智能小车-东北大学二队技术报告

“飞思卡尔”杯大学生智能车邀请赛技术报告学校:东北大学队伍名称:东北大学二队参赛队员:沈谋全张健程功带队教师:王明顺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一届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛关保留、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:带队教师签名:日 期：摘要本智能车控制系统以单片机MC9S12DG128为核心元件,采用CCD视觉传感器进行路况信息采集,可进行路径识别和引导线形识别。通过视频亮度阈值的自适应调整、图像信息二次去噪算法、有效的图像分割和虚拟的光电传感器图像识别算法确保了智能车路径识别传感信号的准确、稳定与快速。自制转速反馈模块以其轻盈小巧的机械特性、简洁的电气特性和相应的环形队列算法,精确实现了快速的车速检测并且不增加任何机械运动部件和机械负荷。直流电动机采用MC33886模块驱动稳定、有力。系统控制策略采用以PID控制为基础的切换控制方案,努力实现系统对快速行驶和稳定运行之间的最佳平衡，在不同的线形的行驶条件下,智能车基本上能按最优控制参数行驶,体现出了良好的动、静态特性。所选用的低压差电源管理芯片TPS7350和滤波、消噪方案,可使在7.2伏电池供电的条件下为系统的各功能模块提供了稳定、可靠的工作电源,为智能车的稳定工作提供了有力的保证。采用CCD视觉传感器进行路况信息采集、自制的稳定、可靠的工作电源和以PID控制为基础的切换控制策略等是东北大学二队智能车能快速与稳定运行的基石。关键词:智能车,CCD»路径识别,PID控制,切换控制目录TOC\o"1-5"\h\z\o"CurrentDocument"摘要 III第二章 智能车制作思想、技术概要与机械设计 22.!智能车系统的制作主要思想与技术概要 2\o"CurrentDocument"2机械设计 22.I摄像头的安装 22.2摄像头的架设 32.3速度反馈传感器 42.4主板的安装 4\o"CurrentDocument"第三章 智能车路径识别与控制 6\o"CurrentDocument"1智能车路径识别方案设计论证与概要 6\o"CurrentDocument"3.2CCD图像采集原理 7\o"CurrentDocument"3.3智能车路径识别原理 93.3.1视频数据的二值化处理与去噪处理 93.3.2路径识别 10\o"CurrentDocument"4切换控制 124.I切换系统的基本概念 124.2切换控制在本系统中的应用 13\o"CurrentDocument"第四章系统硬件电路分析 15\o"CurrentDocument"1视频同步分离电路 15\o"CurrentDocument"2电机驱动电路 16\o"CurrentDocument"3电源管理电路 17\o"CurrentDocument"4加速度传感器电路 19\o"CurrentDocument"5转速测量电路 19\o"CurrentDocument"第五章软件设计 21第六章开发工具及调试 261开发工具 26\o"CurrentDocument"2 调试过程 26\o"CurrentDocument"3测试结果 26\o"CurrentDocument"4单片机资源使用小结 27\o"CurrentDocument"第七章模型车主要技术参数 29\o"CurrentDocument"第八章结论 30\o"CurrentDocument"参考文献 I\o"CurrentDocument"附件ー：程序源代码 III第一章引言车辆与我们的社会生活息息相关,然而当今车辆的智能化发展还不是很迅速,特别是在安全性、智能化、车与路之间交互信息等方面。今天的车辆技术与未来的智能车辆技术还存在着巨大的差距。今天的汽车工程师正面临着巨大的挑战,需要在新旧技术之间建立一座桥梁,通过应用先进的电子技术、信息技术、电子通讯技术推动车辆技术的进步。E第一届“飞思卡尔”杯大学生智能车邀请赛就是在这种背景下产生的。大赛组委会为每支参赛队伍提供了MC9S12DG128开发板、可充电电池、电机驱动芯片MC33886与舵机。制作智能车,需要参赛队伍学习和应用嵌入式软件开发工具Codewarrior和在线开发手段,自行设计和制作可以自动识别路径的方案、电机的驱动电路、模型车的车速传感电路、模型车转向伺服电机的驱动以及微控制器MC9s12DG128控制软件的编程等等。其专业知识涉及控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等多个学科,对学生的知识融合和实践动手能力的培养，对高等学校控制及汽车电子学科学术水平的提高,具有良好和长期的推动作用。⑵我们队伍以单片机MC9S12DG128为核心,使用Codewarrior软件开发工具,充分利用单片机各功能模块设计制作了本智能车控制系统。在保证系统稳定的前提下,以行驶时间最短为最终目标,设计了新颖的路径识别模块,该模块在视频阈值的处理上使用了自适应方法,它能够自动对环境光线进行实时检测并进行动态调整,提高了视频阈值调整的灵活性,保证了视频数据的准确性,从而为系统的稳定、可靠运行创造了条件。测速模块摒弃了传统的光电码盘测速方式,在基本不增加系统负荷的基础上,使用反射式红外传感器进行测速，在保证速度测量正确性的前提下,提高了速度测量的精度。直流电机控制使用PID控制算法,实现了电机速度控制的快速响应。各功能模块的密切配合,实现了路径的准确识别、电机的快速响应和舵机的精确控制。第二章智能车制作思想、技术概要与机械设计2.1智能车系统的制作主要思想与技术概要智能车系统是以单片机MC689S12DG128为核心,利用组委会提供的统ー模型车、电机、舵机、电池、开发系统等资源,设计并制作能够自主识别路径的、以行驶速度快慢为主要评判标准的智能车。在保证整个系统可靠运行的前提下，机械设计尽量简单,电路设计简洁紧凑但功能齐全,减轻系统负载,提高智能车的灵活性;在保证稳定性的前提下,追求时间最短，出色的完成自动行驶任务。以单片机MC9S12DG128为唯一核心微处理,使用组委会提供的统ー模型车、电机、舵机、电池、开发系统等资源,设计制作了本智能车控制系统。主要包括路径识别、直流电机驱动、舵机转向控制、电源管理和转速反馈等模块。在设计与制作的过程中,严格遵守规则但充分发挥创新的原则,以简洁但功能完美为出发点,以稳定性为首要前提,实现智能车行驶时间最短。2机械设计摄像头的安装摄像头的安装有以下几个部分组成:安装高度、摄像机镜头水平视场角与摄像机镜头焦距、摄像机镜头俯仰角。安装高度h摄像头的视野范围与摄像头的安装高度有关,在相同的俯仰角情况下摄像头安装高度增大,摄像机的视野范围也随之增大,小车的预瞄距离也会相应的增加。所以为了扩大摄像头的视野范围,在安装时可以适当增加摄像头的安装高度。摄像机镜头水平视场角瓦与摄像机镜头焦距f镜头的焦距与视场角是ーー对应的,而且是矛盾的。即镜头焦距小,则视场角大,视野范围大,但距离远的物体分辨不很清楚;反之,焦距大，则视场角小,视野范围小,但距离远的物体分辨更清楚。CCD视野应在车辆预瞄点处覆盖整个道路区域,在图2.1中卬为道路宽度,则估算摄像机镜头的水平视场角的

