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1、飞思卡尔杯全国大学生智能汽车竞赛 技 术 报 告关于技术报告和研究论文使用授权的说明本人完全了解第八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： 孟泽民 章志诚 徐晋鸿 带队教师签名： 陈朋 朱威 日 期： 2013.8.15 摘 要本文设计的智能车系统以MK60N512ZVLQ10微控制器为核心控制单元，通过Ov7620数字摄像头检测赛道信息，使用K60的DMA模
2、块采集图像，采用动态阈值算法对图像进行二值化，提取黑色引导线，用于赛道识别；通过编码器检测模型车的实时速度，使用PID控制算法调节驱动电机的转速和转向舵机的角度，实现了对模型车运动速度和运动方向的闭环控制。为了提高模型车的速度并让其更稳定，我们使用自主编写的Labview上位机、SD卡模块、无线模块等调试工具，进行了大量硬件与软件测试。实验结果表明，该系统设计方案可行。关键词：MK60N512VMD100，Ov7620，DMA，PID，Labview，SD卡 AbstractIn this paper we will design a smart car system based on MK6
3、0N512ZVLQ10 as the micro-controller unit. We use a Ov7620 digital image camera to obtain lane image information. The MCU gets the image by its DMA module. Then convert the original image into the binary image by using dynamic threshold algorithm in order to extract black guide line for track identif
4、ication. An inferred sensor is used to measure the cars moving speed. We use PID control method to adjust the rotate speed of driving electromotor and direction of steering electromotor， to achieve the closed-loop control for the speed and direction. To increase the speed of the car and make it more
5、 reliable， a great number of the hardware and software tests are carried on and the advantages and disadvantages of the different schemes are compared by using the Labview simulation platform designed by ourselves， the SD card module and the wireless module. The results indicate that our design sche
6、me of the smart car system is feasible.Keywords: MK60N512VMD100，DMA，Ov7620，PID，Labview，SD card 目 录摘 要IAbstractII引 言1第一章 系统总体设计21.1系统概述21.2整车布局2第二章 机械系统设计及实现42.1车体机械建模42.2车模转向轮的定位与调整52.3底盘高度及其调整62.4编码器的安装72.5舵机安装位置及结构调整72.6舵机转角分析82.7摄像头的安装9第三章 硬件系统设计及实现103.1硬件设计方案103.2电路设计方案103.2.1单片机最小系统板103.2.2电源稳压
