【正文】 elargehuge轉(zhuǎn)角精確值為：tinytinysmallsmallsmallmiddlemiddlemiddlelargelargelargehugehuge22580135170240320410510這套控制方案是基于2014年第九屆“飛思卡爾”全國大學(xué)生智能車競賽的要求，參考四輪電磁組第六屆制定的。它實(shí)現(xiàn)了對不同曲率彎道的轉(zhuǎn)角合理分配，速度精確限制等目標(biāo)。但是由于大量的模糊控制的應(yīng)用，導(dǎo)致程序調(diào)試極其繁瑣，這是該系統(tǒng)的主要缺點(diǎn)。第五章 開發(fā)工具、制作、安裝、調(diào)試過程說明 開發(fā)工具程序的開發(fā)是在IAR下進(jìn)行的，包括源程序的編寫、編譯和鏈接，并最終生成可執(zhí)行文件。IAREmbeddedWorkbench（簡稱EW）的C/C++交叉編譯器和調(diào)試器是今天世界最完整的和最容易使用專業(yè)嵌入式應(yīng)用開發(fā)工具。EW對不同的微處理器提供一樣直觀用戶界面。EW今天已經(jīng)支持35種以上的8位/16位32位ARM的微處理器結(jié)構(gòu)。EW包括：嵌入式C/C++優(yōu)化編譯器，匯編器，連接定位器，庫管理員，編輯器，項(xiàng)目管理器和CSPY調(diào)試器中。使用IAR的編譯器最優(yōu)化最緊湊的代碼，節(jié)省硬件資源，最大限度地降低產(chǎn)品成本，提高產(chǎn)品競爭力 調(diào)試過程 上位機(jī)系統(tǒng)要分析車模在賽道行駛的實(shí)時(shí)情況，必須采集小車在行駛過程中各個(gè)功能模塊的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，我們采用的是用藍(lán)牙傳輸?shù)姆绞?，和上位機(jī)進(jìn)行直接通訊，從而實(shí)時(shí)掌握小車運(yùn)行的狀態(tài)。1）硬件方面K60單片機(jī)內(nèi)博具有UART傳輸端口，可直接與藍(lán)牙硬件接口連接。2）軟件方面：通過上位機(jī)協(xié)議程序算法，可直接從上位機(jī)端得到相應(yīng)的波形。上位機(jī)虛擬示波器輸出*//*unsigned short CRC_CHECK(unsigned char *Buf, unsigned char CRC_CNT){ unsigned short CRC_Temp。 unsigned char i,j。 CRC_Temp = 0xffff。 for (i=0。iCRC_CNT。 i++){ CRC_Temp ^= Buf[i]。 for (j=0。j8。j++) { if (CRC_Temp amp。 0x01) CRC_Temp = (CRC_Temp 1 ) ^ 0xa001。 else CRC_Temp = CRC_Temp 1。 } } return(CRC_Temp)。}void OutPut_Data(void){ unsigned int temp1[4] = {0}。 unsigned char databuf[10] = {0}。 unsigned char i。 unsigned short CRC16 = 0。 for(i=0。i4。i++) { temp[i] = (int)OutData[i]。 temp1[i] = (unsigned int)temp[i]。 }*/ /* temp1[0]=(unsigned int)(int)sensorto_one[0]*1000。 temp1[1]=(unsigned int)(int)sensorto_one[1]*1000。 temp1[2]=(unsigned int)(int)1000。 temp1[3]=(unsigned int)(int)0。 for(i=0。i4。i++) { databuf[i*2]=(unsigned char)(temp1[i]%256)。 databuf[i*2+1]=(unsigned char)(temp1[i]/256)。 } CRC16 = CRC_CHECK(databuf,8)。 //在此進(jìn)行數(shù)據(jù)檢驗(yàn)將返回值給CRC16 databuf[8]=CRC16%256。 databuf[9]=CRC16/256。// uart_putchar (UART0,3)。 // uart_putchar (UART0,databuf[0])。 uart_putchar (UART0,databuf[1])。 uart_putchar (UART0,databuf[2])。 uart_putchar (UART0,databuf[3])。 uart_putchar (UART0,databuf[4])。 uart_putchar (UART0,databuf[5])。 uart_putchar (UART0,databuf[6])。 uart_putchar (UART0,databuf[7])。 uart_putchar (UART0,databuf[8])。 uart_putchar (UART0,databuf[9])。 //uart_sendN (UART0,databuf,10)。*//*return。}*/ 上位機(jī)程序界面 控制算法的參數(shù)整定運(yùn)用 PID 控制的關(guān)鍵是調(diào)整三個(gè)比例系數(shù)，即參數(shù)整定。PID 整定的方法有兩類：一是理論計(jì)算整定法。它主要是依據(jù)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，經(jīng)過理論計(jì)算確定控制器參數(shù)。由于智能車整個(gè)系統(tǒng)是機(jī)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(yùn)動控制數(shù)學(xué)模型有一定難度，而且對車身機(jī)械結(jié)構(gòu)經(jīng)常進(jìn)行不斷修正，模型參數(shù)變化較頻繁，可操作性不強(qiáng)；二是工程整定方法，它主要依賴工程經(jīng)驗(yàn)，直接在控制系統(tǒng)的試驗(yàn)中進(jìn)行，且方法簡單，采用了這種方法。