杭州电子科技大学极光一队技术报告.docx
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杭州电子科技大学极光一队技术报告
第三届“飞思卡尔”杯全国大学生
智能汽车邀请赛
技术报告
学校:
杭州电子科技大学
队伍名称:
极光一队
参赛队员:
张青
龚成龙
刘伟
带队教师:
高明煜
曾毓
关于技术报告和研究论文使用授权的说明
本人完全了解第三届“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
本系统设计以MC68S912DG128微控制器为核心,通过多个红外光电传感器检测模型车的运动位置和运动方向,编码器检测模型车的速度,运用PWM技术调节电机的转速和舵机的方向,同时用PID控制及模糊控制算法,完成对模型车运动速度和运动方向的闭环控制。
实验结果表明,系统设计方案可行。
关键词:
单片机红外光电传感器编码器PWMPID
Abstract
Thesystemisbasedonthemicro-controllerunitMC9S12DG128.Themicro-controlleradjuststhemodelcar’smovingpositionanddirectionbysomeinfraredelectricitysensors.AndusetheHallsensormeasurethecar’smovingspeed.AnditusesPWMtechniqueadjustingtherotatespeedofdrivingelectromotoranddirectionofsteeringelectromotor.InthesametimeitusesPIDcontrollingarithmeticaccomplishingclosedloopcontrolofmodelcar’smovingspeedanddirection.Theresultofexperimentindicatethatthedesignschemeofsystemisdoable.
Keywords:
micro-controllerinfraredsensorEncoderPWMPID
第一章引言
本次车模竞赛要求赛制作一辆以MC68S912DG128微控制器为核心,能够自主识别路线的模型车,在专门设计的跑道上自动识别道路行驶,以最短的时间跑完全程。
系统的设计需要尽可能做到电路简洁、对路径的识别达到一定的准确度,对舵机和驱动电机的控制足够精确。
具体研究内容主要有:
1路径识别
路径识别模块是模型车系统的关键模块之一,路径识别方案的好坏,直接关系到最终性能的优劣。
现在常用的方案有采用CCD摄像头寻迹方案和光电传感器寻迹方案。
用CCD摄像头寻迹虽然可以更远更早地感知赛道的变化,但是信号处理比较复杂,占用的资源比较多,处理的速度也比较慢。
相对而言光电传感器寻迹的方案更常用,所谓光电传感器寻迹方案,即路径识别电路由一系列发光二极管、接收三极管组成,由于赛道中存在轨迹指示黑线,落在黑线区域内的光电二极管接收到的反射光线强度与白色的赛道不同,由此判断行车的方向。
该方案中,光电传感器的排列方法、个数、彼此之间的间隔都与控制方法密切相关,在不受到外部因素影响的前提下,能够感知前方的距离越远,行驶效率越高,由于光电传感器电路板不可能伸出车体太远,因此我们采用了抬高光电传感器电路板的高度并增加其与地面夹角的方法,以使光电传感器可以感知更远一点的赛道情况。
图1.1红外传感头
2电机控制系统
电机是模型车的核心部件,分为舵机和驱动电机,所以对电机的控制非常重要,要做到足够精确,其中驱动电机的速度控制最为重要。
在八十年代以前,电机的调速系统主要是以线性电路为核心的模拟调节控制系统,用的是分立元件。
进入八十年代中期,随着技术的发展,模拟调节器向紧凑型方向发展,调速装置力求标准化,系列化。
进入八十年代后期,随着计算机技术尤其是单片机技术的发展,直流调速装置出现了以微处理器微核心的数字调速器产品,到九十年代在国外发达国家已取代模拟调节装置成为主流产品。
用单片机来调节电机的速度有个非常好的优点是灵活性,由软件来实现控制方案不同的控制方案只要改变软件,而无需改变硬件就能实现。
至于控制算法,模糊控制算法、数字PID控制算法是工业控制中最常用的,对大多数控制对象,均可以达到满意的控制效果。
利用数字PID控制算法来控制直流伺服驱动电机的速度是一个可行的方法。
