基于視覺(jué)的車(chē)輛控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

李博威 侯明 蔣澤鑫

北京信息科技大學(xué)，北京 100192

關(guān)鍵字：鷹眼；PID；單片機(jī)；智能車(chē)

一、引言

伴隨著科學(xué)技藝的快速發(fā)展，智能化技術(shù)的研究和開(kāi)發(fā)勢(shì)頭強(qiáng)勁，發(fā)展越來(lái)越快，應(yīng)用的范圍也得到了極大的擴(kuò)展，復(fù)雜環(huán)境下的人工智能數(shù)量迅猛增加，其中，智能化車(chē)輛作為人工智能的一個(gè)重要旁支，也受到了日益增長(zhǎng)的關(guān)注。

基于視覺(jué)的智能車(chē)輛可以在人類(lèi)無(wú)法作業(yè)的環(huán)境中作業(yè)，這種創(chuàng)新性技術(shù)的開(kāi)發(fā)與研究，可以減少不必要的花費(fèi)，加快工作進(jìn)程，提高效率，節(jié)約成本。

上個(gè)世紀(jì)80年代，機(jī)器視覺(jué)開(kāi)始在車(chē)載視覺(jué)系統(tǒng)中出現(xiàn)，汽車(chē)廠家的參與和政府的支持促進(jìn)了機(jī)器視覺(jué)的發(fā)展，主動(dòng)機(jī)器視覺(jué)的研究前期進(jìn)展緩慢，在完成了以聯(lián)合傳感器為基礎(chǔ)的硬件實(shí)驗(yàn)后，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳感器的主動(dòng)控制，從而通過(guò)對(duì)環(huán)境的識(shí)別和實(shí)時(shí)跟蹤實(shí)現(xiàn)了對(duì)運(yùn)動(dòng)的控制，從此攝像頭常用于檢驗(yàn)視覺(jué)的工作。目前，機(jī)器視覺(jué)具有能遙測(cè)、檢測(cè)信息大等優(yōu)點(diǎn)，常用于路徑識(shí)別。因考慮成本，許多科研人員通過(guò)算法的改善減少計(jì)算量。

本文從智能車(chē)機(jī)械結(jié)構(gòu)、供電電路設(shè)計(jì)、控制算法等方面詳細(xì)介紹智能車(chē)的整個(gè)準(zhǔn)備過(guò)程。

二、機(jī)械結(jié)構(gòu)

小車(chē)整體結(jié)構(gòu)由舵機(jī)、攝像頭、編碼器等部分組成。如圖1所示。

1、舵機(jī)的安裝

舵機(jī)的安裝現(xiàn)在有兩種轉(zhuǎn)向器安裝方案：水平安裝、垂直安裝。 水平安裝方案的優(yōu)點(diǎn)是響應(yīng)速度較快，安裝比較方便，重心減少，但是左右的轉(zhuǎn)向桿的長(zhǎng)度不一樣，導(dǎo)致兩側(cè)做出轉(zhuǎn)向時(shí)的響應(yīng)時(shí)間不同；垂直安裝則是增加了方向舵框架的高度，并使智能小車(chē)響應(yīng)更靈活。我們通過(guò)伺服性能的比較和實(shí)際情況的需求，選擇了垂直安裝的方案。為了能夠讓智能小車(chē)可以獲得更好的響應(yīng)速度，我們通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)測(cè)試，最終選用了一套舵機(jī)連片，實(shí)現(xiàn)了預(yù)期目標(biāo)，安裝圖如圖2所示。

2、攝像頭的安裝

為了可以獲取穩(wěn)定可靠的信息，必須要將攝像頭固定牢固。在固定攝像機(jī)的過(guò)程中，它還需要可以進(jìn)行上下調(diào)整，所以我們使用輕質(zhì)鋁合金夾持組件，因此可以獲得最大的剛度質(zhì)量比，這樣整個(gè)設(shè)備就擁有了非常高的定位精度和剛度，并且攝像頭容易進(jìn)行拆卸和維護(hù)，具有更好的保障能力。按照我們的需求，底座和攝像頭安裝的實(shí)際設(shè)計(jì)如圖3所示。