7、电路及检测电路113.2.3图像处理电路133.2.4电机驱动电路133.2.5舵机接口电路143.2.6拨码开关电路14第四章 软件系统设计及实现164.1赛道双边线提取及优化处理164.1.1原始图像的特点164.1.2普通赛道提线174.1.3特殊赛道提线194.1.4偏差量的计算214.1.5路径选择214.2 PID 控制算法介绍224.2.1位置式PID234.2.2增量式PID234.2.3各种改进型PID244.2.4PID参数整定254.3转向舵机的PID控制算法254.4驱动电机的PID控制算法264.5速度决策算法264.6路径识别算法28第五章 系统开发及调试295.1
8、开发工具295.2上位机图像显示295.2.1Labview 上位机295.3 SD卡模块305.3.1SD卡介绍305.3.2SPI总线介绍315.3.3硬件电路实现31第六章 模型的主要技术参数32结 论33参 考 文 献34附录：程序源代码35引 言“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛是受教育部高等教育司委托，高等学校自动化专业教学指导委员会负责主办全国大学生智能车竞赛。该项比赛已列入教育部主办的全国五大竞赛之一。其最早始于韩国，在国内，全国大学生飞思卡尔杯智能汽车竞赛从2006年开始举办，至今得到了各级领导及各高校师生的高度评价。并且有越来越多的队伍加入其中。大赛包括光电组、摄像头组和电磁组，为
9、保持创新性，在本届比赛中各组别的规则有所改变，其中摄像头组继第七届的寻双线外，改用B型车模，前轮驱动，难度大大提升。本技术报告主要包括小车的机械设计、硬件系统设计、软件算法设计等，详尽地阐述了我们的设计方案，具体表现在机械结构的多种尝试，硬件电路的创新设计以及人工智能控制算法的应用。在一年的备赛过程中，我们参看了大量控制方面的书籍，如：先进PID控制及其MATLAB仿真、新型PID控制及其应用等，智能车制作放面的书籍，如：学做智能车：挑战“飞思卡尔”杯、“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛设计与实践-基于S12XS和Kinetis K10等，及大量K60芯片方面的资料与书籍。不仅如此，在这一年漫长的做车
10、过程培养了我们电路设计、软件编程、系统调试等方面的能力，锻炼了我们心理素质、实践动手的能力、团队合作能力，对今后的学习工作都有着重大的实际意义。第一章 系统总体设计1.1系统概述全国大学生智能汽车竞赛中，小车的基本结构大致可分为电源模块、传感器模块和控制模块。本智能车系统的总体结构为：Ov7620数字摄像头拍摄赛道图像，输出PCLK、FOOD、HREF信号和8路数字图像信号，输入到MK60N512ZVLQ10微控制器，由K60的DMA模块进行图像采集，通过动态阈值算法对图像二值化，进行进一步处理获得主要的赛道信息，为舵机和电机的控制提供决策；转向舵机采用PD控制；驱动电机采用 PID控制，通过
11、PWM控制经优化的MOS管驱动电路来调整电机的功率；通过编码器来检测车速，并采用MK60N512ZVLQ10的输入捕捉功能进行脉冲计算获得转速，并对应到相应的速度，与速度PID形成闭环；而车速的目标值由优化后的决策层给出，具体的控制策略将在下文中详细介绍。根据竞赛的规则和智能车系统的基本要求，我们设计了系统结构图，如图1-1所示。在满足比赛要求和小车正常运行的情况下，力求系统简单高效，因而在设计过程中尽量简化硬件结构，减少因硬件而出现的问题。图1-1 系统结构图1.2整车布局车体整体布局的基本要求可简单归纳为一下几点：（1）车模底盘降低，简化主板使其贴近底盘，以降低重心； （2）改变电池位置，