依据是在道路预瞄点处摄像机的视野范围的宽度大小至少为道路宽度卬=/4切,由几何关系有/=〃2+メ,则由:夕0=2arctan 公式12xylh2+d2得 /j=17.19cm摄像机镜头俯仰角瓦摄像头俯仰角外为摄像头中心光轴与道路水平面的夹角,摄像头的预晡距离d为摄像头中心光轴与地面交点到摄像头在地面上的垂直投影点之间的水平距离（见图2.1所示）。小车行驶时的预瞄距离d可由经验公式估算:d=vxk,=250X0.06=15c/n 公式2其中,混小车行驶速度,《是预瞄时间,一般取60nls。则摄像头的俯仰角品为:品=arctan—=arctan—:—=48.89 公式3°d 15以上均为理论计算,根据我们实际情况,最后将摄像头的位置定在h=14.5cm、d=25cm、品约为55。,可得最佳路径信息。摄像头的架设摄像头支架在原模型车保险杠的正中间,支架顶端距地面17cm1支架直径2cm,如图2.2所示。支架为全铝专用摄像头支架。顶部是360。全方位转向头,可将摄像头转向任何位置。底部使用万能胶固定,背后使用透明胶带固定在塑料支架上。由于塑料

支架具有一定的弹性,所以也对摄像头具有一定的缓冲作用。在受到撞击时可以一定程度地保护摄像头。图2.2 模型车侧视图2.3速度反馈传感器测速传感器由反射式红外传感器(RG149B)、施密特反相器CD40106为核心的电路制作而成,安装在ー块长4.4cm,宽1.5cm的矩形电路板上。如图2.3所示。电路板下面安装的传感器距离塑料圈约2顺。图2.3测速传感器安装示意图2.4主板的安装主板安装简单且稳定,采用三脚支架结构,前脚为原车配带的塑料杆被螺丝

和万能胶固定在小车底盘中心位置,两个后脚为小车后部两个的支柱,如图2.4所示。图2.4图2.4主板安装示意图第三章智能车路径识别与控制本智能车系统在路径识别上采用CCD视觉传感器,为处理器MC9s12DG128提供准确的路径信息。处理器根据路径识别的结果,在控制方法上,使用了的切换控制,使直流电机的速度、舵机转向控制能够与路径信息完美配合，使整个系统稳定可靠运行。3.!智能车路径识别方案设计论证与概要鉴于路径识别在整个智能车控制系统中的重要地位,这里给出路径识别部分的设计方案,并对所采用的方案进行详细介绍。方案一:基于数字式光电传感器阵列的智能控制基于反射式红外传感器的数字光电传感器阵列的路径检测方法具有较高的可靠性与稳定性,且单片机易于处理。虽然本次大赛限制的传感器为16个,但是不足以解决精度问题,而且光电传感器本身存在着检测距离近的问题,不能对远方的路径进行识别。降低了对环境的适应能力,影响了智能车的速度和稳定性。⑶方案二:基于模拟式光电传感器阵列的智能控制基于反射式红外传感器的模拟光电传感器阵列的路径检测方法同样具有较高的可靠性与稳定性。它利用传感器对白色和黑色的反射率大小,把最大、最小值之间分为n个index区间,通过对各个传感器index值的组合基本能够确定智能车的位置，从而对位置和行驶方向都能较精确的控制。但这种方法对识别道路的计算量大,计算时间较长,且检测距离也不是很远。方案三：基于CCD传感器与光电传感器的智能融合控制基于CCD传感器的路径检测方法具有探测距离远的优势,能够尽可能早的感知前方的路径信息进行预判断,再现路径的真实信息。与光电传感器阵列配合使用具有远近结合的优势,且具有较高的稳定性和可靠性。但是本次大赛所要求的控制核心单片机MC9s12DG128,总线时钟最高25M,无法实现高级的图像算法和控制算法,且硬件电路复杂。方案四:基于CCD传感器的智能控制基于CCD传感器的路径检测方法具有探测距离远的优势,能够尽可能早的感知前方的路径信息进行预判断,再现路径的真实信息。在本方案中我们还利用CCD传感器的特点在小车前方虚拟出24个光电传感器,能够精确地感知智能车的位置。有效的图像分割;50Hz的控制频率;视频阈值的自适应调整;专门开发的图像信息二次去噪算法和图像识别算法确保了智能车运行的稳定性和快速性。并且硬件安装简单,调试方便。本次大赛我们选择方案四。2CCD图像采集原理这里我们使用专用视频处理芯片LM1881提取行同步与奇偶场同步信息、,作为控制单片机对视频信号进行AD采样的控制信号。视频信号中除了包含图像信号之外,还包括了行同步信号、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,因此,若要对视频信号进行采集，就必须准确地把握各种信号间的逻辑关系。LM1881就是针对视频信号的同步分离而生产的,它为视频信号的处理提供了极大的方便。LM1881可以从0.5〜2V的标准负极性NTSC制、PAL制、SECAM制视频信号中提取复合同步、场同步、奇偶场识别等信号，这些信号都是图像数字采集所需要的同步信号,有了它们,便可确定采集点在哪ー场,哪一行。⑷通过将CCD视觉传感器输出的视频信号接至视频同步分离芯片LM1881的视频输入端,就可以得到行同步、场同步、奇/偶场同步信号等,这里只使用行同步、奇/偶场同步信号作为单片机进行视频AD采集的控制信号。由电视原理可知,CCD传感器数据采集的速率是25帧/秒,ー帧分奇偶两场,即50场/秒，场扫描时间20ms,每圻312.5行，行扫描时间64us,行同步时间是12us,场同步时间2.024ms。为了真实再现数据,要求单片机对视频信号采集速率不小于25场/秒。在我们的系统中,为了保持数据的连续性与可靠性,提高系统的检测精度,采取奇偶场均进行采集的策略。根据处理器MC9s12DG128进行AD采样与转换的时间要求,这里我们使用24MHz的总线速度,这样每采集一个点的时间大约是2us,每行的扫描时间是64us,去掉行消隐与行同步时间12us,每行有效信息时间为52us。从数据可靠性与稳定性的角度考虑,我们选择每行采集24个点,每场采集170行,但在实际上