3、編碼器安裝

編碼器的齒輪需要調(diào)整，目的是使它與所配備的差速齒輪緊緊地契合在一起，以提高被測(cè)速度的精確度。如果咬合過(guò)緊，齒輪間隙過(guò)小，聲音會(huì)變得沉悶，有滯后的現(xiàn)象，這會(huì)使電機(jī)負(fù)載增加；如果齒輪間隙太大，那么將會(huì)發(fā)生電機(jī)的空轉(zhuǎn)現(xiàn)象，編碼器的齒輪和差速齒輪不能有效地契合，發(fā)出的聲音將會(huì)異常的刺耳。為了方便編碼器的安裝，在設(shè)計(jì)整體的小車(chē)框架時(shí)，已經(jīng)預(yù)先留下了編碼器安裝位置，不需要再另外制作配件，安裝完成后如圖4所示。

三、電路設(shè)計(jì)

智能車(chē)的控制方案中，采用單片機(jī)作為核心控制器，也就是智能車(chē)的“大腦”，是整個(gè)智能車(chē)的核心。K60核心板通過(guò)攝像頭對(duì)路徑信息采集、編碼器對(duì)脈沖信號(hào)的采集、智能車(chē)速度調(diào)節(jié)，將控制算法寫(xiě)入程序中，計(jì)算相應(yīng)的電機(jī)的控制量，對(duì)舵機(jī)與驅(qū)動(dòng)電機(jī)進(jìn)行控制，通過(guò)測(cè)速模塊的反饋，電機(jī)進(jìn)行的閉環(huán)控制控制了小車(chē)的整體運(yùn)動(dòng)，如圖5所示。

電源是智能小車(chē)的動(dòng)力來(lái)源，也為智能小車(chē)的控制系統(tǒng)提供可靠的供電，我們采用電壓7.2 V、容量2000 mAh可充電鎳鎘電池作為系統(tǒng)的電源。由于7.2 V的鎳鎘電池不能為控制器和其他模塊直接供電，因此需要設(shè)計(jì)電源轉(zhuǎn)換電路。電源轉(zhuǎn)換電路對(duì)于任何一個(gè)電路系統(tǒng)都非常重要，是智能小車(chē)穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)。

本章主要介紹了我們?cè)O(shè)計(jì)的電源轉(zhuǎn)換電路，以及采用BTN7971為主要芯片的驅(qū)動(dòng)電路。

1、舵機(jī)供電模塊

這款小車(chē)裝配的轉(zhuǎn)向舵機(jī)采用的型號(hào)為FutabaS3010，其特點(diǎn)是成本較低、扭矩較高，電壓的變化范圍為4.5 V～6.0 V，為了使舵機(jī)具有更快的響應(yīng)速度和更大的轉(zhuǎn)矩，我們決定使用6.0 V電源電壓[1]。我們采用的是7.2 V電池，因此選擇了 Lm2941可調(diào)穩(wěn)壓芯片，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的試驗(yàn)，該模塊穩(wěn)定性很好。電路如圖6所示。

2、液晶屏、鷹眼供電模塊

液晶屏的型號(hào)是ST7735S，攝像頭的型號(hào)是OV7725，對(duì)數(shù)據(jù)手冊(cè)查詢(xún)，二者需要供電3.3 V，因此選用AMS1117-3.3[2]，通過(guò)測(cè)試能夠滿(mǎn)足需要，這款穩(wěn)壓器性?xún)r(jià)比很高，能夠很穩(wěn)定地將電壓降至3.3 V。供電模塊如圖7所示。