它能使模型车在行驶过程中更稳和更快。
模型车的整个制作和安装过程遵循尽可能地减轻车子重量和合理安装各个模块这两个宗旨。
整个系统主要由路径识别模块、MCU模块、直流伺服电机驱动模块和车速检测模块这四部分组成,所以硬件电路板也分成这四块来制作和安装。
在电路板的设计上,我们利用ProtelDXP进行PCB设计,在确定方案绝对可行的情况后去电路板制作工厂制作了电路板,大大减少了模型车的制作和调试周期,而且,电路板的稳定性也有了大大的提高,并且使使车体结构紧凑又牢固而且外形美观。
本文内容的安排如下所示:
第一章引言本章主要介绍了模型车系统主要技术的发展状况,概述了车子的制作情况。
第二章方案的选择与论证本章对系统硬件模块方案和软件控制方法进行了选择与论证。
第三章系统设计与实现本章对选定的系统方案从硬件和软件这两个方面对各个模块作了详细的介绍。
第四章调试与测试结果本章主要介绍了模型车在实际场地上的调试、测试和结果。
第二章方案的选择与论证
根据题目要求,系统划分为5个基本模块,如图2.1所示。
下面分别对各模块的方案进行论证与选择。
图2.1系统模块框图
2.1电动机驱动调速模块
方案一:
采用继电器对电动机的开或关进行控制,通过开关的切换对小车的速度进行调整。
这个方案的优点是电路较为简单,缺点是继电器的响应时间慢、机械结构易损坏、寿命较短、可靠性不高。
方案二:
采用H桥进行控制。
这样可以利用单片机来输出的PWM波控制H桥从而达到了控制电机的目的,而且还保证了可以简单地实现转速和方向的控制,可靠性高.是一种广泛采用的直流电机调速技术。
基于上述理论分析,拟选择方案二。
2.2路径识别模块
探测路面黑线的大致原理是:
光线照射到路面并反射,由于黑线和白纸的反射系数不同,可根据接收到的反射光强弱判断是否偏离黑线。
方案—:
采用CCD摄像头寻迹。
该方案的优点是可以更远更早地感知赛道的变化,信号数据量较大,容易受外界环境的干扰,大量占用CPU资源,还需要占用很大的存储空间,处理速度慢是摄像头方案的难点之一。
方案二:
反射式红外发射-接收寻迹方案的优点是电路相对比较简单、信号处理量小,控制速度快;缺点在于探测距离相对CCD较近。
基于上述理论分析,我们选择了方案二。
2.3速度检测模块
方案—:
采用霍尔集成传感器。
该器件内部由三片霍尔金属相组成,当磁钢正对金属板时,由于霍尔效应,金属板发生横向导通,因此可以在车轮上安装磁钢、而将霍尔集成片安装在固定轴上,通过对脉冲的计数进行车速测量。
方案二:
根据滚轮鼠标的工作原理,采用断续式光电开关。
由于该开关是沟槽结构,可以将其置于固定轴上,再在车轮上均匀地固定多个遮光条。
让其恰好通过沟槽,产生一个个脉冲。
通过脉冲的计数,对速度进行测量。
方案三:
采用编码器。
编码器在转动时能输出标准的方波,可以直接用单片机的IO口来读取数据,而且转动一周输出500个方波,能够较精准地做到速度的测量。
以上三种都是比较可行的转速测量方案。
处于对简化硬件电路及速度测量的精准性考虑,拟定采用方案三。
2.4车速控制方法
方案一:
采用开环控制方法。
控制装置与受控对象(电机)之间只有顺向作用而无反向联系,每次给一个速度期望值,对应有一个实际速度输出,方法简单,容易实现。
系统的控制精度完全取决于电机的特性,。
开环控制的缺点是抗扰动能力差,当有扰动作用时都将使被控量偏离给定值,直接影响系统的控制精度。
方案二:
采用闭环控制方法。
把系统的输出量(实际车速)反馈到输入端与输入量(速度的期望值)相减得到偏差,再由偏差产生一个控制量去消除偏差,如PID算法。
这种控制方法使输出量也参与了控制,相对复杂。
但是它能有效地抑制内部和外部各种形式的干扰,对干扰不甚敏感。
因此可以对元件的精密度的要求有所降低。
由于方案一相对来说不够可靠,智能车运行中如果产生不稳定状况不能够自我调节,而方案二可以完全解决此问题,因此,我们采用方案二。
2.5小结
经过上述方案比较,最终决定了方案如下:
电动机驱动与调速模块:
采用H桥驱动电机。
车轮检速模块:
采用编码器。
路径识别模块:
采用红外反射式发射—接收器。
车速控制方法:
闭环控制方法(PID)。
第三章系统的具体设计与实现
系统总体设计方案的硬件实现框图如图3.1所示。
硬件电路设计采用模块化设计,由简单的接口互相连接,便于安装和调试。
图3.1系统总体结构框图