每场采取每10行采集一次的策略,就能够满足系统精度的要求。这样,CCD每场的数据变换成一个17行24列的一个二维数组。图3.1为直线情况下的采集到的原始数据,由于AD采集的参考电压为+1.5V,而视频输入信号的电平在0.5V~1.2V,所以AD采集结果应该是在85〜204之间。具体结果如下:1721761761771821921921921921921291352纵2172242242242242242192162072072071741761771791801921921921921921261342042072202242272242202172072072072071761771791821841921921921921921201241992072142202202202192152072072072041761821821841921921921921921921161261952014207214216214214207207206206201417918418018219219219219219219211612419519920620720720720720620720620119819218418418219219219219219219211212019319920420420720620720142042031991991921921921921921921921921921921161151921992032042032042032011991991991991801841841921921921921921921691121131921971991991991991991991991981931991921801921841921921921921921581121821951981981991961951981951951921721761761771821921921921921921291352纵2172242242242242242192162072072071741761771791801921921921921921261342042072202242272242202172072072072071761771791821841921921921921921201241992072142202202202192152072072072041761821821841921921921921921921161261952014207214216214214207207206206201417918418018219219219219219219211612419519920620720720720720620720620119819218418418219219219219219219211212019319920420420720620720142042031991991921921921921921921921921921921161151921992032042032042032011991991991991801841841921921921921921921691121131921971991991991991991991991981931991921801921841921921921921921581121821951981981991961951981951951921931801921921921921921921921921591081121741931951951961951951931931931921921801921921921921921921921921591081121741931951951961951951931931931921921821841921921921921921921921291061081581921931951921921921921921921921921821841921921921921921921921291061081581921931951921921921921921921921921791791841921921921921921921251061081521921921921921921921921921921921921791791841921921921921921921251061081521921921921921921921921921921921921791791821921921921921921921121031031431921921921921921991921921921941921791791821921921921921921921121031031431921921921921921991921921921941921791811821921921921921921921131031051241921921921921931921921921921921921791811821921921921921921921131031051241921921921921931921921921921921921771791791841921921921921921121031051161921921921921921921921921921921921761791821821921921921841921051021031121921921921921921921921921921921921771791791801821821921921821029999112192192192192192192192192192192192176177178180179184182182181*102991031061921921921921921921921921921921921761771791791791821841841829999991051921921921921921921921921921921841761781761781801801821821809999991001921921921921921921921921921921841771791791841921921921921921121031051161921921921921921921921921921921921761791821821921921921841921051021031121921921921921921921921921921921921771791791801821821921921821029999112192192192192192192192192192192192176177178180179184182182181*10299103106192192192192192192192192192192192176177179179179182184184182999999105192192192192192192192192192192184176178176178180180182182180999999100192192192192192192192192192192184图3.ICCD采集宜线部分的原始数据下面简单介绍在视频采集部分单片机资源的使用情况:根据路径上黑线的宽度为25mm,为了提高黑线的识别精度,我们将单片机MC9s12DG128进行超频处理,以满足智能车进行路径识别的精度。如果单片机按照正常的最大AD时钟2MHz进行采样,那么每行视频信号被单片机采集的点数是7点，这样将丢失黑色引导线的大部分信息。正因为MC9s12DG128单片机集成锁相环PLL,通过超频处理，在保证锁相环锁相稳定的前提下,我们将系统总线时钟超到24MHz,AD时钟为6MHz,这样AD采集的点数变成原来的3倍,提高了智能车对黑线的识别精度。MC9s12DG128单片机的模数向下计数器(MDC)功能强大,具有单次与连续运行两种模式。单次运行是指定时时间结束,就停止运行,等待下次定时操作。连续运行模式就是自动重装载模式。由于视频控制信号遵守严格的时间先后顺序，我们复用该定时器,并选用单次运行模式，能够产生行同步12us与场同步2.048ms的准确定时。单片机MC9s12DG128进行AD采集的控制信号是将LM1881输出行同步(HS)引入到IRQ中断口,奇/偶场信号引入到单片机的PORTHロ的〇脚。由于在AD采集过程中，采取奇偶场均采集的方式，从充分使用单片机资源的角度出发,我们复用了PORTHO的中断功能。3.3智能车路径识别原理智能车在进行路径识别时,需要单片机将CCD传感器采集到的原始数据进行二值化与去噪处理,保证路径数据的准确性。单片机对处理后数据进行分析,得到路径的识别结果,控制直流电机进行速度调节与舵机的转向。3.3.1视频数据的二值化处理与去噪处理在对CCD视频传感器采集的视频数据进行二值化处理时,涉及到视频阈值的选择。视频阈值选择是否合适直接影响整个系统能否正常运行。本系统在视频阈值的选择上采取自适应动态调整方式，这是因为考虑到CCD传感器易受环境光线的影响。该方式能够依据环境光线进行自动调整,为系统的提供可靠的二值化数据,也为系统能够稳定运行奠定基础。视频阈值的具体实现方法为:在系统初始化时,采集一场数据,取这场数据的第一行与最后一行,将这两行数据的最大值与最小值进行加权,即可以得到系统初始时刻视频数据进行二值化的阈值。图3.2是图3.1进行二值化处理后的数据:去噪处理在保持视频数据的正确性方面有着不容忽视的作用,也正是由于CCD视觉传感器易受环境光线影响,增加了数据处理的复杂性。在本系统中,我们采取的去噪策略是取距离车体最近的数据,也就是第170行的数据作为参考数据。通过将该行中的O与1个数进行统计,然后存入一个二维数组。由于CCD

