趙泓揚,楊建姣

(1.常州工學院電氣與光電工程學院,江蘇常州213002;2.吉林農(nóng)業(yè)大學工程技術(shù)學院,吉林長春130118)

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基于MC9S12XS128的電磁循跡智能車控制系統(tǒng)

趙泓揚1,楊建姣2

(1.常州工學院電氣與光電工程學院,江蘇常州213002;2.吉林農(nóng)業(yè)大學工程技術(shù)學院,吉林長春130118)

摘要：電磁組智能車屬于“飛思卡爾”大賽最新的比賽項目組。對于電磁組智能車而言，合理的循跡方案設(shè)計是決定速度和穩(wěn)定性能的前提。采用二值離散化方法劃分7個電磁傳感器檢測區(qū)間，配合相應(yīng)長度和高度的前瞻，控制舵機轉(zhuǎn)向及轉(zhuǎn)角大小，提高傳感器的靈敏度和前瞻性。彎道采用單閉環(huán)模糊PID算法，從而實現(xiàn)對電機轉(zhuǎn)速的智能控制。利用Matlab中Simulink建模得出較理想的PID控制參數(shù)，再通過實際測量對P、I、D 3個參數(shù)進行微調(diào)?；谝陨蠗l件設(shè)計的智能車速度可以輕易達到2.9 m/s，滿足比賽要求。

關(guān)鍵詞：電磁傳感器；二值離散化；模糊PID

“飛思卡爾”智能車大賽已經(jīng)舉辦了9屆，電磁組智能車作為最新推出的比賽項目，其技術(shù)最不成熟、比賽難度也較大。相對于光電組和攝像頭組，應(yīng)用電磁技術(shù)的智能車將憑借其節(jié)能環(huán)保、硬件設(shè)備簡便經(jīng)濟和數(shù)據(jù)流量小的特點成為未來汽車產(chǎn)業(yè)的新秀。MC9S12XS128是飛思卡爾公司推出的16位單片機，其運行速度和處理精度相對于K系列的單片機較低，但是考慮達到電磁傳感器采集數(shù)據(jù)流比較小的特點[1-2]，XS128足以滿足系統(tǒng)需求，在CordWarrier界面連接下載器能夠?qū)崿F(xiàn)在線調(diào)試功能也是其一大優(yōu)勢。本文主要對智能車的硬件設(shè)計和算法兩方面進行研究，最終提出完整實用的電磁組智能車控制方案。

1硬件設(shè)計

智能車控制系統(tǒng)應(yīng)該包括控制核心、檢測單元、執(zhí)行機構(gòu)和供電等部分。檢測單元包括電磁傳感器循跡單元、光電編碼器速度檢測單元、干簧管起跑線檢測單元和障礙檢測單元。執(zhí)行機構(gòu)包括舵機轉(zhuǎn)向機構(gòu)和電機驅(qū)動機構(gòu)。系統(tǒng)框圖如圖1所示。

圖1　系統(tǒng)框圖

1.1　傳感器排布設(shè)計

將7個(編號依次為0#~6#)電磁傳感器以直線1排用熱熔棒固定在碳纖維桿上，電感分布如圖2所示。以車體的中心線為中點，3#電感與中心線重合[3]。經(jīng)過大量實驗，電感之間的設(shè)計距離如下：2#與3#為7 cm，1#與2#為5 cm，0#與1#為3 cm；右邊同理。0#和6#電感安裝時應(yīng)與碳纖維桿在水平方向上成45°，其優(yōu)點是可以檢測到完整的相應(yīng)位置處磁場水平分量，信號精度進一步提高。

圖2　電感分布示意圖

1.2　前瞻設(shè)計

常用的電感傳感器為10 mH，賽道中間鋪設(shè)的導(dǎo)線通有20 kHz、100 mA交流電。為了滿足靈敏度要求和電感檢測到的電壓信號強度要求，前瞻的長度和高度需要通過實驗來確定。前瞻實物圖如圖3所示。經(jīng)測得：前瞻長29 cm，高13 cm時，信號檢測單元的靈敏度最佳。

