基于LabVIEW的電動車智能控制創新教學實驗平臺

張 碩， 劉進一， 朱忠祥， 杜岳峰， 謝 斌， 李 偉

(中國農業大學 工學院 車輛與交通工程系， 北京 100083)

基于LabVIEW的電動車智能控制創新教學實驗平臺

張 碩， 劉進一， 朱忠祥， 杜岳峰， 謝 斌， 李 偉

(中國農業大學 工學院 車輛與交通工程系， 北京 100083)

基于虛擬儀器軟件LabVIEW，以電動高爾夫球車為載體，在完成對現有機械結構和電控系統改造的基礎上，建立了一套電動車智能控制創新教學實驗平臺。基于NI myRIO控制器，開發了車速與制動控制、自動轉向控制和避障預警控制等車輛智能控制算法；通過室內臺架實驗和道路實車實驗，驗證了電動車智能控制創新教學實驗平臺的功能，電動車智能控制創新教學實驗平臺的建立完善了課程教學內容，豐富了學生的專業技能，提高了學生的實際動手能力，有效提高了實踐教學水平。

電動車； 教學實驗平臺； 虛擬儀器； 智能控制； LabVIEW

隨著人們對能源可持續發展要求的不斷提高，電動車逐漸得到人們的認可與重視，而自動控制技術的廣泛應用，極大地促進了電動車智能化水平的提升[1-2]。車輛的電子控制技術作為車輛工程專業本科生必修的專業課之一，其傳統的教學實驗與實踐環節不足，不能很好地培養學生的動手能力和創新意識。

虛擬儀器及其測試技術的發展，使得虛擬儀器在信號測試和智能控制領域的應用也日趨成熟，在實踐創新課程教育中得到了廣大師生的歡迎[3-4]。因此，本文在北京農業大學教學質量工程項目課改專項的支持下，以電動高爾夫球車為研究對象，結合現有實驗室資源，融合多種傳感器，采用虛擬儀器技術，基于LabVIEW開發平臺和NI myRIO控制器，搭建了電動車智能控制創新教學實驗平臺[5]。基于該平臺，開展了車速與制動控制、自動轉向控制和避障預警控制等多個測試技術和自動控制實驗，取得了良好的實踐教學效果。

1 實驗平臺硬件系統設計

開發的電動車智能控制教學實驗平臺采用Maeshell系列DG-2型電動高爾夫球車，在電動高爾夫球車原有機械結構的基礎上加裝傳感器，基于NI myRIO控制器實現電動高爾夫球車的車速調節與制動、轉向和避障預警等自動控制[6]。該實驗平臺主要包括：基于電動推桿的車速調節與制動控制系統、基于轉角傳感器的自動轉向控制系統和基于激光掃描儀的避障預警系統，平臺建設方案見圖1。

圖1 電動車智能控制創新教學實驗平臺建設方案

1.1 車速調節與制動系統

車速調節與制動系統主要由地面低速雷達測速傳感器、速度與制動控制裝置構成。速度與制動控制裝置主要由安裝于腳踏板下方電動推桿構成，采用鉸接和U型槽的安裝方式，通過電動推桿伸出位移的不同，帶動制動踏板的提升和下降來控制速度[7]。當電動推桿完全伸出時，實現制動。

1.2 自動轉向系統

自動轉向系統主要由RE-38絕對值型角度傳感器和自動轉向操縱裝置構成。自動轉向操縱裝置取代原有方向盤及其傳動機構，由步進電機驅動器、57 mm步進電機、PF60-5-T行星減速器、雙膜片彈簧聯軸器和TL12A-1磁粉離合器等組成。通過步進電機驅動器不同的輸出頻率和輸出電壓調節、控制步進電機轉速，經行星減速器減速增矩，并通過聯軸器與磁粉離合器與方向盤連接，實現轉向的自動控制[8]。其中，通過磁粉離合器的離合來實現自動操縱模式與手動操縱模式的切換。

1.3 避障預警機構

避障預警系統主要由2個TIM561型激光掃描儀構成，最大掃描角度為270°，分辨率為0.33°，掃描頻率為15 Hz，通過以太網線與NI myRIO控制器連接。將2個激光掃描儀安裝在電動高爾夫球車的對角線位置，每個激光掃描儀與電動車前進方向偏差45°，設置激光掃描儀掃描角度為270°。從而實現汽車周圍環境360°無死角的平面掃描，達到準確檢測障礙物的目的[9-10]。

電動車智能控制創新教學實驗平臺見圖2。

圖2 電動車智能控制創新教學實驗平臺

2 實驗平臺的軟件系統設計

所建設的電動車智能控制創新教學實驗平臺必須滿足不同的教學內容和實踐教學要求，尤其是讓學生自己動手開發不同的自動控制模式。虛擬儀器在實驗平臺軟件設計與測試控制中的應用，極大地提高了實驗平臺的適用性和可操作性，充分發揮了學生的積極性和創造性。因此，本實驗平臺基于LabVIEW2012開發平臺，開發了針對電動車車速調節與制動控制、自動轉向控制和避障預警控制的相關程序，主要包括用于顯示和人機交互的前面板和用于測試、自動程序運行的后面板(即程序結構框圖)[11-12]，如圖3所示。