图3.2二值化与去噪处理后的数据在本系统的最大视域宽为160mm,黑线宽为25mm,单片机进行对每行进行AD采集的点数为24个,那么代表黑线宽度点的个数为3个或4个或5个（自制赛道宽度不均匀）。具体算法见去噪算法流程图。通过此方法,最近一行的数据具有较高的可靠性,然后以此行为基础,根据数据的连续性,来进行整场数据的噪声处理,如下图所示。111011001110011100001111图3.3111011001110011100001111图3.3车前最近一行去噪前111111111111111100001111图3.4车前最近一行去噪后111000111111111111001111000001111111111111001111111111111111111111001111111111111111111111001111111111111111111111001111111111111111110111001111111111111111111111001111111001111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111101111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111110111111111110001111111111111111111100001111111101111011111100001111111000111111111111001111000001111111111111001111111111111111111111001111111111111111111111001111111111111111111111001111111111111111110111001111111111111111111111001111111001111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111101111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111110111111111110001111111111111111111100001111111101111011111100001111图3.5 ー帧数据去噪前111111111111111111001111111111111111111111001111111111111111111111001111111111111111111111001111111111111111111111001111111111111111111111001111111111111111111111001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111110001111111111111111111100001111111111111111111100001111图3.6ー帧数据去噪后3.3.2路径识别将视频数据二值化与去噪处理后的结果作为单片机进行直流电机调速与舵机转向控制的数据源。将二值化与去噪处理后的每行数据的0与1的个数进行统计,并存入一个二维数组。具体的方法为:每行设两个计数器,ー个为白点的计数器,另一个为黑点的计数器。当第一个点为白点时,白点计数器的值加一,当遇到黑点时,白点计数器停止加1操作,此时黑点计时器开始进行加1操作,当再次遇到白点时,黑点计数器停止计数操作,白点计数器也停止计数操作,然后将白点与黑点的个数存入到ニ维数组。每行数据按照此方法进行操作,就可得到每行的白点与黑点的个数,然后将白点的个数加上黑点个数的一半,就能得到黑色引导线的中心线位置。图3.7是视频采集直线与S形曲线模拟图:图3.7直线上黑线的中心线和S形上黑线的中心线图中的黑线上的白点是经过处理后黑线中心线的位置。路径识别的结果应用在舵机转向控制与直流电机速度调节两个方面。舵机控制信号的产生是根据智能车车体前端300mm处的数据产生的。利用车体前端300mm的数据信息作为控制信号是因为将单片机每行采集24个点的信息模拟为24个光电传感器识别的结果,此时虚拟的光电传感器的探测位置在车体前方300mm处。由于光电传感器的可靠性，利用智能车车体前端30cm处的数据产生控制信号是可行的。控制信号的具体产生方法为:将视频数据第170行的〇与1的个数统计出来,由1与0的统计方法可知，很容易得到黑线左边的白点的个数与黑点的个数,又由于视频采集每行的总点数24点是固定的,因此很容易得到黑线另ー边白点的个数,然后将黑线两边白点的个数进行差值处理,该差值为车中轴线与引导线间的偏差值,它可作为舵机进行转向控制的控制依据。舵机的转向操作是通过单片机的PWM功能来实现的。为了提高单片机MC9s12DG128对舵机的控制精度,在该PWM的产生上,通过将PWM4与PWM5采取级联的方式形成PWM45,进行舵机的转向控制。直流电机进行速度调节是路径线形来确定的。黑线中心线的位置是智能车进行路径线形判断的条件。过程如下:将黑线中心线最远点与最近点的X轴向坐标作差。当该差值在常数域［a,bl时,认为是直线,当差值不在该常数域［a,b］时,认为是曲线。曲线又分为半圆曲线与S形曲线,采用类似的方法可以进行区分,同时在半圆模式中可以利用弯道变化的快慢判断普通大圆和特大圆。为了得到准确的直线或曲线信息,采取直线与曲线之间的多次确认与交互确认的方式。直线的确认过程为:设定直线进行N次确认,如果在(N-1)次或更少时确认失败,就作为曲线进行处理,也就是通过记忆的方式将当前状态与历时状态进行比较,以保直线识别的准确性。曲线的确认过程与直线类似。根据不同路径种类的识别结果,建立了智能车在不同线形的控制策略,同时也为智能车进行切换控制创造了条件。4切换控制I切换系统的基本概念切换系统是指由一族连续时间子系统以及安排在这些子系统之间的切换控制律所构成的系统。切换系统是混杂系统中的ー种,形式上较为简单,而在实际中又颇具代表性的ー类系统。从数学上看,切换系统可以用一个微分方程来描述:x=fa(x), (1)其中(ル:peP｝是一族从Z?"'/?”的充分规则的函数,它的参数是由指数集合P决定。b：［0,8)fP是ー个分段连续的时间函数,称之为切换信号。在特殊的情况下,某ー个给定的时间t上び的值,或取决于t、或取决于x⑴、或取决于二者的共同作用、再或者由较为复杂的技术来产生（例如具有记忆功能的闭环混杂反馈）。集合P是ー个有限维线性向量空间的典型谨子集（一般情况下是有限的）。在这里我们假设解x（・）处处连续,即状态（1）在切换瞬间不发生跃变。特别地,当所有的子系统都是线性的情况下,有线性切换系统:x=Aax其中｛A,:peP｝是ー组〃x〃维的系统矩阵的集合。其它设定同上。在切换系统中,切换事件可以分为自治切换（Uncontrolled/AutonomousSwitching）和非自治切换（ControlledSwitching）〇所谓自治切换,是指在没有控制（或在建模时忽略了控制）的情况下,切换事件由某ー内部过程引起的,例如不可预测的环境因素或元件的损坏,都可能导致系统动态过程的突变。和上述的情况相反,在很多情况下，切换是设计者设计出来的,以使系统达到预期的功能,即控制切换的系统。控制切换的系统可以用ー个比控制理论中更标准的术语来描述。假定P是一个有限的集合，令尸=｛1，…,加｝,那么切换系统（1）可以改写为:/=1其中对于"厶,有ム=1,%=0（对应于び=ん的情形）。特别地,对于控制切换的线性切换系统有:由于在实际应用中,某些系统不能通过单一的连续反馈控制律达到渐近稳定,这也在一定程度上增加了切换系统的现实意义。近些年来,基于在不同控制器之间进行切换的控制技术已经得到了广泛的应用（例如汽车エ业、飞行器的设计和飞行控制、电カ切换转换器等），尤其是在自适应控制的情况下,切换控制技术已经显示出了能够达到稳定和改善暂态响应的优良品质。2切换控制在本系统中的应用稳定性是系统的ー个基本结构特性，是控制系统能够正常运行的前提。因此，从一方面讲，切换系统的研究主要集中在稳定性分析上。对任意切换序列下系统的稳定性分析中一种重要的情况是,通过在一族镇定的控制器之间进行切换来控制某ー对象（其中每个控制器是针对每个具体的任务而设计的）。这种多控制器的切换系统的结构如图3.8所示。在每个时间点3由一个高水平的决策器来选定哪个控制器接入闭环中。这种切换系统的稳定性一般可以由每个控制器接入闭环的时间来决定。即只要每个控制器接入闭环的时间足够长,以致消除暂态效应,则系统就可以达到稳定。图3.8多控制器切换系统的结构图在本智能车控制系统中,根据CCD视觉传感器识别的结果,可以得到路径线形信息,此信息作为处理器MC9S12DG128进行直流电机速度调节依据。本智能车依据路径模式,定制了不同的控制器。各控制器与不同的路径模式ーー对应。直线模式控制器对应直线路线的速度调节,半圆模式控制器对应半圆曲线路线的速度调节，S型模式控制器对应S形曲线的速度调节。在不同的路径条件下,进行控制器之间的切换。当智能车运行在直线模式时,采用直线模式控制器;当智能车由直线模式过渡到曲线时,采取过渡模式控制器;当智能车在曲线模式时,采取曲线控制模式控制器。通过各种不同的控制器的循环切换,来满足智能车在不同路径条件下的直流电机调速的快速性、平滑性和稳定性。第四章系统硬件电路分析以MC9S12DG128为核心,将CCD视觉传感器采集的路径信息进行处理,控制舵机转向与直流电机调速。整个系统的硬件结构如图4.1所示:图4.1系统硬件框图整个系统的主要单元电路包括视频同步分离电路、直流电机驱动电路、电源管理电路、加速度传感器电路、转速反馈电路,下面简要分析各单元电路。4.1视频同步分离电路LM1881 VDDXIIVIDEOINIIヽ ? \PHO -="11士舒0寓gc，RIル GNDBURST—||R14テ二 ビし，图4.2视频同步分离电路视频同步分离电路主要采用视频同步分离芯片LM1881,电路原理图如上图所示⑹。LM1881的主要特点如下:1）交流耦合的复合视频输入信号源;2）大于10kC的输入阻抗;3）小于10mA的消耗电流;

