浙科三轮一队技术报告

1、 第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告学校：浙江科技学院队伍名称：浙科三轮一队参赛队员：费英杰、余婉婷、施立飞带队教师：孙勇智、何致远 目录 第一章 研究背景及作品意义61.1 研究背景及作品意义6第二章作品介绍72.1 系统整体设计72.2 方案特色7第三章 机械结构的设计和优化93.1 车模选择93.2 电池高度及配重调整93.3 测距模块的选用和安装113.4 光电编码器的选择与安装113.5 车模俯视图12第四章 硬件电路的设计与实现134.1 硬件设计总体方案134.2 系统板电路144.3 电源稳压电路144.4 电机驱动电路154.5 电磁电路处理164.6 本章小

2、结17第五章 软件算法的实现185.1 PID 控制理论185.2 直立姿态控制205.3 直立方向控制215.4 三轮的速度控制225.5 横断处理23第六章开发工具制作安装调试过程说明246.1 图像上位机246.2 用于 PID 调试的上位机246.3 编译环境256.4 蓝牙调试模块26 摘要 本文设计的智能车系统以 MK60DM512VLQ10 微控制器为核心控制单元，通过电磁检测赛道信息循迹，用灰度传感器检测断路来转变形态，用漫反射和夏普红外测距来判断横断位置；通过光电编码器检测模型车的实时速度，使用 PID控制算法调节驱动左右电机的转速，实现了对车运动速度和运动方向的闭环控制。

3、为了提高模型车的速度和稳定性，使用 OLED、拨码开关、蓝牙模块等调试工具，进行了大量硬件与软件测试。实验结果表明，该系统设计方案确实可行。 【关键词】智能车;MK60DM512VLQ10;摄像头;恩智浦 引言 “恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛是以“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。智能车竞赛涉及自动控制、模糊识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械与汽车等多个学科，为大学生提供了一个充分展示想象力和创造力的舞台，吸引着越来越多来自不同专业的大学生参与其中，激发了大学生的创新思维，对于其实践

4、、创新能力和团队精神的培养具有十分最重要的价值。该竞赛分竞速赛和创意赛两类比赛。竞速赛是在规定的模型汽车平台上，使用飞思卡尔半导体公司的8位、16位、32位微控制器作为核心控制模块，通过增加道路传感器、电机驱动电路以及编写相应软件，制作一部能够自主识别道路的模型汽车，按照规定路线行进，以完成时间最短者为优胜。创意赛在统一比赛平台上，充分发挥参赛队伍想象力，以特定任务为创意目标，完成研制作品，由竞赛专家组观摩作品现场展示、质疑、现场观众投票等环节，最终决定比赛名次。 本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

5、现的全过程。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。本竞赛规则透明，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。 对于变形三轮组，我们在实际操作过程中的主要问题是：1 直立和三轮的切换问题，三轮和直立由于电感位置的改变，机械结构的不一样导致两种状态的参数都需要调整。2 圆环问题，两种状态电感位置，控制方案的不一样导致圆环进环方式。 第一章 研究背景及作品意义 1.1 研究背景及作品意义 在半导体技术日渐发展的今天，电子技术在汽车中的应

6、用越来广泛，汽车智能化已成为行业发展的必然趋势。汽车智能化被认为是汽车技术发展进程中的一次革命，汽车智能化的程度被看作是衡量现代汽车水平的重要标志，是用来开发新车型，改进汽车性能最重要的技术措施。有研究认为智能汽车作为一种全新的汽车概念和汽车产品，在不久的将来会成为汽车生产和汽车市场的主流产品。 智能车辆是一个新型的交叉学科领域它的许多新思想、解决方案得益于其他领域的启发和技术支持如机器人、人工智能、计算机科学与系统、通信、控制与自动化、信号处理等理论如它的一些机构、设备如红外、雷达、声纳等则来自军事领域。 全国大学生“恩智浦”杯智能汽车竞赛是以“立足培养、重在参与、鼓励探索、追求卓越”为宗旨

