第九届智能车竞赛 电磁组--沪江六队技术报告.docx

第九届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛技 术 报 告学 校：上海理工大学队伍名称：沪江六队参赛队员： 黄 序聂 成赵 超带队教师： 孙 涛、钱炜于技术报告和研究论文使用授权的说明本人完全了解第九届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛关保留、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： 黄 序 聂 成 赵 超 带队教师签名： 孙 涛 日 期： 2014.8.14摘 要本设计以第九届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛为设计背景智能车以飞思卡尔 K60 微处理器作为控制芯片，软件平台为 IAR6.3 开发环境，车 模采用大赛组委会统一提供的 C 型车模 文中介绍了智能小车控制系统的软硬件结构和开发流程本智能车采用四个电感线圈来检测磁场的寻迹方案，配合舵机，编码器、双电机、电池等组成 的驱动控制电路，对电感采集信息进行处理，从而达到识别路径，控制模型车 高速稳定地在跑道上行驶的目的。

整个系统涉及车模机械结构调整、传感器电 路设计及信号处理、控制算法和策略优化等多个方面 为了提高智能赛车的行驶速度和可靠性，不断进行算法的更改，并进行硬 件升级，机械整体调校，通过大量的数据和实验现象分析，最终确定了现有的 系统机械结构和各项软件控制参数 关键字：K60 、磁场检测 、倾角检测 、 PID 算法 、 双电机、智能循迹目 录 第一章 引言. .1 1.1 赛事概况. 1 1.2 方案简介1 1.3 方案内容安排2 第二章 车体机械结构调整.3 2.1 传感器放置32.2 舵机放置. 3 2.3 车轮调整4 2.4 车体重心调节42.5 车体整体调节52.6 小车电感前瞻的设计………………………………………………………………………………….5第三章 硬件电路设计方案 6 3.1 电源管理模块. 6 3.2 电机驱动模块6 3.3 K60 最小系统模块63.4 磁场检测模块7 3.5 速度检测模块7 第四章 软件设计方案.8 4.1 循迹算法设计84.2 PID 控制算法.8 4.3 PID 参数整定.9 4.4 PWM 子程序设计.9 4.5 小车控制策略.10 4.6 软件开发环境.10 第六章 模型车参数11 第七章 结论12 7.1 系统的特色.127.2 系统的不足.12 致 谢13参考文献……………………………………………………………………………………………………………….附录 ……………………………………………………………………………………………………………………第一章 引言 1.1 赛事概况本文以第九届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛为背景，该比赛受教育部高等教育司委托(教高司函[2005]201 号文，附件 1)，由教育部高等自动化专业教学指导分委员会（以下简称自动化分教指委）主办全国大学生智能汽车竞赛。

该竞赛以智能汽车为研究对象的创意性科技竞赛，是面向全国大学生的一种具有探索性工程实践活动，是教育部倡导的大学生科技竞赛之一，为加强大学生实践、创新能力和团队精神的培养，促进高等教育教学改革该竞赛以“立足培养，重在参与，鼓励探索，追求卓越”为指导思想，旨在促进高等学校素质教育，培养大学生的综合知识运用能力、基本工程实践能力和创新意识，激发大学生从事科学研究与探索的兴趣和潜能，倡导理论联系实际、求真务实的学风和团队协作的人文精神，为优秀人才的脱颖而出创造条件该竞赛由竞赛秘书处为各参赛队提供/购置规定范围内的标准硬软件技术平台，竞赛过程包括理论设计、实际制作、整车调试、现场比赛等环节，要求学生组成团队，协同工作，初步体会一个工程性的研究开发项目从设计到实现的全过程该竞赛融科学性、趣味性和观赏性为一体，是以迅猛发展、前景广阔的汽车电子为背景，涵盖自动控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械与汽车等多学科专业的创意性比赛该竞赛规则透明，评价标准客观，坚持公开、公平、公正的原则，保证竞赛向健康、普及，持续的方向发展该竞赛以飞思卡尔半导体公司为协办方，得到了教育部相关领导、飞思卡尔公司领导与各高校师生的高度评价，已发展成全国 30 个省市自治区近 300 所高校广泛参与的全国大学生智能汽车竞赛。

