第八届全国大学生“飞思卡尔”杯 智能汽车竞赛
技
术报 告
目 录
摘 要 .............................................................................................................. 错误！未定义书签。
目 录 .............................................................................................................................................. II
第一章 引 言 ................................................................................................................................. 1
1.1 比赛背景介绍 ................................................................................................................. 1
1.2 本文章节安排及文献综述 ............................................................................................. 1
第二章 方案选择 ........................................................................................................................... 1
2.1系统组成模型及控制算法 .............................................................................................. 1
2.1.1 系统结构与模型 ................................................................................................. 1
2.1.2模糊PID 控制器设计 .......................................................................................... 2
2.2 测量模块方案选择 ......................................................................................................... 3
2.2.1 路径检测模块 ..................................................................................................... 3
2.2.2 速度检测模块 ..................................................................................................... 3
2.2.3 起跑线检测模块 ................................................................................................. 3
2.3 控制模块方案选择 ......................................................................................................... 4
2.3.1 路径控制模块 ..................................................................................................... 4
2.3.2 速度控制模块 ..................................................................................................... 7
2.4 执行模块方案选择 ......................................................................................................... 7
2.4.1 路径执行模块 ..................................................................................................... 7
2.4.2 方向执行模块 ..................................................................................................... 7
2.4.3 速度执行模块 ..................................................................................................... 7
2.5本章小结 .......................................................................................................................... 8
第三章 机械结构设计 ................................................................................................................... 9
3.1 智能车参数要求 ............................................................................................................. 9
3.2 车模组装与改造 ............................................................................................................. 9
3.2.1 车模组装 ............................................................................................................. 9
3.2.2 前轮定位的调整 ................................................................................................. 9
3.2.3 差速的调整 ....................................................................................................... 10
3.2.4 舵机力臂的调整 ............................................................................................... 10
3.3 电感线圈的安装 ............................................................................................................ 11
3.4光电编码器的安装 ........................................................................................................ 12
3.5 电路板的固定与安装 ................................................................................................... 12
3.6 车模技术参数 ............................................................................................................... 13
第四章 硬件系统设计与实现 ..................................................................................................... 14
4.1 电源模块 ....................................................................................................................... 14
4.1.1 电源保护 ........................................................................................................... 15
4.1.2 降压稳压电路设计一 ....................................................................................... 15
4.1.3 降压稳压电路设计二 ....................................................................................... 16
4.1.4 电源模块小结 ................................................................................................... 16
4.2 路径识别模块 ............................................................................................................... 17
4.3 电机模块 ....................................................................................................................... 18
4.4 舵机模块 ....................................................................................................................... 19
4.5 测速传感器模块 ........................................................................................................... 19
第五章 软件系统设计与实现 ..................................................................................................... 20
5.1 系统初始化 ................................................................................................................... 20
5.2路径识别算法分析及选定 ............................................................................................ 20
5.3基于电感线圈排布理论分析 ........................................................................................ 21
5.4电感线圈传感器接收防干扰算法................................................................................. 24
5.4.1结构化赛道导线之间干扰的消减: ..................................................................... 24
5.4.2电感线圈传感器之间的干扰的消减 ....................................................................... 24
5.4.3车子上工作的PWM 信号和电机工作时产生的磁场对电感线圈干扰的消减 . ............. 24
5.5 舵机控制算法 ............................................................................................................... 25
5.5.1车体与舵机转角方向测定................................................................................. 25
5.5.2舵机转向角度分配 ............................................................................................ 26
5.5.3舵机PID 整定 .................................................................................................... 26