4）复合同步和垂直同步输出;5）奇偶场输出;6）色同步输出;7）水平扫描频率可达到150kHz;8）边沿触发的场输出;9）对于非标准视频信号产生默认的场同步。将视频信号通过ー个电容接至LM1881的2脚,即可得到控制单片机进行AD采集的控制信号——行同步HS与奇偶场同步信号ODD/EVEN。4.2电机驱动电路VDDXBATTERYINTOUT1OUT1DNCPGNDPGNDAGNDDNC1N2DICPPV+OUT2OUT2D2PGNDPGND2019PWM1运VDDXBATTERYINTOUT1OUT1DNCPGNDPGNDAGNDDNC1N2DICPPV+OUT2OUT2D2PGNDPGND2019PWM1运PB6~171613PB71211一C26itH0MOTORic5MC33886图4.3电机驱动原理图电机驱动采用组委会提供的专用电机驱动芯片MC33886国,该芯片的特点如下:1）电压:540V；1）通电阻:120毫欧姆;输入信号:TTL/CMOS；PWM的频率可达到10kHz；4）短路保护、欠压保护、过温保护等。为充分使用芯片资源,增强其驱动能力,将芯片的两个输入引脚并联起来使用,接至单片机的PWM1。单片机MC9s12DG128产生脉宽调制信号PWM1的方法为:为了提高PWM的输出精度,将PWMO与PWM1采取级联的方式形成PWM01,将PWM01的频率设定为100Hz,周期为10ms。将MC33886的两个输出并联起来接至电机,增强电机带负载的能力;由于该芯片具有短路保护、欠压保护与过温保护功能,通过引入单片机的中断口,使单片机能够对芯片MC33886的异常情况进行实时处理。另外,MC33886本身具有制动功能,该功能是通过单片机控制该芯片的D1与/D2来实现的。3电源管理电路电源管理在整个电路中起着举足轻重的作用,电源芯片选择的好坏直接影响系统能否正常工作。它不仅为单片机提供工作电压，而且为各个控制芯片提供工作电压。因此,电源管理芯片的好坏直接影响系统的稳定性。但由于电机带负载的大电流特性,直接影响供电电源的质量,进而影响整个系统。为了减小系统运行过程中电机对电源的干扰,特设计了大电容与大电感组成的LC滤波电路,对引入电源管理芯片的电源进行滤波,保证电源芯片的正常工作电压。下面是电源管理电路的框图:图4.4电源管理电路原理图从整个系统稳定可靠的角度出发,我们选择了一款低压差芯片TPS7350,该芯片的很具特色的优点是当输出电流为100mA时,最大压差只有35mv,只需很少的外围器件就能满足应用要求。图4.5是使用一片TPS7350⑹为整个智能车系统提供+5V的工作电压的原图:由于舵机的响应时间对智能车转向的转向控制很重要,为了实现其快速响应,我们将舵机的工作电压提高到+6V。从供电稳定、可靠的角度考虑,我们仍

然使用低压差电源芯片TPS7350。由于TPS7350的输出电压是+5V,为了得到+6V的工作电压,通过提高芯片地电位的方式,将芯片的地通过两个IN4148接至供电电源的地,这样我们就可为舵机提供可靠的+6V工作电压,如图4.6所Zj\o图4.5TPS7350工作电路原理图图4.6舵机电压电路图考虑到CCD摄像头工作的稳定性,我们使用max734m进行升压,将摄像头的工作电压提高到+12V,从而为CCD的可靠工作提供保证。该芯片的特点如下:稳定的+12±5%V输出;可靠的120mA电流输出;逻辑可控,70uA关闭;可用效率达85%〇该芯片只需5个外围器件就可以满足应用要求，具体应用原理图如图4.7所心、图4.7升压电路