3、MCU供電模塊

K60DN512ZVLQ10是Kinetis系列中的一款增強(qiáng)型32位單片機(jī)，K60最小系統(tǒng)核心板是本控制體系的重要部分[3]。它主要是負(fù)責(zé)收取和分析所接收到的行進(jìn)路徑的信息、小車(chē)速度反饋等信息，并對(duì)信息進(jìn)行適當(dāng)操作。在控制算法的控制下，為舵機(jī)形成合適的輸出量。用驅(qū)動(dòng)電機(jī)操控小車(chē)速度，以便使整個(gè)小車(chē)快速前進(jìn)，控制小車(chē)[4]。

K60核心板的電壓是3.3 V，因此，我們同樣使用穩(wěn)壓芯片AMS1117-3.3進(jìn)行穩(wěn)壓，MCU供電電路設(shè)計(jì)圖如圖8所示。

4、編碼器供電模塊

編碼器需要系統(tǒng)5 V的電壓進(jìn)行供電，從而我們運(yùn)用ASM1117系列的5.0版本的穩(wěn)壓芯片進(jìn)行穩(wěn)壓，其供電模塊如圖9所示。

5、驅(qū)動(dòng)電路

小車(chē)需要驅(qū)動(dòng)兩個(gè)電機(jī)，我們選用了集成電機(jī)驅(qū)動(dòng)芯片的電機(jī)驅(qū)動(dòng)方式，現(xiàn)在非常實(shí)用的是BTN系列驅(qū)動(dòng)芯片，因此選擇了BTN7971芯片，此芯片是通過(guò)半橋來(lái)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)的，因此要完成正轉(zhuǎn)和反轉(zhuǎn)則需要兩片芯片。

兩個(gè)半橋智能功率驅(qū)動(dòng)芯片BTN7971組合成一個(gè)全橋驅(qū)動(dòng)器，使電機(jī)發(fā)生旋轉(zhuǎn)，通過(guò)施加頻率為20 kHz的PWM信號(hào)來(lái)掌控，以完成正向和反向PWM驅(qū)動(dòng)和正反向制動(dòng)[5]，驅(qū)動(dòng)模塊如圖10所示。

四、軟件設(shè)計(jì)

整個(gè)軟件系統(tǒng)有兩部分：路徑識(shí)別和速度方向。這些都是通過(guò)控制車(chē)模的攝像頭和驅(qū)動(dòng)電機(jī)與舵機(jī)完成的。系統(tǒng)將攝像頭采集的數(shù)據(jù)處理，通過(guò)邊線(xiàn)處理達(dá)到路徑識(shí)別，進(jìn)而進(jìn)行舵機(jī)與電機(jī)的控制，兩者是相互協(xié)同配合的。

1、路徑邊線(xiàn)處理

（1）直接逐行掃描原始圖像，根據(jù)設(shè)置的閾值提取黑白跳變點(diǎn)；

（2）按照循跡算法開(kāi)始循跡，對(duì)于前三行，采用由視野中心向兩邊找點(diǎn)的方式，找出近處賽道邊沿線(xiàn)；

（3）行駛路徑寬度有一個(gè)范圍，在確定的路徑寬度的有效范圍內(nèi)提取邊沿，可以濾除不在邊沿內(nèi)的干擾；

（4）對(duì)于十字，由于雙側(cè)賽道邊沿的丟失，確定找點(diǎn)的初始位置，選擇由中間向兩邊找的方式尋找路徑，同時(shí)根據(jù)矯正圖像濾除十字拐角線(xiàn)，從而順利連線(xiàn)；

（5）中心引導(dǎo)線(xiàn)，從視野的兩邊向中間掃描，判斷中心引導(dǎo)線(xiàn)并控制舵機(jī)打角，讓小車(chē)沿引導(dǎo)線(xiàn)行駛。