5.6电机PID 速度控制算法 ................................................................................................ 26
5.6.1测试开环与闭环控制响应曲线 . ........................................................................ 27
5.6.2测试开环控制下PWM 占空比与电机转速之间的关系 . .................................... 28
5.6.3 bang_bang 控制 ............................................................................................... 29
5.6.4 PID 控制 ............................................................................................................ 31
5.6.5 PID 参数整定 .................................................................................................... 32
5.6.6速度分配 ............................................................................................................ 32
第六章 开发与调试 ..................................................................................................................... 34
6.1 软件开发环境介绍 ....................................................................................................... 34
6.2 智能车整体调试 ........................................................................................................... 35
6.2.1 舵机调试 ........................................................................................................... 35
6.2.2 电机调试 ........................................................................................................... 35
6.2.3 整体调试 ........................................................................................................... 36
III
第一章 引 言
1.1 比赛背景介绍
1.2 本文章节安排及文献综述
本文系统的介绍了制作智能模型车的各项技术。具体章节安排如下：
第一章 引言 本章介绍了本次比赛的背景与意义，简述了智能车制作技术
的发展现状，介绍了本文的主要研究工作与章节安排引出下文。
第二章 方案选择 将智能车控制系统分解为各个不同的模块，分别从各个
模块讨论本智能车系统及所采用的控制方案。在此，本智能车系统采用模块化
设计，分为测量模块、控制模块和执行模块。
第三章 机械结构设计 本章重点介绍了智能车的搭建与调整，以及电感线
圈、光栅编码器与电路板的安装。
第四章 硬件系统设计及实现 本章分析了智能车系统的各组成部分，设计
并实现相关特定功能的电路，达到抑制噪声和对其他电路干扰最小的效果。
第五章 软件系统设计与实现 本章介绍了本智能车系统的初始化，传感器
数据归一化、阈值设定和路径取优的方法。
第六章 开发与调试 本章介绍了软件开发的环境，以及各部分的调试方法，
其中软件开发环境为Metrowerks 公司开发的软件集成开发环境Codewarrior 。
第七章 总结 本章对全文的工作进行分析和总结，指出今后研究工作的重
点和发展方向。介绍了几个月来的工作，对未来进行了展望。
第二章 方案选择
电磁引导的智能车[1]由于不受光线、温度、湿度的影响，具有很好的环境适
应性，相对于光电或摄像头引导的智能车具有很大的优势。但是由于其相对单
一的外部信息获取方法和相对简单的硬件结构设计仅仅可以满足自主循迹的要
求，对于其控制律结构的设计和算法的完善与创新还有很多工作可以深入开展。硬件方面，包括电源的保护、信号调理与传输等改进则可以使智能车的运行更
加稳定，对干扰的抑制能力更强，从而综合循迹能力得以稳步提升，速度更快。
2.1系统组成模型及控制算法
2.1.1 系统结构与模型
系统以单片机为控制核心设计，整体结构如图2.1所示。
图2.1 系统组成结构示意图
从系统组成结构及各个环节的特性来分析，该控制系统为一个二阶系统。
系统中：
T 0为伺服电机时间常数；
K 1, K 2为系统主要比例环节的传递函数；
H 1为前轮转向器转向角度；
为了保证系统合适的响应性能，通过调节使阻尼比ε=0.707左右，控制过
第八届全国大学生智能汽车邀请赛技术报告 程的建模分析以驱动轮1为例。驱动轮1和相关部件组成了一个典型的二阶系统，其传递函数：
ϕ=K 1 K 2
s T 0s +1+K 1 K 2 H 1 H 2 (1)
为了论述方便，令K =K 1 K 2, H =H 1 H 2，则根据二阶系统标准形式可得到：
ϕ=11 (2)
H s T 0s +1/HK +1
11=ωn ==
ε=，将上式ωn 与εT 2THK 分别带入系统的峰值时间T p 、超调量σ%、调节时间T s 的公式则得到峰值时间、于是有T =
调节时间和超调量表达式：
T p =-επ
(3) (4) (5) σ%=e T s =3.5
εωn
峰值时间、调节时间和超调量是控制系统的三个重要性能指标，这三个指
标为软件控制方法的选择和参数整定提供依据。
2.1.2模糊PID 控制器设计
模糊理论是解决由于辨识精确度影响控制优劣的有效途径，运用模糊理论，
在传统PID 控制的基础上，实现了PID 参数的动态自整定。离散PID 控制算法为：
e (k ) -e (k -l ) T j =0
模糊自适应PID 控制器[5]以误差e 和误差变化e c 作为输入（利用模糊控制规u (k ) =k p e (k ) +k i T ∑e (j ) +k d
则在线对PID 参数进行修改），以满足不同时刻的e 和e c 对PID 参数自整定的要求。自适应模糊PID 控制器结构如图2.2所示。
k
图2.2自适应模糊PID 控制器结构图
第二章 方案选择
2.2 测量模块方案选择
2.2.1 路径检测模块
路径识别模块是智能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。通过大量的实验与研究，最终掌握了不同方位的传感器的数据特性，将其加以有效的结合将有助于路径取优，以期达到快速稳定的效果。
所谓电磁引导就是以电感线圈为传感器，在交变的磁场中产生自感电动势，
通过返回的数据判断金属线的位置，配之以传感器的排列方法、个数、彼此之间的间隔都与控制方法来实现预期的功能，但一般的认识是，在不受外部因素影响的前提下，能够感知前方的距离越远，行驶效率将越高[3,4]。
在前瞻问题中，根据传感器的方位不同，可将所有传感器数据进行综合分
析，推断出前方路径。
2.2.2 速度检测模块
好的控速效果是建立在精确的反馈的基础上的，同时也是各种速度控制算
法的基础。在初期的调试阶段，我们用自制的光电码盘配合光电管和比较器获取小车的当前速度，但我们发现这种方法产生的信号并不整齐，影响速度的采集。最后我们放弃了这种方案而改用信号比较整齐精确的光电编码器来测速。我们采购到了增量式的分辨率为100线的光电编码器。XS128有16位的脉冲累加器，我们将从光电编码器输出的信号接至PH1口，在单片机软件设计中，每隔5ms 将脉冲累加器中的值读回并将寄存器清零。这样就能获取光电编码器5ms 的发出的脉冲，进而根据齿轮的比例就能计算出小车的实际速度。
2.2.3 起跑线检测模块
起跑线检测使用干簧管。经过反复测试，发现干簧管放在车前能更好的检
测到起跑线。为了减少震动对干簧管的影响和检测的准确性，我们设计了一个电路板，上面焊接6个并联的干簧管, 本文所设计的起跑线检测PCB 图如图2.3所示：
3
所以对于模型车的路径规划是关系到能否在短时间内跑完全程取得优异成绩的关键因素。
结合以往的比赛情况，电磁引导现主要有两种控制方法：
(1) 跟踪电磁导线，以电磁导线为基准，将小车几何中心控制在电磁导线上，
主要是经典PID 控制方法；
(2) 适合跑道，通过整体传感器数据特性算出跑道范围，将小车看作刚体，
控制使其保持在跑道范围内，可以算作一种智能的模糊控制方法。
无论采用何种控制方法，为了达到时间最短，必须对小车的行使路线进行
优化。在不考虑交叉的情况下（以行使的角度考虑，交叉属于一种特殊形式，有磁场复合效应），一般的，赛道的形状主要有3种形式，如图2.4所示。
⑴ 直线 ⑵ 转弯 ⑶ 波浪
直线转弯波浪
图2.4 赛道的三种基本形状
对于弯道，应采取尽量沿着内圈行驶的策略，如图2.5所示。
对于波浪道，应采取最优路线为直线穿过的行驶策略，如图2.6所示。
第二章 方案选择
图2.5 过弯时小车行驶路线
图2.6 波浪道小车行驶路线
对两种控制方法的优化：
(1) 跟踪电磁导线方法对路线的优化：
跟踪电磁导线对路线的优化要区分开三种基本类型的跑道，在采用不同的
动态性能对路线优化。
直道时响应快速、平缓，需要综合调节各参数。
弯道时可以将超调量适当放大、调节时间减小，或者进行超前控制。
波浪时应将超调量减小、调节时间加大，或者进行滞后控制。
对于波浪，跟踪电磁导线方法很难做到最优的直线穿越，但可以采取相应
的策略使小车摆幅减小，如图2.7所示。
未优化时优化后
图2.7 波浪道小车的优化
5
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(2) 适合跑道的方法对路线的优化
适合跑道的方法对路线优化的主要思想为：
A ．推断出较长一段赛道信息与小车在赛道上的姿态、位置。
B ．根据以上信息算出小车在下一段时间内的行驶路线。
这种方法的重点主要是对行驶路线所采用的计算方法。
比较两种方法，如表2.1所示。因此为了获得更好的成绩，需要选择适合跑
道的方法，并且要综合考虑各种情况，努力提高稳定性。
表2.1 两种方法的比较
本智能车方向的控制是通过PWM 波对舵机进行控制来实现的。舵机的控制
是通过周期固定的脉冲信号控制的，舵机的转位正比于脉冲的宽度，这个连续的脉冲信号可以由PWM 实现。舵机内部会产生一个频率为50Hz 的基准信号，通过基准信号与外部所给PWM 波的正脉冲持续时间进行比较，从而确定转向和转角的大小。当所加PWM 波的频率为50Hz 时，脉宽与转角之间满足下图2.8所示的线性关系。
转角
/(°)
图2.8 脉宽与转角之间的线性关系
第二章 方案选择
因此本文对舵机的控制采用离散PID 控制，即根据电感线圈返回的数据计
算出当前时刻车与黑线的精确夹角，然后对方向控制量进行校正。
2.3.2 速度控制模块
本届大赛组委会规定使用的后轮驱动电机型号为RS380-ST/3545，工作在
7.2V 电压下，空载电流为0.5A ，转速为15300 r/min。在工作电流为2.85A ，转速达到13100 r/min 时，工作效率最大。
由于单片机输出的脉宽无法驱动大赛提供的直流电机，因此需要通过电机
驱动芯片BTS7960B 驱动电机正转、反转。由于单片机带有PWM 输出端口，PWM 波获取方便，为了加强灵活性，能实时改变控制量，所以我们利用PWM 脉宽与速度的对应关系对电机进行控制。
2.4 执行模块方案选择
2.4.1 路径执行模块
通过装在车前的六路传感器得到的模拟信号，由单片机进行AD 转换进行相
应处理[6]，根据其结果找到金属线以便对路径进行识别。
2.4.2 方向执行模块
本智能车的方向执行机构是舵机S3010，舵机控制采用PWM 技术，不同占
空比对应不同的转角[21]。由于舵机内部含有自带的比较电平，有利于精确控制。
舵机的额定电压一般是6V ，本模型车舵机额定电压为6V 。当额定电压为
6V 时，功率通常更强劲，速度也更快。这意味着只要提高舵机的电压，就可以获得更大的功率输出和更快的速度。对于提高电压这种未经认可的做法，每一家厂家的舵机反应也不尽相同。经实践认证，本模型车的舵机完全可以工作在
7.2V 电压下。因此，提高了功率并加快了速度。
另外，舵机的响应时间对于控制非常重要，一方面可以通过修改PWM 周期
获得。另一方面也可以通过机械方式，利用舵机的输出转角余量，将角度进行放大，加快舵机响应速度。本文在后面的模型车改装中将详细介绍。
2.4.3 速度执行模块
本智能车的速度执行机构是电机RS380-ST/3545，采用PWM 控制，利用脉
7
第八届全国大学生智能汽车邀请赛技术报告 宽占空比与速度的对应关系进行调速。采用电机驱动芯片BTS7960B [7]，两片组成“H ”桥，可以快速实现电机的正转反转，从而对速度进行实时调整，精确控制。
2.5本章小结
根据本章以上的模块方案比较与论证，得出本智能车控制系统模型框图如
图2.9所示 ：
图2.7 系统模型框图
第三章 机械结构设计
在智能车比赛中，最主要的比赛内容是速度，而模型车的机械结构无疑是
影响速度的关键因素之一。鉴于此，我们对模型车的机械结构做了很多的改进
工作，进行了大量的调整，达到比较满意的效果。
3.1 智能车参数要求
1. 车模尺寸要求：车模尺寸宽度不超过250mm
2. 传感器数量要求：传感器数量不超过16个：磁场传感器在同一位置可以有不
同方向传感器，计为一个传感器。
3. 伺服电机型号：S3010，伺服电机数量不超过3个。
4. 电机型号：RS380-ST/3545
5. 全部电容容量和不得超过 2000 微法；电容最高充电电压不得超过25 伏。
3.2 车模组装与改造
3.2.1 车模组装
模型车的组装工作看似简单，实则需要很多的耐心和经验。
首先，仔细阅读说明书。通过阅读模型车的装配图，可以了解各个不同零件
