【導(dǎo)讀】智能車是一種集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、多等級(jí)輔助駕駛等功能于一體的綜合系統(tǒng)，智能小車的控制實(shí)現(xiàn)，其核心主要是電機(jī)的轉(zhuǎn)向和轉(zhuǎn)速控制。怎么更好的對(duì)直流電機(jī)進(jìn)行控制就顯得尤為重要。本論文主要分析了基于STM32F103的小車控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過(guò)程。主要包括STM32F103控制器、直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路、紅外距離探測(cè)電路等。智能小車的運(yùn)動(dòng)形成一個(gè)基于PID算法的閉環(huán)控制模式；用紅外探測(cè)電。路實(shí)現(xiàn)對(duì)邊界檢測(cè)，并控制升降電機(jī)的正、反轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)清除目標(biāo)物體功能。

　　

【正文】 波形圖 通過(guò)圖 的分析可以看出，生成的矩形脈沖的寬度取決于脈沖下降沿時(shí)刻 t k 時(shí)的語(yǔ)音信號(hào)幅度值。因而，采樣值之間的時(shí)間間隔是非均勻的。在系統(tǒng)的輸入端插入一個(gè)采樣保持電路可以得到均勻的采樣 信號(hào)，但是對(duì)于實(shí)際中 TskTsk ???t 的情況，均勻采樣和非均勻采樣差異非常小。如果假定采樣為均勻采樣，第 k 個(gè)矩形脈沖可以表示為： ? ?)kTmx1 30k （???? （ ） 其中， x{t}是離散化的語(yǔ)音信號(hào)； Ts 是采樣周期； 0? 是未調(diào)制寬度； m 是調(diào)制指數(shù)。 然而，如果對(duì)矩形脈沖作如下近似：脈沖幅度為 A，中心在 t = k Ts 處， k? 在相鄰脈沖間變化緩慢，則脈沖寬度調(diào)制波 )(txp 可以表示為： ? ? tntnmAtmxTAt sxp ??? c os)(s i n2)(1)(x 10 0 ?????? （ ） 沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 29 其中， ? ?)(10 tmxTt k ?? ??? ）（。 無(wú)需作頻譜分析，由式 （ 2） 可以看出脈沖寬度信號(hào)由語(yǔ)音信號(hào) x(t)加上一個(gè)直流成分以及相位調(diào)制波構(gòu)成。當(dāng) sT??0? 時(shí)，相位調(diào)制部分引起的信號(hào)交迭可以忽略，因此，脈沖寬度調(diào)制波可以直接通過(guò)低通濾波器進(jìn)行解調(diào)。 實(shí)現(xiàn)數(shù)字脈沖寬度調(diào)制器的基本思想?yún)⒖磮D 。 圖 數(shù)字脈沖寬度調(diào)制器的構(gòu)成 在時(shí)鐘脈沖的作用下，循環(huán)計(jì)數(shù) 器的 5 位輸出逐次增大。 5 位數(shù)字調(diào)制信號(hào)用一個(gè)寄存器來(lái)控制，不斷于循環(huán)計(jì)數(shù)器的輸出進(jìn)行比較，當(dāng)調(diào)制信號(hào)大于循環(huán)計(jì)數(shù)器的輸出時(shí)，比較器輸出高電平，否則輸出低電平。循環(huán)計(jì)數(shù)器循環(huán)一個(gè)周期后，向寄存器發(fā)出一個(gè)使能信號(hào) EN，寄存器送入下一組數(shù)據(jù)。在每一個(gè)計(jì)數(shù)器計(jì)數(shù)周期，由于輸入的調(diào)制信號(hào)的大小不同，比較器輸出端輸出的高電平個(gè)數(shù)不一樣，因而產(chǎn)生出占空比不同的脈沖寬度調(diào)制波。 PWM 程序： //在 PA8 PB13 產(chǎn)生一個(gè)互補(bǔ)的 PWM 波，頻率為 10KHz,占空比為 1/5 include “” BitAction bbt=0。 //定義一個(gè)位變量 bbt,并清 0 u16 i。 int main(void) { u16 InitValue,Pre_Divide,ZKB。 SystemInit()。 //系統(tǒng)時(shí)鐘初始化 。 沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 30 //****TIM1_PWM 波 1 通道設(shè)置 ***** InitValue=7200。 //初值 1000 Pre_Divide=1。 //預(yù)分頻 1 ZKB=1200。 //占空比 TIM1_PWM_1_init(InitValue,Pre_Divide,ZKB)。 //TIM1CCR1=2400。 //修改占空比 } 提升裝置模塊 本智能小車當(dāng)?shù)竭_(dá)邊界時(shí)，通過(guò)控制直流電機(jī)的正、反轉(zhuǎn)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)提升裝置的控制，從而將小車鏟子上的物品清理出場(chǎng)地外，其流程圖如圖 所示。 開(kāi) 始0 .5 s后 停 止起 升 電 機(jī) 正 轉(zhuǎn)小 車 后 退小 車 左 拐提 升 電 機(jī)反 轉(zhuǎn)距 邊 界 是否 2 0 c m ？