杀破车队技术报告.docx
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杀破车队技术报告
技术报告
学校:
河海大学(常州校区)
队伍名称:
杀破車
参赛队员:
周明明、孙鑫、姚泽夫
目录
第一章引言2
第二章智能汽车整体设计3
2.1导航方案的选取3
2.2系统资源需求与分配4
2.3硬件结构设计4
2.3.1车模结构特点4
2.3.1电路板4
2.4开发流程5
2.4.1编译环境5
2.4.2下载调试5
第三章视频信号采集6
3.1采集分析6
3.2采集时序流程6
第四章智能汽车硬件设计7
4.1机械部分7
4.1.1舵机的安装7
4.2电路部分7
4.2.1电源模块8
4.2.1.15V供电电源8
4.2.1.212V升压电路8
4.2.2时钟模块9
4.2.3串口模块9
4.2.4循线模块10
4.2.5电机驱动模块11
第五章智能汽车软件设计11
5.1路径识别12
5.2PWM的相关知识13
第六章总结与展望15
附录A:
程序16
第一章引言
本智能小车以AT89S52型单片机作为唯一的核心控制单元,电机驱动芯片选用了L298,采用红外发射接收管采集图像循线。
同时,采用PWM技术,控制舵机的转向和电机转速。
此外,软件系统增加了复位快速自动重启技术,防止小车受到干扰后不能正常运行情况的出现。
技术报告以智能小车的设计为主线,包括小车的构架设计、软硬件设计,以及控制算法研究等,共分为六章。
其中,第一章为引言部分;第二章主要介绍了小车的总体方案的选取,对单片机资源的分配作了说明。
第四章对小车的硬件设计进行了详细的介绍,主要介绍了电路的设计;第五章描述了小车的软件设计和相关算法。
第六章中叙述了我们在设计过程中遇到的问题和解决方法。
第二章智能小车整体设计
智能小车系统主要包括以下模块:
AT89S52单片机模块、驱动电机、舵机、转速反馈和红外发射接收管采集模块。
整体结构框图如图2.1所示。
图2.1智能小车系统功能模块图
2.1导航方案的选取
以AT89S52为核心,设计寻线方案并尽可能的提高车速,是获得比赛胜利的关键。
传统的寻线方案是使用“线型检测阵列”的红外传感器,这种方案实现简单,稳定性高。
表2.1系统资源需求表
驱动电机
速度控制
1路16位的PWM输出
PWM01
电源
7.2V供电
驱动舵机
转向控制
1路16位的PWM输出
PWM23
电源
5V电源
红外发射接收管
图像采集
A/D端口
AD3通道
电源
5V电源
串口
与PC数据交流
接收发送ISP口
控制板
开始按钮
1个I/O端口
复位按钮
2个I/O输出口
MOSI~RST
2.2系统资源需求与分配
根据本次大赛的特点,智能车的控制系统主要有道路信息采集模块,电机驱动模块,舵机驱动模块及串口模块等,根据这些模块的功能和特点,现将所需要的资源总结表2.1所示。
2.3硬件结构设计
2.3.1车模结构特点
本项目采用后轮驱动,前轮转向。
使用红外发射接收管进行导航,红外发射接收管部分用长133mm的铁皮固定于车体前方。
流线型适合底盘的电路板置于小车电池与舵机之间紧贴底盘。
底盘无改动,经过改装后的车模参数如表2.2。
表2.2车模参数表
长
235mm
宽
177mm
高
124mm
重
1.16Kg
红外发射接收管对数
8对(8个红外发射管,8个红外接收管)
车模平均电流(匀速行驶)
160毫安
2.3.1电路板
共用到2块面包板,即车身主板(包括MCU,电源电路,舵机驱动电路、电机驱动电路等),循迹模块板(红外传感器),电路板外形尺寸见表2.3。
表2.3.1电路板参数表
长
主板150mm
宽
主板100mm
所有电容总容量
小于890uF
除AT89S52外的主要芯片
L298N,LM2940
表2.3.2循迹板参数表
长
主板200mm
宽
主板55mm
主要芯片
LM339N
2.4开发流程
2.4.1编译环境
在制作过程中,运行的编译环境为KeiluVision3。
2.4.2调试工具
调试工具应用的是Proteus7Professional调试器。
第三章信号采集
3.1采集分析
红外发射管发射红外线,若被白色地面反射为接收管接收,传出的信号电压经
LM339里面的比较放大器比较,输出1个高电平。
若发射的红外线遇到黑色轨迹线,
则不能反射为接收管接收,经比较器比较输出一个低电平。
由此由红外发射接收管