圖3 實驗平臺軟件系統前面板與程序框圖

在所開發的電動車智能控制創新教學實驗平臺軟件系統中，NI myRIO控制器不斷接受來自于傳感器的反饋信號，對比不同工況下的控制需求，控制器根據不同的控制算法，給出控制量，輸入執行機構，執行相應動作，完成閉環控制循環[13-14]。其中，NI myRIO控制器接收來自于地面低速雷達測速傳感器的車速，根據反饋信號輸出電壓信號，控制電動推桿的直線伸縮量，從而實現車速調節和制動的自動控制；接收來自于RE-38絕對值型角度傳感器將采集的前輪轉角，根據反饋信號輸出電壓信號，控制步進電機驅動器的輸出頻率和輸出電壓，進而控制步進電機，經行星減速器減速增矩，并通過聯軸器與磁粉離合器帶動方向盤轉動，實現自動轉向；接收來自于TIM561型激光掃描儀的障礙物距離和輪廓信息，通過做出無障礙、預警或者報警信息，提示駕駛員做出減速、轉向或制動等動作。

3 實驗平臺應用

已搭建的電動車智能控制創新教學實驗平臺，可以滿足不同的教學內容和實踐教學要求，完成基于LabVIEW開發平臺和NI myRIO控制器的各種自動控制實驗。在完成硬件系統搭建和軟件開發的基礎上，分別開展了電動車速度與制動控制實驗、自動轉向控制實驗和避障預警控制實驗。

3.1 速度與制動控制實驗

為了檢驗電動高爾夫球車車速與制動控制系統的實際性能，分別開展了基于PID算法的車速閉環控制實驗和制動實驗。

3.1.1 閉環PID速度控制實驗

閉環PID速度控制實驗是基于電動車平地起步，達到設定速度并保持勻速行駛為控制目標的閉環速度控制。采用PID算法，通過多次測試標定，確定PID控制參數為Kp=1.2，Ki=0.8，Kd=0.22[15]。分別以4、5、6 km/h 3種不同速度為控制目標，開展速度控制實驗，實驗結果如圖4所示。

圖4 閉環PID速度控制實驗曲線

表1 閉環PID速度控制實驗結果 km·h-1

由1表可知，采用基于PID算法的閉環控制方式，在3種不同的設定速度下，平均誤差均小于等于0.03 km/h，標準差均小于0.17 km/h，實際響應時間均小于1 s。速度控制較為平穩，精度較高，可以很好地保證電動高爾夫球車行駛速度穩定在駕駛者所設定的速度上。

3.1.2 制動實驗

電動車的制動控制部分通過控制對電動推桿的伸出、縮回的時間來完成。在程序開始后的每一循環檢測是否需要制動，如果檢測到制動信號，則立刻控制電動推桿動作，實現制動；完成制動后，終止程序，等待下次啟動。

經過多次對電動推桿運動時間的標定，當電動推桿通電5 s時，可以完成電動推桿伸出和縮回的一次完整循環，并且實現制動踏板完全踩死至完全松開的動作，實現一次完整制動。為了保證制動的徹底性，在制動時設置電動推桿伸出后駐停2 s，保證電動高爾夫球車完全停車；完全停車以后，再控制電動推桿縮回。實際行駛過程中，當速度達到6 km/h時，制動時間可以達到3 s左右，平均制動減速度可達到0.56 m/s2，滿足制動要求。

3.2 自動轉向控制實驗

為了檢驗電動高爾夫球車自動轉向控制系統的實際性能，首先開展了室內臺架實驗，標定了PID控制參數；其次，基于實際道路環境，完成實車實驗，檢測自動轉向系統在行走過程中對目標信號的跟隨性和控制精度。

3.2.1 室內臺架實驗

在電動車自動轉向控制臺架實驗中，首先通過多次實驗，標定得到PID控制參數為Kp=12，Ki=240，Kd=144；通過天車讓電動高爾夫球車前輪離地，避免原地轉向對車的前輪造成的阻力；在前輪無負荷工況下，對給定的正弦信號進行轉向跟蹤控制[16]。

臺架實驗中，輸入的跟蹤信號為幅值10°的正弦信號，其表達式為

金石學可以說是朱熹的家學。朱熹之父朱松喜歡收藏石刻拓本，這對朱熹產生了直接的影響，使他從少年時代開始就養成了對“古金石文字”的愛好。

f(t)=10°sint

式中，t代表時間。

自動轉向臺架實驗結果如圖5所示。

圖5 轉向控制臺架實驗曲線

由圖5可知，對于給定的正弦信號，自動轉向跟蹤過程中，電動車實際轉角和給定信號曲線吻合較好，平均偏差為0.612°，標準差為0.83°，自動轉向系統具有良好的跟隨特性，響應時間較小，可以完成電動高爾夫球車自動轉向的精度要求。