圖3　前瞻實物圖

2控制策略設(shè)計

本文方向控制系統(tǒng)采用二值離散化控制策略，速度控制系統(tǒng)采用單閉環(huán)負反饋模糊PID控制策略。舵機轉(zhuǎn)向采用二值化策略可以簡化算法，減小反應(yīng)時間，提高響應(yīng)速度，效果明顯。采用模糊PID算法可以減小電機反應(yīng)時間，控制超調(diào)并減少經(jīng)典PID的工作量。

2.1　起跑線檢測控制策略

對于電磁組車智能車，檢測起跑和停止的首選方法為硬件安裝干簧管，程序難以直接檢測起跑線。當小車兩側(cè)的干簧管靠近跑道起始線兩端的永磁鐵后，干簧管被磁化而吸合。當小車離開起跑線后干簧管又斷開，此時程序計數(shù)1次，小車經(jīng)過起跑線。當小車跑完全程回到終點時，干簧管再次動作，程序再次計數(shù)。當計數(shù)器計數(shù)≥2時，控制電機斷電并反向減速，程序停止，車停在距離起跑線3 m內(nèi)。為防止車在比賽過程中因顛簸使干簧管閉合導(dǎo)致車誤停，將干簧管豎直放在車體上。

2.2　舵機轉(zhuǎn)向控制策略

設(shè)定1個閾值w，作為傳感器檢測值經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換器變換后的基準值(w與電感的型號、前瞻的高度和長度等多個因素有關(guān))。當檢測值大于w時，記為二進制1；當檢測值小于w時，記為二進制0。根據(jù)0、1所在的傳感器范圍，設(shè)定控制舵機轉(zhuǎn)角的PWM值大小。如果二進制1在0#~2#電感之間，則舵機左轉(zhuǎn)向；如果二進制1在4#~6#號電感之間，則舵機右轉(zhuǎn)向；如果只有3#電感為二進制1，則舵機打正。以3#~6#電感為例，二值化控制策略如表1所示。

表1　二值化控制策略表

設(shè)舵機的轉(zhuǎn)角范圍為-45°～+45°，應(yīng)用CordWarrier編程環(huán)境與下載器連接實現(xiàn)在線調(diào)試舵機轉(zhuǎn)角的功能，完成所需角度時舵機PWM值的設(shè)置，提高控制精度。

2.3　電機轉(zhuǎn)速控制策略

小車速度分為直道速度和彎道速度，且直道速度和彎道速度分別進行PID調(diào)控。小車在起跑和由彎道進入直道時，調(diào)用直道PID，縮短提速時間；進彎時，調(diào)用彎道PID，快速減速防止車體沖出跑道。經(jīng)典PID算法在非線性系統(tǒng)和不能建立小車精確數(shù)學模型的情況下，計算過程復(fù)雜，需要配合模糊控制器進行調(diào)速。電機選用指定型號的RN260-CN38-18130，速度傳感器采用四線制增量式的歐姆龍旋轉(zhuǎn)編碼器OME-100-1N，而不選用碼盤。雖然碼盤價格便宜、輕巧便于安裝，但其穩(wěn)定性和準確定較低、使用壽命短，不能滿足系統(tǒng)要求。編碼器在安裝過程中一定要完全與電機齒輪嚙合完全，保證工作過程中不漏拍，這是閉環(huán)控制實現(xiàn)的前提。

2.3.1增量式PID控制

直道速度采用增量式PID控制方式[4]，相對于位置式PID而言，其計算量小且多用于解決實際問題。增量式PID示意圖如圖4所示。

圖4　增量式PID示意圖

增量式PID的控制公式為

(1)

只需連續(xù)采集3次偏差值就能進行1次增量控制。由于彎道速度要求更高的反應(yīng)速度和控制精度，故需要配合使用模糊控制。

2.3.2模糊PID控制

模糊PID的輸入量為2路參數(shù)：位置偏差e及其變化率ek-ek-1。經(jīng)模糊量化得到e、ec，由e和模糊控制規(guī)則得到控制量U，并查詢模糊控制表得到PID整定后的3個參數(shù)，再進行控制運算[5]。應(yīng)用模糊PID控制的系統(tǒng)不僅穩(wěn)定性能好，其超調(diào)量很小并且很少發(fā)生振蕩現(xiàn)象。模糊控制的結(jié)構(gòu)圖如圖5所示。

