飞思卡尔智能车制作

飞思卡尔智能车制作全过程---舵机篇智能车的制作中,看经验来说,舵机的控制是个关键.相比驱动电机的调速,舵机的控制对于智能车的整体速度来说要重要的多.PID算法是个经典的算法,一定要将舵机的PID调好,这样来说即使不进行驱动电机的调速（匀速）,也能跑出一个很好的成绩.机械方面:从我们的测试上来看,舵机的力矩比较大,完全足以驱动前轮的转向.因此舵机的相应速度就成了关键.怎么增加舵机的响应速度呢?更改舵机的电路?不行,组委会不允许.一个非常有效的办法是更改舵机连接件的长度.我们来看看示意图:连接件从上图我们能看到,当舵机转动时,左右轮子就发生偏转.很明显,连接件长度增加,就会使舵机转动更小的转角而达到同样的效果.舵机的特点是转动一定的角度需要一定的时间.不如说（只是比喻,没有数据）,舵机转动10度需要2ms,那么要使轮子转动同样的角度,增长连接件后就只需要转动5度，那么时间是1ms,就能反应更快了.据经验,这个舵机的连接件还有必要修改.大约增长0.5倍~2倍.在今年中,有人使用了两个舵机分别控制两个轮子.想法很好.但今年不允许使用了.

接下来就是软件上面的问题了.这里的软件问题不单单是软件上的问题,因为我们要牵涉到传感器的布局问题.其实,没有人说自己的传感器布局是最好的,但是肯定有最适合你的算法的.比如说,常规的传感器布局是如下图:这里好像说到了传感器,我们只是略微的一提.上图只是个示意图,意思就是在中心的地方传感器比较的密集,在两边的地方传感器比较的稀疏.这样做是有好处的,大家看车辆在行驶到转弯处的情况:相信看到这里，大家应该是一目了然了，在转弯的时候，车是偏离跑道的，所以两边比较稀疏还是比较科学的，关于这个，我们将在传感器中在仔细讨论。在说到接下来的舵机的控制问题，方法比较的多，有人是根据传感器的状态,运用查表法差出舵机应该的转角,这个做法简单,而且具有较好的滤波"效果",能够将错误的传感器状态滤掉;还有人根据计算出来的传感器的中心点（比如第四个和第五个传感器检测到黑线,中心点就是4.5）,计算出舵机需要的转角,这个做法也比较的简单,但是必须有一个滤波的过程,必须要滤掉错误的传感器状态.比如说:现在传感器第四个,第五个和第11个检测到了黑线,显然第11个应该是个传感器检测错误.应该把它滤掉.关于这个如何滤波,我们待会在后面将进行讨论•还有人的做法就是采用PID算法，这个方法比较的好，其实也不是很难，就是PID参数整定的时候有些麻烦.大家可以自己选择喜欢的方法.关于滤波，有些许的方法:平均值排序法.这个方法大家肯定一听就知道是怎么回事.就是不急于执行，先多次检测被测传感器，累加，求平均值.这个方法不错，特别在单片机中.比如:你如果连续采集8次，累加，最后你只要右移三位（value二value>>3;）就是value二value/8的结果.毕竟，在单片机中，右移比除法要快嘛.中间值算法.这个算法也简单，顾名思义，就是取不大不小的中间的值.这个算法就需要把几次采集的值排序，然后使用中间的那个值.递推滤波.这个滤波方法比较的受认可，但是执行起来也有风险所在.先说这个算法，就是根据当前值（传感器的中心点所在值），推算接下来的传感器中心点的量，如果发现前后变化剧烈，就视为干扰因素，忽略.这个算法看起来比较的好.但是风险就在于:如果出现了错误，并且错误的中心点成为的当前值，那么以错误的中心点为基准，正确的中心点就成了干扰.这样就会出现极端情况.为了避免这个情况，我们应该有一个检查的模块，检查当前的中心点是否有效.这个检查，我们也许可以结合前面两种方法，在一定时间对中心点的有效性进行检查.限幅滤波.这个在舵机的控制中，特别是使用计算的方法获得PWM信号占