采集的信号由高低电平编排组成输入单片机系统进行分析,判断出小车行驶情况3.2采集时序流程图
图3.1
第四章智能汽车硬件设计
4.1机械部分
主办方提供的原始车模的机械结构对小车的转角有很大的限制,为此我们为提高小车的灵活性并保证其稳定,我们对车模的机械结构进行了改进。
主要体现为舵机固定,转舵口扩大。
4.1.1舵机的安装
舵机转向是整个控制系统中延迟较大的一个环节,为了减小此时间常数,通过改变舵机的安装位置,而并非改变舵机本身结构的方法可以提高舵机的响应速度。
分析舵机控制转向轮转向的原理可以发现,在相同的舵机转向条件下,转向连杆在舵机一端的连接点离舵机轴心距离越远,转向轮转向变化越快。
这相当于增大力臂长度,提高线速度。
针对以上的特性,我们借鉴了往届其他队伍的舵机改装经验,将舵机竖立于两前轮中央,尽量使舵机转轮与前轮传动轴交汇点远离转轮,增加舵机的臂长从而提高反应速度,并开阔了前轮转动轴活动口的长度,以获取更大转角,通实践取得了良好的效果。
4.2电路部分
系统主要由52单片机、驱动电机、舵机、传感器等功能模块组成。
如图4.2系统。
舵机
电机
电机
4.2.1电源模块
电源模块为系统其它各个模块提供所需要的电源,设计中,除了要考虑到电压范围和电流容量等基本参数之外,还要在电源转换效率、降低噪声、防止干扰和电路简单等方面进行优化。
可靠的电源方案是整个硬件电路稳定可靠运行的基础。
4.2.1.15V供电电源
5V电压用来供给52单片机,红外传感器、舵机、驱动等,单片机单独供电,因此采用两片稳压芯片进行并联供电。
选用的是型号为LM2940型号的稳压芯片,LM2940具有大电流、低功耗、电路简单可靠的优点。
LM2940内部工作产生过热情况需要配以散热器加以保护,静态功耗为4mA,最大输出电流为1A,完全能够满足舵机所需要的电压和电流。
4.2.1.212V升压电路
电机需要用7V供电,本系统中采用PWM斩波升压方式得到7V,电路图如图4.3所示。
图4.35V供电压供电电路
图4.4后轮驱动供电电路
4.2.2时钟模块
在本次大赛中,在单片机外部使用了12M的外部晶震。
4.2.3串口模块
智能车的行走路线是根据跑道上的黑线确定的,根据摄像头采集到的路况信息控制舵机及后轮电机。
而为了获取路况信息,就要求单片机能够和PC机通信,而比较方便有效的方式就是串行通讯。
同时在进行系统调试的时候:
比如PID参数测定,采用传感器记忆数据时也要用到串口。
所以,串口电路必不可少。
图4.6PC机与单片机的通信接口
图4.7单片机最小系统
4.2.4循线模块
在本次比赛中,采用的是用红外发射接收管实时地采集道路信息,经过单片机的内部处理,来控制智能车的转向和电机的加减速。
S52单片机端口资源配置如下:
ØAD标准电平引脚接5V电压;
ØAD输入端口P3^0~P3^7,用于输入模拟信号;
ØPH口中断,用的是引脚PH0、PH1、PH2端口。
4.2.5电机驱动模块
驱动单元是控制系统的重要组成部分,本次设计采用的驱动芯片是L298N,并且外加散热片,可以实现基本的加速正反转,在最大速度运行时,芯片只是微热。
第五章智能汽车软件设计
在控制算法中,主要用到了以下三方面的内容:
红外传感器循线控制算法,PWM舵机转角及速度控制算法。
其中循线控制算法用来控制舵机的转向,PWM舵机转角算法主要用来寻找舵机标准角,PWM速度控制算法主要用来控制智能车的
快速加速、减速和速度的平稳。
N
N
图5.1软件流程图
5.1路径识别
所谓路径识别,简单的理解就是把传感器采集的路况信息传给单片机,单
片机根据预编的程序判断路况的过程。
采集到的信号得到单片机正确的分析并处
理是一个非常重要的过程。
在这里我们用“1”表示高电平,用“0”表示低电平。
当红外接收管接收到
由发射管发出并由路面反射的红外线时,产生“1”的信号。
而由于受到黑色轨
迹线的干扰接收不到时产生“0”的信号。
由于我们采用的是8管制,所以会产生8个信号由“0”“1”组成。
例如当
小车沿轨迹处于正向位置时产生的信号为“11100111”,当“0”向两边飘移时即
为小车正遇到弯道。
根据采集到得信号,通过程序使单片机作出反应,控制舵机
和驱动作出正确的状态改变。
5.2.PWM的相关知识
图4.1
舵机的控制就是给一定占空比的方波来实现不同的转角的,其次后轮
电机的调速也是通过不同占空比的方波来实现。
对于PWM波的产生不同的单片
机虽然有不同的方式但是大致的原理是一样的。
.