12、避免重心集中在车体前端；（3）电机与车身连接尽量保持原状，不采用硬固定，保持车体灵活；（4）注意编码器和舵机摆放位置，要方便控制又保持重心低；（5）用轻便坚固的碳卷管作为摄像头杆的材料；（4）注意摄像头固定位置，保证该区域振动小，重心分布要和盲区与前瞻匹配。经过充分考虑与实际方案比较，我们车的整体布局如图1-2所示图1-2 整车布局图第二章 机械系统设计及实现根据组委会的相关规定，今年摄像头组比赛车模更换为B型车模，而且将驱动轮作为前轮。针对这一新的改动，对B型车本身就陌生的我们在机械上花了很长时间。在组建整个小车系统之前，我们就对该车模进行了详细的系统分析。B型车模相对于去年的A型车而言：轮
13、子大、底盘高、电机响应迟钝，虽然在去年的基础上加了防滑胶套，但整个模型的摩擦力不及A型车模，因此在规则允许范围内尽量改造车模，提高车模整体性能是很必要的。本章将主要介绍我们对B型车模的机械结构认识及调整方案。2.1车体机械建模此次竞赛的赛车车模选用由北京科宇通博科技有限公式提供的B型车模。车模示意图如图2-1所示。 图2-1 B型车模示意图车模具体参数：长28.75cm，宽16.6cm，高7.0cm，轴距20cm，前轮距（主动轮）14cm，后轮距13.8cm，轮胎直径6.4cm，前轮宽2.7cm，后轮宽3.7cm，底盘采用2.5mm厚的黑色玻纤板， 具有较强的弹性和刚性。前轮调整方式简单，全车
14、滚珠轴承，主减传动比36/105。前后轮轴高度可调(离地间隙0.75cm/1.65cm），双滚珠差速。电机采用DC7.2V RS540马达，转速20000r/min，内装散热风扇。舵机采用S-D5数码伺服器，工作电压4.5-5.5V，带堵转保护电路，力矩5.0kg，动作速度0.140.02sec/60。 2.2车模转向轮的定位与调整本届比赛要求B型车模通过四条轮胎与地面接触，主动轮作为前轮，转向轮作为后轮。两个前轮同轴受到限位，无法调整，与模型车的前进方向保持平行，因此要改变模型车与地面的接触方式，调试出利于模型车转向、直线的四轮定位，只能通过调整转向轮来实现。为满足参赛队员对各种机械结构的尝
15、试，组委会同意可以将转向轮的左右轮进行位置调换。因此在对转向轮的定位与调整过程中，不仅需要理论支持，同时需要大量的测试来验证方案的可行性。理论上，B型模型车可以调整的转向轮参数有主销后倾角、主销内倾角、车轮外倾角、车轮束角四个。主销后倾角：能在汽车车轮偏转后产生一回正力矩，纠正车轮的偏转。1主销后倾示意图如图2-2（a）所示。经分析，通常后倾角值应设定在1。3。B型车无法直接调节，只能通过增加垫片实现。 图2-2（a）主销后倾示意图 图2-2（b）主销内倾示意图 图2-2（c）车轮外倾示意图 图2-2（d）车轮束角主销内倾角：有使车轮自动回正的作用，有利于出弯回正，其示意图如图2-2（b）所示
16、，内倾角不宜过大，过大会增加轮胎与赛道的摩擦阻力，降低车速，降低防滑胶套寿命。车轮外倾角：能减小因机械造成的滑动摩擦，减小转向阻力，减小转向轮机械结构负载，保持转珠灵活。车轮外倾示意图如图2-2（c）所示。车轮束角：分为前束和后束。前束能使车轮向内侧滑移，增大车轮摩擦力；当转向轮在后面后，前束的实质其实是之前的后束，因为这样可以实现过弯时，外轮打角会比内轮小，四个轮子的转弯半径将在一个圆心上，使转弯的状态达到最佳。车轮束角示意图如图2-2（d）。关于后轮转向束角的示意图如图2-3所示。当然最佳束角大小应以实际测试为准。图2-3 后轮转向束角示意图根据上述理论和实际的测试，我们将车模的转向轮最终
17、调整为如下图2-4所示。图 2-4 最终的转向轮机械2.3底盘高度及其调整在保证顺利通过坡道的前提下，底盘离地间隙应尽可能小，从整体上降低模型车的重心，以提高行驶稳定性并减小侧滑。因为本次B型车是前轮驱动，B型车的电机可达到的转速比较高，所以在车模高速跑出赛道时，连接车身和电机的轴很容易被撞断，经组委会讨论，同意在底盘固定PCB板材质的板材固定车身和电机，这样整个车身变成了硬固定。经实际测试，这样会降低车的灵动性，所以再能对车模加保护的基础上，车底盘应尽量保持原先的固定方式。2.4编码器的安装为了获得更为精确的电机转速返回值，我们在车模上安装的是欧姆龙500线编码器。精确度上去的代价是编码器的
