鞠寶鋒等

摘要：文章主要介紹了以MK60DN512VLQ10微控制器為核心控制單元的電磁導(dǎo)向智能車(chē)。其使用6*8mm 10mH工字型電感進(jìn)行路況采集，通過(guò)舵機(jī)打角、雙電機(jī)差速實(shí)現(xiàn)對(duì)智能車(chē)方向控制和速度控制；采用干簧管對(duì)起跑線進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)停車(chē)控制。電磁導(dǎo)向智能車(chē)的設(shè)計(jì)及開(kāi)發(fā)過(guò)程中主要涉及車(chē)模機(jī)械結(jié)構(gòu)調(diào)整、控制算法的開(kāi)發(fā)、信號(hào)采集放大電路和電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路的設(shè)計(jì)。

關(guān)鍵詞：微控制器；智能車(chē)；電磁導(dǎo)向；PID；電磁傳感器 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

中圖分類(lèi)號(hào)：TP242 文章編號(hào)：1009-2374（2015）25-0014-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.25.007

1 設(shè)計(jì)思路及方案的總體說(shuō)明

電磁引導(dǎo)智能汽車(chē)?yán)名溈怂鬼f電磁場(chǎng)理論，通過(guò)100MA的電磁傳感器采集線交流電產(chǎn)生的電磁場(chǎng)測(cè)試路徑。電感采集的電壓經(jīng)過(guò)信號(hào)放大、檢波和整流輸入單片機(jī)，實(shí)現(xiàn)對(duì)中心線的提取。智能車(chē)采用PID進(jìn)行速度控制，PD進(jìn)行方向控制。其通過(guò)中心線的提取判斷車(chē)身角度，并結(jié)合路況的不同，通過(guò)舵機(jī)打角、電機(jī)差速為小車(chē)選取最優(yōu)路徑。

根據(jù)智能車(chē)系統(tǒng)的基本要求，我們?cè)O(shè)計(jì)了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，如圖1所示：

2 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

2.1 主銷(xiāo)后傾角

主銷(xiāo)后傾角安裝在前軸，主銷(xiāo)上面稍微向后傾斜角度。它使車(chē)輛離心力形成產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩和車(chē)輪的方向相反的方向轉(zhuǎn)變，迫使車(chē)輪偏轉(zhuǎn)后自動(dòng)恢復(fù)到其原始位置在中間。主銷(xiāo)后傾角較大，速度越高，前輪的穩(wěn)定性更好。汽車(chē)主銷(xiāo)內(nèi)傾和連鑄機(jī)自動(dòng)校正，維持一個(gè)連續(xù)函數(shù)。調(diào)整主銷(xiāo)后傾角為1°～3°。

2.2 主銷(xiāo)內(nèi)傾角

主銷(xiāo)內(nèi)傾是內(nèi)置的主銷(xiāo)內(nèi)傾角，前角略其作用在于前輪自動(dòng)回正，掩埋的前輪自動(dòng)回大點(diǎn)的積極作用，而且越猛越費(fèi)力，輪胎磨損增大角度；相反，前輪自動(dòng)回正少作用越弱。主銷(xiāo)后傾角調(diào)節(jié)一般不超過(guò)8°。

2.3 前輪外傾角

在汽車(chē)橫向平面內(nèi)，前輪外傾角中心策略，作為平前輪外傾。使前輪外傾，一方面對(duì)垂直滾動(dòng)的車(chē)輪在路面，減小阻力，滑動(dòng)小車(chē)向前；另一方面減小軸承鎖緊螺母和貨物，增加壽命，提高安全水平。前輪外傾通常為1°左右，但高速急轉(zhuǎn)彎到汽車(chē)前輪外傾，甚至可以減少負(fù)。

2.4 前輪前束

看下面的輪子，汽車(chē)的兩個(gè)前輪的轉(zhuǎn)動(dòng)平面不平行，但小的角度來(lái)看，這種現(xiàn)象稱(chēng)為前輪前束。車(chē)輪前束的作用是減輕或消除因前輪外傾角所造成的不良后果，二者相互協(xié)調(diào)，使前輪在汽車(chē)行駛中滾動(dòng)而無(wú)滑動(dòng)。本智能車(chē)將主銷(xiāo)后傾設(shè)為最大來(lái)獲得足夠的穩(wěn)定性，適當(dāng)?shù)闹麂N(xiāo)內(nèi)傾，前輪外傾保持0°和微前束。

2.5 傳感器的安裝

通過(guò)實(shí)驗(yàn)我們得出：增大智能車(chē)的前瞻，可以使小車(chē)預(yù)判提前，留給單片機(jī)更多調(diào)整小車(chē)的時(shí)間，但前瞻過(guò)長(zhǎng)會(huì)造成車(chē)體轉(zhuǎn)彎后擺，因此選擇堅(jiān)固、較輕的支架架設(shè)傳感器并且選擇合適的前瞻距離，才會(huì)使小車(chē)獲得足夠的預(yù)判和合理的重心。采用盡量架寬傳感器的方案，以獲得豐富的車(chē)道信息，并且提前預(yù)知車(chē)道形狀。對(duì)稱(chēng)水平電感只能實(shí)現(xiàn)直道和一般彎道的檢測(cè)，為實(shí)現(xiàn)對(duì)多樣道路的檢測(cè)，應(yīng)采用水平與豎直電感相結(jié)合的布置方案。電感一定要盡可能水平放置，減小數(shù)據(jù)采集