3.2.2 實車實驗

臺架實驗不同于實際的工作環境，比如，在電動車行走過程中存在臺架無法模擬的輪胎滾動摩擦等。因此，在臺架實驗完成后，還需進行轉向系統實車行走實驗。本次實驗在工學院地下實驗室進行，對幅值15°的正弦波進行跟蹤，實驗結果如圖6示。

圖6 轉向控制實車實驗曲線

由圖6可知，跟蹤過程中的平均偏差為0.673°，標準差為0.901°,最大偏差為0.861°，因此電動車自動轉向系統在行走過程中也能具有良好的跟隨性，控制精度滿足電動車自動轉向系統的要求。

3.3 避障預警控制實驗

開發的避障預警系統能夠在車輛行駛過程中，對路徑前方的障礙物進行成像、篩選、識別；當障礙物距離達到設定的預警距離時發生預警，提示危險可能存在；當障礙物距離進一步減小時發出報警和鳴笛，提示駕駛員制動[17]。

實驗之前，設置激光掃描儀發射命令為150 ms，根據激光掃描儀的實際安裝位置，對避障預警控制系統參數進行標定。考慮到電動高爾夫球車行駛的實際路況和低速工況，通過多次實驗得出：將車寬設置為1.1 m，障礙物識別最小輪廓為10 mm，預警距離設置為3 m，報警距離設置為1.5 m。模擬路況環境如圖7所示。

圖7 模擬路況環境

在模擬路況環境下，分別進行無障礙物、預警距離(距離車頭1.5～3 m以內)和報警距離(距離車頭1.5 m以內)3種距離信息的障礙物檢測和避障預警控制實驗。實驗結果見圖8—10。

圖8 無障礙物靜態檢測結果

由圖8可知，在極坐標系下，原點為激光掃描儀的安裝位置，區域A處-30°～85°的輪廓線表示停在路邊的車輛、灌木叢以及樹木；區域B處直至原點的細長輪廓線，是由激光束與安裝支架干涉引起，利用圖像采集程序中所設計的等價模塊排出這一信號的干擾。檢測結果表明，在實際道路前方沒有障礙物的情況下，檢測系統未顯示有障礙，沒有出現誤報。

由圖9可知，將路障置于預警距離區間(距離車頭1.5～3 m以內)時，系統發出預警，預警標志為黃色，提示駕駛員減速；且顯示障礙物輪廓和方位信息，區域C輪廓線表示障礙物輪廓。

圖9 預警距離障礙物靜態檢測結果

由圖10可知，當路障置于報警距離區間(距離車頭1.5 m以內)時，系統發出報警，報警標志為紅色，提示駕駛員制動或者轉向，且顯示出2個障礙物輪廓和方位信息，區域C輪廓線表示2個障礙物的輪廓。

圖10 報警距離靜態障礙物檢測結果

4 結語

基于LabVIEW的電動車智能控制創新教學實驗平臺已搭建完成，基于此平臺開展了不同的實踐教學實驗。在這個過程中，不僅加深了學生對課程教學中理論知識的理解，提高了學生在測控系統整體設計、硬件平臺搭建和軟件系統開發等方面的實際動手能力，為車輛電子控制技術課程改革與創新提供了嶄新的途徑。將虛擬儀器技術、車輛仿真技術和測控技術有效結合起來，是豐富教學實踐內容、創新教學實踐方法和提高教學實踐模式多樣性的有效手段，具有十分重要的實際應用價值。

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Innovative teaching experimental platform for intelligent control of electric vehicles based on LabVIEW

Zhang Shuo, Liu Jinyi, Zhu Zhongxiang, Du Yuefeng, Xie Bin, Li Wei

(Department of Vehicle and Traffic Engineering, School of Engineering,China Agricultural University, Beijing 100083, China)

Based on the LabVIEW of the virtual instrument software，and by taking an electric golf cart as a carrier, an innovative teaching experimental platform for the intelligent control of electric vehicles is set up on the basis of reforming the existing mechanical structure and electronic control system. Base on NI myRIO controller, the intelligent control algorithms for the vehicle speed and braking control, automatic steering control and obstacle avoidance warning control are developed. Through the indoor bench experiment and the road real vehicle experiment, the functions of the innovative teaching experimental platform for the intelligent control of electric vehicles are validated. The establishment of such platform improves the content of the course teaching, enriches the students’ professional skills, enhances the students’ practical ability, and raises the level of the practical teaching effectively.

electric vehicle；teaching experimental platform； virtual instrument； intelligent control； LabVIEW

10.16791/j.cnki.sjg.2017.07.024

2017-01-10

2017-03-02

中國農業大學2015年教改專項項目

張碩(1989—)，男，山東滕州，博士研究生，主要從事車輛智能控制領域的研究

E-mail：shuo891001@163.com

朱忠祥(1976—)，男，浙江臺州，博士，副教授，博士生導師，主要從事農業機械的設計、仿真以及自動控制研究.

E-mail：zhuzhonxiang@cau.edu.cn

U469.72；G484

A

1002-4956(2017)07-0089-06