7、，鼓励创新的一项科技竞赛活动。竞赛要求在规定 的汽车模型平台上，使用恩智浦半导体公司的微控制器作为核心控制模块， 通过增加道路传感器、电机驱动模块以及编写相应控制程序，制作完成一个能 够自主识别道路的模型汽车。恩智浦智能车竞赛在多年来不停地改善旧的组别，推出新的组别，在十四届智能车比赛中推出变形三轮组的比赛，往届直立组和三轮组是分开的不同组别，今年将两者结合在了一起。由于三轮和直立的控制模型是相互对立的，机械结构的搭建也是一个重大的难题。变形，顾名思义是指在赛道中的断路中完成变形，这对断路识别的稳定有着很大的考验，还有要在车模高速运行的过程中准确迅速变换姿态。变形三轮组能更能的看出不同队伍的车

8、模控制水平，又快又稳才是关键。在省赛预赛的时候，我们前面十组队伍都没有跑下来，我们组是赛区中第一组在预赛中跑下来的，比赛完赛率非常之低。我觉得赛场的稳定性离不开平常在实验室中的大量调试。 第二章 作品介绍2.1 系统整体设计 车的系统整体结构如图所示。MK60DN512VLQ15 微处理器通过采集并处理电磁信号，得到赛道中方位信息;通过采集光电编码器对车轮转速的脉冲计数，得到车行进的速度数据。通过微处理器对电磁处理，两轮差速过弯、电机进行串级式 PID 控制，最后以 PWM 波输出驱动电机。在调试过程中，通过蓝牙模块无线传输数据信息在上位机实时观测及分析。 2.2 方案特色变形三轮组比赛任务:

9、车模在出发的时候需要保持两轮着地平衡状态出发，直到遇到第一个断路赛道元素，车模改为水平三轮着地运行状态。遇到第二个断路赛道元素时，车模需要重新恢复两轮着地运行状态，并最终通过终点线。 比赛规则刚发布的时候，我们组学习的主要目标是摄像头，最初决定的是用摄像头来作为主传感器，但是随着日后的研究深入，发现一个摄像头很难兼顾到两种状态的道路识别，但是安装两个摄像头对电路设计，程序设计有着极大的考验，还有比赛规则中指出将不对阳光进行遮光处理，这对于摄像头来说是一个极大的打击。在调试断路的时候发现，电磁的横电感并不会因为角度的变化发生很大的变化，这对于我们三横电感差比和来说无疑是一个，经我们测试三电感差比

10、和,除了圆环不能进，其他元素十分稳定。但是速度相对摄像头来说，确实有着不少的减少，但是稳定性和代码的数量大大减少，可以把更多的时间用在处理圆环、横断、断路上，稳定性对于比赛来说同样重要，光有速度不稳对于比赛来说是失败的。所以确定好思路后，我们把调试目标定为了：在一定的速度上，追求稳定性。 在陀螺仪选型上我们选择了 mpu6050。刚开始选择了龙邱九轴陀螺仪，但是需要互补滤波和卡尔曼滤波，调参数比较复杂，而且龙邱九轴价格昂贵，对于学生群体不够友好。所以选择了价格便宜，数据处理也简单的 mpu6050，也是大家普遍都在使用的陀螺仪，咨询问题也非常方便。 解决了赛道处理和姿态获取的问题后，另一个难点

11、是万向轮的朝向。万向轮在前面，前瞻长，转向不灵活。万向轮在后面，转向灵活前瞻短。在实际测试中，万向轮朝前，三轮状态切换比较流畅，万向轮在后面，断路切换过程中，如果角度控制不好，容易头朝地翻车。 第三章 机械结构的设计和优化3.1 车模选择比赛规则说明，车模使用 F，或者在 D，E 车模基础上增加第三全向轮进行改装成三轮车模。车模运行方向不限。D，E 车模改装后，需要满足万向轮中心距离后轮轴距之间的长度不小于 F 车模上万向轮距离后轮之间的距离，对于增加的万向轮的种类没有限制。经过我们的比较测试，由于实验室没有 E 型车模所以就没有测试，且需要改装，比较麻烦所以不考虑。F 车模前轮很重，直立状态