邊沿提取算法的流程如圖11所示。

2、舵機(jī)PID參數(shù)整定

在舵機(jī)的控制方法中，通過(guò)測(cè)試之后發(fā)現(xiàn)，在將積分項(xiàng)I置零的時(shí)候，舵機(jī)在需要快速響應(yīng)的情況下，它的響應(yīng)速度相比于穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性而言，要具有更加重要的地位，并且，在將積分項(xiàng)I置零的同時(shí)，智能小車(chē)在直道上快速行進(jìn)的時(shí)候，其舵機(jī)的轉(zhuǎn)向方面不會(huì)發(fā)生振蕩，所以基本上不需要Ki參數(shù)來(lái)進(jìn)行積分調(diào)節(jié)，我們對(duì)于微分環(huán)節(jié)D的選取方法是采用定值，其原因是因?yàn)槎鏅C(jī)在智能小車(chē)的行進(jìn)過(guò)程中都需要較強(qiáng)的響應(yīng)能力，因此采取定值可以保證它的響應(yīng)能力。所以我們最終采取的Kd值為45，Kp則需要通過(guò)智能小車(chē)所采用的路線(xiàn)來(lái)進(jìn)行選擇，Kp是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)法得出。

舵機(jī)控制采用位置式PID控制，因?yàn)槲恢檬絇ID不需要對(duì)控制量進(jìn)行復(fù)制，其公式為：

在從路徑信息中獲得Kp信息之后，再通過(guò)圖像處理，我們獲得了一個(gè)偏差值，并且記錄了上次的偏差值，從而根據(jù)PID公式計(jì)算獲得舵機(jī)最終需要的角度。其最終的完整程序的獲取Kp、計(jì)算誤差、記錄和改變誤差如下所示。

jiaodu_num=(int)(duoji_pid.Kp*duoji_pid.err+direct_Kd*(duoji_pid.err-duoji_pid.err_last))。

3、電機(jī)PID參數(shù)整定

在嘗試使用傳統(tǒng)的PID方法進(jìn)行速度控制時(shí)，發(fā)現(xiàn)無(wú)法達(dá)到理想的速度要求，我們最后采用了增量式PID算法[6]：

我們要在程序中定義幾個(gè)變量：此時(shí)的速度，期望輸出的速度，本次PWM的輸出值，PID的分別數(shù)值，上次的差值和上上次的差值。其中，P、I、D的值按照公式（2）分別用本次偏差值、上次偏差值和上上次偏差值進(jìn)行運(yùn)算，PWM值則是通過(guò)將P、I、D值相加得到。其中，本次的偏差值是通過(guò)由預(yù)期的速度與目前的速度相減得到，當(dāng)前的速度是由編碼器采值等方式得到，在進(jìn)行完一次運(yùn)算之后，本次的偏差和上次的偏差依次變成上次的偏差和上上次偏差。得到的PWM就是占空比，從而進(jìn)行電機(jī)的控制[7]。

pidl.PWM+= (int16)(P*error1 + I*error0 + D*error2)。

五、 總結(jié)

總體來(lái)說(shuō)，對(duì)車(chē)模方向、速度的控制方案可以使小車(chē)在賽道上行駛。但是在路徑識(shí)別方面，小車(chē)有時(shí)無(wú)法很好地提取邊線(xiàn)從而造成誤差，這是我們?cè)O(shè)計(jì)的短板，尚沒(méi)有做出更好的解決方案，從而使車(chē)模運(yùn)行到這些位置的時(shí)候行駛明顯不夠流暢，這是我們以后需要改進(jìn)的地方。

六、結(jié)論

基于視覺(jué)的車(chē)輛控制是一個(gè)集動(dòng)態(tài)決策和規(guī)劃、環(huán)境感知、行為控制和執(zhí)行等多種功能于一體的綜合復(fù)雜系統(tǒng)，其關(guān)鍵在于如何通過(guò)圖像處理更準(zhǔn)確地還原現(xiàn)實(shí)中的路況信息，進(jìn)而進(jìn)行車(chē)輛控制，最終實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的平穩(wěn)安全行進(jìn)。