委会提供一个标准的汽车模型、直流电机和可充电式电池，参赛队伍要制作一个能够自主识别路线的智能车，在专门设计的跑道上自动识别道路行驶，谁最快跑完全程而没有冲出跑道并且技术报告评分较高，谁就是获胜者
15、。（2）美国国防部与民间的大学、企业和发明家联合开展了全球领先的智能汽车竞赛。2007年11月，美国第三届智能汽车大赛日前在加利福尼亚州维克托维尔举行，这是美国国防部第三次主办这样的大赛。参赛的无人驾驶汽车的车顶上有旋转的激光器，两边有转动的照相机，内部安有电脑装置。这些无人驾驶汽车完全由电脑控制，利用卫星导航、摄像、雷达和激光，人工智能系统可判断出汽车的位置和去向，随后将指令传输到负责驾驶车辆的系统，丝毫不受人的干涉，用传感器策划和选择它们的路线。国际发展研究方向： 1994美国实施战略是通过实现面向 21世纪的“公路交通智能化”，以便从根本解决和减轻事故、路面混杂、能源浪费等交通中的各种问
16、题。1988年由欧洲 10多个国家投资 50 多亿美元，联合执行一项旨在完善道路设施，提高服务质量的DRIVE 计划，其含义是欧洲用于车辆安全的专用道路基础设施，现在已经进入第 2 阶段的研究开发。1.2 国内发展与国外相比，国内在智能交通系统方面的研究起步较晚，规模较小，开展这方面研究工作的单位主要是一些大学和研究所，如国防科技大学、清华大学、吉林大学、北京理工大学、长安大学、沈阳自动化所等。清华大学汽车研究所是最早成立的主要从事智能车及智能交通的研究单位之一，在国防科工委和国家 863 计划的资助下，开发了 THMR-V型智能车。2003年，THMR-V 型智能车在画有清晰白线的结构化道路
17、上跟踪车道的平均速度达到 100km/h。20世纪90 年代至今，吉林大学先后研制了四代智能车试验车。正在调试的第四代试验车 JUTIV-IV中开始研究多传感器信息融合技术在道路环境理解中的应用。国防科技大学机电工程与自动化学院自 80 年代起开始进行无人驾驶智能车辆技术研究，先后研制出四代无人驾驶汽车。第四代全自主无人驾驶汽车于 2000年6 月在长沙市绕城高速公路上进行了全自主无人驾驶试验，试验最高时速达到75.6km/h。 车辆智能化是汽车工业今后的发展趋势，也是人们对安全性要求越来越高的未来汽车的发展方向。随着计算机技术和信息技术为代表的高新技术的发展，结合传感器技术和自动驾驶技术可以
18、实现汽车的自适应巡航并把车开得又快又稳、安全可靠;汽车夜间行驶时，如果装上红外摄像头，就能实现夜晚汽车的安全辅助驾驶;它也可以工作在仓库、码头、工厂或危险、有毒、有害的工作环境里， 此外它还能担当起无人值守的巡逻监视、物料的运输、消防灭火等任务。在普通家庭轿车消费中，智能车的研发也是很有价值的，比如雾天能见度差，人工驾驶经常发生碰撞，如果用上这种设备，激光雷达会自动探测前方的障碍物，电脑会控制车辆自动停下来，撞车就不会发生了。1.3 电磁循迹直立智能车的比赛特点电磁寻迹直立智能车要求车模在直立的状态下以两个轮子着地沿着赛道进行比赛。首先，有必要介绍一下赛道的基本参数赛道路面用专用白色KT基板制
19、作，跑道所占面积在5m7m左右，决赛阶段时跑道面积可以增大。赛道宽度不小于45cm。赛道与赛道的中心线之间的距离不小于60cm。如下图所示： 图1. 赛道宽度及间距跑道表面为白色，赛道两边有黑色线，黑线宽25mm5，沿着赛道边缘粘贴。赛道中心下铺设有直径0.1-0.8mm漆包线，其中通有20kHz，100 mA的交变电流。频率范围20k1k，电流范围(10020mA)。图2 赛道颜色以及边线跑道最小曲率半径不小于50cm。跑道可以交叉，交叉角为90。赛道有一个长为1m的出发区，计时起始点两边分别有一个长度10cm黑色计时起始线，赛车前端通过起始线作为比赛计时开始或者结束时刻。在黑色计时起始线中