加速度传感器电路Xコrr門!~~! 筈图4.8加速度传感器原理图考虑到模型车在行驶过程中由于速度过快可能会出现侧滑现象,再加上我们使用的是CCD视觉传感器,如果模型车行驶过程中调速不稳而出现抖动可能会导致CCD采集到虚假数据,从而会影响模型车的控制效果。因此我们选用了Freescale公司加速度传感器MMA6260⑻,感知前进方向和侧向的加速度变化。该加速度传感器可以感知二维加速信息，转换成与加速度大小成线性关系的电压,供后级MCU采样。在这里我们将MMA6260Q水平放置，与CCD的方向保持一致,X轴方向用来检测前进方向是否有突变,Y轴方向检测转弯时是否会有侧滑现象。转速测量电路图4.8转速测量电路原理图车轮转速测量电路如图4.8所示。本系统测速原理是通过将车轮上的黑色塑料圈涂成黑白相间且比例为1:1,利用反射式光电传感器对白与黑两种介质的反射率不同，将光电传感器的输出经过施密特反相器进行整形,就可以得到占空比为1:1的脉冲方波,使用单片机MC9s12DG128的输入捕捉功能,对该速转速脉冲进行沿捕捉,就可以得到直流电机的转速值。为了提高转速的测量精度,我们将单片机MC9s12DG128的输入捕捉设定为上升沿触发方式。在我们的系统中,通过使用上升沿触发的方式与软件上的环形队列算法,可提高速度的测量精度。在本智能车控制系统中,系统时钟24MHz,经过128分频作为单片机输入捕捉的时钟源，利用单片机输入捕捉沿的功能捕捉系统时钟脉冲的个数与车速的对应关系如下表所示:表4.1脉冲与速度关系速度设定值(cm/s)转速频率(Hz)捕捉的时钟脉冲(个)转速实际值(cm/s)100394808104110424464112120464076122130503750133140553409144150573289152160613074162170652885173180682757178由表4.1可以看出,采取脉冲ー速度模式能够提高测速精度,该方法在本系统的实际应用中也体现了其优点。

第五章软件设计系统的软件设计部分由视频采集,视频数据一次去噪,视频数据二次去噪,路径识别组成。程序流程图如下:•智能车的主函数是系统运行的基础,在系统的初始化阶段,对系统的各功能模块进行初始化,然后按照设定的各子模块运行。智能车系统的总体框图如图

•视频采集的数据是单片机进行数据处理的数据源。通过将LM1881的同步信号引入到单片机的中断口IRQ与PORTH0,同时使用单片机的16位模数递减计数器(MDC),进行场同步、行同步的延时,以确保单片机所接收的视频信号的准确性。单片机将AD采集的视频数据存于一个二维数组,然后单片机进行数据处理。视频采集的流程图如图5.2所示:图5.2视频采集流程图

•视频数据一次去噪。对采集到的视频数据最近一行做去噪处理,目的是使虚拟的24个红外传感器信息真实可靠,且为视频数据二次去噪打好基础。具体程序流程图如图5.3所小。图5.3视频ー次去噪流程图•视频数据二次去噪。利用视频数据一次去噪所得到的图像信息和路径信息的连续性对视频数据进行二次去噪,冃的是得到可靠真实的远方信息,并做出正确的路径判断，具体程序流程图如图5.4所示。图5.4视频二次去噪流程图•路径识别算法。利用视频数据二次去噪所得到的路径信息,判断出小车前方是直线,圆,或者S形。具体程序流程图如图5.5所示。对该场最近的一行数据进行去噪处理对该场的数据进行去噪处理二丕车进入直线2N二丕车进入直线2N@设置赢速度

设置pid参数舵机进行大

圆调节方式设置特大圆速度

改置@设置赢速度

设置pid参数舵机进行大

圆调节方式设置特大圆速度

改置pid参数设置S形速度设置pid参数舵机进行特

大圆调节方式舵机进行

S形调节方式图5.5路径识别算法流程图第六章开发工具及调试6.I开发工具开发工具使用的是大赛组委会提供的Codewarrior3.1>Codewarrior4.1开发环境,该开发工具是Metrowerks公司的、专门面向Motorola(Freescale)所有MCU与DSP嵌入式应用开发的软件工具,是Motorola(Freescale)向用户推荐的产品。它包括集成开发环境IDE、处理器专家库、全芯片仿真、可视化参数显示工具、项目工程管理器、C交叉编译器、汇编器、链接器以及调试器。它能够为单片机MC9S12DG128提供与之配套的应用程序开发模块。在目标程序的下载与调试方面,使用了MC9S12DG128的串口功能。该单片机有2个串口资源,我们只使用了串口1。下载程序时,连接PC的串口与单片机的串口,通过PC的超级终端进行程序的下载与调试。也可以通过BDM与单片机之间的连接下载程序。BDM的使用参考了清华大学智能车网站的BDM_for_S12_TBDML_用户手册V1.3o6.2调试过程制作调试过程包括以下三个阶段:第一阶段:队员们各自通过查找资料、翻阅书籍、上网询问等方法,迅速了解MC689S12DG128型单片机以及Codewarrior编译环境的基本原理、基本功能,重点掌握了能够利用在模型车上的几个模块,如：ECT、RTkMDC、ATD、Interrupts,PWM等。第二阶段：完成小车竞赛用到的基本模块。包括：小车测速、视频采集、舵机控制、PID调速、电源模块、防止震动功能、串行在线调试、BDM调试等。第三阶段：PCB板制作与硬件安装,小车整体调试，整合各种资源。包括:速度优化、资源优化、电源抗干扰等。6.3测试结果使用韩国2005年的赛道进行测试,该赛道的总长为33.5m,测试结果如下：