18、质量和体积都较大，给安装带来了一定不便。最终综合考虑了读数精准和重心分布两大因素，用自制固定板和专业的齿轮进行了安装配合，尽量使得传动齿轮轴保持平行，传动部分轻松、流畅，不存在过大噪音和丢数情况。如图2-5所示。图2-5 编码器安装2.5舵机安装位置及结构调整原装车模的舵机安装在车身中间，连接着车模的避震，但考虑到需要通过改变电池的位置来获得比较满意的中心分布，同时为了主板的安装以及车模转向性能，我们对舵机安装结构进行了较大的调整。比赛车模的转向是通过舵机带动左右横拉杆实现。舵机的转动速度和功率是一定，要想加快转向机构的响应速度，唯一的办法就是优化舵机的安装位置及其力矩延长杆的长度。由于功率是
19、速度与力矩乘积的函数，过分追求速度，必然要损失力矩，力矩太小也会造成转向迟钝，因此设计时就要综合考虑转向机构响应速度与舵机力矩之间的关系，通过优化得到一个最佳的转向效果。最终，我们参考了一套舵机的安装方式，保持舵机直立的方案，并改变其位置与车尾，综合考虑了速度与力矩的关系，再根据模型车底盘的具体结构，简化了安装方式，经多次测试，这样的安装方式能实现预期目标。具体安装方式如图2-6所示。图2-6 舵机安装2.6舵机转角分析车模的转向运动主要是靠舵机带动转向轮来实现的，因此，关于舵机和转向轮转向关系的分析就显得尤为重要。B车模采用S-D5数字舵机，经分析，其响应频率可以使用10ms以上的控制周期，
20、在摄像头因采图而需较长的控制周期来讲是可以胜任的。但是舵机的打角和转向轮的打角并不是简单得线性关系。舵机转角变化范围即使较小，转弯半径的变化也会很大，因而对多级的控制显得尤为很重要。转向轮打角越小时，随着打角变化，转弯半径变化越明显，即小转角对半径的变化会更加明显，对直道和大半径的弯道有较大的影响，因而从前桥到舵机连片的机械固定需牢靠，尽量减少虚位。实际上舵机转角与转向轮转角呈的关系是与舵机臂的长度有关。在某一特定高度下是可以实现线性变化的，当然这对机械的要求非常高，在多次尝试后，我们决定在让两者关系尽量线性的基础上，加一定的二次曲线补偿，这样我们就可以在在思路上为通过舵机转角改变从而获得所要
21、前轮转角提供便利。当然改变之前转向轮的四个参数，也能获得较为满意的舵机打角和转向轮的转弯半径关系，四个参数的调整在前文中已经提到，这里不再赘述。2.7摄像头的安装为了降低整车重心，我们摒弃了以往通过铝合金夹持组件来固定摄像头，采用我们自行设计的PCB材质的摄像头固定板。采用轻质且刚度大的8mm碳卷管作为安装摄像头的主桅。底部采用定制的铝合金固定件固定碳卷管。这样可以保证摄像头固定的牢固和平稳性，获得最大的刚度质量比，整套装置具有很高的定位精度和刚度，摄像头不易松动，避免了因摄像头松动而反复校准的过程，为顺利完成比赛提供保障力。摄像头的安装如图2-7所示。图2-7 摄像头安装第三章 硬件系统设计
22、及实现3.1硬件设计方案从最初进行硬件电路设计时我们就既定了系统的设计目标：可靠、高效、简洁，在整个系统设计过程中严格按照规范进行。可靠性是系统设计的第一要求，我们对电路设计的所有环节都进行了电磁兼容性设计，做好各部分的接地、屏蔽、滤波等工作，将高速数字电路与模拟电路分开，使本系统工作的可靠性达到了设计要求。简洁是指在满足了可靠、高效的要求后，为了尽量减轻整车重量，降低模型车的重心位置，应使电路设计尽量简洁，尽量减少元器件使用数量，缩小电路板面积，使电路部分重量轻，易于安装。我们在对电路进行了详细分析后，对电路进行了简化，合理设计元件排列、电路走线，使本系统硬件电路部分轻量化指标都达到了设计要
23、求。3.2电路设计方案智能车控制系统电路由两部分组成：以MK60N512ZVLQ10为核心的包括电源和驱动再内的主板和外围模块。考虑到MK60N512ZVLQ10的最小系统板比较大，会占据较大的主板空间，在电池及其他结构调整时主板的空间有限，所以在设计主板时，直接将MCU设计在主板上，直接形成信号采集、信号处理、电机控制、舵机控制单元。同时为了整量车子的简洁，我们将电机驱动电路也设计到了主板上，为了减小电机驱动电路带来的电磁干扰，我们把控制单元部分和电机驱动部分分开来，排布在主板的两端。驱动部分做了隔离，同时为避免元器件过于密集而引起的信号与地串扰的问题，我们在设计PCB时，将板子设计为四层板
