【正文】 。如果車輪垂直地面一旦滿載就易產(chǎn)生變形 ,可能引 起車輪上部向內(nèi)傾側(cè) ,導(dǎo)致車輪聯(lián)接件損壞。在實際的調(diào)整中 ,只要將角度調(diào)整為 5 度左右就會對于過彎性能有明顯的改善。到 3176。一片墊片不加 ,車前部離地間隙為 9mm,故離地間隙的調(diào)整范圍為 9~12mm。 ②重心安排 :導(dǎo)引線彎道的最小半 徑為 米 ,要使得智能車能在彎道上高速通過 ,必須防止側(cè)滑和側(cè)翻 ,尤其是側(cè)翻。第二章介紹了賽車機械改造的總體思路 ,并詳細說明了機械結(jié)構(gòu)調(diào)整情況。在智能車系統(tǒng)的搭建到賽車快速、穩(wěn)定地按照賽道行駛的整個過程中 ,反饋原理是我們分析問題和解決問題的基本原理。 [1] 從 20202 年 9 月開始 ,我們就開始著手準備這項賽事。該競賽是涵蓋了控制、模式識別、傳感技術(shù)、電子、電氣、計算機、機械及車輛工程等多個學(xué)科的科技創(chuàng)意性比賽。 CMOS 攝像頭采集的賽道圖像信息、光電編碼器采集到的車體運行速度是反饋控制系統(tǒng)的輸入量。盡可能的降低了攝像頭高度 。第七章總結(jié)了整個制作過程中的創(chuàng)新點和不足之處 ,提出了下屆備賽過程的努力方向。微控制板與大功率驅(qū)動板放在了一起 ,以減小電路板體積 ,達到減輕重量的效果。它在車輛轉(zhuǎn)彎時會產(chǎn)生與車輪偏轉(zhuǎn)方向相反的回正力矩 ,使車輪自動恢復(fù)到原來的中間位置上。反之 ,角度越小前輪自動回正的作用就越弱。左右 ,不宜太大。即可。 ① 微控制器輸出周期延時 前面已經(jīng)提及 ,我們利用 K60微控制器內(nèi)部集成的 PWM模塊產(chǎn)生周期一定 ,占空比 (及脈寬 )可調(diào)的 PWM 波形。我們在軟件中運算得出需要的占空比對應(yīng) 的 PWMDTYx 寄存器的值 ,并將其賦值給 PWMDTYx 寄存器 ,如果這一時刻在 A 點 ,即一個周期剛開始的時刻 ,那么我們運算得出的結(jié)果將要在緩沖器中保存 ,在下一周期開始時才進入 PWMDTYx寄存器 ,使占空比變成我們計算出的結(jié)果 。大賽指定使用的舵機工作電壓范圍為 5V 左右 ,在 時 ,響應(yīng)速度時 ,在 時 ,響應(yīng)速度為 。可以說 ,舵機的響應(yīng)速度直接影響智能車通過 彎道時的最高速度。采用杠桿原理 ,在舵機的輸出舵盤上安裝一個較長的輸出臂 ,將轉(zhuǎn)向傳動桿連接在輸出臂末端。而且當(dāng)攝像頭的安裝位置較高時 ,所能掃描到的圖像靠近智能車的部分范圍較大 ,當(dāng)智能車偏離賽道一定距離時 ,依然可以掃描到黑線 ,這樣會便于圖像的算法處理。 電路板安裝 電路板應(yīng)安裝于智能車的最低的部位 ,并且固定于底盤。同時由于其低功耗特點 ,在進行電路板設(shè)計時 ,可以減少散熱片的體積和 PCB 板的面積 ,有時甚至不需要加裝散熱片 ,方便了電路設(shè)計與使用 ,提高了穩(wěn)定性能。 圖 CMOS 電源電路 傳感器模塊 攝像頭的選擇 目前市面上常見的攝像頭主要有CCD 和 CMOS 兩種 :CCD 攝像頭具有對比度高、動態(tài)特性好的優(yōu)點 ,但需要工作在12V 電壓下 ,對于整個系統(tǒng)來說過于耗電 ,且圖像穩(wěn)定性不高 。