12、需要加很多的配重来支撑它立起来。D 车模轻巧，改装方便，轴距还比 F 车模长，电池放在后面不会与轮胎擦到，所以可以用很少的配重或者不加配重就能轻松的直立起来，所以最终选择了 D 车模。 此次竞赛的赛车车模选用 D 型车模，控制采用双电机驱动方案。车模外形如图 3.1 所示。 图 3.1 车模外形 3.2 电池高度及配重调整在调试过程中，我们发现由于我们采用了纯电磁方案，外加了一些测距传感器导致前面部分比较重，需要在后面加配重来平衡车辆。然后经过调试发现重量集中在附近，转向效果和过小 s 弯会好很多，因此在电机附近加上了配重。图 3.2.1电池高度图 3.2.2配重的放置3.3 测距模块的选用和

13、安装 今年与往届比赛的最大的难点是，增加了一个横断，简单的来说就是一个障碍物。如果不能正确快速的通过横断，比赛基本就是失败了。因为无法准确判断横断并通过意味着，车模撞击横断，必然错失宝贵的时间，还有极大的可能造成车模不可逆转的损伤。所以测距模块的安装也极为重要。我们采用了两个不同的测距模块，三轮状态下使用夏普的红外测距，直接单片机 adc 直接读取电压就可以使用，直立模式下采用漫反射，这种激光传感器使用方便，也比较容易调整。我们特意用 3D 打印制作了能调节漫反射角度的模块。夏普红外测距，需要在光线比较均匀的场景下使用，在阳光和灯光不均的情况下极小概率会出现误判，据研究发现阳光和日光灯中带有少

14、部分的红外光线，可能会对测距造成影响，然后也和每个夏普模块的特性有关。下图为漫反射判横断：3.4 光电编码器的选择与安装为了尽可能的减轻车身重量，我们选用了一款 512 线 mini 测速编码器。安装时需要仔细调整编码器齿轮与电机齿轮的间隙，保证阻尼适中。 3.5车模俯视图 第四章 硬件电路的设计与实现硬件电路设计的稳定性是智能车系统追求的首要目的，我们使其在可靠的基础上使其简单化，又能满足工作及调试的基本要求。电源管理模块要保证使整个系统供电稳定；保证传感器信息采集准确有效；按键液晶屏方便调试；电机驱动则既要减少发热又要保证正常工作，还要尽量减少对其他电路的干扰。 4.1 硬件设计总体方案整

15、个智能车硬件电路设计分为四个个模块：MK60 最小系统、电源模块和电机驱动板，电磁板。最小系统板使用自制的，集成在主板上组成信号采集、处理和电机控制单元。同时为了重量更加集中，我们设计了一体板，上面集成了最小系统，电机驱动和电源模块。其中主板电路主要包括：电源稳压电路、电磁板接口、OLED 液晶屏接口、蜂鸣器电路、编码器接口、拨码开关电路等。 图 4.1 主板 PCB 效果图 4.2 系统板电路图 4.2 系统板电路原理图 4.3 电源稳压电路整车的硬件电路电源由可充电镍镉电池提供（7.2V、2000mAh）。但是系统中的各个电路模块所需要的工作电压和工作电流各不相同，所以设计了多种稳压电路，

16、将电池电压转换成各个模块所需要的电压。电压种类大致有3.3V 为MCU、OLED 供电；5V 由 LM1117T-5.0 为电磁板等各种传感器、编码器、按键等电路供电；如图 4.3。 图 4.3 电源输入及稳压电路原理图4.4 电机驱动电路电机驱动的解决方案我们采用 BTS7960 芯片驱动。电路为直流电动机可 逆双极型桥式驱动器，其功率元件为四支 BTS7960 芯片，额定工作电流可以轻易达到 100A 以上，而且内阻很小，大大提高了电动机的工作转矩和转速。由于电机在急减速或急加速的时候都会将电源的电压拉低，因此在电源两端接大电容滤波。 图 4.4 电机驱动电路示意图4.5 电磁电路处理确定