24、，这样主板整体的信号比原先的二层板好很多。主板上集成了本系统的主要电路，它包括如下部件：MCU系统，电源稳压电路、摄像头接口、舵机接口、电机驱动模块、编码器接口、拨码开关、指示灯、SD卡模块接口等。3.2.1单片机最小系统板MK60N512ZVLQ10是K60系列MCU。Kinetis系列微控制器是Cortex-M4系列的内核芯片。K60内存空间可扩展，从32 KB闪存/ 8 KB RAM 到 1 MB 闪存 / 128 KB RAM，可选的16 KB 缓存用于优化总线带宽和闪存执行性能。图3-1 最小系统原理图最小系统使用K60144 PIN封装，为减少电路板空间，板上仅将本系统所用到的引脚
25、引出，包括 PWM 接口，外部中断接口，若干普通IO接口。其他部分还包括电源滤波电路、时钟电路、复位电路、串行通讯接口、J-Link接口、AD接口和SDHC接口。用到的接口如下：电机PWM波输出：PTA10、PTA11舵机PWM波输出：PTA8编码器两相信号输入：PTA9、PTA19PCLK信号输入：PTC19FOOD信号输入：PTA28HREF信号输入：PTA298路数字信号输入：PTD0PTD7拨码开关输入信号；PTB0PTB73.2.2电源稳压电路及检测电路本系统中电源稳压电路分别需要有+5V，+3.3V，+5.5V，+12V供电。+3.3V给单片机、SD卡模块、拨码开关、液晶等供电；+
26、5V为摄像头、编码器模块、无线模块供电；+5.5V为S-D5数字舵机供电；+12V和+5V共同给电机驱动电路中IR2104供电；而电机则直接由电池供电。由于整个系统中+5V电路功耗较小，为了降低电源纹波，我们考虑使用线性稳压电路。另外，前轮驱动电机工作时，电池电压压降较大，为提高系统工作稳定性，必须使用低压降电源稳压芯片，选用了LM2940。LM2940是微功耗低压差线性电源芯片，具有完善的保护电路，包括过流，过压，电压反接保护。使用这个芯片只需要极少的外围元件就能构成高效稳压电路。另外为保证在电机启动的瞬间，电池的巨大压降影响摄像头的正常工作，为摄像头供电的5V稳压先经过了为IR2104供电
27、的12V升压。为配合摄像头5V的正常供电，12V升压需要有较大的容量，我们考虑使用开关稳压电路。在MC34063、LM2577和LM2587几个方案比较中，我们选择了输出电流最大，开关频率最高的LM2587。实验证明LM2587能胜任整个系统的需要。图3-2 LM2940 5V稳压原理图图3-3 LM2587 12V稳压原理图TLV1117-3.3是超低噪，高电源电压抑制比，高速射频，线性调节的低压稳压芯片。是TI公司自行设计的一款类似LM1117-3.3的LDO稳压芯片。其稳压性能优越，因此我们选用TLV1117-3.3给单片机供电。为排除压差使得供电不正常，我们采用电池电压直接为其供电。图
28、3-4 TLV1117-3.3稳压原理图3.2.3图像处理电路我们的智能模型车自动控制系统中使用Ov7620数字摄像头采集赛道信息。摄像头视频信号中除了包含图像信号之外，还包括了PCLK信号、行同步信号、行消隐信号、场同步信号、场消隐信号以及槽脉冲信号、前均衡脉冲、后均衡脉冲等。PCLK信号作为DMA的触发信号，但因为其频率过高，会导致采图过快，使得图像数组不得不非常大。实际应用中，太大的图像数组不但会导致信息的浪费，还会延长整个图像的处理时间，得不偿失。因此，若要合理利用摄像头采集的信息，我们需要对PCLK信号进行分频。这里我们采用74AC161超高频计数器，对PCLK信号进行分频。74AC