1） 方向控制算法的參數(shù)整定方向控制采用位置式PID控制。由于小車循黑線本質(zhì)上是一個(gè)隨動系統(tǒng)，積分項(xiàng)在彎道累積的偏差錯(cuò)誤地加在直道的跟蹤上，造成在進(jìn)入直道時(shí)轉(zhuǎn)向不夠準(zhǔn)確，跑直道時(shí)雖然能跟蹤黑線，但是轉(zhuǎn)向調(diào)整往往超調(diào)，導(dǎo)致車身在直道上左右震蕩，這種震蕩嚴(yán)重影響了車的整體表現(xiàn)。將積分項(xiàng)系數(shù)Ki設(shè)為0，發(fā)現(xiàn)車能在直線高速行駛時(shí)仍能保持車身非常穩(wěn)定，沒有震蕩，所以沒有必要使用 Ki 參數(shù)。該控制方案調(diào)整為PD控制。Kp和Kd參數(shù)由工程整定得出，經(jīng)過多次試驗(yàn)，得到一組穩(wěn)定快速的參數(shù)為10和20。設(shè)置合適的調(diào)節(jié)范圍LOCA_MAX。在車模中上，邊界值由舵機(jī)轉(zhuǎn)角的最大值決定。經(jīng)試驗(yàn)測量為控制舵機(jī)的PWM波占空比寄存器變化為200時(shí)，達(dá)到舵機(jī)最大轉(zhuǎn)角。故LOCA_MAX = 200調(diào)節(jié)合適的調(diào)節(jié)死區(qū)，死區(qū)太小會造成調(diào)節(jié)不靈敏，太大則調(diào)節(jié)過于頻繁。經(jīng)試驗(yàn)測量設(shè)為2時(shí)較為適合。2） 速度控制算法的參數(shù)整定速度控制采用增量式PID控制，同樣采用上一小節(jié)的工程整定法。經(jīng)多次試驗(yàn)得出，Kp，Ki ，Kd 分別取30，3，2，調(diào)節(jié)死區(qū)V_DEADLINE設(shè)置為1，調(diào)節(jié)范圍設(shè)置為950（全速時(shí)為1000），車模行駛直道和彎道加減速反映迅速，整體速度良好。 整車機(jī)械方面的調(diào)整車模的機(jī)械也是很重要的一方面，針對電磁組車模，必須有幾個(gè)特別需要關(guān)注的地方：1）傳感器支架必須結(jié)實(shí)耐撞，震動盡量小。震動會導(dǎo)致傳感器得到感應(yīng)電動勢“抖動”，導(dǎo)致車模會在賽道上“顫抖”。2）重心盡可能低，并且分布均勻。把車模地盤降低，車上裝配的器件也盡可能的放低，轉(zhuǎn)彎效果會比較好。分布均勻可以防止車模在賽道甩動。 第六章 模型車的主要技術(shù)參數(shù)說明 智能車外形參數(shù)車長：85cm車寬：25cm車高：18cm車重：約850g 電路部分參數(shù)，電路中共有 49個(gè)電容。當(dāng)模型車全功率開動時(shí)，功耗約為30W 。 傳感器個(gè)數(shù)以及種類我們改造的智能車共使用6個(gè)10mH的電感，歐普龍編碼器2個(gè)，干簧管5個(gè)（前面三個(gè)3個(gè)，后面兩個(gè)）。 除了車模原有的驅(qū)動電機(jī)、舵機(jī)之外伺服電機(jī)數(shù)量除了車模原有的驅(qū)動電機(jī)、舵機(jī)之外沒有使用伺服電機(jī)。、頻率賽道信息檢測精度是2mm，頻率是5us結(jié)論自三月初報(bào)名參加“飛思卡爾”杯智能汽車競賽以來，我們小組成員查找資料，設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)，組裝車模，編寫程序，分析問題，最后終于完成了最初目標(biāo)，定下了現(xiàn)在這個(gè)方案。在此份技術(shù)報(bào)告中，我們主要介紹了準(zhǔn)備比賽時(shí)的基本思路，包括機(jī)械，電路，以及最重要的控制算法的創(chuàng)新思想。在傳感器布局，我們分析了前幾屆中出現(xiàn)的電感排布方法，綜合考慮到程序的穩(wěn)定性、簡便性，我們最后敲定了現(xiàn)在的電感排布，并通過反復(fù)實(shí)踐決定了傳感器的數(shù)量和位置。在電路方面，我們以模塊形式分類，在電源管理，電機(jī)驅(qū)動，接口，控制，信號采集，傳感器這六個(gè)模塊分別設(shè)計(jì)，在查找資料的基礎(chǔ)上各準(zhǔn)備了幾套方案；然后我們分別實(shí)驗(yàn)，最后以報(bào)告中所提到的形式?jīng)Q定了我們最終的電路圖。在算法方面，我們使用C語言編程，利用比賽推薦的開發(fā)工具調(diào)試程序，經(jīng)過小組成員不斷討論、改進(jìn)，終于設(shè)計(jì)出一套比較通用的，穩(wěn)定的程序。在這套算法中，我們結(jié)合路況調(diào)整車速，做到直線加速，彎道減速，保證在最短時(shí)間跑完全程。在這幾個(gè)月的備戰(zhàn)中，在場地、經(jīng)費(fèi)方面都的到了學(xué)校和學(xué)院的大力支持，在此特別感謝一直支持和關(guān)注智能車比賽的學(xué)校和學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)以及各位老師。同時(shí)也感謝比賽組委會能組織這樣一項(xiàng)很有意義的比賽?，F(xiàn)在，面對即將到來的大賽，在歷時(shí)近五個(gè)月的充分準(zhǔn)備之后，我們有信心在比賽中取得優(yōu)異成績。也許我們的知識還不夠豐富，考慮問題也不夠全面，但是這份技術(shù)報(bào)告作為我們五個(gè)月辛勤汗水來的結(jié)晶，凝聚著我們小組每個(gè)人的心血和智慧，隨著它的誕生，這份經(jīng)驗(yàn)將永伴我們一生，成為我們最珍貴的回憶。參考文獻(xiàn)[1] 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