誤差。

3 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

3.1 單片機(jī)最小系統(tǒng)板

MK60DN512VLQ10是K60系列MCU。Kinetis系列微控制器是Cortex-M4系列的內(nèi)核芯片。最小系統(tǒng)使用K60 144PIN封裝，為節(jié)省電路板空間，主板上僅將本系統(tǒng)所用到的引腳引出，包括PWM接口、計(jì)數(shù)器接口、外部中斷接口、若干普通IO接口，如圖2所示：

3.2 電源模塊

采用lm2940將7.2V電源電壓變?yōu)?V供給電機(jī)驅(qū)動(dòng)與舵機(jī)（如圖3所示），用lm1117將5V電壓變?yōu)?.3V供給單片機(jī)與LCD（如圖4所示）。

3.3 放大電路和檢波電路的設(shè)計(jì)

因?yàn)殡姼懈袘?yīng)出的電動(dòng)勢(shì)非常小，且是差分信號(hào)，所以必須把電感采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行放大、整流、濾波，然后將信號(hào)輸給單片機(jī)。放大電路采用LM386集成電路放大、整流、濾波，如電路圖5所示：

3.4 電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊設(shè)計(jì)

電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊采用BTS7960，該芯片帶有電流檢測(cè)與診斷，壓擺率調(diào)整，死區(qū)保護(hù)，過(guò)熱、過(guò)壓、過(guò)流和短路保護(hù)，能夠支持高達(dá)25kHz的PWM輸入，具有極低的內(nèi)阻的特點(diǎn)。電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊電路圖6：

4 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

4.1 賽道信息的采集及數(shù)據(jù)歸一化處理

4.1.1 賽道信息的獲取。通過(guò)模擬測(cè)試。根據(jù)收集到的A/D值、合理的操作和導(dǎo)體的位置判斷，這種方法使空間分辨率可達(dá)2毫米，對(duì)當(dāng)前的變化影響較小，適合汽車(chē)穩(wěn)定性測(cè)試需求。

4.1.2 數(shù)據(jù)歸一化處理。將A/D的值做數(shù)據(jù)歸一化，計(jì)算出各個(gè)傳感器的相對(duì)位置，通過(guò)加權(quán)的方式最后計(jì)算出導(dǎo)線的位置，信號(hào)歸一化的公式如下：

相對(duì)值=[（測(cè)量值-最低值）/（最高電壓-最低電壓）]*100%

4.2 控制算法

4.2.1 舵機(jī)的PD控制。根據(jù)電磁傳感器采集到的偏移量，利用前后幾次偏移量之差進(jìn)行PD控制。

舵機(jī)轉(zhuǎn)角為：

α=Kp*b+Kd*Diff

式中：Kp為比例系數(shù)；b為相對(duì)于中心的偏移量；Kd為積分系數(shù)；Diff為位置微分量。

4.2.2 電機(jī)的PID控制。對(duì)于速度控制，采用了增量式PID控制算法，基本思想是直道加速，彎道減速。對(duì)于速度的控制策略：在小偏差范圍內(nèi)不進(jìn)行差速處理，只由舵機(jī)打角進(jìn)行車(chē)身校正，當(dāng)小車(chē)偏離車(chē)道較大時(shí)，根據(jù)給定小車(chē)的運(yùn)行速度，兩車(chē)輪輪速配合舵機(jī)打角適當(dāng)差速的控制方法，偏大車(chē)身晃動(dòng)而造成的速度丟失，同時(shí)保證了直道上的直線行駛。

5 結(jié)語(yǔ)

本文是基于MK60DN512VLQ10單片機(jī)，電磁信號(hào)基礎(chǔ)上討論一種電磁導(dǎo)向智能車(chē)，涉及控制、模式識(shí)別、傳感技術(shù)、汽車(chē)電子、電氣、計(jì)算機(jī)、機(jī)械等多個(gè)學(xué)科，以實(shí)現(xiàn)讓車(chē)模能夠自動(dòng)尋跡并自動(dòng)控制運(yùn)動(dòng)，最終實(shí)現(xiàn)小車(chē)智能化。電磁導(dǎo)向智能車(chē)是未來(lái)汽車(chē)發(fā)展的一個(gè)

方向。

參考文獻(xiàn)

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[3] 蔡述庭.“飛思卡爾杯”智能汽車(chē)競(jìng)賽設(shè)計(jì)與實(shí)踐——基于S12XS和KinetisK10[M].北京：北京航空航天出版社，2012.

作者簡(jiǎn)介：鞠寶鋒（1992-），男，山東濰坊人，山東理工大學(xué)學(xué)生，研究方向：車(chē)輛工程。

（責(zé)任編輯：周 瓊）