電磁導航式智能車的設計與實現

黃玉水 黃 輝 周美娟 周明建

(南昌大學信息工程學院1，江西 南昌 330031;海軍92957部隊2，浙江 舟山 316000)

0 引言

隨著科技的迅速發(fā)展，飛思卡爾智能車競賽的影響力也得到了擴大。智能車作為一門新興的綜合技術，在汽車電子領域有著廣闊的應用前景。它是一種交叉和融合了多門學科的高新技術綜合體，其設計具體涉及電磁技術、計算機、控制、機械及車輛工程等多個領域［1－2］。其中磁導航技術是智能車的關鍵技術之一。磁場是一個三維矢量，在空間具有一定的對稱性和方向性，且不易受外界信號的干擾，具有廣闊的研究和應用前景。本文以此為背景，設計了一種電磁導航式智能車，重點介紹了一套完整可靠的軟硬件設計方案，以實現智能車高速尋跡的功能。

1 總體設計

根據設計要求和功能劃分，智能車主要分為八個模塊，分別為主控制器模塊、電源模塊、電磁檢測模塊、速度檢測模塊、起始線檢測模塊、舵機轉向控制、電機驅動模塊和輔助調試模塊。其中主控制器模塊采用飛思卡爾半導體公司提供的MC9S12XS128單片機，主頻40 MHz，Flash ROM 128 kB，具備 SPI、SCI、IIC 等常用接口。根據需要引出適量的管腳，可以完全滿足智能車設計和控制的需求［3－4］。智能車系統(tǒng)框圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)框圖Fig.1 Block diagram of the system

根據智能車設計要求，電磁檢測電路采集路徑信息，經過LC諧振電路選頻，濾除其他不同頻率的干擾信號;采用雙運算放大器和倍壓檢波處理，得到可以輸入單片機的電壓信號。根據先前設定的算法獲得賽道路況信息，準確地判斷小車車體與賽道相對的位置，結合光電編碼器獲得的速度反饋信息，由單片機產生PWM脈沖信號，快速地完成轉向控制和速度控制，最終實現小車按照預定的路線準確快速平穩(wěn)地行進。

2 硬件電路設計

2.1 電源模塊

在電源模塊設計中，由于受到電源轉換效率、相互干擾和降低噪聲等多方面因素的影響，需考慮電源模塊由若干相互獨立的穩(wěn)壓電路組成。根據各模塊電壓的需求，合理設計了不同的穩(wěn)壓電路。其中小車系統(tǒng)電源采用比賽組織提供的7.2 V鎳鎘蓄電池。該電池可以為直流電機驅動模塊直接供電。分別采用LM2940和LM2941低壓差穩(wěn)壓芯片提供5 V和6 V電壓，供單片機、光電編碼器和舵機等正常工作。采用線性穩(wěn)壓集成芯片LM1117提供3.3 V電壓，供功耗小的輔助調試模塊工作。設計的電源管理模塊為智能車的運行提供了穩(wěn)定可靠的動力來源。各模塊正常工作所需電壓如表1所示。

表1 各模塊正常工作電壓Tab.1 Normal operating voltage of each module

2.2 檢測單元

檢測單元包括電磁檢測、速度檢測和起始線檢測三個部分，其中電磁檢測為傳感器檢測單元的核心元件，它的性能將直接決定智能車的好壞。賽道中心通設一條引導線，導線通有100 mA、20 kHz的交變電流。本文選取了電路實現簡單、成本低、體積小、靈敏度高、抗干擾能力強的感應線圈，它主要包括感應、選頻、放大和檢波四個部分。電磁感應線圈選用10 mH的工頻電感，開放的磁芯便于匯集磁感線，可以很好地感應交變電流產生的交變磁場。選頻的目的主要是濾除其他不同頻率的干擾信號，采用6.8 nF的電容組成LC串并聯諧振電路，能夠實現輸出頻率為20 kHz的交流電壓信號。由于電感線圈感應的電動勢信號微弱，只有十幾個毫伏，所以需進行必要的放大電路處理。放大部分使用運放TL082進行兩級信號放大，處理速度快，具有很好的實時性，可以有效得到放大100倍以上的電壓增益，便于幅值檢波。為了獲得更大的動態(tài)范圍，檢波電路采用靈敏度更好的肖特基二極管SS14，獲得的直流信號正比于交流線圈感應電壓值，便于單片機進行A/D轉換和信號采集。