結(jié) 束前 行是否 圖 由圖 可以看到，當(dāng)距離傳感器判定小車距離邊界不足 20 厘米時(shí)，小車通過(guò)延時(shí)程序，以原來(lái)速度行進(jìn) ，之后停止，提 升電機(jī)正轉(zhuǎn)，鏟子提起，小車后退，左拐 90沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 31 度，提升電機(jī)反轉(zhuǎn)，鏟子落下，繼續(xù)行進(jìn)。 提升裝置子程序： OK=Rise_SetDutyUS(900)。 //設(shè)置提升電機(jī)速度 Vehicle_direction_PutVal(0)。 //小車電機(jī)停止 Raising_Motor_PutVal(0)。 //提 升電機(jī)停止 OK=Distance_Sensor_Start()。 //打開(kāi) AD轉(zhuǎn)換 Delay(10)。 if(distance0=16) { Vehicle_direction_PutVal(0)。 Raising_Motor_PutVal(1)。 Delay(160)。 //提升延時(shí) Raising_Motor_PutVal(0)。 Vehicle_direction_PutVal(10)。 Delay(19)。 //退延時(shí) SpeedL_set=35。 SpeedR_set=35 。 Vehicle_direction_PutVal(6)。 Delay(17)。 //轉(zhuǎn)彎時(shí)間 Vehicle_direction_PutVal(0)。 Raising_Motor_PutVal(2)。 Delay(140)。 Raising_Motor_PutVal(0)。 goto stb。 } PID控制算法 控制算法是微機(jī)化控制系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，整個(gè)系統(tǒng)的控制功能主要由控制算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。目前提出的控制算法有很多。根據(jù)偏差的 比例 （ P） 、積分 （ I） 、微分 （ D）進(jìn)行的控制，稱為 PID控制。實(shí)際經(jīng)驗(yàn)和理論分析都表明， PID控制能夠滿足相當(dāng)多工業(yè)沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 32 對(duì)象的控制要求，至今仍是一種應(yīng)用最為廣泛的控制算法之一。 數(shù)字 PID 位置型示意圖和數(shù)字 PID 增量型示意圖分別如圖 和 所示： 圖 PID位置型控制示意圖 圖 數(shù)字 PID增量型控制示意圖 單位反饋 e代表理想輸入與實(shí)際輸出的誤差，這個(gè)誤差信號(hào)被送到控制器，控制器算出誤差信號(hào)的積分值和微分值，并將它們與原誤差信號(hào)進(jìn)行線性組合，得到輸出量 u。 dtdekedtkekudip ? ??? （ ） 其中， pk 、 ik 、 dk 分別稱為比例系數(shù)、積分系數(shù)、微分系數(shù)。 u 接著被送到了執(zhí)行機(jī)構(gòu)，這樣就獲得了新的輸出信號(hào) u ,這個(gè)新的輸出信號(hào)被再次送到感應(yīng)器以發(fā)現(xiàn)新的誤差信號(hào)，這個(gè)過(guò)程就這樣周而復(fù)始地進(jìn)行。 PID各個(gè)參數(shù)作用基本介紹： 增大微分項(xiàng)系數(shù)可以加快動(dòng)態(tài)系統(tǒng)響應(yīng)，但容易引起震蕩。一般增大比例系數(shù)能夠減小上升時(shí)間，但不能消除穩(wěn)態(tài)誤差。增大積分系數(shù)能夠消除穩(wěn)態(tài)誤差，但會(huì)使瞬時(shí)響應(yīng)變差。增大微分系數(shù)能夠增強(qiáng)系統(tǒng)的穩(wěn)定特性，減小超調(diào)，并且改善瞬時(shí)響應(yīng)。 對(duì)連續(xù)系統(tǒng)中的積分項(xiàng)和微分項(xiàng)在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)，是將上式轉(zhuǎn)換成差分方程，由此實(shí)現(xiàn)數(shù)字 PID調(diào)節(jié)器。 （ 1）位置式 PID控制算法 用矩形數(shù)值積分代替上式中的積分項(xiàng)，對(duì)導(dǎo)數(shù)項(xiàng)用后向差分逼近，得到數(shù)字 PID控制器的基本算式（位置算式）： 沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 33 )1(11??????? nknndkinpn TeeTTeTeku （ ） 其中 T是采樣時(shí)間， pk 、 iT 、 dT 為三個(gè)待調(diào)參數(shù)，我們?cè)趯?shí)際代碼實(shí)現(xiàn)算法時(shí)，處理成以下形式： d e r r o rKdI n t e g r a lKie r r o rKpre ***UP ??? （ ） （ 2） 增量式 PID控制算法 對(duì)位置式加以變 換，可以得到 PID算法的另一種實(shí)現(xiàn)形式（增量式）： )]2(1)[(2111 ???? ????????? nnndninnpnnn eeeTTeTeekuuu （ ） 我們?cè)趯?shí)際代碼實(shí)現(xiàn)時(shí)，處理成 )***(P d d e r r o rKde r r o rKid e r r o rKpr e U ???? （ ） 這種算法用來(lái)控制步進(jìn)電機(jī)特別方便，對(duì)直流電機(jī)也可以采用，其實(shí)如果對(duì)控制有更高的要求或者干擾因素較多，我們可以對(duì) PID算法做各種改進(jìn)，比如用梯形法做數(shù)值積分以提高精度，將差分改成一 階數(shù)字濾波等等，在實(shí)際調(diào)車的過(guò)程中，我們確實(shí)遇到過(guò)由于自制碼盤采樣得到的脈沖上升下降沿不夠陡，使得速度采樣出現(xiàn)不穩(wěn)定和失真，但由于這些附加處理比較耗費(fèi)代碼的運(yùn)行時(shí)間，出于代碼效率和實(shí)際效果的比較，我們沒(méi)有采用這些改進(jìn)的方案，另外可以考慮加反向器來(lái)整波形得到較為理想的方波。 