黃玉水 黃 輝 周美娟 周明建

(南昌大學信息工程學院1，江西 南昌 330031;海軍92957部隊2，浙江 舟山 316000)

0 引言

隨著科技的迅速發(fā)展，飛思卡爾智能車競賽的影響力也得到了擴大。智能車作為一門新興的綜合技術，在汽車電子領域有著廣闊的應用前景。它是一種交叉和融合了多門學科的高新技術綜合體，其設計具體涉及電磁技術、計算機、控制、機械及車輛工程等多個領域［1－2］。其中磁導航技術是智能車的關鍵技術之一。磁場是一個三維矢量，在空間具有一定的對稱性和方向性，且不易受外界信號的干擾，具有廣闊的研究和應用前景。本文以此為背景，設計了一種電磁導航式智能車，重點介紹了一套完整可靠的軟硬件設計方案，以實現(xiàn)智能車高速尋跡的功能。

1 總體設計

根據(jù)設計要求和功能劃分，智能車主要分為八個模塊，分別為主控制器模塊、電源模塊、電磁檢測模塊、速度檢測模塊、起始線檢測模塊、舵機轉(zhuǎn)向控制、電機驅(qū)動模塊和輔助調(diào)試模塊。其中主控制器模塊采用飛思卡爾半導體公司提供的MC9S12XS128單片機，主頻40 MHz，F(xiàn)lash ROM 128 kB，具備 SPI、SCI、IIC 等常用接口。根據(jù)需要引出適量的管腳，可以完全滿足智能車設計和控制的需求［3－4］。智能車系統(tǒng)框圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)框圖Fig.1 Block diagram of the system

根據(jù)智能車設計要求，電磁檢測電路采集路徑信息，經(jīng)過LC諧振電路選頻，濾除其他不同頻率的干擾信號;采用雙運算放大器和倍壓檢波處理，得到可以輸入單片機的電壓信號。根據(jù)先前設定的算法獲得賽道路況信息，準確地判斷小車車體與賽道相對的位置，結合光電編碼器獲得的速度反饋信息，由單片機產(chǎn)生PWM脈沖信號，快速地完成轉(zhuǎn)向控制和速度控制，最終實現(xiàn)小車按照預定的路線準確快速平穩(wěn)地行進。

2 硬件電路設計

2.1 電源模塊

在電源模塊設計中，由于受到電源轉(zhuǎn)換效率、相互干擾和降低噪聲等多方面因素的影響，需考慮電源模塊由若干相互獨立的穩(wěn)壓電路組成。根據(jù)各模塊電壓的需求，合理設計了不同的穩(wěn)壓電路。其中小車系統(tǒng)電源采用比賽組織提供的7.2 V鎳鎘蓄電池。該電池可以為直流電機驅(qū)動模塊直接供電。分別采用LM2940和LM2941低壓差穩(wěn)壓芯片提供5 V和6 V電壓，供單片機、光電編碼器和舵機等正常工作。采用線性穩(wěn)壓集成芯片LM1117提供3.3 V電壓，供功耗小的輔助調(diào)試模塊工作。設計的電源管理模塊為智能車的運行提供了穩(wěn)定可靠的動力來源。各模塊正常工作所需電壓如表1所示。

表1 各模塊正常工作電壓Tab.1 Normal operating voltage of each module

2.2 檢測單元

檢測單元包括電磁檢測、速度檢測和起始線檢測三個部分，其中電磁檢測為傳感器檢測單元的核心元件，它的性能將直接決定智能車的好壞。賽道中心通設一條引導線，導線通有100 mA、20 kHz的交變電流。本文選取了電路實現(xiàn)簡單、成本低、體積小、靈敏度高、抗干擾能力強的感應線圈，它主要包括感應、選頻、放大和檢波四個部分。電磁感應線圈選用10 mH的工頻電感，開放的磁芯便于匯集磁感線，可以很好地感應交變電流產(chǎn)生的交變磁場。選頻的目的主要是濾除其他不同頻率的干擾信號，采用6.8 nF的電容組成LC串并聯(lián)諧振電路，能夠?qū)崿F(xiàn)輸出頻率為20 kHz的交流電壓信號。由于電感線圈感應的電動勢信號微弱，只有十幾個毫伏，所以需進行必要的放大電路處理。放大部分使用運放TL082進行兩級信號放大，處理速度快，具有很好的實時性，可以有效得到放大100倍以上的電壓增益，便于幅值檢波。為了獲得更大的動態(tài)范圍，檢波電路采用靈敏度更好的肖特基二極管SS14，獲得的直流信號正比于交流線圈感應電壓值，便于單片機進行A/D轉(zhuǎn)換和信號采集。