MCU通过检测模型车头部11对传感器的输出信号,来计算黑线所处的位置、偏移速度和偏移量,测速模块向MCU发送测速中断,根据中断时间测出车轮转速,MCU再根据当前的黑线位置及车速对电机进行控制。
电池提供电源模块和电机驱动模块电力。
3.1系统硬件设计
3.1.1MCU模块
为了减轻车模整体重量,降低重心,并且便于电路板的固定安装,单片机部分电路板形状根据车体实际情况进行了重新设计,但电路完全按照组委会提供的核心S12的电路板基本电路进行设计,在其中放置了舵机控制、红外探头、编码器测速、电机控速等接口,另外安装了8只LED指示灯,方便调试。
舵机直接由单片机产生的PWM信号控制,无需外加驱动电路。
整个模块的电路如图3.2所示:
图3.2MCU模块电路图
I/O资源分配如图3.3:
图3.3I/O资源分配图
3.1.2路径识别模块设计
经过不断的调试改进,最终确定了较为合适的红外探头尺寸和探头对数,即消除了盲区又增加了探测宽度。
如图3.4
图3.4红外传感器布局图
图3.5红外信号发射电路
红外信号发射电路如图3.5,发射管电路较简单,为了达到增加红外前瞻距离的目的,我们采用了10mm的红外发射管以增加红外的发射光强。
图3.6红外信号检测电路
红外信号的检测放大电路如图3.6,当红外管接收到红外时,ce极间就会有电流流过,呈导通状态,电阻上会有压降;反之,ce极间无电流流过,呈断开状态,电阻上无压降。
通过AD检测采样电阻两端的压降,然后经过判断后便可得知当前的路面状况。
3.1.3电机驱动模块设计
为了提高赛车在赛道行驶时的稳定性,防止赛车速度过快冲出赛道,必须增加赛车的快速刹车功能。
由于竞赛规则不允许改造轮轴,因此采用电机反向制动的方式进行刹车,从而要求电路具有极性转换功能,为此采用H桥电路结构,并用IRF9540(PMOS)和IRFZ44N(NMOS)作为桥臂开关,驱动电路如图3.7所示:
图3.7H桥电机驱动电路
电机的速度由单片机产生的PWM占空比决定。
PWM控制信号和电机驱动电流示意图如3.8,红色箭头(t0-t1)为电机正转电流方向,绿色箭头(t2-t3)为电机反转电流方向。
图3.8H桥驱动示意图
3.1.4测速模块设计
按照编码器的功能可以分为增量式和绝对式两类。
本电路采用增量式编码器件OSS-05-1对车速进行测量。
增量式编码器是将位移转换成周期性的电信号,再把这个电信号转变成计数脉冲,用脉冲的个数表示位移的大小。
单片机就可通过测量脉冲数和单位时间内的脉冲数来得知小车跑过的路程以及小车的速度,由于OSS-05-1编码器规格为500P/R,即每转一圈能输出500个脉冲,故路程及速度的测量能达到较高的精度。
图3.9编码器安装图
3.1.5电源模块设计
标准车模使用7.2V2000mAhNi-cd蓄电池,但整个系统中,单片机系统、路径识别的光电传感器和接收器电路、车速传感器电路需要5V电压,舵机伺服电机工作电压6V,所以单独设计了供电模块如图3.10,提供各个模块所需要的正常工作电压。
图3.10系统供电结构图
由于系统采用7.2V电池供电,考虑到红外头的电流较大、单片机供电电压的稳定性以及电压转换效率等问题,最终我们选用LM2576-ADJ输出6V电压给舵机供电,AMS1117-5.0给单片机供电,LM2576-5.0给红外传感器、编码器等设备供电。
图3.11系统供电原理图
通过调节图3.11中R24的值可调节输出电压,调节输出电压使其为6V然后再接入舵机即可。
3.2系统的软件设计
系统的软件采用模块化设计,具有较强的可读性,可移植性。
程序使用C语言进行编写,极大的提高了编程效率,调试方便快捷。
3.2.1主程序
图3.12主程序流程图
整个程序的总体结构如图3.12,主程序的主要功能是对开机参数进行初始化,更新各个中断输出的数据,计算并转换成其他程序模块需要的数据格式,同时调度各个控制子程序对车模进行实时控制。
3.2.2路径计算
对车模的路径计算采用定时中断的方式,每隔1毫秒就对传感器进行一次采样,以确保车模在高速运行状态下能在足够短的时间内判断出轨道的变化,并及时刹车,防止车速过快冲出跑道。
经过实际的测试,车模在运行时并不需要很高的精度,为了简化算法,加快计算速度,我们最终确定使用11对红外传感器对路径黑线进行探测,因为红外间距为22.5mm,小于黑线间距,所以存在两个相邻红外同时检测到黑线的情况,如图3.13所示,黑线位置用1-23表示,其中1-11表示各个探头的编号,1和23分别表示左边出轨和右边出轨。