表6.1赛道测试结果设定速度（单位:cm/s）时间（单位:S）平均速度（单位:cm/s）自I线半圆曲线S型曲线20016013020.4516419015013021.8015318014012022.9014617014012023.3014317013012023.88140表6.2模型车通过不同路经的测试结果测试内容1似1/4圆曲线1/2圆曲线S型曲线设定速度（单位:cm/s）170130130120实际速度（单位:cm/s）177143136122测试结果良中良优6.4单片机资源使用小结MC9S12DG128是Motorola（Freescale）新推出的高性能16位微控制器,具有强大的功能。在本智能车系统中,使用了该单片机的大约80%的资源:定义变量Interrupt定义IRQInitialFunctionPORTInitialFunctionPWMInitialFuncionSERIALInitialFunctionRTIInitialFunctionATDInitialFunctionMDCInitialFunctionDevalueSearthFunctionVideoDataFilterFunctionPathIdentifyFunctionSpeedSettingFunctionCalculatetrimFuncionMainFunction大的功能。在本智能车系统中,使用了该单片机的大约80%的资源:定义变量Interrupt定义IRQInitialFunctionPORTInitialFunctionPWMInitialFuncionSERIALInitialFunctionRTIInitialFunctionATDInitialFunctionMDCInitialFunctionDevalueSearthFunctionVideoDataFilterFunctionPathIdentifyFunctionSpeedSettingFunctionCalculatetrimFuncionMainFunctionECTInitialFunctionPIDFunction单片机控制功能框邸k普通I/Oロ在程序调试过程中,将状态指示灯接至单片机的I/Oロ,可以方便程序调试。这里主要使用了PORTB的〇〜5位,其第6、7作为单片机使用MC33886制动功能的控制端口。IRQ中断该中断在本智能车系统中用于检测视频的行同步信号HS。16位模数递减计数器（MDC）为视频采集提供场消隐和行消隐延时。PORTH口中断在视频采集的过程中,由于奇偶场信号均需要采集,但是两者之间有着密切的联系,只是用了PORTH的〇口中断功能,将其设置为沿触发的方式,即上升沿与下降沿均中断。为了避免MC33886出现异常情况,将MC33886的状态ロ与单片机PORTH的7口相连,使得单片机能对电机过热进行技术处理。ADC采集在进行AD采集,为了提高单片机对黑线的检测精度,这里使用了单片机的锁相环功能,通过锁相环将系统时钟提高到24MHz,满足了智能车对黑线检测精度的要求。PWM功能这里为了提高单片机对直流电机与舵机的控制精度,选择了16位的PWM方式。该方式通过将两个PWM进行级联，可以满足应用要求。输入捕捉对直流电机的转速测量是利用单片机的输入捕捉功能来实现的。通过将输入捕捉设置为上升沿捕捉方式和软件上采用环形队列算法,可提高转速测量的精度。RTI定时功能定时4.096ms,即每隔4.096ms进行一次PID调节。串行通信设置波特率为115200Bps,用于平时的软硬件调试。看门狗监视程序是否正常运行。第七章模型车主要技术参数a）改造后的车模总体重量（包括电池0.3Kg）1.105Kg,长335mln,宽165mm；b）电路功耗:空载4.68W,最大功率21.6W;所有电容总容量1617uf；c）传感器共有3个包括:CCD视频传感器1个,光电测速传感器1个,加速度传感器1个;d）除车模原有的驱动电机、舵机之外无其他伺服电机;e）赛道信息检测精度6.25mm、频率50Hz。另外，按照组委会的要求对赛车的机械改动情况进行说明:没有改动底盘结构、轮距、轮径及轮胎；没有改动驱动电机的型号及传动比;没有改造滚珠轴承；没有改动舵机;没有改动驱动电机及电池,车模主要前进动カ来源于车模本身直流电机及电池。第八章结论历时6个月最终完成了用于本次智能车系统的设计、安装与调试。我们从一点一滴做起,从最基本的“飞思卡尔”单片机原理学起,每一点成就都流淌着队员们的辛勤汗水,本着电子设计大赛的刻苦精神,最终完成了作品。我们每位队员分エ明确,在带队老师的指导下我们的工作更是组织得井井有条。我们先从单片机的基本组成出发,队员们各司其责,在每ー个阶段的学习后，我们就在ー起进ー步地商讨,互通有无,做到资源共享,提高效率。就这样我们在最初的三个月里完成了各个模块的调试,包括:视频采集、舵机控制、速度反馈、电源的抗干扰、电机驱动、防震动干扰以及单片机资源的合理运用。在接下来的时间里,我们进行了整车调试,各资源的衔接与优化,硬件与软件技术的升级与改进,以高效、稳定、快速为目的,以全国一等奖为目标,队员们开动脑筋、全力以赴、克服重重困难,最终完成了参赛模型车。我们在制作模型车的过程当中遇到的最大的困难就是电源的干扰问题。由于小车使用的是直流电机,电流最大时可以达到3A,这对电池的影响很大，所以我们精心制作了电源模块,保证了系统其他部分的正常运转。在后面的时间里,我们继续从智能车的动カ特性出发，优化对智能车车速的控制,进ー步缩短智能车的行驶时间。参考文献[1]A•布洛兹,M•布图兹,A•法斯莉等.智能车辆.北京:人民交通出版社,2002[2]周斌,李立国,黄开胜.智能车光电传感器布局对路径识别的影响研究.电子产品世界,2006.5139-140[3]吴建平,曹思榕,李坤垣.红外反射式传感器在自主式寻迹小车导航中的应用.成都理工大应用核技术与自动化学院,2005[4]葛亚明，刘涛,王宗义视频同步分离芯片LM1881及其应用.应用科技,Vol.31,No.9,2004.9[5]FreescaleSemiconductorTechnicalDataDocumentordernumber:MC33886Rev7.0,07/2005[6]TPS7350QLOW-DROPOUTVOLTAGEREGULATORSWITHINTEGRATEDDELAYEDRESETFUNCTIONSLVS124F-JUNE1995-REVISEDJANUARY1999MAXIM+12V,120mAFlashMemoryProgrammingSupplyRev21993.1FreescaleSemiconductorMMA7260QHFDRMReferenceManualRev2.0,2005.12[9I邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法北京:清华大学出版社2004MC9S12DP256AdvanceInformation2000.11.1Revision1.1【11】杨国田,白焰.摩托罗拉68HC12系列微控制器原理、应用与开发技术北京:中国电カ出版社F.Diebolt.Roadmarkingsrecognition.InICIP96,page17P8J996M.Shoji.CMOSDigitalCircuitTechnology.PrenticHall,1988[14]贾云得.机器视觉.北京：科学出版社,2000[15]谭浩强.C语言程序设计（第二版）.北京：淸华大学出版社,2003.5[16]王永军,李景华.数字逻辑与数字系统（第二版）.北京：电子工业出版社，2003.1[17]刘淑英，蔡胜乐,王文辉.电路与电子学（第二版）.北京:电子工业出版社，2003.6[18]张嗣瀛.现代控制理论[M].北京:冶金工业出版社119】郑大钟.线性系统理论国].北京:清华大学出版社，2002[20]张国范,顾树生,王明顺.计算机控制系统.北京：冶金工业出版社,2004附件ー:程序源代码*ーーーーーーーーーーーーーーーー一一.*DG128.H*Description:** */#ifndef_DG128_#define_DG128_1// #defineDG128_EXTextern〃ニニニ===========================================// MODULEDEFINE//#defineSCI0_EN1//EnableSCIO#defineSCIO_RECEINT_EN1//EnableSCIOReceivebuffer#defineECLK_EN1//EnableBUSCLK=ECLKoutput#defineVIDEO_SAMPLE_EN1//EnableVIDEO.SAMPLE#definePWM_EN1//EnablePWM#defineREALTIME_EN1//Enabletimebasefunction#defineECT_EN//1//EnableECT// OSCCLOCK//- #defineOSC_CLOCK16000000L#defineREF_CLOCK8000000L#defineBUS_CLOCK24000000L#defineREFDV_VALUE(OSC_CLOCK/REF_CLOCK)-1#defineSYNR.VALUE(BUS.CLOCK/REF_CLOCK)-1it // PORTINITIALIZATION/A #defineDDRA_VALUEOxff//output1,input0#definePORTA_VALUE0x02#defineDDRB_VALUEOxff#definePORTB_VALUEOxBF#defineDDRT_VALUEOxFF//output1,input0//=================—