為了將此信號放大整形 ,設(shè)計了信號調(diào)理電路 ,其基本原理是使用一個運放做成比較器電路 ,調(diào)節(jié)參考電壓 ,使輸出變?yōu)?0/5V 的方波信號 ,送入單片機進行運算。系統(tǒng)的基本軟件流程為 :首先 ,對各功能模塊和控制參數(shù)進行初始化。下面對坐標校正的方法進行具體的介紹。同理 ,對于右邊界 ,如果右邊兩列小于閾值并 且左邊一列大于等于閾值 ,則判斷為右邊界 。 當(dāng)左 (右 )邊界的結(jié)束行小于右 (左 )邊界的開始行時 ,如果按照步驟 (2)來計算賽道中心線的位置會出現(xiàn)中心線不連續(xù)的情況。 分類進行方向控制算法 直道的方向控制算法 對于賽道中的直道 ,是方向控制中最好處理的一種情況 ,因為只要小車沒有偏離賽道 ,就可以不進行偏轉(zhuǎn) ,而當(dāng)智能車偏離賽道時也只需要一個較小的偏轉(zhuǎn) ,讓智能車能緩慢回歸賽道就可以了 ,具體的方法是計算掃描到黑線的偏離中心線的平均值和黑線的斜率 ,再將這兩個數(shù)分別乘上各自的比例系數(shù) ,加上舵機偏向中心位置時需要給出的高電平的值 ,作為 PWM 波的高電平送入給舵機 ,就可以實現(xiàn)直道上的智能車方向控制了。 “小 S 型”道的方向控制算法 “小 S 型”道一般是指“ S 型”道最靠左的黑線和最靠右的黑線之間相差的距離不大于 60 厘米 ,智能車過這種彎道時 ,基本可以從中間直接通過 ,而不需要轉(zhuǎn)彎和減速。而且對于速度控制算法也有很高的要求 ,智能車在行駛過程中 ,不能夠完全勻速 ,在直道上應(yīng)該提速 ,而在彎道上應(yīng)該減速。 速度控制的算法設(shè)計 智能車速度控制的總體思路與智能車方向控制的思路完全相同 ,也是將道路的形狀進行分類 ,對于不同的類給以不同的速度。當(dāng)光電編碼器檢測到的速度與智能車的理想速度逐漸接近以后 ,就采用 PID 控制。問世至今 70 多年來 ,它以其結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性好、工作可靠、調(diào)整方便而成為工業(yè)控制的主要技術(shù)之一。 2 數(shù)字 PID 增量型控制算法 由公式 可以看出 ,位置型控制算法不夠方便 ,這是因為要累加偏差 ,不僅要占用較多的存儲單元 ,而且不便于編寫程序 ,為此可對公式 進行改 進。 error[2]ry。由于智能車整個系統(tǒng)是機電高耦合的分布參數(shù)系統(tǒng) ,并且要考慮賽道具體環(huán)境 ,要建立精確的智能車運動控制數(shù)學(xué)模型有一定難度 ,而且我們對車身機械結(jié)構(gòu)經(jīng)常進行不斷修正 ,模型參數(shù)變化較頻繁 ,可操作性不強 。我們做了進一步的改進 ,根據(jù)入彎時黑線位置的特點動態(tài)改變二次曲線中最高點 (直道的最高速度 )和最低點 (彎道的最低速度 )的大小 ,使得控制效果更合理。新一場信號 采集的同時 ,單片機既要相應(yīng)行中斷采集當(dāng)前場的數(shù)據(jù) ,又要在相應(yīng)中斷剩下的時間分析出上一場數(shù)據(jù) ,集合相應(yīng)的算法進行控制量的輸出。 調(diào)試階段 攝像頭調(diào)試 CCD/CMOS 攝像頭是智能小車最重要的傳感器 ,知道安裝在智能小車上的攝像頭看到的路面圖像是什么樣的 ,這一點在調(diào)試過程中是很重要的。 