智能迷宫小车论文与相关程序Word格式.docx
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智能迷宫小车论文与相关程序Word格式.docx
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智能小车要求运行平稳,快速,高效的探索迷宫,这需要小车能够精确控制,能够自动地进行避障,很好地对各种路况进行判断和做出相应的操作,小车的灵活性就变得比较重要,至少需要三个检测路况的传感器,分别在前边,左右两边,并以适合的迷宫搜索算法作为车子的行进规则,进行所有路径遍历,得到最短路径方案。
根据分析我们得出以下设计方案:
处理器采用飞思卡尔MC9SS12XS12816位处理器,PWM控制电机转动速率,L293驱动两个电机,红外传感器测距,LM1117和LM2940高性能稳压芯片稳压,光敏三极管电路检测终点,采用舵机改装成小车的动力系统。
车子转动灵活,体积小,能原地左右转90度,45度,180度,舵机的转矩足够大,速度合适,运行平稳。
经过实际比较验证得到以下的最终方案:
主要模块方案选择和论证
1.2.0车子框架模块
搭建一个性能好的小车是我们工作的第一步,为了达到预期的目标,我们进行了五次方案的修改:
方案一:
采用自带玩具小车,采用两个直流电机分别控制车子左右转向。
缺点:
车子过大过长,相对于20.4cm左右的跑道而言,四轮不能实现原地90度旋转,达不到要求。
方案二:
直流电机来做车子方向的转向控制,采用三轮式结构,后面加一个万向轮,万向轮由自己设计。
实践发现直流电机动力不够,转动速度过快
方案三:
改用直流减速电机控制,电机转速慢,转矩大,动力强,容易控制。
电机长度过长,做出来的车子宽度比较宽,车子不灵活,不易控制。
整体总装图
方案四:
用舵机取代减速电机,相对减速电机,舵机的转动速度一样慢,输出转矩大,相对直流电机角度控制精确度高。
车子运行还是快。
方案五:
用周长比较大的车轮换上,实践发现效果很好,决定用这一方案。
1.2.1MUC的选择
处理器的选择我们首先考虑的是传统的51单片机,但对于红外线的测量,至少需要3个AD转换芯片,而且51总线频率低,如果采用ADC08098位逐次逼近型A/D转换器,不仅转换速度低,结构复杂,电路板布线困难,而且要用3片芯片,成本较高,小车的体积大,不利于小车在狭小的迷宫里灵活行走和拐弯。
最终放弃该方案。
凌阳SPCE06116位语音单片机有7路10位AD转换器,最高时钟频率达49MHZ,14个中断源,2路PWM,低电压低功耗供电(2.4V~3.6V),具有语音编程等强大功能,完全符合以上方案的要求,但由于SPCE061体积庞大,最小系统板也很大,不利于小车的小型化,况且SPCE061的特色功能是语音功能,在本方案中没有用到,大材小用,也放弃了该MUC方案。
飞思卡尔MC9SS12XS128处理器是Freescal公司专门为汽车电子而开发的微控制器,其集成度高,片内资源丰富,内部有自带16个12位高速AD转换器,8路PWM发生模块,多个外部、定时计数器中断,8KBRAM,128KBFLASH,2KBEPRROM,SCI,SPI,IIC,CAN,BDM,增强型定时捕捉器等,红外数据转换精度高,数据处理精确,总线时钟最高可96MHZ.PWM脉宽调制很方便,体积小,功耗低,最终选该芯片为本方案的主控制芯片。
1.2.2测距方案的选择
测距的方案有超声波测距,激光测距,红外测距。
由于迷宫道路狭小,要求10CM以内精确测距,但超声波测距在近距离测距中很容易受到余波和迷宫回声、环境温度的干扰,测量精度和稳定性差,而且测量探头体积庞大,小车安装6个探头琪琪、极其困难,软件设计复杂,调试困难,放弃该方案。
激光测距精确,稳定度高,受环境影响小,但价格昂贵,我们手头也没有激光传感器,于是也放弃了该方案。
红外线测短距离精度较高,反射的红外线几乎和距离成线性关系,价格低廉,硬件简单,驱动程序简单易调试,但容易受到环境光线的影响。
权衡之下,选择了红外测距方案。
该方案有两种测量方法,一是“接近开关”式测量,即数字量检测,本方法是当红外线接收管接收到大于某一电压值时判断红外管前方有障碍物,否则认为无障碍物,用此探测有无墙壁和路口,此方法识别简单,但所得的信息量少。
另一种采用模拟量测量的方法,通过AD转换测取接收管的所有电压值,并和距离一一对应,这样就得到了路况的模拟量,给控制策略提供了丰富的信息,最终采用红外线模拟量测距的方案。
1.2.3动力驱动的选择
前进的动力源可以使用直流电机作为动力源,但直流电机直接驱动的时候速度过快,用PWM调小速度的时候驱动功率又不足,无法使小车缓慢平稳地前进。
使用减速电机,速度慢,转矩大,但体积较大,两个减速电机合起来轮轴太长,不利于转向。
最后采用了S3010舵机进行改装,S3010舵机使用电压为4.0~6.0V,角度控制为1度/400us,堵转力矩为6.5+0.02Kg.cm,,改装后的舵机速度缓慢,平稳,转矩强大,体积小,非常适合跑本迷宫小径,完全符合要求。