29、161供电范围可以从-0.5V6V，可以采用本系统中的电源供电；在正常供电情况下，最高输入时钟可以到达103M，对于对PCLK信号分频完全够用。当然为与MCU系统阻抗匹配，分频信号输入最好加33欧姆电阻进行阻抗匹配。PCLK分频电路如图3-5所示。图3-5 PCLK分频电路由于数字摄像头直接输出8路数字信号，在信号传输和处理上相对于模拟摄像头有优势也存在劣势。数字摄像头不需要进行场行分离，无需使用外部AD对模拟信号数字化；但是直接从数字摄像头输出的信号，在传输的过程中会有串扰。为保证最佳的接收效果，我们在选用引脚和设计主板时，采用统一模块的引脚，布线时尽量保证等长，摄像头和主板的连接线尽量短，
30、等长。同时数字摄像头很少采用硬件二值化，所以在处理上我们只能采用动态阈值进行二值化。3.2.4电机驱动电路电机驱动板为一个由分立元件制作的直流电动机可逆双极型桥式驱动器，其功率元件由四支N沟道功率MOSFET管组成，额定工作电流可以轻易达到100A以上，大大提高了电动机的工作转矩和转速。该驱动器主要由以下部分组成： PWM号输入接口、IR2104控制电路、电源电路、功率 MOSFET 管栅极驱动电路、桥式功率驱动电路等。其中IR2104自带死区控制，电源电路采用上述的5V稳压、12V升压和电源电压，MOSFET 管的选型也比较重要。图3-6 电机驱动模块原理图3.2.5舵机接口电路舵机接口电路
31、包括，供电电路和PWM号输入接口。其中为达到S-D5数字舵机的最佳性能，我们采用S-D5的上限电压5.5V为其供电，5.5V电压采用TLV1117-ADJ稳压，其性能与TLV1117-3.3相似，这里不再赘述。图3-7 舵机接口与供电原理图3.2.6拨码开关电路主板上还包括拨码开关电路，和一些外设的接口，如图3-8所示。 图3-8 拨码开关、外设接口原理图第四章 软件系统设计及实现高效的软件程序是智能车高速平稳自动寻线的基础。我们设计的智能车系统采用CMOS摄像头进行DMA图像采集，动态二值化，边线提取，赛道识别。在智能车的转向和速度控制方面，我们使用了鲁棒性很好的经典PID控制算法，配合使用
32、理论计算和实际参数补偿的办法，使智能车能够稳定快速寻线。4.1赛道双边线提取及优化处理4.1.1原始图像的特点在单片机采集图像信号后需要对其进行处理以提取主要的赛道信息，同时，由于十字、起点线的存在，光线、赛道远处图像不清楚的干扰，图像效果会大打折扣。因此，在软件上必须排除干扰因素，对赛道进行有效识别，并提供尽可能多的赛道信息供决策使用。在图像信号处理中我们提取的赛道信息主要包括：赛道两侧边沿点位置，赛道边沿点附近的原始像素值，赛道类型。由于摄像头自身的特性，图像会产生梯形式变形，以及筒形失真尤其在ov7620的上下左右各个角落处桶形失真和梯形失真叠加，导致图像畸变严重，因此在数据采集时我们只
33、采集半幅图像，也就是中心上下处的图像，这样几乎不存在筒形失真。在赛道边线提取上我们将赛道分为两大类，一类是普通的弯道，直道，上下坡等，还有一类就是十字和虚线小S。摄像头采集到几种典型赛道图像如图4-1图4-3所示。图4-1 连续弯图像 图4-2 弯道原始图像图4-3 十字交叉原始图像4.1.2普通赛道提线边沿提取算法的基本思想如下：(1)逐行扫描最近处的原始图像，根据设定的阈值提取黑白跳变点；(2)利用赛道的连续性，根据上一行黑点的位置来确定本行的边沿点；(3)在弯道的时候赛道有回拐的情况，所以提取本行边沿之前还要向前搜索回拐的边沿点；(4)求边沿点时，因为近处的图像稳定，远处图像不稳定，所以
34、采用由近及远的办法；(5)进出十字的时候，有可能错误的提线，因此要将直角以后的线滤除；边沿提取算法的程序流程如图4-4所示。 图4-4 算法流程图 处理后得到的黑线中心如图4-5和图4-6所示。图4-5 连续弯处理后图像 图4-6 弯道处理后图像4.1.3特殊赛道提线特殊赛道提取算法的基本思想如下：(1)特殊赛道只是小S或十字，因此在能延伸到较远处。(2)特殊赛道一般弯曲程度较小，每行的宽度近似等于直道上标定出来的宽度。(3)由于图像失真以及其他影响，导致单独提取小S边线时会很困难。(4)在入小S以及出小S时由于普通边线提取程序能提到较远的线导致赛道判断出错，无法进行小S的正常提线，因此要虑线