為了達到良好的檢測效果，設計中選用了三個傳感器一字型排列的方案，其中傳感器距離地面高度5 cm。電路實現(xiàn)簡單、控制方便，能夠快速檢測到智能車的偏轉(zhuǎn)方向和智能車體與路徑引導線的相對位置。單個線圈的電磁檢測電路原理圖如圖2所示。

圖2 電磁檢測電路原理圖Fig.2 Principle of the electromagnetic detection circuit

為了實現(xiàn)智能車能夠沿著既定賽道自主尋跡的功能，需要比較精確地控制車速和方向。速度傳感器可反饋小車本身的運行速度，形成一個速度閉環(huán)控制，使智能車在急轉(zhuǎn)彎時不會由于速度過快而沖出跑道。本電磁車采用歐姆龍E6A2-CWZ3光電編碼器作為速度傳感器［5］。該傳感器具有安裝簡單、輸出信號比較規(guī)整、測速精度比較高等特點，可以有效提高速度反饋的精度。

根據(jù)設計要求，起始線的賽道下方放置有永磁體(作為檢測的標志)，便于電磁車自主識別，自主完成賽道。在起始線檢測部分，選用干簧管完成起始線的檢測。干簧管相當于磁場傳感器，當檢測到超過其閾值的磁場時，常開觸點開關將會閉合。本文設計了五個干簧管并聯(lián)組成“線或”關系［5－6］。通過干簧管的通斷來準確判斷起始線的位置，實現(xiàn)小車的起始線起跑和終點準確停車的功能。

2.3 執(zhí)行機構

根據(jù)智能車設計要求，舵機和電機為智能車的執(zhí)行機構，分別實現(xiàn)對方向和速度的準確控制［7］。舵機部分選用組委會提供的S-D5型舵機，輸出力矩驅(qū)動方向控制。由于單片機產(chǎn)生的PWM脈沖信號無法驅(qū)動智能車競賽提供的直流電機，因此需要設計獨立的驅(qū)動電路來實現(xiàn)電機驅(qū)動，以獲得足夠的功率。

方案一:采用MOS管驅(qū)動。采用四個MOS管搭建H橋，導通阻抗小，驅(qū)動能力強，最大可驅(qū)動117 A電流。但電路圖較復雜，可以采用MOS常用驅(qū)動芯片MC33886控制H橋通斷，還需要12 V柵極開啟電壓。MC33886內(nèi)阻較大、發(fā)熱量高。

方案二:采用BTS7960驅(qū)動。采用兩個BTS7960搭建H橋，導通阻抗稍大，驅(qū)動能力弱于MOS管，最大可驅(qū)動43 A電流，電路設計簡單，具有參數(shù)可調(diào)和自我保護的優(yōu)點。

對比分析上述兩種方案，由于驅(qū)動芯片BTS7970響應速度快、設計簡單、價格低廉，完全符合本速度控制系統(tǒng)的要求。所以選用了BTS7970驅(qū)動電路，構成一個完整的全橋驅(qū)動。通過單片機使能信號使芯片開始工作，在主芯片給定的PWM作用下控制電機轉(zhuǎn)動，實現(xiàn)電機的正反轉(zhuǎn)，性能良好。同時，為了防止驅(qū)動芯片的反向電流燒壞單片機，在控制端和單片機中串聯(lián)二極管，起到隔離的作用。

電機驅(qū)動電路原理圖如圖3所示。

圖3 電機驅(qū)動電路原理圖Fig.3 Principle of the drive circuit of motor

3 軟件設計

3.1 舵機轉(zhuǎn)向模糊控制算法

為了實現(xiàn)智能車的最優(yōu)路線行駛，必須對智能車的舵機轉(zhuǎn)向進行合理的控制。智能車控制是一種非線性和模型不確定的系統(tǒng)，與傳統(tǒng)的PID控制器相比，系統(tǒng)采用了簡單而有效的模糊控制器［7－9］，實現(xiàn)對舵機的方向控制。

3.1.1 變量確定及模糊化

智能車轉(zhuǎn)向模糊控制采用兩輸入單輸出的二維模糊控制器，輸入變量E、EC分別為小車偏離中心引導線的橫向偏差和偏差的變化率，其輸出量U為控制舵機的轉(zhuǎn)向角。根據(jù)控制要求以及實際測得的E的范圍，確定 E 和 EC 的基本論域為［－20，20］、［－9，9］，偏轉(zhuǎn)角U的基本論域為［－45°，45°］。兩個輸入變量E 和 EC 定義七級量化等級，均為［－3，－2，－1，0，1，2，3］，U 定義為［－4，－3，－2，－1，0，1，2，3，4］。由此可得，E的量化因子Ke=3/20，EC的量化因子Kec=1/3，U的量化因子Ku=4/45。為了實現(xiàn)智能車方向的控制精度和靈敏性，三個語言變量論域均取七個模糊子集，即［NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB］。