17、使用电感作为检测导线的传感器，但是其感应信号较微弱，且混有杂波，所以要进行信号处理。要进行以下三个步骤才能得到较为理想的信号：信号的滤波，信号的放大，信号的检波。 1）信号的滤波 比赛选择 20kHz 的交变磁场作为路径导航信号，在频谱上可以有效地避开周围其它磁场的干扰，因此信号放大需要进行选频放大，使得 20kHz 的信号能够有效的放大，并且去除其它干扰信号的影响。使用 LC 并联谐振电路来实现选频电路（带通电路），如图所示。 其中，E 是感应线圈中的感应电动势，L 是感应线圈的电感值，R0 是电感的内阻，C 是并联谐振电容。电路谐振频率为： = 1f2 LC 已知感应电动势的频率 =20k

18、Hz，感应线圈电感为 L=10mH，可以计算出谐振电容的容量为 C=6.3310-9 F 。通常在市场上可以购买到的标称电容与上述容值最为接近的电容为 6.8nF，所以在实际电路中选用 6.8nF 的电容作为谐振电容。 2）信号的放大 由第一步处理后的电压波形已经是较为规整的 20kHz 正弦波，但是幅值较小，随着距离衰减很快，不利于电压采样，所以要进行放大，官方给出的如下参考方案即用三极管进行放大，但是用三极管放大有一个不可避免的缺点就是温漂较大，而且在实际应用中静电现象严重。因此我们放弃三极管放大的方案，而是采用集成运放进行信号的放大处理，集成运放较三极管优势是准确受温度影响很小，可靠性高

19、。集成运放放大电路有同相比例运算电路和反相比例运算电路，我们在实际中使用反相比例运算电路。由于运放使用单电源供电，因此在同相端加 VCC/2 的基准电位，基准电位由电阻分压得到。 4.6 本章小结因为赛道识别和往年基本一致，还是以电磁和摄像头为主，而且我们单纯只使用了电磁，硬件并不复杂，所以硬件上实现也并不是一件很难的事情，但是外设口比较多，但是只需要供电稳定即可。所以我们在设计电路时力求稳定，电路板的布线、布局全部以稳定为第一要义。 第十四届全国大学生”恩智浦”杯智能汽车竞赛第五章 软件算法的实现5.1 PID 控制理论1.位置式pid PID 控制是工程实际中应用最为广泛的调节器控制方法。

20、问世至今 70 多年来，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。 单位反馈的PID控制原理框图如图5.1： ReuY图5.1 单位反馈的PID控制原理框图 单位反馈e代表理想输入与实际输出的误差，这个误差信号被送到控制器，控制器算出误差信号的积分值和微分值，并将它们与原误差信号进行线性组合，得到输出量u。 de i u = k e + kedt + kpddt其中，Kp、Ki 、Kd分别称为比例系数、积分系数、微分系数。u接着被送到了执行机构，这样就获得了新的输出信号u ，这个新的输出信号被再次送到感应器以发现新的误差信号，这个过程就这样周而复始地进行。 数字

21、控制系统中，PID控制器是通过计算机PID控制算法程序实现的。计PlantController第十四届全国大学生”恩智浦”杯智能汽车竞赛算机直接数字控制系统大多数是采样-数据控制系统。进入计算机的连续-时间信号，必须经过采样和整量化后，变成数字量，方能进入计算机的存贮器 和寄存器，而在数字计算机中的计算和处理，不论是积分还是微分，只能用 数值计算去逼近。 用矩形数值积分代替上式中的积分项，对导数项用后向差分逼近，得到数字PID控制器的基本算式（位置算式）： e T + T en - en-1 ) n+ 1 u = k (enpnkdTTk =1i其中T是采样时间， k p 、Ti 、Td 为三