20、间安装有永久磁铁，每一边各三只。磁铁参数：直径7.5 - 15mm，高度1-3mm，表面磁场强度3000-5000高斯。起跑线附近的永磁铁的分布是在跑道中心线两边对称分布。相应的位置如下图所示：图3. 电磁赛道起跑线直立电磁车在行驶时，其采集到得电磁信号很稳定，而其自身保持直立和依靠双电机的驱动来作转向相对比较困难，所以，软件设计中必须以保持直立和行车转向作为重点部分。这是直立电磁车软件设计车必须解决好的两大问题。它直接决定了电磁车是否能跑完全程。小车在450mm宽的赛道上高速行驶过弯时，一瞬间的错误转角足以让小车发生倾倒或是冲出赛道。电磁车车的前瞻量较小，在过弯时需要适当转向和减缓车速。所以
21、，在转角策略方面，软件设计上可以进行相应的优化，让电磁车在较小前瞻下能够尽可能发挥最大的作用。1.4 课题意义电磁寻迹直立智能车是一个高度不稳定两轮车，是一种多变量、非线性、绝对不稳定、拥有智能识别的系统，是检验各种控制方法控制能力的装置。两轮直立电磁车可以看做是智能汽车与两轮自平衡小车的结合体，所以其既有理论意义又有实用价值。就单从两轮自平衡小车的研究而言，其在最近十年引起了大量机器人技术实验室的广泛关注。两轮自平衡小车作为倒置系统的一种形式，是动力学理论和自动控制理论与技术相结合的研究项目，为科学理论的发展起到了指导作用。状态空间法、模糊控制、神经网络控制等控制方法的控制效果都可以在这个本
22、质不稳定的系统中得到检验。电磁寻迹直立智能车是移动智能机器人研究中的一个重要领域。移动机器人技术随着计算机技术、软件技术、微电子技术、材料技术等相关领域的进步而发展，同航天技术一样，机器人的发展水平甚至代表了一个国家的综合科技实力川。电磁寻迹直立智能车两轮共轴、独立驱动、车身中心位于车轮轴上方，通过运动保持平衡，可直立行走。由于特殊的结构，其自我适应地形变化能力强，运动灵活，可以胜任一些复杂的特定环境里的工作。传统智能车多以具有导向轮的四轮小车布局，与之相比，电磁寻迹直立智能车在实用性上主要有如下优点。1.实现原地回转和任意半径转向，移动轨迹更为灵活易变，很好的弥补了传统多轮布局的缺点;2.驱
23、动功率较小，为电池长时间供电提供了可能，为环保轻型车提供了种新的思路。1.5 本课题研究主要内容本论文提出了一种新的直立电磁寻迹小车结构，并对其直立控制和运动行驶过程进行分析。车辆行驶机构为轮式结构，采用两独立驱动电机和电子陀螺仪、加速度传感器，同时配备电磁传感器，能实现智能小车直立、前进、后退、转向、规避障碍等功能。（1）电磁智能小车的结构设计。内容包括小车主要结构形式和外形尺寸的确定。（2）小车信号采集处理分析。研究电磁传感器在采集赛道信息后分析小车在当前路况的信息，由此选择合适的行车方案，从而使小车能够自主选择最优化的行车路线。（3）小车的运动学性能分析。根据小车是非完整约束姚环系统的特
24、点，采用位姿矩阵变换法，完成正、逆运动学建模，从而可以分析小车车体在一定车轮转速下的速度及位姿，获得车体处于一定速度及位姿时车轮所需的速度。（4）小车的转向特性仿真分析。要顺利进行转向，小车必须具备自主灵活的转向性能，因此，小车的两驱动电机的不同控制是其地面适应能力的一个关键方面。该部分主要就小车转向系统的稳态和瞬态响应特性进行了分析，讨沦如何使小车既转向灵活又稳定，以及小车的车体统构参数对其转向可能带来能的影响。第二章 电磁寻迹直立智能车的系统构建2.1 电磁寻迹原理根据电磁学，我们知道在导线中通入变化的电流，则导线周围会产生变化的磁场，且磁场与电流的变化规律具有一致性。如果在此磁场中置一由
25、线圈组成的电感，则该电感上会产生感应电动势，且该感应电动势的大小和通过线圈回路的磁通量的变化率成正比。由于在导线周围不同位置，磁感应强度的大小和方向不同，所以不同位置上的电感产生的感应电动势也应该是不同。据此，则可以确定电感的大致位置1。首先，由毕奥-萨伐尔定律知：通有稳恒电流I长度为L 的直导线周围会产生磁场，距离导线距离为r 处P 点的磁感应强度如公式2-1： （2-1）直道附近的磁场分布，可以近似为无限长的直导线上的磁场分布，容易算得距离长直导线距离为r 的点的磁感应强度如公式2-22： （2-2）长直道附近磁感应强度方向为垂直纸面向里，于是，它的磁力线是在垂直于导线的平面内以导线为轴的