传感器部分输出模拟电压(0-3.5V),通过MC68S912DG128片内的8路10位AD对其进行采样。
白色反射面反射大部分的红外线,而黑色的反射面则吸收大部分红外线,根据实际测试,将传感器放置在白反射面上测得的电压约为1.7V,黑色反射面上为0.5V,AD测得的数据为100和350。
当数据低于150时认为是黑线,高于300则认为是白色面。
对于采样的数据主要有两个判断,如图3.14。
因为竞赛规则允许出现交叉跑道,而且在起跑线有两条起跑黑线标记,探头将会探测到四个个或四个以上符合黑线要求的数据,所以程序首先判断是否出现四条或四条以上黑线,如果是则输出上次计算的黑线位置数据,车模将保持原有运行状态,顺利通过起跑线或交叉跑道而不受影响;其次是判断是否没有黑线,如果是则读取上次的黑线位置数据来确定出轨方向,数据为第23,探头是右边出轨,数据为第1,探头则是左边出轨。
图3.13路径计算示意图
图3.14路径计算流程图
3.2.3舵机控制
车模自带的舵机通过PWM来控制角度如图3.15,经过实际调试经验,我们将舵机设置为1-23二十三个档位。
根据路径计算程序送出的数据,可以判断赛车当前所处的位置状态,根据这个状态给予相应的舵机控制量,使其转动到并保持相应角度。
图3.15舵机控制流程图
3.2.4速度控制
直流伺服电机控制系统的控制算法有很多,但工业控制中运用最广的是PID。
PID控制是最早发展起来的控制策略之一,其算法简单、鲁棒性好、可靠性高,此外PID控制方案并不需要建立精确的受控对象的数学模型,而且采取PID控制策略的控制效果一般是比较令人满意的和成功的,所以PID一直以来被广泛用于工业控制。
所谓PID控制就是比例、积分和微分控制。
对于实际的物理系统,其被控对象通常都有储能元件存在,这就造成系统对输入作用的响应有一定的惯性。
另外,在能量和信息传输等因素会引入一些时间上的滞后,往往导致系统的响应变差,甚至不稳定。
因此,为了改善系统的调节品质,通常在系统中引入偏差的比例调节、积分调节和微分调节,以保证系统的快速性、提高控制精度和消除系统惯性的影响。
这就形成了按偏差PID调节的系统,其控制结构如图3.16所示。
其控制规律为:
(2)
图3.16PID控制系统框图
式中:
——控制量;
——系统的控制偏差;
——比例增益;
——积分时间;
——微分时间;
——系统给定的希望达到的速度值;
——电机的转速。
在单片机控制系统中,使用的是数字式PID控制器,数字式PID控制器通常又分为增量式和位置PID控制算法,系统采用增量式PID。
由于单片机控制的是一种采样控制,它只能根据采样时刻的偏差值计算控制量,因此式(2-1)中的积分和微分项需要进行离散化处理。
离散化后:
(3)
增量式PID运算的输出增量为相邻两次采样时刻所计算的位置值之差,即
(4)
由式(3-3)可知:
(5)
所以
(6)
式中:
——k时刻的速度给定量与速度反馈量的偏差
——k时刻的输出控制量
图3.17是根据公式6的基于PID算法的速度控制器的子程序流程图:
图3.17基于PID算法的速度控制器的子程序流程图
但是,上述这种PID是一种理想的PID控制器,其实际控制效果并不理想。
尤其是在直流伺服电机的启动、停止或大幅度改变给定值R(s)时,由于在短时间内产生很大的偏差,往往会产生严重的积分饱和现象,以致造成很大的超调和长时间的振荡。
这是不能容忍的。
为了克服这个缺点,本系统采用积分分离方法(PD-PID)控制,即在被控制量开始跟踪时,取消积分作用;而当被控制量接近给定值时,才利用积分作用,以消除静差。
首先,选择一个合适的ε作为PD-PID算法的分界常数。
一般来说此分界常数ε要比输出所允许的误差大5~10倍。
然后在每次采样电机速度时计算偏差值en(k),根据偏差值与ε的大小比较来决定哪一种控制方式。
所以对图3.17作了一定的改进。
PD-PID控制程序框图如图3.18所示:
图3.18PD-PID控制程序框图
在系统初始化程序中,应当设置好误差初始值en(k)=en(k-1)=en(k-2)=0,且控制初始值un(k-1)=0.在图3.18的PID速度控制器的子程序中,关于Kp、Ki=KpT/Ti、Kd=KpTd/T等参数的整定可以采用解析法与经验法相结合的方法。
先给三个参数一个初值,在具体调试时,可根据经验凑试法在上述理论值的基础上作微调,即先整定比例部分,再整定积分部分,然后再整定微分部分。
3.2.5突发情况判断
