【正文】 。他無論在理論上還是在實(shí)踐中，都給與我很大的幫助，使我得到不少的提高這對于我以后的工作和學(xué)習(xí)都有一種巨大的幫助，感謝他耐心的輔導(dǎo)。 回首四 年，取得了些許成績，生活中有快樂也有艱辛。郭謙功老師淵博的知識(shí)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖黠L(fēng)和誨人不倦的態(tài)度給我留下了深刻的印象。 （保密論文在解 密后遵守此規(guī)定） 作者簽名 : 二〇 一 〇年 九 月 二十 日 中國石油大學(xué)（華東）本科畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 ) 39 致 謝 時(shí)間飛逝，大學(xué)的學(xué)習(xí)生活很快就要過去，在這四年的學(xué)習(xí)生活中，收獲了很多，而這些成績的取得是和一直關(guān)心幫助我的人分不開的。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。感謝 信息與控制工程 學(xué)院的所有任課老師，感謝陪伴我們整個(gè)大學(xué)生活的輔導(dǎo)員。在 后期 可以添加 SD 卡調(diào)試模塊，采用更加高級的 ARM 系統(tǒng) 作為核心控制器。 智能車的 速度控制系統(tǒng)包括了電源模塊、 H 橋電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路和速度反饋模塊等部分，軟件方面包括了系統(tǒng)初始化、電機(jī) PID 調(diào)節(jié) 和舵機(jī) PD 調(diào)節(jié)等部分。 圖 58 Kd 較小時(shí)速度 變化曲線 第 5 章 系統(tǒng) 調(diào)試 29 綜上 所述， PID 控制系統(tǒng)各個(gè)參數(shù)對 速度控制 系統(tǒng)系能的影響如下表 51 所示： 表 51 PID 控制 系統(tǒng) 各個(gè)參數(shù)的 作用 參數(shù) KP Ki Kd 對速度 的影響 合適 的 PID 參數(shù) 智能車 在加減速 時(shí) 能迅速 跟上給定速度 ， 能以較快的速度在 賽道上 平穩(wěn)行駛 。 第 5 章 系統(tǒng) 調(diào)試 27 （ 1） Ki=， KP=， Kd = Ki 較小 時(shí) ， 系統(tǒng)的 響應(yīng)速度很 慢， 超調(diào)量 很小， 消除穩(wěn)態(tài) 誤差的能力較 弱 。 比例 控制實(shí)質(zhì)上是一個(gè)具有可調(diào)增益的放大器， 加大控制器 增益 KP 可以 減小系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差， KP 的 值會(huì)影響系統(tǒng)的 響應(yīng)速度 和 系統(tǒng) 的相對穩(wěn)定性 ， KP 的 值過大可能造成閉環(huán)系統(tǒng)不穩(wěn)定。 [11] 圖 51 上位機(jī) 界面 第 5 章 系統(tǒng) 調(diào)試 24 圖 52 車速 由小變大 由圖 52 可看出，當(dāng)智能車的給定速度不變時(shí)，智能車的實(shí)際速度在給定速度值附近上下小范圍的波動(dòng)，即可看做實(shí)際速度近似等于給定速度，此時(shí)系統(tǒng)穩(wěn)定。為了提高制動(dòng)效果，同時(shí)防止小車制動(dòng)輪抱死，避免出現(xiàn)甩尾現(xiàn)象，妨礙小車的正常運(yùn)行，我們采用 ABS 剎車法。 智能車的 速度控制 通過 光電編碼器 測量 當(dāng)前車速， 通過 閉環(huán)負(fù)反饋控制 系統(tǒng)來 控制車速。 位置式 PID 控制是將輸出量 u(k)直接 作用于執(zhí)行結(jié)構(gòu)， u(k)的值 與執(zhí)行機(jī)構(gòu)的位置 時(shí) 一一對應(yīng)的。 的相角超前，能在偏差信號(hào)變化不是很大之前引入一個(gè)有效超前修正信號(hào)，從而 減少 系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時(shí)間。當(dāng) 被控對象 的結(jié)構(gòu)和參數(shù) 不能 通過有效的測量手段來獲取即不能得到精確的數(shù)學(xué)模型 時(shí) ，系統(tǒng)控制器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)必須依靠現(xiàn)場調(diào)試和經(jīng)驗(yàn)來第 4 章 智能車速度 控制 軟件設(shè)計(jì) 18 確定，這時(shí)應(yīng)用 PID 控制 技術(shù)最為方便 。