的用途和安装顺序。
然后，根据模型车的装配图组装智能车模型。
由经验得到，在组装过程中，不但要注意模型车的组装顺序，而且由于模型
车零部件较小，组装过程中要防止零部件滑落和丢失。特别是，由于模型车上
的大部分零部件材质均为塑料，在拧螺丝以及对零件进行加工时要格外的小心，以免损坏。
3.2.2 前轮定位的调整
在调试中我们发现，模型车过弯时，转向舵机的负载会因为车轮转向角度增
大而增大。为了尽可能降低转向舵机负载，我们对前轮定位进行了调整。前轮
定位的作用是保障汽车直线行驶的稳定性，转向轻便和减少轮胎的磨损。前轮
定位参数主要包括：主销后倾角、主销内倾角、前轮外倾角和前轮前束[8]。
第八届全国大学生智能汽车邀请赛技术报告
主销后倾角是主销轴线与地面垂直线在汽车纵向平面内的夹角。 主销内倾角是主销轴线与地面垂直线在汽车横向断面内的夹角。 前轮外倾角是汽车横向平面与车轮平面的郊县与地面垂线之间的夹角。
在一般情况下，主销后倾角为0-3度，主销内倾角为0-10度，前轮外倾角为0度或者1度。在本模型中，后倾角过大会使得模型车转向沉重，从而使舵机转向存在严重的滞后，故在模型车中将主销后倾角调整为0度；主销内倾角过大不仅会使得转向变得沉重，还将加速轮胎的磨损，因此将主销内倾角控制在5度以内；前轮外倾角和前轮前束分别设为0度、0mm 。
3.2.3 差速的调整
模型车的差速对转弯时的影响很大，差速不好会导致后轮空转，发生侧滑现
像。我们通过采用添加推力轴承和润滑油的方法，改进差速装置，使得模型车在转向时，右轮与后轴之间的摩擦大大降低，从而提高差速的效果和提高小车的转向性能。
3.2.4 舵机力臂的调整
相对于S12单片机的处理速度，舵机的响应存在着较大的延时，对舵机的
改造着实需要。在相同的舵机转速条件下，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，本模型车中通过用转向盘代替舵机上的曲柄来增大舵机的上连接点到舵机中心的距离，增加了输出转动力矩，使得前轮在转向时更加灵敏，对舵机的改造如图3.1所示。
图3.1 舵机的改造
第三章 机械结构设计
3.3 电感线圈的安装
考虑到“立式”与“卧式”电感线圈的特性，选择水平横向均匀排布“卧
式”电感线圈六路，这样既可以达到准确检测道路信息的要求，又可以减少传感器整体的重量。靠近边缘处对称排列各两路“立式”电感线圈，以避免其出现归零的特性，“立式”与“卧式”电感线圈的具体排布如图3.2所示，其各自的特性如图3.3所示。
图3.2立式与卧式排布图
图3.3 立式与卧式数据特性
模型车传感器的架设主要要考虑一下几个因素[8]：
1、确保各路电感线圈对称，如若排列中心不居中，而处理程序对舵机输出
量是居中的，这样就会导致模型车在直道上也会存在左右摆动的问题。
2、电感线圈的高度要足够高，这样可以使得模型车获得足够远的道路信息，
由于对于“立式”电感线圈，距离跑道太近则体现不出前瞻特性。
3、电感线圈的架设一定要是固定不变的，因为对应的调试程序是根据电感
线圈的衰减特性来判断道路信息的，而不同高度的电感则具有不同的衰减特性。这样有利于程序的连续性和可修改性。
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4. 斜方向的电感线圈对方向的要求则非常严格，因为角度的不同会导致线
圈本身的数据特性发生变化，只是数据不对称，会产生控制不精确现象。
3.4光电编码器的安装
对光电编码器的安装，可以将光电盘码安装在电机轴上，通过先计算电机转
速再来计算模型车后驱动轴得知车速。但是，这种方法太麻烦，并且在电机轴上装光电码盘会影响电机的性能。所以，我们将光电码盘安装在模型车后驱动轴罗盘上，根据光电传感器的输出脉冲计算不同时刻模型车的后轮转速，本系统所采用的光电编码器的安装如图3.4所示。
图 3.4 光电编码器的安装
3.5 电路板的固定与安装
设计时，考虑到底盘已有孔洞及电路板的布局，有选择地在电路板上打孔。
用螺丝固定在小车底盘上。方便简洁，易于拆卸。我们的电路板总共有四块，主板，最小系统版，传感器板子，干簧管板子。最小系统板子是利用插针插座直接插在主板上，而主板是利用板子上的孔用螺丝固定在车底盘上；传感器板子是利用绝缘胶带和热熔胶固定在碳杆上的；干簧管板子是利用螺丝固定在车前。传感器板子和干簧管板子都是通过插针排线与主板连接起来的。各板固定容易，连接简洁，便于拆卸。本系统所采用的电路板连接结构图如图3.5所示：
第三章 机械结构设计
图3.5 电路板连接图
3.6 车模技术参数
表3.1 系统硬件参数
13
第四章 硬件系统设计与实现
硬件电路的设计是自动控制器的基础。智能汽车竞赛指定飞思卡尔公司S12系列的16位单片机MC9S12XS128作为核心控制处理器。本智能车在组委会提供的开发板MC9S12EVKC 基础上设计的最小系统，并增加了各种接口电路板组成整个硬件系统。下面将对硬件设计中除了单片机最小系统之外的其他几个主要的模块设计进行讨论。
4.1 电源模块
电源模块为系统其他各个模块提供所需要的电源。设计中，除了需要考虑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、过流保护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。
全部硬件电路的电源由配发的标准车模用7.2V 2000mAh Ni-cd蓄电池提供。由于电路中的不同电路模块所需要的工作电压和电流容量各不相同，因此电源模块应该包含多个稳压电路，将充电电池电压转换成各个模块所需要的电压。主要包括以下不同的电压。
5V 电压。主要为单片机系统、信号调理电路提供电源，电压要求稳定、噪声小，电流容量大于500mA 。
3.3V 电压，为传感器提供参考电压。
7.2V 电压。这部分直接取自蓄电池两端电压，主要为舵机、后轮电机驱动模块和部分接口电路提供电源。
除了7.2V 电压可以直接由蓄电池获得，5V 和3.3V 电压需要通过降压稳压电路获得。
电机驱动电路的电源可以直接使用蓄电池两端电压。模型车在启动过程中往往会产生很大的冲击电流，一方面会对其他电路造成电磁干扰；另一方面由于电池内阻造成电池两端的电压下降，甚至会低于稳压电路所需要的最低电压值，产生单片机复位现像。为了克服启动电磁信号的干扰，在驱动模块中加入光耦隔离，实现“电—光—电”转换，由于光耦合器输入输出互相隔离，电信号传
第四章 硬件系统设计与系统实现
输具有单向性特点，并具有良好的电绝缘能力和抗干扰能力，所以很好的解决了驱动电路产生的干扰信号。而电池两端的电压下降，可以在电路中并联加入大电容，当电池电压拉低之后，大电容放电，可以使单片机不会产生复位现象。 4.1.1 电源保护
在硬件电路设计的的过程中，最重要的就是电源部分的设计。在嵌入式应用中出现的很多诸如静电复位、过流击穿，等问题都是由于电源设计不周全造成的。自恢复保险和瞬态抑制二极管（TVS ）的组合可以起到在电路出现过流过载和瞬态干扰时，及时的保证电源的安全，防止对于后级电路造成损害。
自恢复保险丝的的动作原理是一种动态的能量平衡。正常情况下保险丝处于低阻状态，当电流或者外部环境骤变，保险丝就会处于高阻保护状态，对于后级的电路产生保护。当电流或施加的电压回复正常，保险丝自恢复。当TVS 两端经受瞬间的高能量冲击时，它能以极高的速度（最高达1*10-12秒）使其阻抗骤然降低，同时吸收一个大电流，将其两端间的电压箝位在一个预定的数值上，从而确保后面的电路元件免受瞬态高能量的冲击而损坏。
本设计使用一个自恢复保险丝串联到电池电源和使用电源之间，并且在使用电源和模拟地之间串联了一个双向TVS ，如图4所示。在过流状态下，自恢复保险丝内阻增大，产生过流保护。当出现静电或瞬态干扰时，TVS 内阻迅速变小，前级电源形成回路，保险丝内阻变大，保护了后级电路不受损坏，其原理图如图4.1所示：
4.1 保险丝TVS 电路
4.1.2 降压稳压电路设计一
我们采用的降压稳压芯片是LM1117-3.3[9]。LM1117 – 3.3是一种低压差的线性稳压器件，最大输出电流为1A ，足够提供系统中3.3V 器件所需功率。另外， 15
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其输出电压波动范围仅为±0.1V ，精度较高，经实验证明，能够满足本智能车系统中各项要求。典型电路如图3.1所示。我们最终应用的降压稳压电路就是在图3.1的基础上在输入和输出端加一个0.1nF 的滤波电容即可，其原理图如图4.2所示。
C10
4.2 LM1117典型电路图
4.1.3 降压稳压电路设计二
主要的稳压芯片是LM2940，足够单片机使用。LM2940具有纹波小、电路结构简单的优点，但是效率较低，功耗大。对于单片机，需要提供稳定的5V 电源，由于LM2940的稳压的线性度非常好，所以选用LM2940-5V 对其进行供电，其原理图如图4.3所示。
+7.2V
100uF 图4.3 LM2940典型电路
4.1.4 电源模块小结
综上，可以得到电源模块所采用的电路结构框图如图4.4所示：
图4.4 电源模块框图
16
第四章 硬件系统设计与系统实现
4.2 路径识别模块
电磁传感器的设计主要包括：感应线圈的选择、信号选频放大、整流与检测等几个方面，将会涉及到电磁场与波、高频、模电等相关学科的知识。本文所用传感器如图4.5所示。
图4.5 传感器示意图
通过传感器检测道路信息的流程如图4.6所示。
图4.6 道路信息检测流程图
我们所采用的电路图如图4.6所示：
图4.7 传感器电路
检测线圈采用组委会推荐的10mH 的工字型电感, 并用6.8nf 的谐振电容并 17
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联，使用LC
串并联电路来实现选频电路，谐振频率为f =
对于实际传感器选择的说明：
。
电感线圈我们采用的是标准化的“工字型”电感线圈，这种线圈感应面积大，灵敏度好，缺点是体积较大。实践证明这种电感线圈综合效果还不错，实际上我们只用两个水平的线圈就可以完成寻迹功能，速度和稳定性达到赛区的水平。缺点是太重，不稳定，个体之间的电感量有一定的差异。
由于电流的频率为20KHz ，所以我们综合考虑之后选择10mH 的工字型电感和6.8nF 的电容相并联后检测磁场。在不加其他元件的情况下，直接用示波器查看检测的波形（距导线8cm ，竖直上方）为标准的20KHz ，峰峰值为300mV 的正弦波。
4.3 电机模块
采用两片BTS7960搭成H 桥驱动电路，进行电机驱动。
BTS7960是应用于电机驱动的大电流半桥高集成芯片，它带有一个P 沟道的高边MOSFET 、一个N 沟道的低边 MOSFET和一个驱动 Ic。集成的驱动Ic 具有逻辑电平输入、电流诊断、斜率调节、死区时间产生和过温、过压、欠压、过流及短路保护的功能。BTS7960通态电阻典型值为 16mQ，驱动电流可达 43A。 为方便使用，采用两片BTS7960并联来达到全桥的效果。单片的BTS7960示意图如图4.7所示。
MOTOR-D
图 4.8 BTS7960电路示意图
但是控制信号在传输的过程中，会受到耦合在线路中干扰的影响，控制器与作动器之间的连接也可能造成电流的反灌影响正常工作。
光耦隔离器[22]当输入端加电信号时发光器发出光线，受光器接受光线之后
18
第四章 硬件系统设计与系统实现
就产生光电流，从输出端流出，从而实现了“电—光—电”转换。由于光耦合器输入输出互相隔离，电信号传输具有单向性特点，并具有良好的电绝缘能力和抗干扰能力。而光耦隔离芯片6N137性能优良，所以我们采用6N137，电路图如4.8所示。
图4.9 光耦电路示意图
4.4 舵机模块
经过测试，我们发现直接给舵机供电7.2V 时舵机更加灵敏，所以我们直接
将电池电压供给舵机。
4.5 测速传感器模块
本智能车的测速采用光电编码器，由LM2940-5为其提供5V 工作电压。光电编码器使用5V-24V 电源，输出5%-85%VCC的方波信号以齿轮传动，用CD5420作为测速脉冲技术器。每转动一圈都会输出一定个数的脉冲，通过在单位时间内测量得到的脉冲数，可以得出电机的转速。测速脉冲计数器电路如图4.9所示。
图4.10测速模块示意图
19
第五章 软件系统设计与实现
5.1 系统初始化
在各模块中，MC9S12XS128微控制器模块是控制核心，其他模块的初始化正是通过对单片机内部设置实现的。系统的初始化主要是对MC9S12XS128内部各寄存器，各端口进行设置，并定义自变量，分配存储空间，使之满足系统要求。下面仅给出单片机初始化的结果，未涉及到的端口与模块不予描述[17]。
工作模式：通过软件与硬件的结合，选定单片机工作模式为普通弹片模式。 时钟设置：单片机内部的总线频率为24MHz ，CPU 单元工作频率是总线频率的2倍，即48MHz 。
存储空间分配：对内部地址资源的分配采用普通单片工作模式初始化时默认的配置，即$0000到$0400为寄存器地址空间，$2000到$3FFF为内部RAM 地址空间，$4000到$7FFF为一块固定的Flash EEPROM地址空间，$8000到$BFFF为页面Flash EEPROM地址空间，$C000到$FFFF为一块固定的Flash EEPROM地址空间，其中$FF00到$FFFF为中断向量地址空间。
复用端口设置：A 端口为普通输入端口； J 端口为中断输入端口；P 端口为PWM 信号输出端口。
各模块初始化：PWM 模块0通道独立使用，4、5通道合并为一16位的PWM 通道使用；PWM 时钟选择为总线频率8分频即3MHz ；定时/计数器模块全部通道设置为定时模式；时钟选择为总线频率8分频即3MHz ；此外，初始化时也对下面需用到的自变量进行了定义与赋初值，在此不作赘述。
5.2路径识别算法分析及选定
智能模型车的路径搜索算法（Line Searching Algorithm）是智能车设计的关键部分，智能车设计的大部分工作都是围绕它来展开的[21]。
我们约定沿着电流前进方向为Y 轴，垂直Y 轴向上为Z 轴，垂直Y 轴水平向右为X 轴，符合右手规则，即右手坐标系，同时1）电感线圈轴线平行于Z 轴为“立式”，2） 电感线圈轴线平行于X 轴为“卧式”，3）电感线圈轴线平行于X 轴为“卧式”。
20
第五章 软件系统设计与实现
经过分析，一般有两种不同的路径搜索方法。（巡线和前瞻）
(1) 巡线——利用3个电感线圈传感器，对采集的数据进行了AD 转换，为了消除各个电感线圈传感器之间的差异，我们对AD 转换后的数据进行了归一化处理。在对其进行相应的控制。这样对有利于舵机的PID 位置调节，并且能够提高舵机响应速度。
(2) 前瞻——使用3个电感线圈传感器，模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平，模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。通过这两种算法的结合，车可以在基本巡线的情况下选择最佳路径行驶，例如大弯切内线跑，S 弯可以基本直线行驶。（我们将在下面详细介绍）