//INTERFACEOFFUNCTION//INTERFACEOFFUNCTION// voidDG128Init(void);//- // PORTINITIALIZATION// voidDG128PortInit(void);//- 〃==============================================================// VIDEO_SAMPLEFUNCTION// #ifV1DEO_SAMPLE_EN#defineVIDEOVERTICAL_ECHO1#defineVIDEO_ROW_NUMBER24#defineVIDEO_SAMPLE_ROW_INTERVAL9#defineVIDEO_VERTICAL_NUMBER(150/(VIDEO_SAMPLE_ROW_INTERVAL+1))〃全局变量DG128_EXTucharg^ucVideoImage[VIDEO_VERTICAL_NUMBER][VIDEO_ROW_NUMBER];DG128_EXTucharDG128_EXTucharDG128_EXTucharDG128_EXTucharDG128.EXTucharDGI28_EXTucharDG128.EXTucharDG128.EXTucharDG128.EXTucharDG128.EXTuchar// g_ucVideoDisplay;g_ucVideoOddFlag;g_ucVideoEvenFlag;g_ucSmartcarSpot[VIDEO_ROW_NUMBER];g_ucSpotProcessFlag;g_ucVideoProcessFlag;g_ucVideoDivideValue;DG128_EXTucharg-ucVideoDelay;#defineVDg_ucVideoDelay#defineVD.VERTICALOx1#defineVD_ROW0x2#defineVD_VERTICAL_FINISHVD==VD_VERTICAL#defineVD_ROW_HNISHVD=VD__ROW#defineVD_CANCELVD=0x0// DG128_EXTucharg^ucVideoVerticalRefreshCounter; 〃场刷新计数#defineVVRC g_ucVideoVerticalRefreshCounter#defineVideo_Sample_FINISH VVRC==VIDEOVERTICAL_ECHO// DG128_EXTintg_ucVideoSample_RowCounter;#defineVSRC g_ucVideoSample_RowCounter#defineVideo_Sample_START VSRC=VIDEO_SAMPLE_ROW_INTERVAL// 〃函数声明voidSAMPLE.VARIABLEJnit(void);voidPORTHJnit(void);voidIRQ_Init(void);voidAD」nit(void);#endif//VIDEO_SAMPLE_EN// SCIOFUNCTION// #ifSCI0_EN#defineSCI0_BAUD 115200voidSCIOlnit(void);// #ifSCIO_RECEINT_EN#defineSCIO_RECE_BUFFER 32DG128_EXTunsignedcharg_ucSCIOReceBuffer[SCIO_RECE_BUFFER];DG128_EXTunsignedcharg_ucSCIOReceHead,g_ucSCIOReceTail;#endif//SCIO_RECEINT_EN// #defineSEND_RECE_LOOP Oxffft)voidSendCharO(unsignedcharucChar);unsignedcharReceCharO(unsignedchar*pucChar);#ifSCIO_RECEINT_EN#defineCAN_RECE0(g_ucSCIOReceHead!=g_ucSCIOReceTail)#else#defineCAN_RECE0(SCI0SR1&0x20)#endif//SCIO_RECEINT_EN// #endif//SCI0_EN〃======================================================// PWMSECTION// #ifPWM_EN// #definePWMOEN

TOC\o"1-5"\h\z#definePWM1_EN 1#definePWM2.EN 0#definePWM3_EN 0#definePWM4_EN 1#definePWM5_EN 1#definePWMPERO_VALUE0x17#definePWMPERLVALUE0x70#definePWMPERO_VALUE0x17#definePWMPERLVALUE0x70#definePWMPER2_VALUEOxff#definePWMPER3_VALUEOxff#definePWMPER4_VALUE0x75#definePWMPER5_VALUE0x30#definePWMDTYO,VALUE 0#definePWMDTYLVALUE 0#definePWMDTY2_VALUE 0#definePWMDTY3_VALUE 0#definePWMDTY4_VALUE Ox11#definePWMDTY5_VALUE 0x94voidPWMInit(void);#endif//PWM_EN//1770=6000foroutput500Hz//ea60=30000foroutput100Hz//(PWMPER3_VALUE/2)//1194=4500,1.5ms高电平//：// REALTIMEENABLE// #ifREALTIME_ENvoidRealTimelnit(void);DG128_EXTunsignedintg_nRealTimeCount;#endif//REALTIME_EN〃=====ニニニ===========================================================// ECTFUNCTION//- #ifECT_EN#defineMOTOR_STOPPORTB_BIT6=1#defineMOTOR_STARTPORTB_BIT6=0DG128_EXTintg_ucSampleSpeed;#defineSSg_ucSampleSpeedDG128_EXTuintg_uiMotor_Fre;DG128_EXTintg_ucPreSpeed;DG128_EXTfloatPID_P;DG128_EXTfloatPID」;DG128.EXTfloatPID_D;DG128_EXTucharg_ucSpeedStart;DG128_EXTucharg_ucPidFlag;〃函数声明voidIC」nit(void);#defineSPEED_SUBTRACT(g_ucPreSpeed-g_u