22、个待调参数，在实际代码实现算法时，处理成以下形式： loca_PreU = Kp * loca_error + Ki * loca_PreIntegral + Kd * loca_derr 根据以往资料和测试，将定位算法解算出的导线位置当作反馈值(Feedback)，参考值(Ref)设为0，则有： loca_error = loca_Ref loca_Feedback loca_derror = loca_error - loca_PreError 注： PreError 为上次的 error loca_PreIntegral += loca_error 为了防止频繁调节和意外输出过大，设置调

23、节死区(-LOCA_DEADLINE, LOCA_DEADLINE)。loca_error 在死区内，不进行调节，维持上一状态。设置调节范围（-LOCA_MAX，LOCA_MAX），假如 loca_PreU 算出结果越界，那么就赋给边界值 LOCA_MAX。 2. 增量式 pid对位置式加以变换，可以得到 PID 算法的另一种实现形式（增量式）： 在实际代码实现时，处理成 vl_PreU += （Kp * d_error + Ki * error + Kd*dd_error) 将测速模块得到的单位时间脉冲数给 vi_FeedBack，vi_Ref 为设定速度。 第十四届全国大学生”恩智浦”杯智

24、能汽车竞赛error = vi_Ref - vi_FeedBack d_error = error - vi_PreError dd_error = d_error - _PreDerror 5.2 直立姿态控制看懂上面的 pid 理论，也就对控制思路有了初步了解。卓晴老师公开的直立车方案是众多直立车手的入门教程，但直立车已经出现很多届了，控制方案也演变的多种多样，传统方案和新出现的方案相比已经略显吃力，简单介绍一下我们使用的方案。直立控制使用串级 PID，外环角度，内环角速度，只需要通过传感器采集一个轴的数据即可。角度环 10ms 进行一次控制，角速度环 2ms 控制一次，外环输出先加一个限

25、幅才传给内环，实测效果非常稳定，不会震荡，也不会出现明显的反应滞后。我实际调试的效果感觉，串级和单环应该是殊途同归的，只是串级的参数更容易整定，且串级在每一级之间都可以做限幅或者其他特殊处理，串级 PID 几乎已经成了现在四轴飞行器的标配。速度控制是传统方案最难搞的一部分，直立车不同于四轮，四轮的速度控制为负反馈调节，符合正常人的程序控制思路，但直立车的速度控制为正反馈调节，不能用通用的方式来控制。直立车的速度控制要通过调整车子的角度来改变，车身前倾，重心靠前，车子要保持平衡必然会加快电机转动，如果在平衡状态下要主动完成前倾的过程，就需要先让电机略微的减速，也就是说要加速，先减速。减速也是同理

26、，要减速，先加速。传统方案就会出现直立环和速度环孰强孰弱的纠结问题，速度控制对于直立控制是一个干扰。 速度环采用串级 PID 将完全避免了这种问题，只需要将速度环的结果叠加在平衡角度上即可，速度差直接对应了一个平衡角度，不需要再考虑复杂的正反馈过程，傻瓜式操作一步到位，简单又好用。这是直立串级环部分代码： if(Flag_zitai=0) if(Ang_Velocity_Flag) Ang_Velocity_Flag=0; 第十四届全国大学生”恩智浦”杯智能汽车竞赛 DataRead(); / Right_duty=(int16)PID_Incremental(&Ang_Velocity_PI

27、D, g_fGyroYRead*10,Tar_Ang_Vel_Y); /角速度环 Tar_Ang_Vel_Y Left_duty=(int16)PID_Incremental(&Ang_Velocity_PID, g_fGyroYRead*10,Tar_Ang_Vel_Y);/Tar_Ang_Vel_Y PWMOut(); if(Angle_Flag) Angle_Flag=0; Speed_Measure(); /车速测量 Tar_Ang_Vel_Y=PID_Positional(&Angle_PID,pitch*100,Target_Angle_Y ); /角度环 Target_Angle