本系統(tǒng)在軟件開發(fā)過程中使用的是 CodeWarrior 。 再 利用 光電編碼器來測量智能車的實(shí)際車速，并將實(shí)際車速反饋 給 模糊 PID 控制器，形成閉環(huán)負(fù)反饋回路，根據(jù)實(shí)際車速與理論速度的偏差來調(diào)節(jié)由單片機(jī) P 口輸出的 PWM 波的占 空比 ， 從而 使智能能夠 高速平穩(wěn)運(yùn)行。使用測速模塊后，可以實(shí)現(xiàn)對車模速度的閉環(huán)反饋 PID 控制， 就可以 消除上述因素 對智能車運(yùn)行所帶來的不利影響，是智能車運(yùn)行時(shí)更加穩(wěn)定。 由于 9S12XSMAA單片機(jī) P 口驅(qū)動(dòng)能力 不夠大 ，所以要加 MOS 管驅(qū)動(dòng)芯片 IR2104來 驅(qū)動(dòng) MOS 管 。 更換 直流電機(jī)的電流方向，可以控制直流電機(jī) 的 轉(zhuǎn)動(dòng)方向 。 [6]這樣 既可以有效抑制電源紋波，又可以 消除 9S12XSMAA最小系統(tǒng) 和 OV7620 攝像頭 的 供電 電源 與其他元件 供電模塊 之間 產(chǎn)生 干擾， 保證 其工作的穩(wěn)定性。 第 3 章 圖像 處理算法研究 11 圖 34 MC34063 的電路原理圖 振蕩器通過恒流源對外接在 CT 管腳 (3 腳 )上的定時(shí)電容不斷地充電和放電以產(chǎn)生振 蕩波形。系統(tǒng)中 各個(gè)電路模塊所需的工作電流和工作電壓各不相同， 因此 設(shè)計(jì)了多種 穩(wěn)壓 電路，將 電池電壓轉(zhuǎn)換為各個(gè)模塊所需的電壓。其他外設(shè)停止工作。 此外 MC9S12 還 具有靈活的定制模式，對 C 進(jìn)行完全優(yōu)化的壓縮代碼的優(yōu)點(diǎn)。 實(shí)現(xiàn) 功能算法的前提是要設(shè)計(jì)好功能模塊的電路，進(jìn)行電路調(diào)試后再實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的控制算法。 智能車 的舵機(jī)采用直立放置的方式， 將 第 2 章 車模 系統(tǒng) 機(jī)械 設(shè)計(jì) 6 舵機(jī)安放在車模的前部中間位置， 這樣可以 保證車模轉(zhuǎn)向 時(shí) 的機(jī)械對稱性。 舵機(jī)的 安裝 舵機(jī) 是操控 車模行駛 的方向盤， 舵機(jī) 的輸出轉(zhuǎn)角 通過連桿傳動(dòng) 來控制前輪轉(zhuǎn)向。 采用 的車模是后輪驅(qū)動(dòng)，前輪是轉(zhuǎn)向輪。 （ 2） 前輪 外傾 通過 車輪中心的智能車橫向 平面 與車輪 平面 的交線與地面垂線之間的夾角 α，稱之為 “前輪 外傾角 ”， 如圖 25 所示 。 （ 1） 前輪前束 圖 23 前輪約束 示意圖 前輪前束 是指兩輪后邊緣距離 A 與 前邊緣距離 R 之差 。 差速器 差速器處于傳動(dòng)軸與左右半軸的交匯點(diǎn)，從變速箱輸出的動(dòng)力在這里被分配到左右兩個(gè)半軸。 攝像頭 組智能車是搭建基于視覺導(dǎo)航的智能汽車系統(tǒng)，通過攝像頭對賽道圖像的有效采集，然后再利用控制器 進(jìn)一步 進(jìn)行處理信息，作出相應(yīng)的決策，控制小車尋 跡。 Path recognition。 涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。對本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個(gè)人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。 通過 設(shè)計(jì)及調(diào)整智能車的機(jī)械結(jié)構(gòu)和硬件電路圖，編寫 控制系統(tǒng) C 語言 程序 ， 對 電機(jī)轉(zhuǎn)速和舵機(jī)轉(zhuǎn)角 分別 采用用增量式 PID 控制算法和位置式 PD 控制算法，從而 實(shí)現(xiàn) 對智能車的速度 控制 。人們對 汽車 的智能化有了越來越高的要求，汽車生產(chǎn)商也 推出 越來越 智能化 的汽車來滿足各種各樣的市場要求。 本智能車 采用飛思卡爾公司的 9S12XSMAA 單片機(jī) 為 核心控制器，配合有相應(yīng)的硬件及驅(qū)動(dòng)電路，組成一個(gè)自動(dòng)控制系統(tǒng)， 由 攝像頭傳感器、信息處理、控制算法和執(zhí)行 機(jī)構(gòu) 組成。 