5.3基于电感线圈排布理论分析
21
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图5.1 “立式”线圈
图5.2 “大弯”内磁场分布
(1) B'X是x 的偶函数，在Y 轴两侧单调;B'Z 是x 的奇函数（注：在此所有数全部取正），在Y 轴两侧没有单调关系;
(2) 在相同的高度下，B'X 幅值是B'Z 的两倍，但是在x=20的时候，B'X 只有B'Z 的一半左右了，因此B'X 的衰减较B'Z 快很多。综上可推知，水平线圈比较适合做x 的正负判别，垂直线圈比较适合用来解算x 的具体数值，B'Z 较B'X 衰减慢得多，说明水平线圈对远处道路状况相对比较敏感，可以用来预测前方的弯道。
22
第五章 软件系统设计与实现
图5.3 “卧式”线圈
各个电感线圈传感器的布局间隔将影响车对路径的识别精度以及对舵机的控制算法的优劣。
我们将电感线圈传感器由一种状态起始到下一种状态起始所需移动的距离称为有效距离，有效距离越短，则电感线圈传感器在该状态的停留时间短，可能造成该状态为瞬态，而越长，则可能造成某一状态过长，舵机控制算法成跳跃式响应，造成软件无法弥补的缺陷。
经过对于“卧式”电感线圈传感器的理论分析和大量实验，我们确定其为“巡线”跑，“卧式”电感线圈传感器的稳定性相当高！干扰小，车速还比较高。
为了有效的利有所有6路“横式”电感线圈传感器并且不超出车宽限制，我们最终确定6路电感线圈传感器的排布方式如图5.5所示。
图5.4 电感线圈排布方式图
23
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5.4电感线圈传感器接收防干扰算法
电感线圈传感器的干扰主要分为两种，一是结构化赛道导线之间的干扰，二是电感线圈传感器之间的相互干扰，三是车子上工作的PWM 信号和电机工作时产生的磁场对电感线圈的干扰，由于电感线圈传感器的感应电压值和磁场方向以及磁感应强度有着密切的联系，当赛道导线相互之间离得很近时，磁场相互交织，相当复杂，因此，赛道导线相互之间离得很近时，易于使电感线圈传感器误判，这就产生了结构化赛道导线之间的干扰。而当两电感线圈传感器的距离较近时，会产生一路电感线圈传感器不仅感应导线产生的磁场，甚至也受到临路电感线圈传感器的干扰，这样便产生了电感线圈传感器之间的相互干扰。同时，当电感线圈传感器离驱动电路或者电机很近时，产生的干扰更为严重，对于驱动电路，电路中的PWM 信号会产生干扰，对于电机，电机产生的磁场会产生干扰。这样就产生了车子上工作的PWM 信号和电机工作时产生的磁场对电感线圈的干扰。 5.4.1结构化赛道导线之间干扰的消减:
由于结构化赛道我们无法提前预知，所以我们无法提前预知磁场如何交织叠加。而为了减小结构化赛道导线之间的干扰，我们采用两种方式，（1）不用“前瞻”，使用“卧式”电感线圈传感器，其特性是衰减快，对于“巡线”，程序易于实现，（2）减小“前瞻”，对于“立式”电感线圈传感器，干扰是很大的，将电感线圈传感器电路的放大倍数减小。 5.4.2电感线圈传感器之间的干扰的消减
经过理论研究和大量实验，我们采用特殊体位（互相垂直）克服相互电感线圈传感器之间的干扰。
5.4.3车子上工作的PWM 信号和电机工作时产生的磁场对电感线圈干扰的消减
为了电磁屏蔽，采用铝箔将车子上所有导线包住，并且用铝箔把电机包住。为了防止电路板短路，在铝箔与电路板之间再添加一层绝缘胶带。这样，即可以防短路，又可以利用绝缘胶带作为铝箔的衬子，防止铝箔破损。
24
第五章 软件系统设计与实现
5.5 舵机控制算法
舵机作为车的方向控制结构，其控制算法直接影响到车的整体质量，如果舵机的控制算法不好，会导致舵机转角不平滑，过弯时多次转弯，使车速在弯道时大大的减小，因此，使舵机平滑及时的过渡是舵机机控制算法的主要目的。 5.5.1车体与舵机转角方向测定
我们知道，当给舵机一个固定的角度的话，那么可以车将会一个恒定的半径做圆周运动，因此，只需测出圆的周长，那么就可以算出车的转弯半径。因此我们制作了一个计算智能车实时监控系统，该系统可以在车两次经过同一点时计录在这段时间内的码盘计数总值，通过该值的推算，就可算出圆的周长。为了消除偶然误差的影响，我们采用了多次实验取平均值的方式来算出舵机PWM 占空比对应的车转弯半径。
实际数据见附录：
经过matlab 拟合，实验的对应图如图5.5和图5.6所示
:
图5.5转弯半径—PWM 占空比实际图
图5.6转弯半径—PWM 占空比实际图
25
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5.5.2舵机转向角度分配
舵机转角的分配一般分为两种方式，分别为
1：查表方式，即每种电感线圈传感器状态对应一个舵机转角。该方式具有反应速度快，控制策略简单，时实性强的特点，但是赋值是离散化的，因此造成了舵机转向不连续，无法进行预测功能的缺点。
2：PID 方式，即使用PID 调节方式对舵机进行控制，该方式在反应速度，舵机转向连续以及转角预测上都优于查表方式，因此，在实际过程中，舵机控制我们采用了PID 控制和模糊控制相结合的算法。PID 控制就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的，P 的作用仅是放大误差的幅值，D 能预测误差变化的趋势，I 消除稳态误差，但I 能产生严重超调，所以我们选择了PD 控制，就能 够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象，比例+微分(PD)控制器能改善系统在 调节过程中的动态特性。但由于PID 在控制非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过程时，工作地不是太好。最重要的是，如果PID 控制器不能控制复杂过程，无论怎么调参数都没用。 5.5.3舵机PID 整定
对于PID 控制的数据结构，我们需要的是反复调节PID 的各个参数，使得舵机的控制达到最佳状态。
由于实验过程中，我们发现I 值对舵机转角的影响较小，而在直道与弯道上PID 参数的最优值P 参数相差较大，因此采用的方法是P 值分断取值的PD 调节方式，具体参数值为多组数据测量取较优参数得到。
5.6电机PID 速度控制算法
智能车系统速度控制是指用在一定的给定速度条件下，使电机转速达到给定的速度。使用速度电感线圈传感器检测小车当前速度，与给定速度做比较，形成闭环反馈控制。
为了证明闭环控制的必要性，我们分别测试了电机在赛道上开环与闭环控制的响应曲线。
26
第五章 软件系统设计与实现
5.6.1测试开环与闭环控制响应曲线
在长直道上测试电机分别在开环与闭环PID 控制之下的响应曲线，其实验结果如图5.7和5.8所示。
图5.7 开环控制占空比80%电机速度曲线
图5.7中横轴为时间轴一格为1s ，纵轴为单位采样时间内码盘数，开环控制占空比为80%，车速=比例因子*单位采样时间内码盘数, 比例因子为0.064。
图5.8 PID控制下电机响应曲线
图5.8是在增量式PID 控制下，给定值1400，比例因子0.032, ，横轴一格为1s 。
27
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从图5.7中可以得到，开环控制在5 s后达到稳定速度，即响应时间约为5s 。在稳定之后，纹波较小。
从图5.8中可以得到，PID 控制在参数未经过细调的情况下，响应时间约为1.2s ，稳定之后有5% 的纹波。
对比图5.7和图5.8，发现闭环控制在响应速度上有很大的优势。在比赛中，若要求电机以最快速度响应设定值，因此闭环控制是必须的。 5.6.2测试开环控制下PWM 占空比与电机转速之间的关系
为了在控制策略中分配给电机合适的速度，需要知道PWM 占空比与电机转速之间的关系。为此，做了以下测试。
在长直道上分别给不同的占空比，测的单位采样时间内码盘值，比例因子0.064, 其实验结果如表5.1所示。
表5.1 占空比与转速关系数据表
MATLAB 中绘图并拟合曲线如图5.9：
28
第五章 软件系统设计与实现
图5.9 PWM占空比与电机转速曲线与拟合曲线
若以P 代表PWM 占空比，S 代表电机转速，则得以下关系式：
P =0.7852⨯S+15.8097
从图5.9中可以看出，PWM 占空比与电机转速近似为线性关系。 5.6.3 bang_bang 控制
Bang_bang控制的思想是反馈值若比设定值小，就把控制值设置为最大，否则设置为最小，用公式表示为：
⎧u max
u (k ) =⎨
⎩u min
error
otherwise
（7）
由于这种控制方式会有较快的响应速度，测试bang_bang 控制的响应曲线如下图:
、
图5.10 bang_bang 控制设定值1000下的响应曲线
29
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从图中可知，bang_bang控制响应时间约为1s ，但是有较大的纹波。在起速阶段有一小段的快加速阶段。
为了减少bang_bang 控制的纹波，我们对bang_bang 控制作了改进。思想是在反馈值比设定值小时，并不直接赋予控制值为最大，而是逐次递加，反之亦然。
图5.11 1次递加bang_bang 控制设定值800
由图5.11中可以看出，经过改进后，响应时间更短了一点，而且纹波有大幅度减小。而对于递加的次数需要实际测试。为此分别测试了递加5次，10次的情况。
图5.12 5次递加bang_bang控制设定值800
30
第五章 软件系统设计与实现
图5.13 10次递加bang_bang控制设定值800
对比图5.11-图5.13可以看出，10次递加纹波最小，而2次递加初始加速最快。 5.6.4 PID 控制
模糊理论是解决由于辨识精确度影响控制优劣的有效途径，运用模糊理论，可以在传统PID 控制的基础上，自动实现对于PID 参数的最佳调整，这就是模糊自适应PID 控制。
离散PID 控制算法为
u (k ) =k p e (k ) +k i T ∑e (j ) +k d
j =0
k
e (k ) -e (k -l )
T
(8)
模糊自适应PID 控制器以误差e 和误差变化e c 作为输入（利用模糊控制规则在线对PID 参数进行修改），以满足不同时刻的e 和e c 对PID 参数自整定的要求。自适应模糊PID 控制器结构如图5.14所示。
图5.14 自适应模糊PID 控制器结构图
在本设计中，PID 参数自整定的思想就是先找出 PID控制器的 3个参数K p 、
K i 和K d 与偏差e 和偏差变化率e c 之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e 和
31
第八届全国大学生智能汽车邀请赛技术报告
e c ，再根据模糊控制规则来对3个参量进行在线修改，以满足不同e 和e c 对控制器参数的不同要求，如图5.15，为K p 与K i 在控制过程中自整定的波形图。被控对象在对于控制量的跟踪情况也表现出了良好的动、静态性能，如图5.16所示。将算法应用在智能车的舵机和电机控制中，收到了较好的控制效果。
k
p
time(s)
y d y
k
time(s)
time(s)
图5.15 K p 与K i 自整定波形 图5.16 控制量跟踪波形图
5.6.5 PID 参数整定
在实测中，首先单独使用比例控制，发现比例大于100时，便会出现明显的震荡，最终在30至40 之间发现效果比较好。然后在比例基础上加了积分与微分。并测试了多组参数，之后得到当比例参数40，积分参数100，微分参数20的曲线为较优曲线，其实验结果如图5.17所示。
图5.17 PID调节P30I80D40
该曲线与bangbang 控制曲线相对比，具有响应时间更快，纹波也较小的优点。因此最终速度控制选定PID 控制方式。 5.6.6速度分配
电机控制我们使用了bang-bang 控制算法, 在随动系统控制中，pid 控制具有结构简单且在对象模型不确知的情况下也可达到有效控制的特点，但对模型参数变化
32
第五章 软件系统设计与实现
及干扰的适应能力较差。bang-bang 控制在系统偏差大，可加大系统的控制力度，提高系统的快速性，经试验证明bang-bang 控制在控速方面及时而且准确。
赛道分为直道和弯道部分，在直道部分需要加速，而在入弯之前需要提前减速。由于侧滑现象和舵机反应速度的限制，弯道上存在这所谓的极限速度。速度分配模块主要是利用赛道曲率信息，给于电机以不同的速度。
我们的速度分配模块设置的比较简单，在直道上给于最大速度，在弯道上给于弯道极限速度。
33
第六章 开发与调试
6.1 软件开发环境介绍
Codewarrior 是Metrowerks 公司开发的软件集成开发环境[17]，飞思卡尔所有系列的微控制器都可以在codewarrior IDE下进行软件开发。本模型车所用的处理器是MC9S12XS128，程序调试是在codewarrior IDE 3.1环境下实现的，所用语言为汇编。
首先要新建一个基于Mc9sDG128B 的HCS12的工程，选用语言为绝对汇编，具体的过程如图6.1和6.2所示。建立好新的工程后，就可以在编译器里进行程序的编写。
图6.1 Codewarrioer新建工程界面(a)
34
第六章 开发与调试
图6.2 Codewarrioer新建工程界面(c)
6.2 智能车整体调试
6.2.1 舵机调试
首先在程序里不断的修改舵机的控制量，确定舵机左转和右转极限的PWM 值，
记下该值留着在程序里设定左转和右转的极限值。然后用一小段跑道来测试舵机的转向，用不同的跑道段来测试模型车的转向是否符合要求，当用的是直道时候要保证模型车的舵机位置绝对的居中，小“S ”道时候，模型车给出的转角应该足够的
小，大“S ”时候转角应该近似为圆弧弦的角度，弯道时候要给足转角。
6.2.2 电机调试
同测试舵机一样用不同的赛道来测试电机给出的转速是否满足实际控制的
需要，当用的是小“S ”道时候，模型车应该保持直道上的速度，大“S ”时候，应该适当的减速，以使得通过时候不会产生过大的超调，弯道时候要能够很快
的将速度降下来，如果是急转弯时可以不给控制量或者让电机反转以达到刹车
的效果。
35
第八届全国大学生智能汽车邀请赛技术报告
6.2.3 整体调试
首先以一个较低的速度跑完整个赛道，然后再慢慢的提高速度，直到模型车
在某一个地方出错，然后调整控制算法，如此反复，直到模型车能够以理想的速度，在理想的路线上运行完为止。
参考文献
[1] 卓晴, 黄开胜, 邵贝贝. 学做智能车——挑战―飞思卡尔‖杯[M].北京：北京航空航天大学出
版社,2007.
[2] 邵贝贝. 单片机嵌入式应用的在线开发方法[M].北京：清华大学出版社,2004.