為了達到良好的檢測效果，設計中選用了三個傳感器一字型排列的方案，其中傳感器距離地面高度5 cm。電路實現簡單、控制方便，能夠快速檢測到智能車的偏轉方向和智能車體與路徑引導線的相對位置。單個線圈的電磁檢測電路原理圖如圖2所示。

圖2 電磁檢測電路原理圖Fig.2 Principle of the electromagnetic detection circuit

為了實現智能車能夠沿著既定賽道自主尋跡的功能，需要比較精確地控制車速和方向。速度傳感器可反饋小車本身的運行速度，形成一個速度閉環(huán)控制，使智能車在急轉彎時不會由于速度過快而沖出跑道。本電磁車采用歐姆龍E6A2-CWZ3光電編碼器作為速度傳感器［5］。該傳感器具有安裝簡單、輸出信號比較規(guī)整、測速精度比較高等特點，可以有效提高速度反饋的精度。

根據設計要求，起始線的賽道下方放置有永磁體(作為檢測的標志)，便于電磁車自主識別，自主完成賽道。在起始線檢測部分，選用干簧管完成起始線的檢測。干簧管相當于磁場傳感器，當檢測到超過其閾值的磁場時，常開觸點開關將會閉合。本文設計了五個干簧管并聯組成“線或”關系［5－6］。通過干簧管的通斷來準確判斷起始線的位置，實現小車的起始線起跑和終點準確停車的功能。

2.3 執(zhí)行機構

根據智能車設計要求，舵機和電機為智能車的執(zhí)行機構，分別實現對方向和速度的準確控制［7］。舵機部分選用組委會提供的S-D5型舵機，輸出力矩驅動方向控制。由于單片機產生的PWM脈沖信號無法驅動智能車競賽提供的直流電機，因此需要設計獨立的驅動電路來實現電機驅動，以獲得足夠的功率。

方案一:采用MOS管驅動。采用四個MOS管搭建H橋，導通阻抗小，驅動能力強，最大可驅動117 A電流。但電路圖較復雜，可以采用MOS常用驅動芯片MC33886控制H橋通斷，還需要12 V柵極開啟電壓。MC33886內阻較大、發(fā)熱量高。

方案二:采用BTS7960驅動。采用兩個BTS7960搭建H橋，導通阻抗稍大，驅動能力弱于MOS管，最大可驅動43 A電流，電路設計簡單，具有參數可調和自我保護的優(yōu)點。

對比分析上述兩種方案，由于驅動芯片BTS7970響應速度快、設計簡單、價格低廉，完全符合本速度控制系統(tǒng)的要求。所以選用了BTS7970驅動電路，構成一個完整的全橋驅動。通過單片機使能信號使芯片開始工作，在主芯片給定的PWM作用下控制電機轉動，實現電機的正反轉，性能良好。同時，為了防止驅動芯片的反向電流燒壞單片機，在控制端和單片機中串聯二極管，起到隔離的作用。

電機驅動電路原理圖如圖3所示。

圖3 電機驅動電路原理圖Fig.3 Principle of the drive circuit of motor

3 軟件設計

3.1 舵機轉向模糊控制算法

為了實現智能車的最優(yōu)路線行駛，必須對智能車的舵機轉向進行合理的控制。智能車控制是一種非線性和模型不確定的系統(tǒng)，與傳統(tǒng)的PID控制器相比，系統(tǒng)采用了簡單而有效的模糊控制器［7－9］，實現對舵機的方向控制。

3.1.1 變量確定及模糊化

智能車轉向模糊控制采用兩輸入單輸出的二維模糊控制器，輸入變量E、EC分別為小車偏離中心引導線的橫向偏差和偏差的變化率，其輸出量U為控制舵機的轉向角。根據控制要求以及實際測得的E的范圍，確定 E 和 EC 的基本論域為［－20，20］、［－9，9］，偏轉角U的基本論域為［－45°，45°］。兩個輸入變量E 和 EC 定義七級量化等級，均為［－3，－2，－1，0，1，2，3］，U 定義為［－4，－3，－2，－1，0，1，2，3，4］。由此可得，E的量化因子Ke=3/20，EC的量化因子Kec=1/3，U的量化因子Ku=4/45。為了實現智能車方向的控制精度和靈敏性，三個語言變量論域均取七個模糊子集，即［NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB］。