圖 21 車輛直線行駛差速器狀態(tài) 智能車直線行駛 的時(shí)候左右兩邊驅(qū)動(dòng)輪 受到 的 阻力 大致相同，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出的 動(dòng)力首先傳送到差速器 殼體 上使差速器的殼體開始轉(zhuǎn) 動(dòng) ，然后 把 動(dòng)力從殼體傳遞到左右半軸上，由于 兩邊車輪受到 的阻力相同，因此差速器殼體內(nèi)的行星齒輪跟著殼體公轉(zhuǎn) 時(shí)不會(huì)產(chǎn)生 自轉(zhuǎn) ，兩個(gè)行星齒輪 咬合 這 兩個(gè) 半軸齒 輪以相同的 速度 轉(zhuǎn)動(dòng)， 這樣 智能車就能直線行駛。 當(dāng)車輪 有了外 傾角后，在滾動(dòng) 時(shí) 就類似于圓錐滾動(dòng)，從而導(dǎo)致兩側(cè)車輪向外滾開。它的 作用是提高前輪的轉(zhuǎn)向安全性和轉(zhuǎn)向操縱的輕便 性 。外傾角越負(fù)， 智能車 過彎道 時(shí) 受到的摩擦力就越大，但是車模會(huì)出現(xiàn)彎道 前輪 上下抖動(dòng)現(xiàn)象， 會(huì) 影響車輛過彎道時(shí)的速度。舵機(jī) 的 靈活轉(zhuǎn)向控制取決于機(jī)械系統(tǒng)中各個(gè)零部件 之間 的協(xié)調(diào)運(yùn)行 。 第 3 章 圖像 處理算法研究 7 第 3 章 智能車硬件電路設(shè)計(jì) 對 智能車 而言 ，硬件系統(tǒng) 設(shè)計(jì)的 可靠性是 智能車 能穩(wěn)定工作的基本要求， 硬件電路 設(shè)計(jì)的好壞直接決定智能車行駛的穩(wěn)定性。 依照 攝像頭 處理過的圖像信息，利用光電編碼器來實(shí)現(xiàn)測速的測量，并將測量的車速進(jìn)行反饋從而形成閉環(huán)。其 基本特性為： ? 16bit CPU ? 8 位和 4 位的帶中斷功能的接口 ? 存儲(chǔ)器： 64K Flash EEPROM ? 2 個(gè)八通道的數(shù)字 /模擬轉(zhuǎn)換器，精度達(dá)到 10bit ? 外部轉(zhuǎn)換觸發(fā)功能 1M bit/s 第 3 章 圖像 處理算法研究 9 ? 4 個(gè)獨(dú)立的中斷通道，分別對應(yīng) Rx, Tx, error 和 wake_up ? 低通濾波器喚醒功能 ? 增強(qiáng)型捕捉時(shí)鐘功能 ? 8 個(gè)可編程輸入捕捉通道 /輸出比較通道 ? 4 個(gè) 8 位 /2 個(gè) 16 位脈沖累加器（ pulse accumulator） ? 8 個(gè) PWM 通道：周期和占空比系數(shù)可編程控制 ? 8 位八通道 /16 位 4 通道 ? 串行 接口：異步 SCI 和同步 SPI ? 112 引腳封裝 /80 引腳封裝 ? 帶驅(qū)動(dòng)能力的 5V I/O 線路和 5V A/D 轉(zhuǎn)換 ? 50MHz 工作頻率，相當(dāng)于 25MHz 總線速度 支持開發(fā)應(yīng)用 MC9S12 單片機(jī) 主要有 3 個(gè)低電源模式 ： Stop, Pseudo Stop 和 Wait。該模式當(dāng)中 CPU 不執(zhí)行指令。 第 3 章 圖像 處理算法研究 10 圖 33 電源 管理系統(tǒng)框架圖 12V 穩(wěn)壓電路 電機(jī) 驅(qū)動(dòng)電路采用 12V 電源供電，由 鎳鎘電池作為 12V 穩(wěn)壓電路 的 輸入 電壓 ，由于 電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路的電流較大，因此采用 MC34063 大電流升壓變換器電路 得到12V 的輸出電壓，并且該電路 比較 穩(wěn)定，相對較為可靠。在 振蕩器在 定時(shí)電容 放電期間， C 輸入端 變?yōu)榈碗娖?，觸發(fā)器 的 R 端 變?yōu)榈碗娖剑|發(fā)器 被復(fù)位， 觸發(fā)器的 Q 端 變?yōu)楦唠娖?，此時(shí) 輸出開關(guān)管處于關(guān)閉狀態(tài)。利用 一個(gè)穩(wěn)壓 電路 專門 用于舵機(jī) SD5 供電 ，另一個(gè) 5V 穩(wěn)壓電路 則用于給液晶 、藍(lán)牙、撥碼開關(guān)等其他外設(shè)及芯片的供電。 H 橋驅(qū)動(dòng)電路 主要包括 4個(gè) MOS 管 和 兩片 MOS 管驅(qū)動(dòng)芯片 ， MOS 管具有內(nèi)阻小、開關(guān)速度快 等優(yōu)點(diǎn)， 并且方便加散熱片 。