附录B —4信号采集板
第八届全国大学生“飞思卡尔”杯 智能汽车竞赛
技
术报 告
目 录
摘 要 .............................................................................................................. 错误！未定义书签。
目 录 .............................................................................................................................................. II
第一章 引 言 ................................................................................................................................. 1
1.1 比赛背景介绍 ................................................................................................................. 1
1.2 本文章节安排及文献综述 ............................................................................................. 1
第二章 方案选择 ........................................................................................................................... 1
2.1系统组成模型及控制算法 .............................................................................................. 1
2.1.1 系统结构与模型 ................................................................................................. 1
2.1.2模糊PID 控制器设计 .......................................................................................... 2
2.2 测量模块方案选择 ......................................................................................................... 3
2.2.1 路径检测模块 ..................................................................................................... 3
2.2.2 速度检测模块 ..................................................................................................... 3
2.2.3 起跑线检测模块 ................................................................................................. 3
2.3 控制模块方案选择 ......................................................................................................... 4
2.3.1 路径控制模块 ..................................................................................................... 4
2.3.2 速度控制模块 ..................................................................................................... 7
2.4 执行模块方案选择 ......................................................................................................... 7
2.4.1 路径执行模块 ..................................................................................................... 7
2.4.2 方向执行模块 ..................................................................................................... 7
2.4.3 速度执行模块 ..................................................................................................... 7
2.5本章小结 .......................................................................................................................... 8
第三章 机械结构设计 ................................................................................................................... 9
3.1 智能车参数要求 ............................................................................................................. 9
3.2 车模组装与改造 ............................................................................................................. 9
3.2.1 车模组装 ............................................................................................................. 9
3.2.2 前轮定位的调整 ................................................................................................. 9
3.2.3 差速的调整 ....................................................................................................... 10
3.2.4 舵机力臂的调整 ............................................................................................... 10
3.3 电感线圈的安装 ............................................................................................................ 11
3.4光电编码器的安装 ........................................................................................................ 12
3.5 电路板的固定与安装 ................................................................................................... 12
3.6 车模技术参数 ............................................................................................................... 13
第四章 硬件系统设计与实现 ..................................................................................................... 14
4.1 电源模块 ....................................................................................................................... 14
4.1.1 电源保护 ........................................................................................................... 15
4.1.2 降压稳压电路设计一 ....................................................................................... 15
4.1.3 降压稳压电路设计二 ....................................................................................... 16
4.1.4 电源模块小结 ................................................................................................... 16
4.2 路径识别模块 ............................................................................................................... 17
4.3 电机模块 ....................................................................................................................... 18
4.4 舵机模块 ....................................................................................................................... 19
4.5 测速传感器模块 ........................................................................................................... 19
第五章 软件系统设计与实现 ..................................................................................................... 20
5.1 系统初始化 ................................................................................................................... 20
5.2路径识别算法分析及选定 ............................................................................................ 20
5.3基于电感线圈排布理论分析 ........................................................................................ 21
5.4电感线圈传感器接收防干扰算法................................................................................. 24
5.4.1结构化赛道导线之间干扰的消减: ..................................................................... 24
5.4.2电感线圈传感器之间的干扰的消减 ....................................................................... 24
5.4.3车子上工作的PWM 信号和电机工作时产生的磁场对电感线圈干扰的消减 . ............. 24
5.5 舵机控制算法 ............................................................................................................... 25
5.5.1车体与舵机转角方向测定................................................................................. 25
5.5.2舵机转向角度分配 ............................................................................................ 26
5.5.3舵机PID 整定 .................................................................................................... 26
5.6电机PID 速度控制算法 ................................................................................................ 26