舵机驱动芯片,可以使用达林顿管搭成H桥式电路,提供功率足,但硬件搭建麻烦,而且舵机的电机电功率不大,没必要用大功率达林顿管。
可采用接线简单的驱动芯片,如LM298,,L293,LM298为恒流恒压桥式2A驱动芯片,包含4个逻辑驱动电路,可同时驱动2个直流电机,L293D内部集成了双极型H-桥电路,所有的开量都做成n型。
这种双极型脉冲调宽方式具有很多优点,如电流连续;
电机可四角限运行;
电机停止时有微振电流,起到“动力润滑”作用,消除正反向时的静摩擦死区:
低速平稳性好等。
L293D可以同时控制2个电机。
每1个电机需要3个控制信号EN12、IN1、IN2,其中EN12是使能信号,IN1、IN2为电机转动方向控制信号,IN1、IN2分别为1,0时,电机正转,反之,电机反转。
选用一路PWM连接EN12引脚,通过调整PWM的占空比可以调整电机的转速。
选择一路I/O口,经反向器74HC14分别接IN1和IN2引脚,控制电机的正反转.峰值输出电流1.2A连续输出电流600MA,达到了设计要求,性能优异,可采用PWM进行速度的控制,故选择了L293作为驱动舵机的芯片。
1.2.4电源芯片的选择
小车的电源使用镉镍电池,容量1800mAH,电压7.2V,如果使用78xx芯片为电源稳压芯片,由于78xx为线性降压型DC/DC转换器,要求压差大于2V,但随着电源的使用输出电压下降,达不到78xx的压差要求,且效率低,不采用78xx作为稳压芯片。
LM1117和LM2940是低压差线性稳压器LDO,所要求的压差低,功率足够大,效率高,适合用于提供电池供电的DC/DC,于是电源稳压模块采用LM2940稳压5.0V作为MCU、红外发射接受电路、终点检测电路、LED电路的电源,LM1117可调稳压为6.0V作为2个舵机的电源,这样有效隔离了由于电机转动引起的电源电压波动和噪声,避免由此引起MCU复位或错误,大大提高了系统的稳定性。
1.2.5终点检测电路的选择
检测终点的红光可采用普通的光敏电阻,色差传感器,光敏三极管,光电开关等。
色差传感器分辨效果好,但价格昂贵,体积大,不使用。
光电开关接收方向单一,要求检测方向直线误差小,在本小车行走迷宫中难以做到如此精确的定位,也不采用。
普通的光敏电阻测量角度大,可以不要求精确地对正,但其灵敏度低,不好识别,故不采用。
最后选择了光敏三极管,检测角度较大,灵敏度高,再经一个三极管把检测信号放大后提供给AD转换,由转换值识别有无光源。
在光源检测中,采用判断有无“光源”,而不是判断是不是“红光”,这大大简化了识别过程,使识别简单有效。
2理论分析与计算
2.1路径识别的理论依据
要进行车体的控制,必须知道用来控制的信息和原理。
本方案采用连续模拟量采样反射管的电压值,根据电压值的大小识别车体和墙壁之间的距离,从而采取一定的控制措施,调整车体位置。
为了得到用于控制车体的原理和数据,我们研究了反射电压和距离的关系,测量数据列表如下:
反射式红外发射接收数据表
左边红外接收管
中间红外接收管
右边红外接收管
与墙面距离(cm)
电压值(v)
2.5
3.6
6
3.58
3.5
3.33
7
2.22
3.16
4.5
8
2.06
11
1.12
10
1.47
0.9
12
1.14
15
0.81
22
0.41
以上为小车左、中、右三路红外接收管接收到的电压和距离的关系,从图表中可以看出,接收到的电压和反射距离大致成线性关系,这为控制小车提供了理论依据,通过AD转换,取得左中右各路反射回来的电压,即可知道车的左前后和墙壁的距离,根据三方位的信息调整小车的姿态,控制小车沿直线走,左转,右转,后退,90度转、180度转。
外加了两个用于转弯角度定位的传感器,在车子转弯时,它们负责记录转弯时的一些数据,避免转弯的时候车子与墙面相撞,避免了小车突然卡死等一些意外情况。
2.2红外检测中的仲裁
2.2.1直线行驶
左墙
3cm
20cm
右墙
当小车(小车长度为10cm,这里已抽象为一点)在1位置时,左边传感器检测到3cm的距离,则认为小车已左偏并靠近左墙,当小车在2位置时,右边传感器检测到3cm的距离,则认为小车已右偏并远离左墙,同理,当小车在3,4位置时,分别认为小车已右偏并靠近右墙和小车已左偏并远离右墙,由4个状态来判断小车的位置,并使小车在中线4cm范围内行驶而不碰壁。
以左墙还是右墙作为判断依据,跟据程序而定(软件部分再说明)。
2.2.2路口处仲裁
当小车处于路口时,如右图的右路口,0,1,2号红外接收管分别接收到不同的电压值,这些电压值代表了小车所处在的状态。
0号传感器的电压小于0.8V,即探测的距离大于15cm,可说明右边的距离为“无穷远”,可判断右边有路口,1号传感器电压大于2.5V,说明前方5cm处有墙壁,前方无路。
2号传感器的电压大于0.8V,说明左边15cm以内有墙壁,左边无路口,此时采取的策略是右转90度。
各个状态的AD值:
左传感器
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