基于CH32 的雙車協(xié)同智能控制系統(tǒng)設(shè)計

王子豪，李錚，李文良，吳巖

（杭州電子科技大學(xué) 電子信息學(xué)院，浙江杭州，310018）

0 引言

智能汽車自動駕駛技術(shù)是汽車行業(yè)發(fā)展的跨時代標(biāo)志，推動汽車行業(yè)走向智能化方向發(fā)展的道路[1]。隨著科技的發(fā)展，人們對智能汽車的需求也趨于多元化，智能車逐漸成為代替人們在危險環(huán)境進(jìn)行探索和開發(fā)有限資源的重要工具。但單智能車存在不能高效執(zhí)行并行度高且復(fù)雜的任務(wù)的缺點，所以近年來許多學(xué)者展開對多車協(xié)同系統(tǒng)的研究[2]。為了深入研究多車協(xié)同合作時遇到的難題，本文基于CH32V307VCT6（CH32）單片機(jī)自主設(shè)計并實現(xiàn)了雙車協(xié)同智能控制系統(tǒng)，通過傳感器檢測距離和藍(lán)牙通信，保持隊列次序，并設(shè)計數(shù)字?jǐn)z像頭圖像處理算法和電磁感應(yīng)處理算法，采用無線充電方案，真正實現(xiàn)高穩(wěn)定性和高速度的雙車協(xié)同系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)總體方案設(shè)計

本系統(tǒng)總體方案設(shè)計如圖1 所示，主要分為三大模塊：道路信息采集與處理模塊；車輛控制與運行模塊以及雙車協(xié)同與信息交互模塊。系統(tǒng)通過多傳感器采集道路信息，核心控制器CH32 融合各傳感器數(shù)據(jù)，根據(jù)算法實現(xiàn)跟蹤控制。雙車協(xié)同模塊能夠?qū)崟r獲取雙車距離，藍(lán)牙通信交互配合，同時實現(xiàn)雙車無線充電功能。實際車模如圖2 所示。

圖1 系統(tǒng)總體方案

圖2 實際車模

2 硬件系統(tǒng)電路方案

2.1 電路總體設(shè)計

硬件系統(tǒng)設(shè)計采用以CH32 為核心運算的設(shè)計方案，整套硬件系統(tǒng)可共分為3 大模塊：電源模塊、傳感器模塊、驅(qū)動模塊。圖3 是主控芯片原理圖。

圖3 主控芯片原理圖

2.2 系統(tǒng)電源設(shè)計

根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計，5V 電源選擇TPS7A8001，提供超低壓差，高輸出電流和低地電流；3.3V 電源使用TPS7333，具備超低靜態(tài)電流和睡眠狀態(tài)電流；舵機(jī)采用TPS5450 作為開關(guān)電源，轉(zhuǎn)換效率高，能量損耗小。TPS545 不僅為舵機(jī)提供穩(wěn)壓電源，同時也作為唯一的前級電源，作為5V電源和3.3V 電源的輸入。

2.3 驅(qū)動電路設(shè)計

2.3.1 電磁運放電路

電磁線的信號由LC并聯(lián)諧振得到，為模擬信號，因為感應(yīng)電動勢為差分信號且較小，需要特殊電路進(jìn)行調(diào)理。本系統(tǒng)最終采用雙電源儀表放大器[3]方案，通過直接放大差分信號實現(xiàn)效果。同時系統(tǒng)選擇運放檢波方案將信號轉(zhuǎn)化成對應(yīng)的直流電平。

2.3.2 無線充電發(fā)射端與接收端電路

無線充電方案發(fā)射端如圖4 所示，接收端如圖5 所示。

圖4 充電發(fā)射端電路

圖5 充電接收端電路

2.3.3 驅(qū)動板電路

電機(jī)驅(qū)動電路，是控制電路的關(guān)鍵，因此本系統(tǒng)選用H橋[4]的全橋電路，使智能車具有優(yōu)秀的控制效果，具有良好的動態(tài)性和準(zhǔn)確性。具體驅(qū)動電路如圖6 所示。

圖6 驅(qū)動板電路

3 軟件系統(tǒng)設(shè)計方案

系統(tǒng)軟件設(shè)計方案分為五大模塊：無線充電、道路信息采集與處理、舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制、電機(jī)速度控制和雙車協(xié)同交互。系統(tǒng)程序流程如圖7 所示，系統(tǒng)初始化各模塊進(jìn)行無線充電，充電完成后進(jìn)行正常的道路信息采集與處理，通過控制系統(tǒng)，實現(xiàn)智能車隊穩(wěn)定、有序而安全地行駛；識別到車庫元素后，前車停在車庫附近，后車停入車庫，系統(tǒng)結(jié)束。

圖7 系統(tǒng)程序流程圖

3.1 道路信息采集與收集

本系統(tǒng)選擇MT9V034數(shù)字?jǐn)z像頭作為圖像傳感器，直接采集灰度圖像。本系統(tǒng)先通過簡單去噪處理降低圖像噪聲的干擾再采用大津法過濾非必要圖像信息。大津法基本的思想是在圖像灰度差異的基礎(chǔ)上，自動選取合適的閾值，將圖像分為背景和目標(biāo)兩個部分[5]。但僅僅使用基礎(chǔ)大津法得到的道路二值化圖像受光線影響較大，本系統(tǒng)采用陽光算法，對不同區(qū)域采取獨立大津法計算，使整體圖像減少腐蝕和膨脹，效果如圖8 所示。