5.6.1测试开环与闭环控制响应曲线 . ........................................................................ 27
5.6.2测试开环控制下PWM 占空比与电机转速之间的关系 . .................................... 28
5.6.3 bang_bang 控制 ............................................................................................... 29
5.6.4 PID 控制 ............................................................................................................ 31
5.6.5 PID 参数整定 .................................................................................................... 32
5.6.6速度分配 ............................................................................................................ 32
第六章 开发与调试 ..................................................................................................................... 34
6.1 软件开发环境介绍 ....................................................................................................... 34
6.2 智能车整体调试 ........................................................................................................... 35
6.2.1 舵机调试 ........................................................................................................... 35
6.2.2 电机调试 ........................................................................................................... 35
6.2.3 整体调试 ........................................................................................................... 36
III
第一章 引 言
1.1 比赛背景介绍
1.2 本文章节安排及文献综述
本文系统的介绍了制作智能模型车的各项技术。具体章节安排如下：
第一章 引言 本章介绍了本次比赛的背景与意义，简述了智能车制作技术
的发展现状，介绍了本文的主要研究工作与章节安排引出下文。
第二章 方案选择 将智能车控制系统分解为各个不同的模块，分别从各个
模块讨论本智能车系统及所采用的控制方案。在此，本智能车系统采用模块化
设计，分为测量模块、控制模块和执行模块。
第三章 机械结构设计 本章重点介绍了智能车的搭建与调整，以及电感线
圈、光栅编码器与电路板的安装。
第四章 硬件系统设计及实现 本章分析了智能车系统的各组成部分，设计
并实现相关特定功能的电路，达到抑制噪声和对其他电路干扰最小的效果。
第五章 软件系统设计与实现 本章介绍了本智能车系统的初始化，传感器
数据归一化、阈值设定和路径取优的方法。
第六章 开发与调试 本章介绍了软件开发的环境，以及各部分的调试方法，
其中软件开发环境为Metrowerks 公司开发的软件集成开发环境Codewarrior 。
第七章 总结 本章对全文的工作进行分析和总结，指出今后研究工作的重
点和发展方向。介绍了几个月来的工作，对未来进行了展望。
第二章 方案选择
电磁引导的智能车[1]由于不受光线、温度、湿度的影响，具有很好的环境适
应性，相对于光电或摄像头引导的智能车具有很大的优势。但是由于其相对单
一的外部信息获取方法和相对简单的硬件结构设计仅仅可以满足自主循迹的要
求，对于其控制律结构的设计和算法的完善与创新还有很多工作可以深入开展。硬件方面，包括电源的保护、信号调理与传输等改进则可以使智能车的运行更
加稳定，对干扰的抑制能力更强，从而综合循迹能力得以稳步提升，速度更快。
2.1系统组成模型及控制算法
2.1.1 系统结构与模型
系统以单片机为控制核心设计，整体结构如图2.1所示。
图2.1 系统组成结构示意图
从系统组成结构及各个环节的特性来分析，该控制系统为一个二阶系统。
系统中：
T 0为伺服电机时间常数；
K 1, K 2为系统主要比例环节的传递函数；
H 1为前轮转向器转向角度；
为了保证系统合适的响应性能，通过调节使阻尼比ε=0.707左右，控制过
第八届全国大学生智能汽车邀请赛技术报告 程的建模分析以驱动轮1为例。驱动轮1和相关部件组成了一个典型的二阶系统，其传递函数：
ϕ=K 1 K 2
s T 0s +1+K 1 K 2 H 1 H 2 (1)
为了论述方便，令K =K 1 K 2, H =H 1 H 2，则根据二阶系统标准形式可得到：
ϕ=11 (2)
H s T 0s +1/HK +1
11=ωn ==
ε=，将上式ωn 与εT 2THK 分别带入系统的峰值时间T p 、超调量σ%、调节时间T s 的公式则得到峰值时间、于是有T =
调节时间和超调量表达式：
T p =-επ
(3) (4) (5) σ%=e T s =3.5
εωn
峰值时间、调节时间和超调量是控制系统的三个重要性能指标，这三个指
标为软件控制方法的选择和参数整定提供依据。
2.1.2模糊PID 控制器设计
模糊理论是解决由于辨识精确度影响控制优劣的有效途径，运用模糊理论，
在传统PID 控制的基础上，实现了PID 参数的动态自整定。离散PID 控制算法为：
e (k ) -e (k -l ) T j =0
模糊自适应PID 控制器[5]以误差e 和误差变化e c 作为输入（利用模糊控制规u (k ) =k p e (k ) +k i T ∑e (j ) +k d
则在线对PID 参数进行修改），以满足不同时刻的e 和e c 对PID 参数自整定的要求。自适应模糊PID 控制器结构如图2.2所示。
k
图2.2自适应模糊PID 控制器结构图
第二章 方案选择
2.2 测量模块方案选择
2.2.1 路径检测模块
路径识别模块是智能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。通过大量的实验与研究，最终掌握了不同方位的传感器的数据特性，将其加以有效的结合将有助于路径取优，以期达到快速稳定的效果。
所谓电磁引导就是以电感线圈为传感器，在交变的磁场中产生自感电动势，
通过返回的数据判断金属线的位置，配之以传感器的排列方法、个数、彼此之间的间隔都与控制方法来实现预期的功能，但一般的认识是，在不受外部因素影响的前提下，能够感知前方的距离越远，行驶效率将越高[3,4]。
在前瞻问题中，根据传感器的方位不同，可将所有传感器数据进行综合分
析，推断出前方路径。
2.2.2 速度检测模块
好的控速效果是建立在精确的反馈的基础上的，同时也是各种速度控制算
法的基础。在初期的调试阶段，我们用自制的光电码盘配合光电管和比较器获取小车的当前速度，但我们发现这种方法产生的信号并不整齐，影响速度的采集。最后我们放弃了这种方案而改用信号比较整齐精确的光电编码器来测速。我们采购到了增量式的分辨率为100线的光电编码器。XS128有16位的脉冲累加器，我们将从光电编码器输出的信号接至PH1口，在单片机软件设计中，每隔5ms 将脉冲累加器中的值读回并将寄存器清零。这样就能获取光电编码器5ms 的发出的脉冲，进而根据齿轮的比例就能计算出小车的实际速度。
2.2.3 起跑线检测模块
起跑线检测使用干簧管。经过反复测试，发现干簧管放在车前能更好的检
测到起跑线。为了减少震动对干簧管的影响和检测的准确性，我们设计了一个电路板，上面焊接6个并联的干簧管, 本文所设计的起跑线检测PCB 图如图2.3所示：
3
所以对于模型车的路径规划是关系到能否在短时间内跑完全程取得优异成绩的关键因素。
结合以往的比赛情况，电磁引导现主要有两种控制方法：
(1) 跟踪电磁导线，以电磁导线为基准，将小车几何中心控制在电磁导线上，
主要是经典PID 控制方法；
(2) 适合跑道，通过整体传感器数据特性算出跑道范围，将小车看作刚体，
控制使其保持在跑道范围内，可以算作一种智能的模糊控制方法。
无论采用何种控制方法，为了达到时间最短，必须对小车的行使路线进行
优化。在不考虑交叉的情况下（以行使的角度考虑，交叉属于一种特殊形式，有磁场复合效应），一般的，赛道的形状主要有3种形式，如图2.4所示。
⑴ 直线 ⑵ 转弯 ⑶ 波浪
直线转弯波浪
图2.4 赛道的三种基本形状
对于弯道，应采取尽量沿着内圈行驶的策略，如图2.5所示。
对于波浪道，应采取最优路线为直线穿过的行驶策略，如图2.6所示。
第二章 方案选择
图2.5 过弯时小车行驶路线
图2.6 波浪道小车行驶路线
对两种控制方法的优化：
(1) 跟踪电磁导线方法对路线的优化：
跟踪电磁导线对路线的优化要区分开三种基本类型的跑道，在采用不同的
动态性能对路线优化。
直道时响应快速、平缓，需要综合调节各参数。
弯道时可以将超调量适当放大、调节时间减小，或者进行超前控制。
波浪时应将超调量减小、调节时间加大，或者进行滞后控制。
对于波浪，跟踪电磁导线方法很难做到最优的直线穿越，但可以采取相应
的策略使小车摆幅减小，如图2.7所示。
未优化时优化后
图2.7 波浪道小车的优化
5
第八届全国大学生智能汽车邀请赛技术报告
(2) 适合跑道的方法对路线的优化
适合跑道的方法对路线优化的主要思想为：
A ．推断出较长一段赛道信息与小车在赛道上的姿态、位置。
B ．根据以上信息算出小车在下一段时间内的行驶路线。
这种方法的重点主要是对行驶路线所采用的计算方法。
比较两种方法，如表2.1所示。因此为了获得更好的成绩，需要选择适合跑
道的方法，并且要综合考虑各种情况，努力提高稳定性。
表2.1 两种方法的比较
本智能车方向的控制是通过PWM 波对舵机进行控制来实现的。舵机的控制
是通过周期固定的脉冲信号控制的，舵机的转位正比于脉冲的宽度，这个连续的脉冲信号可以由PWM 实现。舵机内部会产生一个频率为50Hz 的基准信号，通过基准信号与外部所给PWM 波的正脉冲持续时间进行比较，从而确定转向和转角的大小。当所加PWM 波的频率为50Hz 时，脉宽与转角之间满足下图2.8所示的线性关系。
转角
/(°)
图2.8 脉宽与转角之间的线性关系
第二章 方案选择
因此本文对舵机的控制采用离散PID 控制，即根据电感线圈返回的数据计
算出当前时刻车与黑线的精确夹角，然后对方向控制量进行校正。
2.3.2 速度控制模块
本届大赛组委会规定使用的后轮驱动电机型号为RS380-ST/3545，工作在
7.2V 电压下，空载电流为0.5A ，转速为15300 r/min。在工作电流为2.85A ，转速达到13100 r/min 时，工作效率最大。
由于单片机输出的脉宽无法驱动大赛提供的直流电机，因此需要通过电机
驱动芯片BTS7960B 驱动电机正转、反转。由于单片机带有PWM 输出端口，PWM 波获取方便，为了加强灵活性，能实时改变控制量，所以我们利用PWM 脉宽与速度的对应关系对电机进行控制。
2.4 执行模块方案选择
2.4.1 路径执行模块
通过装在车前的六路传感器得到的模拟信号，由单片机进行AD 转换进行相
应处理[6]，根据其结果找到金属线以便对路径进行识别。
2.4.2 方向执行模块
本智能车的方向执行机构是舵机S3010，舵机控制采用PWM 技术，不同占
空比对应不同的转角[21]。由于舵机内部含有自带的比较电平，有利于精确控制。
舵机的额定电压一般是6V ，本模型车舵机额定电压为6V 。当额定电压为
6V 时，功率通常更强劲，速度也更快。这意味着只要提高舵机的电压，就可以获得更大的功率输出和更快的速度。对于提高电压这种未经认可的做法，每一家厂家的舵机反应也不尽相同。经实践认证，本模型车的舵机完全可以工作在
7.2V 电压下。因此，提高了功率并加快了速度。
另外，舵机的响应时间对于控制非常重要，一方面可以通过修改PWM 周期
获得。另一方面也可以通过机械方式，利用舵机的输出转角余量，将角度进行放大，加快舵机响应速度。本文在后面的模型车改装中将详细介绍。
2.4.3 速度执行模块
本智能车的速度执行机构是电机RS380-ST/3545，采用PWM 控制，利用脉
7
第八届全国大学生智能汽车邀请赛技术报告 宽占空比与速度的对应关系进行调速。采用电机驱动芯片BTS7960B [7]，两片组成“H ”桥，可以快速实现电机的正转反转，从而对速度进行实时调整，精确控制。
2.5本章小结
根据本章以上的模块方案比较与论证，得出本智能车控制系统模型框图如
图2.9所示 ：
图2.7 系统模型框图
第三章 机械结构设计
在智能车比赛中，最主要的比赛内容是速度，而模型车的机械结构无疑是
影响速度的关键因素之一。鉴于此，我们对模型车的机械结构做了很多的改进
工作，进行了大量的调整，达到比较满意的效果。
3.1 智能车参数要求
1. 车模尺寸要求：车模尺寸宽度不超过250mm
2. 传感器数量要求：传感器数量不超过16个：磁场传感器在同一位置可以有不
同方向传感器，计为一个传感器。
3. 伺服电机型号：S3010，伺服电机数量不超过3个。
4. 电机型号：RS380-ST/3545
5. 全部电容容量和不得超过 2000 微法；电容最高充电电压不得超过25 伏。
3.2 车模组装与改造
3.2.1 车模组装
模型车的组装工作看似简单，实则需要很多的耐心和经验。
首先，仔细阅读说明书。通过阅读模型车的装配图，可以了解各个不同零件
的用途和安装顺序。
然后，根据模型车的装配图组装智能车模型。
由经验得到，在组装过程中，不但要注意模型车的组装顺序，而且由于模型
车零部件较小，组装过程中要防止零部件滑落和丢失。特别是，由于模型车上
的大部分零部件材质均为塑料，在拧螺丝以及对零件进行加工时要格外的小心，以免损坏。
3.2.2 前轮定位的调整
在调试中我们发现，模型车过弯时，转向舵机的负载会因为车轮转向角度增
大而增大。为了尽可能降低转向舵机负载，我们对前轮定位进行了调整。前轮
定位的作用是保障汽车直线行驶的稳定性，转向轻便和减少轮胎的磨损。前轮
定位参数主要包括：主销后倾角、主销内倾角、前轮外倾角和前轮前束[8]。