2008 年起被教育部批准列入国家教学质量与教学改革工程资助项目中科技人文竞赛之一（教高函[2007]30 号文） 1.2 方案简介 在方案设计的过程中，我们参阅了很多兄弟院校的往届大赛技术报告，如清华大学、北京科技大学，杭州电子科技大学等在信号采集方面，我们采用主流的 10mH 电感作为磁场信号检测传感器，为了使采集的信号干净，使用了硬件滤波和软件滤波控制器采用飞思卡尔 K60 作为主控制器在方向控制方面，采用官方提供的 S3010 舵机，使用数字位置式 PD 控制算法在速度控制方面，电机采用车模原配的电机，使用数字增量式 PID 控制算法，测速方面采用 100 线编码器，形成速度的闭环控制1.3 方案内容安排 本技术报告的正文分为四个部分第一部分是对整个系统实现方法的一个 概要说明，对整个技术方案的概述；第二部分是对系统机械结构的说明，主要介绍机械结构改装等；第三部分是对硬件电路设计的说明，主要介绍系统传感器的设计及其他硬件电路的设计原理、创新点和实现过程等；第四部分是对系统软件设计部分的说明，主要内容是智能模型车设计中主要用到的控制理论、算法说明及代码设计介绍等第二章 车模机械调整概述车模机械调整通过调整小车各个零部件的位置及其数量，让小车提升整理 的机械性能，通过合理布局和去除不必要的部分可以让小车在整体上更加紧凑。

2.1 传感器放置传感器放置对于小车控制起最主要的控制，进过看往届的技术报告，我们采用五电感的排布，采用前三后二的排布方式为了权衡水平磁场分量，我们将前排左右电感各安排倾斜 30°(如图 2.1)2.2 舵机安装舵机的安装有两种：卧式和竖立式竖立式可以让舵机控制对称，便于控制，但是使小车重心加高，而且灵敏度降低，所以为了尽量降低小车的重心，我们采用卧式舵机安装方法，也可以加大舵机控制的灵敏度（如图 2.2） 图 2.12.3 车轮调整2.3.1 轮胎的处理轮胎的处理对于小车能不能跑上高速是很重要的，由于主办方要求保证轮胎有花纹，并且粘度不可超过一定限度，所以我们尽量使用旧胎由于车速越高，使得小车轮胎无法提供足够的摩擦力，使得轮胎会脱离轮毂，所以我们后期将小车的轮胎和轮毂用 502 胶水粘和在一起，以提供足够的侧向力并且这样也可以保证轮胎足够的面积接触赛道，减少小车的抖动和转向的侧滑这样有效地提高整辆车的性能2.3.2 前轮机械的调整2.3.2.1 主销后倾相关内容可查看相关资料，这里不再赘述2.3.2.2 主销内倾相关内容可查看相关资料，这里不再赘述3.3.2.3 前轮前束相关内容可查看相关资料，这里不再赘述。

2.4 车体重心调整车身的重心位置直接影响智能车的整体性能在质量相同的情况下，如果重心太靠前，大大增加了前轮和舵机的负载，影响转向的轻便性我们设计时先保证小车重心处于左右对称的位置，这样可以消除小车左右转向不对称的问题其次在不破坏车的整体结构的情况下，我们尽量让小车的重心靠后降低，图 2.2使车身尽量靠近赛道，以此提高小车整体转向性能2.5 车体整体调节为了保证小车的整体刚度，我们将小车原来的阻尼拆除，使用 PCB 的板制作连接架，使得小车能更好的连接在一起这样做还可以减少小车的电感前瞻支架相对于小车抖动2.6 小车电感前瞻的设计对于前瞻支架的设计，我们采用网上主流的设计（如图 2.6） 我们前瞻支架使用了两根主碳杆从车尾伸出，然后在前端使用其余的碳杆构成三角形形成稳定结构图 2.6第三章 车模电路设计概述小车的电路设计重要程度不亚于机械调校我们设计电路时主要思想是模块化设计相对独立的电路模块可以防止损坏一个元器件而损坏整块电路板3.1 电源模块小车需要不同电源，分别为单片机的 3.3V，采集模块的 5V，两个电机的7.2V，和用 MOS 管全桥电路的 12V 电压，我们因此把电源层分成 4 个区域，通过 AMS1119 提供 3.3V 电压，通过 7805 芯片提供 5V 电压，电池直接供 7.2V 电压，以及利用升压 MC34063AP1 模块提供 12V 电压给全桥(如图)。