26、一系列同心圆，圆上的磁感应强度大小相同。定义小车前进的方向为Y 轴正向，顺着Y 轴的右手边为X 轴的正向，Z 轴指向小车正上方，如图2-1 所示。设水平线圈为轴线平行于Z 轴的电感线圈，垂直线圈是指轴线平行于X 轴的线圈。BX 是指向载流导线右手边的电磁感应强度，BZ 是指向载流导向正上方的电磁感应强度。显然，垂直线圈感应的是BX变化率，水平线圈感应的是的BZ 变化率。由公式2-2 进而可以推出公式2-3，公式2-4（2-3） （2-4）其中h 是电感线圈距离地面的垂直距离。为了讨论的方便，记为公式2-5 和公式2-6： （2-5） （2-6）则BX、BZ 分别和BX、BZ 有相同的变化趋势3
27、。BX 是x 的偶函数，在Y 轴两侧单调;BZ 是x 的奇函数，在Y 轴两侧没有单调关系。此外因此BX 的衰减较BZ 快很多。综上推知，水平线圈比较适合做x 的正负判别，垂直线圈比较适合用来解算x 的具体数值，BZ 较BX 衰减慢得多，说明水平线圈对远处道路状况相对比较敏感，可以用来预测前方的弯道。对于通有电流的弧形导线，根据毕奥-萨伐尔定律明显可以得出弧线内侧的磁感线密度大于弧线外侧的结论。如果在通电直导线和弧形导线两边的正上方竖直放置两个与电流方向一致的线圈，则两个线圈中会通过磁通量。导线中的电流按一定规律变化时，导线周围的磁场也将发生变化，则线圈中将感应出一定的电动势。根据法拉第电磁感应
28、定律，感应电动势的大小和通过导体回路的磁通量的变化率成正比。感应电动势的方向可以用楞次定律来确定。由于本设计中导线中通过的电流频率较低，为20kHz，且线圈较小，令线圈中心到导线的距离为r，认为小范围内磁场分布是均匀的，则线圈中感应电动势可近似为公式2-7 （2-7）即线圈中感应电动势的大小正比于电流的变化率，反比于线圈中心到导线的距离。其中k为与线圈摆放方法、线圈面积和一些物理常量有关的一个量。具体的感应电动势须实际测定来确定。2.2 电磁直立循迹智能车总体构成根据电磁直立循迹智能车功能不同，电磁直立智能车体系的结构大致包括传感器、控制、执行机构、人机接口和电源五大部分。（1）传感器部分 负
29、责测量赛道环境信息和车模自身的状态信息，为小车在正常行驶过程中各部分所需信息的检测与跟踪。传感器部分包括：电磁检测感应线圈、陀螺仪，叫加速度传感器、扭转编码器三个部分。 （2）电源模块共包括电池和电路稳压模块，负责向车上电机、单片机及各个子模块提供所需电源。（3）控制部分即车辆的智能控制的核心部分单片机，用来分析传感器采集的数据，提取赛道信息，进行所需的控制算法，并最终向各执行机构发出控制信号，来控制车模的正常行驶。（4）执行机构在单片机对执行机构下达控制指令后，来执行该指令的部分。执行机构包括电机驱动、电机等。（5）人机接口实现模式和参数选择、状态指示、实时监控以及数据存储等人机交互功能，在
30、电磁智能车上主要是LCD模块。2.3 功能模块介绍2.3.1 加速度传感器加速度传感器可以测量由地球引力作用或者物体运动所产生的加速度。根据竞赛规则规定车模使用加速度传感器必须使用飞思卡尔公司产生的加速度传感器，故该课题中选用MMA7361QR 3轴小量程加速传感器，如下图2.3.1所示。2.3.1 MMA7361QR加速度传感器输入电压，同时可以接到单片机AD参考电压端;5V电源;pin3, GND:电源地;pin4, Xout:x轴方向电压输出;pins, Yout:y轴方向电压输出;pin6, Zout:z轴方向电压输出;pin7, sleep:芯片休眠控制(0:休眠，1:工作);pin
31、8, 10, 12, NC:悬空管脚;ping, Og_dectect:Og信号检测;pin11, Self_test:芯片自我测试与初始化;（1） 默认开关与灵敏度： R1R2加速范围(g)灵敏度（mv/g）焊接不焊接1.5800不焊接焊接6.0200（2）传感器工作状态控制器：Pin7、Sleep：I/O口制传感器休眠与否，如果不接，默认为正常工作。0V休眠;3v3正常工作。（3）加速度传感器工作原理MMA7361QR 3轴小量程加速传感器是检测物件运动和方向的传感器，它根据物件的运动和方向改变输出信号的电压值。各轴的信号在不运动或是不被重力作用的状态下（0g），其输出为1。65V。如果沿