圖8 道路二值化圖像

賽道邊沿的提取是所有識別的基礎(chǔ)，我們對賽道邊沿提取時先從近幾行入手，根據(jù)近處的邊線給定遠(yuǎn)處邊線的尋找范圍，通過閾值判斷找出下一行的準(zhǔn)確邊界，從而提取賽道的中線。最終邊緣提取得到的道路輪廓如圖9 所示。

圖9 道路輪廓圖像

3.2 舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制

舵機(jī)控制是控制算法中最重要的方面之一，本系統(tǒng)舵機(jī)的控制采取傳統(tǒng)的PID 控制。基于偏差的比例、積分和微分的控制器簡稱為PID 控制器。是工業(yè)中最常見的一種控制器。由于該控制器算法簡單、魯棒性強(qiáng)，因而被廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)過程控制系統(tǒng)[6]。

數(shù)字PID 控制器在實際應(yīng)用中一般可分為兩種：增量式PID 控制器和位置式PID 控制器。本系統(tǒng)對舵機(jī)的控制采用位置式PID，具體算法實現(xiàn)公式如式（1）。

PID 公式展示：

式中：Kp為比例時間系數(shù)；Ki為積分時間系數(shù)；Kd為微分時間系數(shù)。

3.3 電機(jī)速度控制

3.3.1 差速系統(tǒng)

大量的研究和實驗表明，較為簡單的PID 控制差速在汽車高速狀態(tài)下逐漸展現(xiàn)疲態(tài)，而本系統(tǒng)采用的阿克曼轉(zhuǎn)向系統(tǒng)是目前四輪汽車較為普遍的差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，擁有更強(qiáng)的穩(wěn)定性和更高的速度上限。阿克曼原理是在忽略汽車質(zhì)心側(cè)偏、汽車行駛過程中的側(cè)向力、橫擺角或者極端的路況下，使每個車輪的運動軌跡都可以完全符合它的自然運動軌跡，從而保證輪胎與地面間處于純滾動而無滑移[7]。

3.3.2 電機(jī)控制

本系統(tǒng)采用閉環(huán)電機(jī)控制，通過配合編碼器，實現(xiàn)速度精確控制。具體算法中，電機(jī)速度控制采用了前饋增量式PID 控制方法。

增量式PID 算法在實時性、穩(wěn)定性、抗干擾能力和參數(shù)調(diào)節(jié)方面具有一定的優(yōu)勢，適用于一些對實時性要求較高的控制系統(tǒng)。

3.4 雙車協(xié)同交互

3.4.1 交互系統(tǒng)

本系統(tǒng)選用雙CH9141 藍(lán)牙模塊進(jìn)行通訊，通過藍(lán)牙傳輸協(xié)議發(fā)送信號實現(xiàn)前后車的簡單交互。在通過大量試驗后，發(fā)現(xiàn)該藍(lán)牙模塊受外部藍(lán)牙信號干擾較大。為解決該問題，本系統(tǒng)通過設(shè)定獨有的藍(lán)牙通信包：特殊的幀頭和幀尾，使其傳輸成功率和準(zhǔn)確性大大提高。本系統(tǒng)通過特定的藍(lán)牙傳輸協(xié)議，使得雙車在高速情況下面對不同的道路元素也能保持有序和穩(wěn)定。同時為應(yīng)對各種突發(fā)事件和提高協(xié)作效率，本系統(tǒng)提供一種全新的協(xié)作模式，基于高成功率識別道路信息的情況，雙車可以通過指令實現(xiàn)不同元素的不同協(xié)作方式，例如斷路元素脫離跟隨狀態(tài)、環(huán)島元素減小跟隨距離等一系列操作。實驗證明這種全新協(xié)作模式大幅提升了雙車協(xié)作的安全性和效率。

3.4.2 定位系統(tǒng)

本系統(tǒng)通過超聲波測距和圖像識別達(dá)到定位后車的位置，主要通過超聲波測距模塊實時獲取前后兩車的直線距離，通過圖像識別檢測兩車當(dāng)前的路況信息，再將兩者結(jié)合得到較為準(zhǔn)確的實際距離。前車實時根據(jù)后車的位置和當(dāng)前雙車協(xié)作模式調(diào)整自身速度，使雙車隊列有序。本系統(tǒng)在特殊道路時采用UWB 精準(zhǔn)定位[8]。即提高整體安全性能，同時保證系統(tǒng)流暢性和省電功能。

4 系統(tǒng)調(diào)試與實際運行

雙車系統(tǒng)的研究，是一個不斷測試的過程，分析處理以適應(yīng)不同道路狀況。實測圖如圖10 所示。測試不同長度的道路的行駛情況，記錄實際情況，測試發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)存在的缺陷在于隨著路程的增長，發(fā)生相撞的概率增加[9]，通過修正PID 參數(shù)和完善圖像處理算法，最終完賽率接近90%，雙車速度能達(dá)到2.7m/s，并獲得第十八屆全國大學(xué)生智能汽車競賽電能接力組第一名。

圖10 雙車實際運行圖

5 結(jié)論

本文設(shè)計并實現(xiàn)了基于單片機(jī)的雙車協(xié)作智能控制系統(tǒng)，通過藍(lán)牙通信使得雙車在高速行駛的情況下面對不同的道路元素也能保持有序和穩(wěn)定，并且利用阿卡曼轉(zhuǎn)向PID控制，保持較強(qiáng)的魯棒性。此外，基于邊緣檢測、大津法和貝塞爾曲線[10]等圖像識別算法和電磁濾波方案，結(jié)合動態(tài)參數(shù)調(diào)整，配合全新的定位協(xié)作模式，使得雙車協(xié)同智能控制系統(tǒng)具備強(qiáng)穩(wěn)定性、高安全性和高速度性的特點。