系統(tǒng)中各變量均采用線性三角函數(shù)，三個變量的隸屬度函數(shù)如圖4所示，其中E和EC的隸屬度函數(shù)完全一樣。

圖4 E、U隸屬度函數(shù)Fig.4 Membership function of E and U

3.1.2 模糊規(guī)則表

根據(jù)智能車的運行特性和駕駛經(jīng)驗，當車體和跑道中心線偏差和偏差變化率很大時，需要反方向控制舵機轉(zhuǎn)向;當車體與中心線偏差不大時，可以不調(diào)舵機或微調(diào);當偏差較大而偏差變化率反方向很大時，說明偏差正漸漸減小，此時可以不調(diào)舵機。針對以上控制經(jīng)驗，兩個輸入變量E和EC各有七個模糊語言值，可生成49條模糊規(guī)則。建立的模糊控制規(guī)則表如表2所示。

表2 模糊控制規(guī)則表Tab.2 Fuzzy control rules

3.1.3 模糊推理及反模糊化

控制器經(jīng)模糊化得到各變量的隸屬度，再經(jīng)模糊推理和反模糊化得出控制量的輸出值，達到控制的作用。采用了一種常用的推理方法(MAX-MIN法)進行模糊推理。當相同后件的規(guī)則強度不同時，模糊輸出取最大值。核心控制單元S12單片機規(guī)定各個前件之間只進行模糊和運算，當幾個規(guī)則的邏輯后件影響到同一個模糊輸出時，它們之間就隱含模糊或運算，在這里即采用了MAX-MIN法進行模糊推理。反模糊化就是將模糊輸出量轉(zhuǎn)變?yōu)榫_的數(shù)字值的過程。

為了達到精確的控制，結合S12解模糊指令，系統(tǒng)采用以下加權平均法來描述:

式中:U為控制器輸出的精準控制量;μ為輸出對該子集的隸屬度;Ui為各輸出模糊子集對應模糊單點集的值。

3.1.4 仿真試驗

舵機轉(zhuǎn)向與PWM脈沖波成正比例的關系，因此可以簡化舵機轉(zhuǎn)向角的傳遞函數(shù)為二階函數(shù)。結合小車動力學模型，其數(shù)學模型可以描述為:

為了研究模糊控制性能的優(yōu)劣，利用Matlab/Simulink模塊對智能車的轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)進行了仿真。采用不同控制算法得到的仿真曲線如圖5所示。仿真中位置跟蹤信號取正弦信號0.5sin(10t)，模擬路徑S彎道信息。通過波形對比分析可知，加入模糊控制的舵機控制系統(tǒng)實現(xiàn)了高精度的跟蹤，控制效果明顯，具有良好的魯棒性和適應性，實現(xiàn)了智能車偏轉(zhuǎn)方向的精準控制。

圖5 仿真曲線Fig.5 Simulation curves

3.2 直流電機控制算法

在電機控制算法中，我們采取的是增量式PID和Bang-Bang相結合的控制算法，結合光電編碼器的速度反饋閉環(huán)系統(tǒng)，實現(xiàn)對電機的速度控制。直流電機速度控制框圖如圖6所示。

當偏差較小時，采用穩(wěn)定的增量式PID控制;當偏差較大時，采用快速的Bang-Bang控制。這樣即可通過PID控制實現(xiàn)調(diào)節(jié)的穩(wěn)定性。通過Bang-Bang控制實現(xiàn)調(diào)節(jié)的快速性，從而使小車能夠在進入直道后快速加速，進入彎道后快速減速，并在加減速后保證速度的穩(wěn)定性［10］。

圖6 速度控制框圖Fig.6 Block diagram of speed control

4 結束語

本文提出了一種電磁導航式智能車的設計方案，以實現(xiàn)智能車高速尋跡的功能。從各個功能模塊出發(fā)，重點介紹了智能車的硬件設計方案;在軟件方面，針對轉(zhuǎn)向控制特性，提出了基于模糊控制的舵機轉(zhuǎn)向控制算法。通過仿真驗證了該轉(zhuǎn)向控制算法的有效性。實際測試結果表明，與傳統(tǒng)控制策略對比，該轉(zhuǎn)向模糊控制算法能夠高精度地跟蹤路徑信號，提取出車模與賽道的相對位置，改善了在復雜彎道下的尋跡能力，平均速度可以達到2.6 m/s，整體上提升了智能車的控制性能。

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