舵机的控制
前面已经有过介绍说舵机转过的角度是由一定占空比的方波来控制的,图4.3给
出了舵机的转角和高电平占空比关系图。
由图可知:
对舵机的控制信号时由一串
周期18-20ms,其中高电平时间1-2ms的方波信号组成。
当高电平时间为1ms时舵
机左转60°,当高电平时间为2ms时舵机右转60°转过的其他角度与高电平的时
间呈线性关系。
也就是说每0.1ms的高电平变化就会影响舵机12°的转角,因此
要合理设置定时器频率和计数上限的原因。
对于舵机控制的程序设计有以下两点:
①在舵机安装完成后无法保证舵机0°的转角刚好就是车轮指向正前方,因此
上图中的0°也就没有任何意义,设计者必须根据小车的安装情况设定自己的参考点。
②在实际应用中可能无法做到舵机的连续可调,可以设定固定的几个转角,当然如果设定的转角数越多舵机的转向过渡就会显得越平滑控制效果就越好。
③实际应用中舵机可能各有不同,方波的周期也不一定是严格的20ms,因此在小车的控制之前先要写一段测试程序对舵机进行转角测试,同时也为程序的编写提供数据。
在实际应用中,采样的反馈值
即为脉冲累加器中的PACN32中的脉冲数,预设门限值
在参数整定时根据实际情况调节,输出
并不能直接用来控制电机,需要将其转换为控制PWM占空比,然后用增大或减小PWM占空比的方法来实现对电机的加减速的控制。
换句话说,在求偏差量时,实际上用的是每20ms电机转过的齿轮数和实际期望电机转过的齿轮数,通过二者的差值,再乘以相应的系数,即KP、KI、KD的协调控制,计算出相应的PWM占空比,实际上用的是PWMDTY的值。
本设计中综合考虑各种因素,最后选用的采样周期为20ms,即每20ms对电机进行一次PID调节。
由于在程序中,对图像的采集使用的是PH口的中断程序,因此,PID采样周期的选择实际上是受限制与图像采集,因为每行的扫描周期为64μs,有效扫描时间为52μs,采用的是隔行扫描的方式,即每隔6行采集一行图像的信息,如果在每行之间加入PID调节的话,那么处理PID子程序的时间必须控制在64*5=320μs之内,另外图像采集只是采集了奇场中的行数,在偶场中没有采集,因此PID子程序的执行是不均匀的,并没有达到预期的效果,同时还可能会影响到视频采集,因此,经过分析,最终决定将PID的采样周期定为20ms,即当进行一次场采集进行一次PID调节。
而且经过最终的检验,这样能够满足对速度控制的需要。
第六章总结
在这次比赛中对于我们而言重要的是稳定准确的完成比赛,其次是辅以最适合的最大速度。
因此路径识别和寻线算法是我们完成比赛的重要手段。
概括起来,使小车有准确的循迹需要做到以下几点:
1)在赛车的机械结构上作改变。
主要包括加制前伸板以支持循迹模块。
2)舵机的机械调整。
这一内容包括对舵机输出角度的机械放大、舵机反装等,和扩大转动轴运动口的长度,其中心目的是提高舵机的反应速度和增加转动角度。
3)在舵机控制算法上优化。
我们在实验中曾发现,如果不进行控制算法的优化,单纯增加赛车的直线速度并不总是能缩短单圈的时间,因为速度快到一定程度后,赛车在过弯时将发生侧滑,赛车走过的距离增加了,抵消了速度增加带来的优势,并且有可能冲出跑道。
经过1个月的努力,我们的小车的性能基本能达到要求。
附录A:
程序
#include
#include
sbitR1=P3^4;
sbitR2=P3^5;
sbitR3=P3^6;
sbitR4=P3^7;
sbitL1=P3^0;
sbitL2=P3^1;
sbitL3=P3^2;
sbitL4=P3^3;
unsignedintcount;
unsignedcharnum;
unsignedcharcount1,num1;
unsignedchari;
voiddelay(void)
{
unsignedchara,b,c;
for(c=127;c>0;c--)
for(b=235;b>0;b--)
for(a=32;a>0;a--);
_nop_;
}
voidmain()
{
delay();
EA=1;
ET0=1;
ET1=1;
TMOD=0x11;
TH1=0xFF;
TL1=0xD8;
TH0=0xFE;
TL0=0x0F;
TR0=1;
TR1=1;
P0_1=0;
while
(1)
{
if(R4==1)
{
num=28;
num1=15;
}
if(R3==1)
{
num=26;
num1=16;
}
if(R2==1)
{
num=24;
num1=17;
}
if(R1==1&&L1==1)
{
num=22;
num1=20;
}
if(L2==1)
{
num=20;
num1=17;
}
if(L3==1)
{
num=18;
num1=16;
}
if(L4==1)
{
num=16;
num1=15;
}
}
}
voidtimer1()interrupt3
{
count++;
if(count==28)
P0_0=0;
if(count==318)
{
count=0;
P0_0=1;
}
TH1=0xFF;
TL1=0xD8;
}
voidtimer0()interrupt1
{
count1++;
if(count1==num1)
{
P0_2=0;
}
if(count1==30)
{
count1=0;
P0_2=1;
}
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}
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