第八届全国大学生智能汽车邀请赛技术报告
主销后倾角是主销轴线与地面垂直线在汽车纵向平面内的夹角。 主销内倾角是主销轴线与地面垂直线在汽车横向断面内的夹角。 前轮外倾角是汽车横向平面与车轮平面的郊县与地面垂线之间的夹角。
在一般情况下，主销后倾角为0-3度，主销内倾角为0-10度，前轮外倾角为0度或者1度。在本模型中，后倾角过大会使得模型车转向沉重，从而使舵机转向存在严重的滞后，故在模型车中将主销后倾角调整为0度；主销内倾角过大不仅会使得转向变得沉重，还将加速轮胎的磨损，因此将主销内倾角控制在5度以内；前轮外倾角和前轮前束分别设为0度、0mm 。
3.2.3 差速的调整
模型车的差速对转弯时的影响很大，差速不好会导致后轮空转，发生侧滑现
像。我们通过采用添加推力轴承和润滑油的方法，改进差速装置，使得模型车在转向时，右轮与后轴之间的摩擦大大降低，从而提高差速的效果和提高小车的转向性能。
3.2.4 舵机力臂的调整
相对于S12单片机的处理速度，舵机的响应存在着较大的延时，对舵机的
改造着实需要。在相同的舵机转速条件下，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，本模型车中通过用转向盘代替舵机上的曲柄来增大舵机的上连接点到舵机中心的距离，增加了输出转动力矩，使得前轮在转向时更加灵敏，对舵机的改造如图3.1所示。
图3.1 舵机的改造
第三章 机械结构设计
3.3 电感线圈的安装
考虑到“立式”与“卧式”电感线圈的特性，选择水平横向均匀排布“卧
式”电感线圈六路，这样既可以达到准确检测道路信息的要求，又可以减少传感器整体的重量。靠近边缘处对称排列各两路“立式”电感线圈，以避免其出现归零的特性，“立式”与“卧式”电感线圈的具体排布如图3.2所示，其各自的特性如图3.3所示。
图3.2立式与卧式排布图
图3.3 立式与卧式数据特性
模型车传感器的架设主要要考虑一下几个因素[8]：
1、确保各路电感线圈对称，如若排列中心不居中，而处理程序对舵机输出
量是居中的，这样就会导致模型车在直道上也会存在左右摆动的问题。
2、电感线圈的高度要足够高，这样可以使得模型车获得足够远的道路信息，
由于对于“立式”电感线圈，距离跑道太近则体现不出前瞻特性。
3、电感线圈的架设一定要是固定不变的，因为对应的调试程序是根据电感
线圈的衰减特性来判断道路信息的，而不同高度的电感则具有不同的衰减特性。这样有利于程序的连续性和可修改性。
11
第八届全国大学生智能汽车邀请赛技术报告
4. 斜方向的电感线圈对方向的要求则非常严格，因为角度的不同会导致线
圈本身的数据特性发生变化，只是数据不对称，会产生控制不精确现象。
3.4光电编码器的安装
对光电编码器的安装，可以将光电盘码安装在电机轴上，通过先计算电机转
速再来计算模型车后驱动轴得知车速。但是，这种方法太麻烦，并且在电机轴上装光电码盘会影响电机的性能。所以，我们将光电码盘安装在模型车后驱动轴罗盘上，根据光电传感器的输出脉冲计算不同时刻模型车的后轮转速，本系统所采用的光电编码器的安装如图3.4所示。
图 3.4 光电编码器的安装
3.5 电路板的固定与安装
设计时，考虑到底盘已有孔洞及电路板的布局，有选择地在电路板上打孔。
用螺丝固定在小车底盘上。方便简洁，易于拆卸。我们的电路板总共有四块，主板，最小系统版，传感器板子，干簧管板子。最小系统板子是利用插针插座直接插在主板上，而主板是利用板子上的孔用螺丝固定在车底盘上；传感器板子是利用绝缘胶带和热熔胶固定在碳杆上的；干簧管板子是利用螺丝固定在车前。传感器板子和干簧管板子都是通过插针排线与主板连接起来的。各板固定容易，连接简洁，便于拆卸。本系统所采用的电路板连接结构图如图3.5所示：
第三章 机械结构设计
图3.5 电路板连接图
3.6 车模技术参数
表3.1 系统硬件参数
13
第四章 硬件系统设计与实现
硬件电路的设计是自动控制器的基础。智能汽车竞赛指定飞思卡尔公司S12系列的16位单片机MC9S12XS128作为核心控制处理器。本智能车在组委会提供的开发板MC9S12EVKC 基础上设计的最小系统，并增加了各种接口电路板组成整个硬件系统。下面将对硬件设计中除了单片机最小系统之外的其他几个主要的模块设计进行讨论。
4.1 电源模块
电源模块为系统其他各个模块提供所需要的电源。设计中，除了需要考虑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、过流保护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。
全部硬件电路的电源由配发的标准车模用7.2V 2000mAh Ni-cd蓄电池提供。由于电路中的不同电路模块所需要的工作电压和电流容量各不相同，因此电源模块应该包含多个稳压电路，将充电电池电压转换成各个模块所需要的电压。主要包括以下不同的电压。
5V 电压。主要为单片机系统、信号调理电路提供电源，电压要求稳定、噪声小，电流容量大于500mA 。
3.3V 电压，为传感器提供参考电压。
7.2V 电压。这部分直接取自蓄电池两端电压，主要为舵机、后轮电机驱动模块和部分接口电路提供电源。
除了7.2V 电压可以直接由蓄电池获得，5V 和3.3V 电压需要通过降压稳压电路获得。
电机驱动电路的电源可以直接使用蓄电池两端电压。模型车在启动过程中往往会产生很大的冲击电流，一方面会对其他电路造成电磁干扰；另一方面由于电池内阻造成电池两端的电压下降，甚至会低于稳压电路所需要的最低电压值，产生单片机复位现像。为了克服启动电磁信号的干扰，在驱动模块中加入光耦隔离，实现“电—光—电”转换，由于光耦合器输入输出互相隔离，电信号传
第四章 硬件系统设计与系统实现
输具有单向性特点，并具有良好的电绝缘能力和抗干扰能力，所以很好的解决了驱动电路产生的干扰信号。而电池两端的电压下降，可以在电路中并联加入大电容，当电池电压拉低之后，大电容放电，可以使单片机不会产生复位现象。 4.1.1 电源保护
在硬件电路设计的的过程中，最重要的就是电源部分的设计。在嵌入式应用中出现的很多诸如静电复位、过流击穿，等问题都是由于电源设计不周全造成的。自恢复保险和瞬态抑制二极管（TVS ）的组合可以起到在电路出现过流过载和瞬态干扰时，及时的保证电源的安全，防止对于后级电路造成损害。
自恢复保险丝的的动作原理是一种动态的能量平衡。正常情况下保险丝处于低阻状态，当电流或者外部环境骤变，保险丝就会处于高阻保护状态，对于后级的电路产生保护。当电流或施加的电压回复正常，保险丝自恢复。当TVS 两端经受瞬间的高能量冲击时，它能以极高的速度（最高达1*10-12秒）使其阻抗骤然降低，同时吸收一个大电流，将其两端间的电压箝位在一个预定的数值上，从而确保后面的电路元件免受瞬态高能量的冲击而损坏。
本设计使用一个自恢复保险丝串联到电池电源和使用电源之间，并且在使用电源和模拟地之间串联了一个双向TVS ，如图4所示。在过流状态下，自恢复保险丝内阻增大，产生过流保护。当出现静电或瞬态干扰时，TVS 内阻迅速变小，前级电源形成回路，保险丝内阻变大，保护了后级电路不受损坏，其原理图如图4.1所示：
4.1 保险丝TVS 电路
4.1.2 降压稳压电路设计一
我们采用的降压稳压芯片是LM1117-3.3[9]。LM1117 – 3.3是一种低压差的线性稳压器件，最大输出电流为1A ，足够提供系统中3.3V 器件所需功率。另外， 15
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其输出电压波动范围仅为±0.1V ，精度较高，经实验证明，能够满足本智能车系统中各项要求。典型电路如图3.1所示。我们最终应用的降压稳压电路就是在图3.1的基础上在输入和输出端加一个0.1nF 的滤波电容即可，其原理图如图4.2所示。
C10
4.2 LM1117典型电路图
4.1.3 降压稳压电路设计二
主要的稳压芯片是LM2940，足够单片机使用。LM2940具有纹波小、电路结构简单的优点，但是效率较低，功耗大。对于单片机，需要提供稳定的5V 电源，由于LM2940的稳压的线性度非常好，所以选用LM2940-5V 对其进行供电，其原理图如图4.3所示。
+7.2V
100uF 图4.3 LM2940典型电路
4.1.4 电源模块小结
综上，可以得到电源模块所采用的电路结构框图如图4.4所示：
图4.4 电源模块框图
16
第四章 硬件系统设计与系统实现
4.2 路径识别模块
电磁传感器的设计主要包括：感应线圈的选择、信号选频放大、整流与检测等几个方面，将会涉及到电磁场与波、高频、模电等相关学科的知识。本文所用传感器如图4.5所示。
图4.5 传感器示意图
通过传感器检测道路信息的流程如图4.6所示。
图4.6 道路信息检测流程图
我们所采用的电路图如图4.6所示：
图4.7 传感器电路
检测线圈采用组委会推荐的10mH 的工字型电感, 并用6.8nf 的谐振电容并 17
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联，使用LC
串并联电路来实现选频电路，谐振频率为f =
对于实际传感器选择的说明：
。
电感线圈我们采用的是标准化的“工字型”电感线圈，这种线圈感应面积大，灵敏度好，缺点是体积较大。实践证明这种电感线圈综合效果还不错，实际上我们只用两个水平的线圈就可以完成寻迹功能，速度和稳定性达到赛区的水平。缺点是太重，不稳定，个体之间的电感量有一定的差异。
由于电流的频率为20KHz ，所以我们综合考虑之后选择10mH 的工字型电感和6.8nF 的电容相并联后检测磁场。在不加其他元件的情况下，直接用示波器查看检测的波形（距导线8cm ，竖直上方）为标准的20KHz ，峰峰值为300mV 的正弦波。
4.3 电机模块
采用两片BTS7960搭成H 桥驱动电路，进行电机驱动。
BTS7960是应用于电机驱动的大电流半桥高集成芯片，它带有一个P 沟道的高边MOSFET 、一个N 沟道的低边 MOSFET和一个驱动 Ic。集成的驱动Ic 具有逻辑电平输入、电流诊断、斜率调节、死区时间产生和过温、过压、欠压、过流及短路保护的功能。BTS7960通态电阻典型值为 16mQ，驱动电流可达 43A。 为方便使用，采用两片BTS7960并联来达到全桥的效果。单片的BTS7960示意图如图4.7所示。
MOTOR-D
图 4.8 BTS7960电路示意图
但是控制信号在传输的过程中，会受到耦合在线路中干扰的影响，控制器与作动器之间的连接也可能造成电流的反灌影响正常工作。
光耦隔离器[22]当输入端加电信号时发光器发出光线，受光器接受光线之后
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第四章 硬件系统设计与系统实现
就产生光电流，从输出端流出，从而实现了“电—光—电”转换。由于光耦合器输入输出互相隔离，电信号传输具有单向性特点，并具有良好的电绝缘能力和抗干扰能力。而光耦隔离芯片6N137性能优良，所以我们采用6N137，电路图如4.8所示。
图4.9 光耦电路示意图
4.4 舵机模块
经过测试，我们发现直接给舵机供电7.2V 时舵机更加灵敏，所以我们直接
将电池电压供给舵机。
4.5 测速传感器模块
本智能车的测速采用光电编码器，由LM2940-5为其提供5V 工作电压。光电编码器使用5V-24V 电源，输出5%-85%VCC的方波信号以齿轮传动，用CD5420作为测速脉冲技术器。每转动一圈都会输出一定个数的脉冲，通过在单位时间内测量得到的脉冲数，可以得出电机的转速。测速脉冲计数器电路如图4.9所示。
图4.10测速模块示意图
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第五章 软件系统设计与实现
5.1 系统初始化
在各模块中，MC9S12XS128微控制器模块是控制核心，其他模块的初始化正是通过对单片机内部设置实现的。系统的初始化主要是对MC9S12XS128内部各寄存器，各端口进行设置，并定义自变量，分配存储空间，使之满足系统要求。下面仅给出单片机初始化的结果，未涉及到的端口与模块不予描述[17]。
工作模式：通过软件与硬件的结合，选定单片机工作模式为普通弹片模式。 时钟设置：单片机内部的总线频率为24MHz ，CPU 单元工作频率是总线频率的2倍，即48MHz 。
存储空间分配：对内部地址资源的分配采用普通单片工作模式初始化时默认的配置，即$0000到$0400为寄存器地址空间，$2000到$3FFF为内部RAM 地址空间，$4000到$7FFF为一块固定的Flash EEPROM地址空间，$8000到$BFFF为页面Flash EEPROM地址空间，$C000到$FFFF为一块固定的Flash EEPROM地址空间，其中$FF00到$FFFF为中断向量地址空间。
复用端口设置：A 端口为普通输入端口； J 端口为中断输入端口；P 端口为PWM 信号输出端口。
各模块初始化：PWM 模块0通道独立使用，4、5通道合并为一16位的PWM 通道使用；PWM 时钟选择为总线频率8分频即3MHz ；定时/计数器模块全部通道设置为定时模式；时钟选择为总线频率8分频即3MHz ；此外，初始化时也对下面需用到的自变量进行了定义与赋初值，在此不作赘述。
5.2路径识别算法分析及选定
智能模型车的路径搜索算法（Line Searching Algorithm）是智能车设计的关键部分，智能车设计的大部分工作都是围绕它来展开的[21]。
我们约定沿着电流前进方向为Y 轴，垂直Y 轴向上为Z 轴，垂直Y 轴水平向右为X 轴，符合右手规则，即右手坐标系，同时1）电感线圈轴线平行于Z 轴为“立式”，2） 电感线圈轴线平行于X 轴为“卧式”，3）电感线圈轴线平行于X 轴为“卧式”。
20
第五章 软件系统设计与实现
经过分析，一般有两种不同的路径搜索方法。（巡线和前瞻）
(1) 巡线——利用3个电感线圈传感器，对采集的数据进行了AD 转换，为了消除各个电感线圈传感器之间的差异，我们对AD 转换后的数据进行了归一化处理。在对其进行相应的控制。这样对有利于舵机的PID 位置调节，并且能够提高舵机响应速度。
(2) 前瞻——使用3个电感线圈传感器，模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平，模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。通过这两种算法的结合，车可以在基本巡线的情况下选择最佳路径行驶，例如大弯切内线跑，S 弯可以基本直线行驶。（我们将在下面详细介绍）
5.3基于电感线圈排布理论分析
21
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图5.1 “立式”线圈
图5.2 “大弯”内磁场分布
(1) B'X是x 的偶函数，在Y 轴两侧单调;B'Z 是x 的奇函数（注：在此所有数全部取正），在Y 轴两侧没有单调关系;
(2) 在相同的高度下，B'X 幅值是B'Z 的两倍，但是在x=20的时候，B'X 只有B'Z 的一半左右了，因此B'X 的衰减较B'Z 快很多。综上可推知，水平线圈比较适合做x 的正负判别，垂直线圈比较适合用来解算x 的具体数值，B'Z 较B'X 衰减慢得多，说明水平线圈对远处道路状况相对比较敏感，可以用来预测前方的弯道。