32、着某一个方向活动或者受到重力作用，输出电压就会根据其运动方向以及设定的传感器灵敏度而改变其输出电压。运用单片机的A/D转换器读取此输出信号，就可以检测其运动和方向。 通过设置可以使MMA7361QR 最大输出的灵敏度设为800mv/g。测量其中一个方向上的加速度值，就可以计算出车模倾角，比如使用Z 轴方向上的加速度信号。车模直立时，固定加速度器在Z 轴水平方向，此时输出信号为零偏电压信号。当车模发生倾斜时，重力加速度g 便会在Z 轴方向形成加速度分量，从而引起该轴输出电压变化。变化的规律为式中，g为重力加速度;为车模倾角; k 为比例系数。当倾角q 比较小的时候，输出电压的变化可以近似与倾角成
33、正比。图2.3.2 加速度传感器的坐标系图2.3.2 初始状态坐标系，此时俯仰角为0，各轴上的静态加速度值：当X轴与水平面产生俯仰角时，加速度传感器的坐标系如图2.3.3所示。图2.3.3 俯仰变化后的坐标系图2.3.4 XZ轴平面坐标系将坐标系投影到XZ轴平面，可得如图3.3.4所示的平面坐标系，由此可求得各轴上的静态加速度值：由上述等式，可以得到俯仰角的计算公式：同理可得横滚角的计算公式：2.3.2 电子陀螺仪根据本设计方案的要求，在电路模块我们选择ENC-03系列的陀螺仪。该产品是一种应用科氏力原理的角速度传感器，它输出一个和角速度成正比的模拟电压信号。在车模上安装陀螺仪，可以测量车模倾
34、斜的角速度，将角速度信号进行积分便可以得到车模的倾角。ENC-03陀螺仪的详细参数及实物图2.3.5图2.3.5 供电电压Vdc2.75.25 最大角速度deg./sec.+/-300 输出（当角速度=0） Vdc1.35 比例系数mV/deg./sec.0.67 线性度%FS+/-5 响应频率Hz50 max.重量g0.4 操作温度: -5C to 75C 储存温度: -30C to 85C采集方法采用单片机对其进行AD采样获得相应的采样信息。由于陀螺仪输出的是车模的角速度，不会受到车体振动影响。因此该信号中噪声很小。车模的角度又是通过对角速度积分而得，这可进一步平滑信号，从而使得角度信号更
35、加稳定。因此车模控制所需要的角度和角速度可以使用陀螺仪所得到的信号。2.3.3 电磁传感器电磁传感器是保证车模沿着竞赛道路比赛的关键传感器。直立车模所在的电磁组的道路中心线铺设有一根漆包线，导线通有 100mA 的 20kHz 交变电流在中心线周围会产生一个交变的磁场。电磁感应线圈一般采用 10mH的工字型电感，选择 20kHz 的交变磁场作为路径导航信号，在频谱上能够有效地避开周围环境中磁场的干扰，因此信号放大需要进行选频放大，使得 20kHz 的信号能够有效的放大，并且去除其它干扰信号的影响。在实际电路中选用 6.8nF 的电容作为谐振电容。在距离导线 50mm 的上方放置垂直于导线的 1
36、0mH 电感，使用示波器测量输出电压波形。图2.3.6 电磁感应线圈电路图为了能够更加准确测量感应电容式的电压，需要将上述感应电压进一步放大，在一般情况下将电压峰峰值放大到 1-5V 左右，所以需要放大电路具有100倍左右的电压增益（40db）。2.3.4 编码器利用电磁感应原理将两个平面型绕组之间的相对位移转换成电信号的测量元件，用于长度测量工具。编码器分为直线式和旋转式两类。该课题中我们需要的是旋转式编码器，在车辆行驶过程中我们通过编码器的运用来达成车速信息的反馈，从而有效地形成一个闭环系统。下图为实物图2.3.7图2.3.7 编码器实物图编码器信号线需上拉电阻5-10K，区分正反转是通过