系統(tǒng)中各變量均采用線性三角函數，三個變量的隸屬度函數如圖4所示，其中E和EC的隸屬度函數完全一樣。

圖4 E、U隸屬度函數Fig.4 Membership function of E and U

3.1.2 模糊規(guī)則表

根據智能車的運行特性和駕駛經驗，當車體和跑道中心線偏差和偏差變化率很大時，需要反方向控制舵機轉向;當車體與中心線偏差不大時，可以不調舵機或微調;當偏差較大而偏差變化率反方向很大時，說明偏差正漸漸減小，此時可以不調舵機。針對以上控制經驗，兩個輸入變量E和EC各有七個模糊語言值，可生成49條模糊規(guī)則。建立的模糊控制規(guī)則表如表2所示。

表2 模糊控制規(guī)則表Tab.2 Fuzzy control rules

3.1.3 模糊推理及反模糊化

控制器經模糊化得到各變量的隸屬度，再經模糊推理和反模糊化得出控制量的輸出值，達到控制的作用。采用了一種常用的推理方法(MAX-MIN法)進行模糊推理。當相同后件的規(guī)則強度不同時，模糊輸出取最大值。核心控制單元S12單片機規(guī)定各個前件之間只進行模糊和運算，當幾個規(guī)則的邏輯后件影響到同一個模糊輸出時，它們之間就隱含模糊或運算，在這里即采用了MAX-MIN法進行模糊推理。反模糊化就是將模糊輸出量轉變?yōu)榫_的數字值的過程。

為了達到精確的控制，結合S12解模糊指令，系統(tǒng)采用以下加權平均法來描述:

式中:U為控制器輸出的精準控制量;μ為輸出對該子集的隸屬度;Ui為各輸出模糊子集對應模糊單點集的值。

3.1.4 仿真試驗

舵機轉向與PWM脈沖波成正比例的關系，因此可以簡化舵機轉向角的傳遞函數為二階函數。結合小車動力學模型，其數學模型可以描述為:

為了研究模糊控制性能的優(yōu)劣，利用Matlab/Simulink模塊對智能車的轉向控制系統(tǒng)進行了仿真。采用不同控制算法得到的仿真曲線如圖5所示。仿真中位置跟蹤信號取正弦信號0.5sin(10t)，模擬路徑S彎道信息。通過波形對比分析可知，加入模糊控制的舵機控制系統(tǒng)實現了高精度的跟蹤，控制效果明顯，具有良好的魯棒性和適應性，實現了智能車偏轉方向的精準控制。

圖5 仿真曲線Fig.5 Simulation curves

3.2 直流電機控制算法

在電機控制算法中，我們采取的是增量式PID和Bang-Bang相結合的控制算法，結合光電編碼器的速度反饋閉環(huán)系統(tǒng)，實現對電機的速度控制。直流電機速度控制框圖如圖6所示。

當偏差較小時，采用穩(wěn)定的增量式PID控制;當偏差較大時，采用快速的Bang-Bang控制。這樣即可通過PID控制實現調節(jié)的穩(wěn)定性。通過Bang-Bang控制實現調節(jié)的快速性，從而使小車能夠在進入直道后快速加速，進入彎道后快速減速，并在加減速后保證速度的穩(wěn)定性［10］。

圖6 速度控制框圖Fig.6 Block diagram of speed control

4 結束語

本文提出了一種電磁導航式智能車的設計方案，以實現智能車高速尋跡的功能。從各個功能模塊出發(fā)，重點介紹了智能車的硬件設計方案;在軟件方面，針對轉向控制特性，提出了基于模糊控制的舵機轉向控制算法。通過仿真驗證了該轉向控制算法的有效性。實際測試結果表明，與傳統(tǒng)控制策略對比，該轉向模糊控制算法能夠高精度地跟蹤路徑信號，提取出車模與賽道的相對位置，改善了在復雜彎道下的尋跡能力，平均速度可以達到2.6 m/s，整體上提升了智能車的控制性能。

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