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第五章 软件系统设计与实现
图5.3 “卧式”线圈
各个电感线圈传感器的布局间隔将影响车对路径的识别精度以及对舵机的控制算法的优劣。
我们将电感线圈传感器由一种状态起始到下一种状态起始所需移动的距离称为有效距离，有效距离越短，则电感线圈传感器在该状态的停留时间短，可能造成该状态为瞬态，而越长，则可能造成某一状态过长，舵机控制算法成跳跃式响应，造成软件无法弥补的缺陷。
经过对于“卧式”电感线圈传感器的理论分析和大量实验，我们确定其为“巡线”跑，“卧式”电感线圈传感器的稳定性相当高！干扰小，车速还比较高。
为了有效的利有所有6路“横式”电感线圈传感器并且不超出车宽限制，我们最终确定6路电感线圈传感器的排布方式如图5.5所示。
图5.4 电感线圈排布方式图
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5.4电感线圈传感器接收防干扰算法
电感线圈传感器的干扰主要分为两种，一是结构化赛道导线之间的干扰，二是电感线圈传感器之间的相互干扰，三是车子上工作的PWM 信号和电机工作时产生的磁场对电感线圈的干扰，由于电感线圈传感器的感应电压值和磁场方向以及磁感应强度有着密切的联系，当赛道导线相互之间离得很近时，磁场相互交织，相当复杂，因此，赛道导线相互之间离得很近时，易于使电感线圈传感器误判，这就产生了结构化赛道导线之间的干扰。而当两电感线圈传感器的距离较近时，会产生一路电感线圈传感器不仅感应导线产生的磁场，甚至也受到临路电感线圈传感器的干扰，这样便产生了电感线圈传感器之间的相互干扰。同时，当电感线圈传感器离驱动电路或者电机很近时，产生的干扰更为严重，对于驱动电路，电路中的PWM 信号会产生干扰，对于电机，电机产生的磁场会产生干扰。这样就产生了车子上工作的PWM 信号和电机工作时产生的磁场对电感线圈的干扰。 5.4.1结构化赛道导线之间干扰的消减:
由于结构化赛道我们无法提前预知，所以我们无法提前预知磁场如何交织叠加。而为了减小结构化赛道导线之间的干扰，我们采用两种方式，（1）不用“前瞻”，使用“卧式”电感线圈传感器，其特性是衰减快，对于“巡线”，程序易于实现，（2）减小“前瞻”，对于“立式”电感线圈传感器，干扰是很大的，将电感线圈传感器电路的放大倍数减小。 5.4.2电感线圈传感器之间的干扰的消减
经过理论研究和大量实验，我们采用特殊体位（互相垂直）克服相互电感线圈传感器之间的干扰。
5.4.3车子上工作的PWM 信号和电机工作时产生的磁场对电感线圈干扰的消减
为了电磁屏蔽，采用铝箔将车子上所有导线包住，并且用铝箔把电机包住。为了防止电路板短路，在铝箔与电路板之间再添加一层绝缘胶带。这样，即可以防短路，又可以利用绝缘胶带作为铝箔的衬子，防止铝箔破损。
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第五章 软件系统设计与实现
5.5 舵机控制算法
舵机作为车的方向控制结构，其控制算法直接影响到车的整体质量，如果舵机的控制算法不好，会导致舵机转角不平滑，过弯时多次转弯，使车速在弯道时大大的减小，因此，使舵机平滑及时的过渡是舵机机控制算法的主要目的。 5.5.1车体与舵机转角方向测定
我们知道，当给舵机一个固定的角度的话，那么可以车将会一个恒定的半径做圆周运动，因此，只需测出圆的周长，那么就可以算出车的转弯半径。因此我们制作了一个计算智能车实时监控系统，该系统可以在车两次经过同一点时计录在这段时间内的码盘计数总值，通过该值的推算，就可算出圆的周长。为了消除偶然误差的影响，我们采用了多次实验取平均值的方式来算出舵机PWM 占空比对应的车转弯半径。
实际数据见附录：
经过matlab 拟合，实验的对应图如图5.5和图5.6所示
:
图5.5转弯半径—PWM 占空比实际图
图5.6转弯半径—PWM 占空比实际图
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5.5.2舵机转向角度分配
舵机转角的分配一般分为两种方式，分别为
1：查表方式，即每种电感线圈传感器状态对应一个舵机转角。该方式具有反应速度快，控制策略简单，时实性强的特点，但是赋值是离散化的，因此造成了舵机转向不连续，无法进行预测功能的缺点。
2：PID 方式，即使用PID 调节方式对舵机进行控制，该方式在反应速度，舵机转向连续以及转角预测上都优于查表方式，因此，在实际过程中，舵机控制我们采用了PID 控制和模糊控制相结合的算法。PID 控制就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的，P 的作用仅是放大误差的幅值，D 能预测误差变化的趋势，I 消除稳态误差，但I 能产生严重超调，所以我们选择了PD 控制，就能 够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象，比例+微分(PD)控制器能改善系统在 调节过程中的动态特性。但由于PID 在控制非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过程时，工作地不是太好。最重要的是，如果PID 控制器不能控制复杂过程，无论怎么调参数都没用。 5.5.3舵机PID 整定
对于PID 控制的数据结构，我们需要的是反复调节PID 的各个参数，使得舵机的控制达到最佳状态。
由于实验过程中，我们发现I 值对舵机转角的影响较小，而在直道与弯道上PID 参数的最优值P 参数相差较大，因此采用的方法是P 值分断取值的PD 调节方式，具体参数值为多组数据测量取较优参数得到。
5.6电机PID 速度控制算法
智能车系统速度控制是指用在一定的给定速度条件下，使电机转速达到给定的速度。使用速度电感线圈传感器检测小车当前速度，与给定速度做比较，形成闭环反馈控制。
为了证明闭环控制的必要性，我们分别测试了电机在赛道上开环与闭环控制的响应曲线。
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第五章 软件系统设计与实现
5.6.1测试开环与闭环控制响应曲线
在长直道上测试电机分别在开环与闭环PID 控制之下的响应曲线，其实验结果如图5.7和5.8所示。
图5.7 开环控制占空比80%电机速度曲线
图5.7中横轴为时间轴一格为1s ，纵轴为单位采样时间内码盘数，开环控制占空比为80%，车速=比例因子*单位采样时间内码盘数, 比例因子为0.064。
图5.8 PID控制下电机响应曲线
图5.8是在增量式PID 控制下，给定值1400，比例因子0.032, ，横轴一格为1s 。
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从图5.7中可以得到，开环控制在5 s后达到稳定速度，即响应时间约为5s 。在稳定之后，纹波较小。
从图5.8中可以得到，PID 控制在参数未经过细调的情况下，响应时间约为1.2s ，稳定之后有5% 的纹波。
对比图5.7和图5.8，发现闭环控制在响应速度上有很大的优势。在比赛中，若要求电机以最快速度响应设定值，因此闭环控制是必须的。 5.6.2测试开环控制下PWM 占空比与电机转速之间的关系
为了在控制策略中分配给电机合适的速度，需要知道PWM 占空比与电机转速之间的关系。为此，做了以下测试。
在长直道上分别给不同的占空比，测的单位采样时间内码盘值，比例因子0.064, 其实验结果如表5.1所示。
表5.1 占空比与转速关系数据表
MATLAB 中绘图并拟合曲线如图5.9：
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第五章 软件系统设计与实现
图5.9 PWM占空比与电机转速曲线与拟合曲线
若以P 代表PWM 占空比，S 代表电机转速，则得以下关系式：
P =0.7852⨯S+15.8097
从图5.9中可以看出，PWM 占空比与电机转速近似为线性关系。 5.6.3 bang_bang 控制
Bang_bang控制的思想是反馈值若比设定值小，就把控制值设置为最大，否则设置为最小，用公式表示为：
⎧u max
u (k ) =⎨
⎩u min
error
otherwise
（7）
由于这种控制方式会有较快的响应速度，测试bang_bang 控制的响应曲线如下图:
、
图5.10 bang_bang 控制设定值1000下的响应曲线
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从图中可知，bang_bang控制响应时间约为1s ，但是有较大的纹波。在起速阶段有一小段的快加速阶段。
为了减少bang_bang 控制的纹波，我们对bang_bang 控制作了改进。思想是在反馈值比设定值小时，并不直接赋予控制值为最大，而是逐次递加，反之亦然。
图5.11 1次递加bang_bang 控制设定值800
由图5.11中可以看出，经过改进后，响应时间更短了一点，而且纹波有大幅度减小。而对于递加的次数需要实际测试。为此分别测试了递加5次，10次的情况。
图5.12 5次递加bang_bang控制设定值800
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第五章 软件系统设计与实现
图5.13 10次递加bang_bang控制设定值800
对比图5.11-图5.13可以看出，10次递加纹波最小，而2次递加初始加速最快。 5.6.4 PID 控制
模糊理论是解决由于辨识精确度影响控制优劣的有效途径，运用模糊理论，可以在传统PID 控制的基础上，自动实现对于PID 参数的最佳调整，这就是模糊自适应PID 控制。
离散PID 控制算法为
u (k ) =k p e (k ) +k i T ∑e (j ) +k d
j =0
k
e (k ) -e (k -l )
T
(8)
模糊自适应PID 控制器以误差e 和误差变化e c 作为输入（利用模糊控制规则在线对PID 参数进行修改），以满足不同时刻的e 和e c 对PID 参数自整定的要求。自适应模糊PID 控制器结构如图5.14所示。
图5.14 自适应模糊PID 控制器结构图
在本设计中，PID 参数自整定的思想就是先找出 PID控制器的 3个参数K p 、
K i 和K d 与偏差e 和偏差变化率e c 之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e 和
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e c ，再根据模糊控制规则来对3个参量进行在线修改，以满足不同e 和e c 对控制器参数的不同要求，如图5.15，为K p 与K i 在控制过程中自整定的波形图。被控对象在对于控制量的跟踪情况也表现出了良好的动、静态性能，如图5.16所示。将算法应用在智能车的舵机和电机控制中，收到了较好的控制效果。
k
p
time(s)
y d y
k
time(s)
time(s)
图5.15 K p 与K i 自整定波形 图5.16 控制量跟踪波形图
5.6.5 PID 参数整定
在实测中，首先单独使用比例控制，发现比例大于100时，便会出现明显的震荡，最终在30至40 之间发现效果比较好。然后在比例基础上加了积分与微分。并测试了多组参数，之后得到当比例参数40，积分参数100，微分参数20的曲线为较优曲线，其实验结果如图5.17所示。
图5.17 PID调节P30I80D40
该曲线与bangbang 控制曲线相对比，具有响应时间更快，纹波也较小的优点。因此最终速度控制选定PID 控制方式。 5.6.6速度分配
电机控制我们使用了bang-bang 控制算法, 在随动系统控制中，pid 控制具有结构简单且在对象模型不确知的情况下也可达到有效控制的特点，但对模型参数变化
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第五章 软件系统设计与实现
及干扰的适应能力较差。bang-bang 控制在系统偏差大，可加大系统的控制力度，提高系统的快速性，经试验证明bang-bang 控制在控速方面及时而且准确。
赛道分为直道和弯道部分，在直道部分需要加速，而在入弯之前需要提前减速。由于侧滑现象和舵机反应速度的限制，弯道上存在这所谓的极限速度。速度分配模块主要是利用赛道曲率信息，给于电机以不同的速度。
我们的速度分配模块设置的比较简单，在直道上给于最大速度，在弯道上给于弯道极限速度。
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第六章 开发与调试
6.1 软件开发环境介绍
Codewarrior 是Metrowerks 公司开发的软件集成开发环境[17]，飞思卡尔所有系列的微控制器都可以在codewarrior IDE下进行软件开发。本模型车所用的处理器是MC9S12XS128，程序调试是在codewarrior IDE 3.1环境下实现的，所用语言为汇编。
首先要新建一个基于Mc9sDG128B 的HCS12的工程，选用语言为绝对汇编，具体的过程如图6.1和6.2所示。建立好新的工程后，就可以在编译器里进行程序的编写。
图6.1 Codewarrioer新建工程界面(a)
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第六章 开发与调试
图6.2 Codewarrioer新建工程界面(c)
6.2 智能车整体调试
6.2.1 舵机调试
首先在程序里不断的修改舵机的控制量，确定舵机左转和右转极限的PWM 值，
记下该值留着在程序里设定左转和右转的极限值。然后用一小段跑道来测试舵机的转向，用不同的跑道段来测试模型车的转向是否符合要求，当用的是直道时候要保证模型车的舵机位置绝对的居中，小“S ”道时候，模型车给出的转角应该足够的
小，大“S ”时候转角应该近似为圆弧弦的角度，弯道时候要给足转角。
6.2.2 电机调试
同测试舵机一样用不同的赛道来测试电机给出的转速是否满足实际控制的
需要，当用的是小“S ”道时候，模型车应该保持直道上的速度，大“S ”时候，应该适当的减速，以使得通过时候不会产生过大的超调，弯道时候要能够很快
的将速度降下来，如果是急转弯时可以不给控制量或者让电机反转以达到刹车
的效果。
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6.2.3 整体调试
首先以一个较低的速度跑完整个赛道，然后再慢慢的提高速度，直到模型车
在某一个地方出错，然后调整控制算法，如此反复，直到模型车能够以理想的速度，在理想的路线上运行完为止。
参考文献
[1] 卓晴, 黄开胜, 邵贝贝. 学做智能车——挑战―飞思卡尔‖杯[M].北京：北京航空航天大学出
版社,2007.
[2] 邵贝贝. 单片机嵌入式应用的在线开发方法[M].北京：清华大学出版社,2004.
附录B —4信号采集板