圖5　模糊PID控制器結(jié)構(gòu)圖

根據(jù)e和ec(偏差變化率)的不斷變換，模糊控制通過控制規(guī)律實現(xiàn)PID參數(shù)的在線修改。為保證系統(tǒng)穩(wěn)定性，避免積分飽和、減少超調(diào)量和增強抗干擾能力，規(guī)定其控制規(guī)律為：

3結(jié)果分析

3.1　舵機轉(zhuǎn)向測試

小車在直道上舵機幾乎無擺動，入彎時角度平滑；在小S彎道上幾乎無擺動直速通過，全程車體緊靠中心線，反應(yīng)靈敏、效果明顯。入彎與S彎道實際效果如圖6所示。

3.2　電機轉(zhuǎn)速測試

根據(jù)設(shè)定的控制策略在Matlab里建立控制模型[6]，分別得到直道與彎道上的控制模型和仿真結(jié)果(見圖7~9)。

圖6　實際效果圖

由圖9(a)波形圖可知，放大倍數(shù)較小導(dǎo)致響應(yīng)時間較長，微分常數(shù)較大導(dǎo)致抗干擾能力差，需進行調(diào)整。

由圖9(b)可知，系統(tǒng)提高放大倍數(shù)，減小微分常數(shù)，反應(yīng)效果明顯改善。

圖9(c)為直道PID調(diào)節(jié)最終結(jié)果，電機轉(zhuǎn)速能快速并準確到達設(shè)定值，此時P=50，I=1，D=0.01。

圖9(d)為彎道模糊PID的仿真結(jié)果，與圖9(c)相同參數(shù)條件下的直道PID相比，作用效果更加明顯。

圖9仿真分析曲線圖

4結(jié)論

本文針對電磁組智能車的硬件設(shè)計和控制策略進行了研究，采用二值離散化控制舵機轉(zhuǎn)向和轉(zhuǎn)角，利用增量式PID控制直道速度，模糊PID控制彎道轉(zhuǎn)速，并應(yīng)用Simulink仿真對控制過程的參數(shù)進行調(diào)整實現(xiàn)最優(yōu)化，為智能車的控制研究提供了新方法。

[參考文獻]

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[5]MathWorks.FuzzylogictoolboxforusewithMATLAB:User′sguide.[EB/OL].[2015-02-10].http://www.mathworks.com.

[6]劉金琨.先進PID控制及其MATLAB仿真[M].北京:電子工業(yè)出版社,2003.

責任編輯：陳亮

Research on Tracking System for Smart Cars Based on MC9S12XS128ZHAO Hongyang1,YANG Jianjiao2

(1.School of Electrical and Photoelectronic Engineering,Changzhou Institute of Technology,Changzhou 213002;

2.College of Engineering and Technology,Jilin Agricultural University,Changchun 130118)

Abstract：Electromagnetic group smart car is the latest group event of the Freescale competition.For electromagnetic smart cars,rational design of tracking program is the premise that determines the speed and stability.In this paper,seven electromagnetic sensor range is divided by the method of discrete binary,which works for controlling the direction and angle of servo and improving the sensitivity as well as the forward-looking with corresponding length and height of the sensor.Single closed loop fuzzy PID algorithm is used for enabling the intelligent control of motor speed in bend.Batter parameters are obtained through modeling on Matlab Simulink and then are fine turned through actual measurements.The speed of smart cars can easily reach 2.9 m/s to meet the competition requirements based on the above design.

Key words：electromagnetic sensor;discrete binary;fuzzy PID

中圖分類號：TP391.8

文獻標志碼：A

文章編號：1671-0436(2015)04-0025-05

作者簡介：趙泓揚(1979—),男，碩士，講師。

基金項目：常州工學院教學改革研究課題(A-3002-13-010)

收稿日期：2015-06-08