28、_Y if(Speed_Flag) Speed_Flag = 0; Target_Angle_Y = Zero_Angle-(int16)PID_Positional(&SPEED_PID,Speed_Now,Speed_Set); /速度环 5.3 直立方向控制实现车模方向控制是保证车模沿着竞赛道路比赛的关键，因为循迹传感器是电磁传感器，所以只要使车子沿着赛道中线行驶就可以，这里采用四旋翼控制中常见的串级PID控制，外环的输入量是电磁处理得到的差值，输出的是目标角速度，内环输入的是目标角速度，输出的是两电机的PWM占空比第十四届全国大学生”恩智浦”杯智能汽车竞赛差值。 串级PID是个很重要的

29、控制部分，它的优点是响应速度快，控制平滑稳定，并且参数受小。我对串级PID的认识是，外环是一个简单的输入调节控制这里的参数主要是为适应环境和赛道设置的，内环是增稳环，其参数取决于使用的车模的质量与机械结构等。在转向环的应用中，我们外环采用的是纯P控制，简单，易于调节。内环采用的是PD，保证车子在平稳的条件下，快速跟随外环输入的目标角速度。 在调试过程中，一定要对外环输出限幅。这样可以保证车子在过弯时会比较顺畅，尽可能的减少过弯减速、打滑和抬轮的现象。限幅的依据是赛道最小环的半径。我们比赛的时候最小的赛道元素是R50的弯道。假定车子的最高入弯速度是3M/S，那么车子要求的转向角速度可以通过以下公

30、式计算得出： =v/ 那么我们要求的最小角速度是344/S。为保证弯道能绝对通过，限幅值要稍微大于最高要求值，故我们外环限幅值取的是400。 调试内环的时候，可以让外环输入为0，用手左右晃动车子。内环输出值等于内环P乘以目标角速度减去当前角速度加上内环D乘以陀螺仪值变化率。这里与单级PID调试的内容差不多。我们的调试目标是在晃动车子时能感受到车子产生很强的对抗助力，并且车子不会自然震动。这时内环就算调试完成了。加上外环就可以控制转向了。 5.4 三轮的速度控制三轮的速度控制与直立控制有点不一样，三轮控制速度的核心抑制加速度，所以控制加速度成了关键，首先在程序上，我们给电机输出限幅，不能让它一下

31、子输出过高的占空比，导致一下子抬轮。/*三轮速度环*/ PID SPEED_Sanlun_PID=5,/P4.53,/I0.8,2.50,/D第十四届全国大学生”恩智浦”杯智能汽车竞赛500,/MAX-500,/MIN;然后为了更好的控制角度，程序上采用了软直立方案，在速度环上并上了角度环，三轮抬轮的时候根据 pitch 角来减弱速度环的输出，削弱抬轮问题。程序设计上可以参考卓晴老师的直立方案，速度环和角度环并级处理，但是角度环作用很弱Right_duty=(int16)PID_Incremental(&SPEED_Sanlun_PID,Speed_Now,Speed_Set)+PID_Pos

32、itional(&Angle_PID_SL,pitch*100,300);/速度环Left_duty=(int16)PID_Incremental(&SPEED_Sanlun_PID,Speed_Now,Speed_Set)+PID_Positional(&Angle_PID_SL,pitch*100,300);。5.5 横断处理横断式今年新出的元素，也是今年最大的挑战，我们采用了三段式过横断的方法，用编码器记录路程，在不同的路段给不同的误差，然后最后用电感值来判断是否回到正常赛道上。具体情况如下图第十四届全国大学生”恩智浦”杯智能汽车竞赛第六章开发工具制作安装调试过程说明6.1 图像上位机我们使用山外多功能调试助手，观察摄像头图像。通过上位机，可以快速调节摄像头焦距、观察信标动态变化以及检验二值化阈值的合理性。 软件截图如图 6.1： 图 6.1 图像上位机6.2 用于 PID 调试的上位机我们使用了一款叫 visualscope 的上位机，使用蓝牙串口通信，可以在车模运行时实时的查看变量，根据变量形成的波形调节 PID 参数，大大方便了调试，软件截图如图 6.2: 图 6.2 用于 P