3.2 MCU 模块采用飞思卡尔 K60 芯片，并将芯片直接集成在整块 PCB 板上3.3 电场采集模块采用 LM358 与 LM393 实行两级放大输出模拟量（如图）3.4 电机驱动模块使用 MOS 管搭建3.5 速度检测模块我们使用的是欧姆龙 100 线的编码器由于这种编码器产生的是正弦波，我们在外围添加了一个比较器使得它可以输出方波第四章 软件算法设计控制算法方面，我们采用最经典的 PID 算法，由于本次车模的条件，我们也加上了差速算法加大过弯的流畅性采集算法，我们使用中值平均滤波，方向滤波两种滤波4.1 采集算法电磁导航组在赛道中心会有一根 100mA 的信号线，通过 RC 谐振电路采集的信息通过采集电路的放大使电路会在 0~3.3V 之间浮动，单片机通过 AD 转化，将模拟量转化成数字量，我们将左右采集到的电感作差，这样可以知道小车偏移中心线的距离，在左右电感在非线性区域时，我们采用中间电感的值补偿由于我们左右的电感有一定的角度，所以在直角弯不需要做特殊的处理，但是在十字弯的时候入弯的抖动对小车的影响较大我们试验中发现，采集到的电感值中存在噪点，所以为了使采集的数据更为稳定，我们使用了中值平均滤波算法，先对 15 次传感器的采集进行大小排序，然后去掉头尾若干个数据，对剩下的数据求平均，经试验发现，这样获得的数据较为稳定。

4.2 PID 控制算法 PID 控制器由比例单元（P） 、积分单元（I）和微分单元（D）组成其输入 e(t)与输出 u(t)的关系为Δu(t) = q0e(t) + q1e(t-1) + q2e(t-2) 式中积分的上下限分别是 0 和 t 因此它的传递函数为：G(s)=U(s)/E(s)=kp(1+1/(TI*s)+TD*s) 其中 kp 为比例系数； TI 为积分时间常数；TD 为微分时间常数 比例 KP 用来控制当前，误差值和一个常数 P（表示比例）相乘，然后和预定的值相加P 只是在控制器的输出和系统的误差成比例的时候成立，KP 能够快速的跟随变化量及时的产生与之相关的调节作用但是是有差调节，无法消除静态误差积分KI 来控制过去，误差值是过去一段时间的误差和，然后乘以一个常数 I，然后和预定值相加I 从过去的平均误差值来找到系统的输出 结果和预定值的平均误差一个简单的比例系统会振荡，会在预定值的附近来 回变化，因为系统无法消除多余的纠正通过加上一个负的平均误差比例值， 平均的系统误差值就会总是减少所以，最终这个 PID 回路系统会在预定值定下来 ⊿U(n)=Kp[e(n)-e(n-1)]+Kie(n)+Kd[e(n)-2e(n-1)+e(n-2)] 微分 KD 来控制将来, 计算误差的一阶导，并和一个常数 D 相乘，最后和预定值相加。

这个导数的控制会对系统的改变作出反应导数的结果越大，那么控制系统就对输出结果作出更快速的反应这个 D 参数也是 PID 被成为可预测的控制器的原因D 参数对减少控制器短期的改变很有帮助一些实际中的速度缓慢的系统可以不需要 D 参数 由于小车整体有大的延迟的执行机构，所以在方向控制的时候一般不加入积分 否则会导致小车震荡，所以舵机控制为 PD 控制同时加入一个一阶惯性 环节，构成不完全微分。