对于突发情况的判断,探头的偏移量和偏移速度计算对于车体行驶状态是非常重要的,该部分软件采取定时中断方式进行,如图3.19,定期的对测得的路径情况进行处理和判断,根据这个情况来对车体的运行速度进行限制。
图3.19突发情况判断流程图
第四章调试与测试结果
4.1调试软件
模拟跑道:
由18块白色KT板相互拼接而成,总长约为7.2m,宽5m的一个跑道。
黑色引导线采用的是黑色不干胶,宽为2.5cm,跑道形状华东赛区的预赛跑道,跑道总长约为31m。
MCU仿真器:
清华大学FreescaleMCU/DSP提供的S12BDM。
MCU编译器:
CodeWarriorIDE4.6。
示波器:
TDS2024B。
信号发生器:
SP1631。
数字电桥:
TH2817。
数字万用表:
CDM-8045A。
制版机:
DM2100B。
卷尺:
精度0.001m
秒表:
精度0.01s
4.2红外传感器测试
调节红外电路板的高度及倾角,通过改变前瞻距离来观察传感器反馈的电压值,结果如表4.1。
测试设备:
数字万用表(CDM-8045)、直尺(精度1mm)。
表4.1红外传感器测试参数
白反射面距离(cm)
1.5
5.0
6.5
7.5
8.0
9.0
9.6
13.0
18.0
30.0
反馈电压(v)
3.0
2.8
2.7
2.5
2.3
2.2
2.2
2.0
0.8
0.2
4.3编码器测试
在主伺服电机(空载)加恒定电压对编码器输出的信号进行观察,测试结果如表4.2。
测试设备:
稳压电源(MPS-3003L-3)、数字万用表(CDM-8045)、低频示波器(CA4094)。
表4.2编码器测试
电机电压(V)
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
5.5
6.0
输出频率(KHz)
5.8
7.7
10.5
12.8
14.4
16.4
19.2
21.5
25.0
4.4车速测试
将车模放置于平直KT板面,测试距离10m,编写测试程序由单片机控制电机驱动电路输出最高电压来驱动主伺服电机,测试车模的最高行驶速度,测试结果如表4.3。
测试设备:
秒表(精度0.01s)。
表4.3最高车速测量
测试次数
1
2
3
4
5
6
7
8
平均
速度(m/s)
3.78
3.83
3.77
3.80
3.69
3.71
3.88
3.81
3.78
4.5刹车测试
将车模放置于KT板面,测试程序控制车模运行到最高速度时进行刹车,并在刹车同时打开指示灯,对车模加载不同的反转电势时所需的刹车时间进行测量,测量结果如表4.4。
测试设备:
秒表(精度0.01s)。
表4.4刹车测试
占空比(PWM4)
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
刹车时间(s)
3.12
2.54
1.34
0.75
0.34
0.85
1.02
1.13
打滑
否
否
否
否
否
是
是
是
经过测试最佳刹车占空比为50%。
4.6实际跑道测试
为了更好的测试车模的实际性能,我们将本届华东赛区的初赛比赛跑道按照1:
1的比例还原,并去掉带坡度部分,对车模进行测试,结果如表4.5
表4.5实际跑道测试
测试次数
1
2
3
4
5
6
7
平均
速度(m/s)
2.21
2.16
2.09
2.23
2.22
2.17
2.24
2.19
4.7模型车的主要技术参数说明
模型车的主要技术参数说明如表4.6。
表4.6模型车的主要技术参数
外形
电路功耗
电容总量
传感器
伺服电机
赛道信息检测
名称
数量
名称
数量
精度
频率
长
39cm
平均
功率
10.78瓦
1800uF
红外传感器
11对
舵机
1
2.25cm
1KHZ
宽
24.5cm
主电机
1
高
11.5cm
编码器
1只
其他
无
重量
900g
结论
本文的研究对象是一辆以MC68S912DG128微控制器为核心,能够自主识别路线的模型车。
在行驶过程中,微控制器通过多个红外光电传感器和霍尔传感器采集模型车的运动位置、运动方向和速度这些信息,然后迅速做出判断,输出PWM波控制驱动电机和舵机。
在设计过程中,路径识别采用光电传感器寻迹这种方案。
它由一系列发光二极管和接受二极管组成,根据路面的反射光线强度的不同来判断行车的方
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