圖 IAR Systems 集成開發(fā)環(huán)境和調(diào)試器 (Debugger) IAR Systems 調(diào)試器 (Debugger)通過 BDM 連接到我們設(shè)計的智能小車控制電路板上 ,這樣我們就可以在線實時讀到 K60 微控制器中寄存器的狀態(tài)、變量的值等 ,大大方便了我們的調(diào)試工作 ,如圖 所示。通過視頻采集卡 ,我們就可以知道智能小車看到的路面信息是什么樣的 ,這就給我們的調(diào)試工作帶來的很大的方便。如果單片機不能在 20ms 內(nèi)完成上述的任務(wù) ,系統(tǒng)控制性能就會下降 ,甚至出現(xiàn)錯誤。 PID 參數(shù)調(diào)節(jié) 比例控制能迅速反應(yīng)誤差 ,從而減少誤差 ,但是比例控制不能消除靜態(tài)誤差 ,的加大 ,會引起系統(tǒng)的不穩(wěn)定 。 經(jīng)典 PID算法實現(xiàn)速度的控制 經(jīng)典 PID算法實現(xiàn)速度控制的計算機仿真 智能車的主電機可以看著是一個惰性單元 ,應(yīng)用 PID 控制算法可以達到較好的控制效果 ,該智能車在 MATLAB 上進行仿真得到的單位價躍響應(yīng)如圖 所示 ,因為在本賽車速度控制系統(tǒng)中 ,其中一個最重要的指標就是快速性 ,而對于超調(diào)量和過渡過程時間要求并不嚴格。 PreU+*(error[2]2*error[1]+error[0])。 error[1]0。 圖 單位反饋的 PID 控制原理圖 單位反饋 e 代表理想輸入與實際輸出的誤差 ,這個誤差信號被送到控制器 ,控制器算出誤差信號的積分值和微分值 ,并將它們與原誤差信號進行線性組合 ,得到輸出量 u。采用棒 棒控制進行速度控制的原理就是檢測智能車的當(dāng)前速度 ,如果當(dāng)前速度低于理想的速度 ,就 PTP3 置為高電平 ,從 PTP1口輸出一路占空比很高的 PWM波 ,電機就能以最大的加速度升速。從而實現(xiàn)希望智能車的速度完全由道路情況所控制。當(dāng)然 ,最好的方法是讓智能車始終以最快的速度通過整個賽道 ,但是如果速度始終調(diào)得太高 ,當(dāng)小車遇到急彎或者是圓道時必然無法轉(zhuǎn)過來 ,就會沖出賽道。找“小 S 型”道的正中心的方法為 :先找出“小 S 型”道最左邊和最右邊的坐標值 ,然后將最左邊和最右邊的坐標值相加之后再除以 2,就得到了“小 S 型”道的正中心坐標 ,智能車就可以沿著這個方向前進 ,而不需要轉(zhuǎn)彎。具體的對應(yīng)關(guān)系通過實驗獲得 ,在此沒有列舉出具體的數(shù)據(jù)。 圖 十字交叉 圖 小 S 虛線 方向控制方案 圖 方向控制流程圖 起跑線的判斷 : 全國大學(xué)生智能車競賽規(guī)定 ,智能車必須能夠識別起跑線 ,并在跑完一圈以后能夠自動停止在 3米以內(nèi)的賽道中 ,否則在本來的時間基礎(chǔ)上加上 1秒 ,如果加上 1 秒那必須將速度加大很多才能挽回。否者如果遍歷到圖像 HEIGHT1 行 ,表明提取失敗 ,退出 。我們根據(jù)實驗發(fā)現(xiàn) ,越是靠近 CMOS 圖像傳感器的地方 ,掃 描到的范圍就越窄 ,離 CMOS圖像傳感器距離較遠的地方 ,掃描到的范圍就越寬 ,因此 ,在相同的情況下 ,如果CMOS 圖像傳感器在最近處和最遠處采集到黑線的數(shù)字信號距離中心位置均是 30的話