37、相位差获得图2.3.8 正反转是通过相位差2.3.5 电机驱动电路直流电机的力矩最终来自于电机驱动电压产生的电流。因此只要电机处于线性状态，上述假设的车模电机的拆解可以等效成三种不同控制目标的电压叠加，并且将其施加在电机上。因为驱动电机采用的为具有使能控制和方向逻辑的H桥电路（如2.3.9图）图 2.3.9 具有使能控制和方向逻辑的H桥电路电机的运转就只需要用三个信号控制：两个方向信号和一个使能信号。如果DIRL信号为0，DIRR信号为1，并且使能信号是1，那么三极管Q1和Q4导通，电流从左至右流经电机;如果DIRL信号变为1，而DIRR信号变为0，那么Q2和Q3将导通，电流则反向流过电机。第
38、三章 电磁寻迹直立智能车智能软件系统的设计3.1 智能控制概论智能控制是智能小车的灵魂，是决定小车能否顺利完成比赛的关键部分。好的智能控制程序，能够使小车能够顺利的完成赛道，并且使小车表现出良好的随动性。该设计使用电感传感器检测预先铺设在赛道下方的漆包线发出的20kHz 的交变电磁波。其软件设计主要有对电感传感器采样值的处理，并将所得出的值用来控制小车左右两个电机的转速从而控制转向。3.1.1 模糊控制模糊控制利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，智能车系统属于比较
39、复杂，并且动态信息未知的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是便尝试着以模糊数学来处理智能车的控制问题。模糊控制器的控制规律由单片机的程序实现，首先单片机经过采样获取被控制量的精确值，然后将此值与给定值比较得到误差信号E。一般选此误差信号E 作为模糊控制器的一个输入量。将误差信号E 的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差E 的模糊量用相应的模糊语言表示。至此，得到了误差E 的模糊语言集合的一个子集e。再有e 和模糊控制规则根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量。模糊控制器由3 个功能模块组成，即模糊化模块、模糊推理模块和解模糊模块，如图3.1.1所示。图3.1.1.模糊控
40、制规则1)编码位置偏差e 及其变化率ec 是模糊控制器的2 个输入，其中：eceiei-1。模糊控制器需对这2 个精确量进行编码，使其成为模糊量，进而参加模糊推理。2）模糊化由于传感器所检测到的信息是精确量，而模糊控制器需要的是模糊量，所以需要将这些精确量转变成语言变量值，即模糊量。在模糊控制中，通常将控制量的实际值与期望值比较，得到一个偏差e，并将其模糊化处理为模糊量E，控制器根据E 来决定如何对系统加以调节控制。为了使控制器的性能更好，通常还需要将偏差变化量EC 作为输入量，以此对系统进行综合判断。根据从实际调试中得到的经验，可以将偏差e、偏差变化ec 和控制量变化u 映射到模糊域中。3）
41、模糊推理在智能车控制系统中，模糊控制器的输入量为位置偏差E 及其相对行驶距离的变化量EC，输出量为速度和方向的控制量U，所以该模糊控制器为一个双输入单输出的模糊控制器。通过对路况进行分析，根据人们开车时的经验，可以得到相应的模糊控制规则集。将这些模糊规则以程序的形式写到单片机中，从而实现对智能车的控制。当误差为负大而误差变化为正时，说明系统误差已有减小的趋势，所以为了尽快消除误差并且不产生超调，应取正中或正小的控制量。当误差为负中时，控制量的变化应尽快消除误差，并且不至于引起超调，基于这种原则，当误差变化为正大时，控制量的增量可以取为0。当误差为负小时，系统接近稳态，若误差变化为负时，选取控制
42、量变化为正中，以抑制误差往负方向变化;若误差变化为正时，系统本身有趋势消除误差，所以控制量变化可以选为0。上述选取控制量变化的原则是：当误差很大或大时，选择控制量以尽快消除误差为主;而当误差较小时，选择控制量要注意超调，以系统稳定性为主要出发点。误差为正时与误差为负时向类同，相应符号都要变化。4）解模糊在智能车模糊控制器中，对建立的模糊控制规则要经过模糊推理才能决策出控制变量的一个模糊子集，它是一个模糊量而不能直接控制被控对象，还需要采取合理的方法将模糊量转换为精确量，以便最好地发挥出模糊推理结果的决策效果。3.2 系统辨识的基本概念“系统辨识”是研究如何利用试验或运行的、含有噪声的输入输出数