具體 的 H 橋電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路如圖 39 所示 。 其 內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖 310 所示。 采用 CodeWarrior IDE，開發(fā)人員可以得益于采用各種處理器和平臺(tái)（從 Motorola 到 TI 到 Intel）間的通用功能性。每個(gè)應(yīng)用程序都經(jīng)過了使用例如 CodeWarrior 這樣的開發(fā)工具進(jìn)行編碼、編譯、編輯、鏈接和調(diào)試的過程。 圖 43 PID 控制器原理框架圖 單位反饋 e 代表 理想輸入與實(shí)際輸出的偏差，將偏差信號(hào) e 送入 控制器， 控制器算出 偏差 信號(hào) e 的 微分值和積分 值 ，將計(jì)算出來的微分值 和 積分值與原來的誤差信號(hào)e 進(jìn)行 線性組合，得到輸出量 u。的相角滯后， 積分 調(diào)節(jié)動(dòng)作緩慢，當(dāng)積分作用太強(qiáng)時(shí)會(huì)使得系統(tǒng)超調(diào)量變大，甚至可能使系統(tǒng)出現(xiàn)震蕩。 此 控制器輸出的控制量的增量Δ u(k)與采樣周期、比例系數(shù)、積分時(shí)間常數(shù)和微分時(shí)間常數(shù)有關(guān) 。為提高電機(jī)響應(yīng)速度，單片機(jī)直接輸出一個(gè)較大占空比的 PWM 波，電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊相應(yīng)的給電機(jī)一個(gè)大電壓，電機(jī)提速很快。當(dāng)小車 位于 直道時(shí)，將舵機(jī)擺正 ；當(dāng)小車位于彎道時(shí)，彎道的曲率越大則舵機(jī)的 轉(zhuǎn)角擺角越大 ， 利用 圖像的加權(quán)平均 偏差 與圖像中心 之差 作為控制量 。 圖 53 車速 由 大變小 由圖 53 可看出， 當(dāng) 智能車車速由 大 變 小 時(shí)，控制電機(jī)的 PWM 波占空比也發(fā)生向上 的脈沖式跳變，這會(huì)使得 實(shí)際車速能夠 在短時(shí)間內(nèi) 迅速 變小 ， 并且實(shí)際速度 的超調(diào)量 較小 。 第 5 章 系統(tǒng) 調(diào)試 26 圖 55 KP 適中時(shí)速度 變化 曲線 （ 3） KP=， Ki=， Kd = KP 的 值 較大 時(shí)，系統(tǒng) 具有很快 的 響應(yīng)速度 ， 但 超調(diào)量 大， 穩(wěn)態(tài)誤差較小 ，但 容易產(chǎn)生震蕩， 使 系統(tǒng)不穩(wěn)定。 第 5 章 系統(tǒng) 調(diào)試 28 微分 控制能夠反映輸入信號(hào)的變化趨勢， 使信號(hào) 產(chǎn)生 90176。 在 KP、 Ki 值不變 的 情況下，改變 Kd 的大小 Kd 主要 影響系統(tǒng)的超調(diào)量， 控制系統(tǒng) 產(chǎn)生超前的修正信號(hào) 使智能車 能夠順利的通過彎道。 在 軟件 方面 利用 Code warrior 軟件 對程序代碼進(jìn)行 編寫 ，掌握了9S12XSMAA 單片機(jī)的 功能控制寄存器及其 片 上 資源，學(xué)會(huì)利用 9S12XSMAA 單片機(jī)的 P 口 輸出 PWM 波來控制電機(jī)轉(zhuǎn)速和舵機(jī)轉(zhuǎn)角。我的畢業(yè) 設(shè)計(jì) 從 選題、 收集 資料、開題、立論 到 撰寫的整個(gè)過程，潘浩老師都給予 了悉心指導(dǎo)，并且提出了很多寶貴的意見 。使得我們在備賽過程中，收獲頗豐。盡我所知，除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本設(shè)計(jì)（論文）不含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。本次畢業(yè)設(shè)計(jì)是對我大學(xué)四年學(xué)習(xí)下來最好的檢驗(yàn)。 其次，我要感謝大學(xué)四年中所有的任課老師和輔導(dǎo)員在學(xué)習(xí)期間對我的嚴(yán)格要求，感謝他們對我學(xué)習(xí)上和生活上的幫助， 使我了解了許多專業(yè)知識(shí)和為人的道理，能夠在今后的生活道路上有繼續(xù)奮斗的力量。四年的風(fēng)風(fēng)雨雨，我們一同走過，充滿著關(guān)愛，給我留下了值得珍藏的最美好的記憶