35、以及锁存状态。原始边沿提取算法的程序流程如图4-7所示。图4-7 原始边沿提取算法流程图十字校正和小S校正后的效果如图4-8和4-9所示。图4-8 十字校正后的效果图4-9小S校正后的效果4.1.4偏差量的计算使用前方一定距离的偏差量来控制小车具有较强的鲁棒性。其思想很简单。有的队伍加上了斜率，我们测试发现远处斜率较为不稳定，最后还是放弃了斜率算法，使用较为稳定的偏差算法。在获得偏差前要先标定赛道边沿，我们将车放在直道上，标定出标准的左右边线。之后通过取到的左线和左标准边线作差，取到的右边线和右标准线作差得出前方一定距离处的偏差量，用作后期控制等算法。在选用多少距离范围的数据用作偏差量也很重要
36、。在直道上由于速度较快，要选取远处的偏差，防止来不及转向，当在弯道内，由于视野有限，应该尽量使用能采集到的最远处的数据段，这样能在连续弯的切换上较为流畅，在回环弯道上较为稳定。4.1.5路径选择根据往届比赛的经验，赛车能否以最短的时间完成比赛，与赛车的速度和路径都有着密切的关系，因此，如何使赛车以一个最合理、最高效的路径完成比赛是提高平均速度的关键。对于赛车路径的优化，不能仅在匀速下调节转弯系数，应该将变速考虑进去。我们调节路径的方法是在慢速匀速情况下调出一套较为切弯的PD系数，慢慢的提高匀速的速度。由于在弯道内前瞻量有限，在提速的过程中不可避免的会出现反应迟钝，此时就停止调节转向参数。此时获
37、得了这套转向参数的可用速度范围，在此基础上添加变速程序，以起到稳定并且高速的效果。4.2 PID 控制算法介绍在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。
38、PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器是一种线性控制器，它根据给定值与实际输出值构成控制偏差。将偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制，故称PID控制器，原理框图如图4-10所示。图4-10 PID控制器原理框图在计算机控制系统中，使用的是数字PID控制器，控制规律为： (1) (2)式中k-采样序号，k = 0，1，2； r(k)-第k次给定值；c(k)-第k次实际输出值； u(k)- 第k次输出控制量；e(k)- 第k次偏差； e(k-1)- 第k-1次偏差；KP-比例系数； TI-积分时间常数；TD-微分时间常数； T-采样周期。简
39、单说来，PID控制器各校正环节的作用如下：比例环节：及时成比例地反映控制系统的偏差信号，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用，以减少偏差。积分环节：主要用于消除静差，提高系统的无差度。积分作用的强弱取决于积分时间常数，越大，积分作用越弱，反之则越强。微分环节：能反映偏差信号的变化趋势(变化速率)，并能在该偏差信号变得太大之前，在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减小调节时间。数字PID控制算法通常分为位置式PID控制算法和增量式PID控制算法。4.2.1位置式PID位置式PID中，由于计算机输出的u (k) 直接去控制执行机构(如阀门)，u(k)的值和执行机构的位置(如
40、阀门开度)是一一对应的，所以通常称公式(2)为位置式PID控制算法。位置式PID控制算法的缺点是：由于全量输出，所以每次输出均与过去的状态有关，计算时要对过去e(k)进行累加，计算机工作量大；而且因为计算机输出的u(k)对应的是执行机构的实际位置，如计算机出现故障，u(k)的大幅度变化，会引起执行机构位置的大幅度变化，这种情况往往是生产实践中不允许的，在某些场合，还可能造成严重的生产事故。因而产生了增量式PID 控制的控制算法，所谓增量式PID 是指数字控制器的输出只是控制量的增量u(k)。4.2.2增量式PID当执行机构需要的是控制量的增量(例如：驱动步进电机)时，可由公式(2)推导出提供增