43、据来建立被研究对象数学模型的一种理论和方法。系统辨识与控制理论的联系较为密切，随着计算机技术的发展和对控制技术要求的提高，控制理论得到广泛的应用。但是，在控制理论的大多数应用场合.若想获得理想的使用效果，则与能否获得被控对象精确的数学模型是密不可分的。然而，在很多情况下，被控对象的数学模型是不知道的，甚至涉及这个系统的工艺方面的工程师都无法用数学模型来描述它。或者有时，系统在正常运行期间的数学模型的参数会发生变化，使得依赖于这个模型运行的控制器的控制效果大打折扣，甚至使系统失控。因此，在应用控制理论去实施系统控制时，其基础是要建立控制对象的数学模型，这是控制理论能否应用成功的关键因素之一。“系
44、统辨识健立对象数学模型的依据是:研究表明，从外部对一个系统的认识，是通过其输入输出数据来实现的，既然数学模型是表述一个系统动态特性的一种描述方式，而系统的动态特性的表现必然蕴含在变化的输入输出数据中。所以，通过记录系统在正常运行时的输入输出数据，或者通过测量系统在人为输入作用下的输出响应，然后对这些数据进行适当的系统处理、数学计算和归纳整理，提取数据中蕴含的系统信息，就可以建立被控对象的数学描述，这就是系统辨识。即系统辨识是一种利用数学的方法从输入输出数据序列中提取被控对象数学模型的方法。图3.2.1 辨识系统结构示意图3.3 车直立系统的设计3.3.1 平衡思想电磁寻迹直立平衡小车的侧面构架
45、在以电机轴心线为中心的前后转动，可以定义以车身垂直地面为0，考虑到机械结构方面的原因，车身可摆动的范围大约在-30至+30之间。当不作任何控制时，车身向前倾斜或者向后倾斜，左右轮都将处于静止状态，也就是说车身前后摆动与车轮转动是相互独立;当对车开始进行控制时，车身在竖直站立的状态下释放，小车只有静止、前进、后退三种运动的方式，在程序的控制下，小车能够保持自身的平衡将分为以下3种情况：1)静止，车身重心位于电机轴心线的正上方，测得则小车将保持平衡静止状态，不需要做任何控制。2)前倾，如果车身重心靠前，车身会向前倾斜，则驱动车轮向前滚动，以保持小车平衡。3)后退，如果车身重心靠后，车身会向后倾斜，
46、则驱动车轮向后滚动，以保持小车平衡。因此，电磁寻迹直立智能车控制平衡的思想基本为:当测量倾斜角度的传感器检测到车体产生倾斜时，控制系统根据测得的倾角产生一个相应的力矩，通过控制电机驱动两个车轮朝车身要倒下的方向运动，以保持小车自身的动态平衡。3.3.2 直立系统中具体的控制过程根据上面所讲，小车保持平衡基本上分为三种情况：静止，前倾和后退。以下进行详细说明车动态平衡的控制过程。在车模上安装陀螺仪，可以测量车模倾斜角速度，该值为采集回的陀螺仪的A/D值，将角速度信号（即A/D值）进行积分便可以得到车模的倾角。由于陀螺仪输出的是车模的角速度，该值不会受到车体运动的影响，因此该信息中的噪声很小。直立
47、车的角度是通过对角速度积分而得，该信号较为平滑，从而使得角度信号更加稳定。所以直立车控制所需要的角度和角速度可以使用陀螺仪所得到的信号。因为从陀螺仪角速度获得是角度的信息，需要通过积分进行运算。如果角速度信号存在微小的偏差和漂移，经过再次积分运算之后，变化形成积累误差。这个误差会随着时间延长逐步增加，最终导致电路饱和，无法形成正确的角度信号，如图3.3.1所示。图3.3.1 角度积分漂移现象解决这种误差的方法就是通过加速度传感器获得的角度信息对此进行校正。通过将积分所得到的角度与重力加速度所得到的角度的对比，使用它们之间的偏差改变陀螺仪的输出，从而积分的角度逐步跟踪到加速度传感器所得到的角度。利用加速度计所获得的角度信息g与陀螺仪积分后的角度进行比较，将比较的误差信号经过比例1/Tg 放大之后与陀螺仪输出的角速度信号叠加之后再进行积分。对于加速度计给定的角度g，经过比例、积分环节之后产生的角度必然最