41、量的PID控制算式。由公式(2)可以推出公式(3)，公式(2)减去公式(3)可得公式(4)。 (3) (4)式中 ； ；公式(4)称为增量式PID控制算法，可以看出由于一般计算机控制系统采用恒定的采样周期T，一旦确定了KP、TI、TD，只要使用前后三次测量值的偏差，即可由公式(4)求出控制增量。增量式PID具有以下优点：(1) 由于计算机输出增量，所以误动作时影响小，必要时可用逻辑判断的方法关掉。(2) 手动/自动切换时冲击小，便于实现无扰动切换。此外，当计算机发生故障时，由于输出通道或执行装置具有信号的锁存作用，故能保持原值。(3) 算式中不需要累加。控制增量u(k)的确定仅与最近k次的采样
42、值有关，所以较容易通过加权处理而获得比较好的控制效果。但增量式PID也有其不足之处：积分截断效应大，有静态误差；溢出的影响大。使用时，常选择带死区、积分分离等改进PID控制算法。4.2.3各种改进型PID(1) 不完全微分PID将微分环节引入智能车的方向和速度控制，明显地改善了系统的动态性能，但对于误差干扰突变也特别敏感，对系统的稳定性有一定的不良影响。为了克服上述缺点，本文在PID算法中加入了一阶惯性环节。将一阶惯性环节直接加到微分环节上，可得到系统的传递函数为： (5)将(5)式的微分项推导并整理，得到方程如下： (6)式中，由系统的时间常数和一阶惯性环节时间常数决定的一个常数。为了编程方
43、便，可以将公式(6)写成如下形式： (7)式中， 。分析公式(7)可知，引入不完全微分以后，微分输出在第一个采样周期内被减少了，此后又按照一定比例衰减。实验表明，不完全微分有效克服了智能车的偏差干扰给速度控制带来的不良影响，具有较好的控制效果。(2) 微分先行PID由于智能车在跑道上行驶时，经常会遇到转弯的情况，所以智能车的速度设定值和方向设定值都会发生频繁的变化，从而造成系统的振荡。为了解决设定值的频繁变化给系统带来的不良影响，本文在智能车的速度和方向控制上引入了微分先行PID算法，其特点是只对输出量进行微分，即只对速度测量值和舵机偏转量进行微分，而不对速度和方向的设定值进行微分。这样，在设
44、定值发生变化时，输出量并不会改变，而被控量的变化相对是比较缓和的，这就很好地避免了设定值的频繁变化给系统造成的振荡，明显地改善了系统的动态性能。 (8)(3) 前馈控制的应用由于智能车的跑道宽度有限制，所以在经过急转弯的时候，如果速度和方向控制不及时，智能车就可能冲出跑道。由于前馈控制是开环控制，所以前馈控制的响应速度很快。将前馈控制引入到智能车的控制中，能够提高舵机和伺服电机的反应速度，改善智能车系统的动态性能。4.2.4PID参数整定运用PID控制的关键是调整KP、KI、KD三个参数，即参数整定。PID参数的整定方法有两大类：一是理论计算整定法。它主要是依据系统的数学模型，经过理论计算确定
45、控制器参数；二是工程整定方法，它主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简单、易于掌握，在工程实际中被广泛采用。由于智能车系统是机电高耦合的分布式系统，并且要考虑赛道的具体环境，要建立精确的智能车运动控制数学模型有一定难度，而且我们对车身机械结构经常进行修正，模型参数变化较为频繁，理论计算整定法可操作性不强，最终我们采用了工程整定方法。此外，我们先后实验了几种动态改变PID参数的控制方法。4.3转向舵机的PID控制算法对于舵机的闭环控制，我们采用了位置式PID控制算法，根据往届的技术资料和实际测试，将每场图像的黑线中心加权平均值与舵机PID参考角度值构成一次线性关系。在较低速(2m/s以下)试验时，在偏离黑线很少的某个范围，将Kp直接置零，在偏离黑线较少的某个范围，将Kp值减小为原来的一半，在偏离较大的其他情况，则保持Kp原来的大小。取得的实际效果在弯道较多、直道较短的赛道上，车子转弯流畅，直道也能基本保持直线加速，车身左右抖动较小。在提高车速至高速(2.5m/s以上)时，我们发现车身在直道上特别是长直道上时，车身左右震荡比较严重，究其原因，硬件上，我们