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整定的方法有兩大類：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(guò)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(dòng)控制數(shù)學(xué)模型有一定難度，而且我們對(duì)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(jiǎn)單，我們采用了這種方法，同時(shí)，我們先后實(shí)驗(yàn)了幾種動(dòng)態(tài)改變 PID參數(shù)的控制方法。 沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 34 A / DP I DMGP0P1轉(zhuǎn) 速 反 饋脈 沖發(fā) 生 器測(cè) 量轉(zhuǎn) 速電 機(jī)+P W MH 橋占 空 比傳 感 器 圖 單位反饋的 PID控制原理圖 電機(jī) PID 算法子程序： void MotorL_PID(void) { MotorL_ER=SpeedL_setSpeedL_get。 MotorL_P=(int) ( Kp*(MotorL_ERMotorL_ER1) ) 。 MotorL_I=(int) ( Ki*MotorL_ER )。 MotorL_D=(int) ( Kd*(MotorL_ER2*MotorL_ER1+MotorL_ER2) )。 MotorL_out=MotorL_out+MotorL_P+MotorL_I+MotorL_D 。 if(MotorL_out=0) { MotorL_out=0。 } else { if(MotorL_out=995) MotorL_out=995。 } OK=Motor_left_SetDutyUS(MotorL_out)。 MotorL_ER2 = MotorL_ER1。 MotorL_ER1 = MotorL_ER。 } void MotorR_PID(void) { 沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 35 MotorR_ER=SpeedR_setSpeedR_get。 MotorR_P=(int) ( Kp*(MotorR_ERMotorR_ER1) ) 。 MotorR_I=(int) ( Ki*MotorR_ER )。 MotorR_D=(int) ( Kd*(MotorR_ER2*MotorR_ER1+MotorR_ER2) )。 MotorR_out=MotorR_out+MotorR_P+MotorR_I+MotorR_D 。 if(MotorR_out=0) { MotorR_out=0。 } else { if(MotorR_out=995) MotorR_out=995。 } OK=Motor_right_SetDutyUS(MotorR_out)。 MotorR_ER2 = MotorR_ER1。 MotorR_ER1 = MotorR_ER。 } 沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 36 結(jié) 論 本設(shè)計(jì)與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，利用高性能的 STM32F103 芯片 ，輔以各種傳感器來(lái)檢測(cè)路面、邊界墻等周圍環(huán)境，通過(guò)高可靠性的軟件設(shè)計(jì)，來(lái)實(shí)現(xiàn)小型電動(dòng)車的智能控制，具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。 隨著智能控制技術(shù)與傳感檢測(cè)技術(shù)的飛速發(fā)展，作為智能機(jī)器人雛形的智能小車在探測(cè)、考古、娛樂(lè)各領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用， 尤其在足球機(jī)器人研究方面有很好的發(fā)展前景。在智能機(jī)器人發(fā)展如火如荼之期， 智能小車控制系統(tǒng)的研制為其提供了更有利的研制手段和方法，將有助于推動(dòng)智能機(jī)器人的發(fā)展。由于我是初次接觸STM32F10x 系列芯片，對(duì)其先進(jìn)的中斷響 應(yīng)系統(tǒng)未能很好掌握，傳感信號(hào)的接收選擇了一般 I/O 口，不過(guò)基于 STM32F103 的高性能，其反應(yīng)速度還是可以滿足設(shè)計(jì)要求，但要充分利用芯片資源及更好的實(shí)時(shí)控制在這部分還有待改進(jìn)；另外，對(duì)于小車轉(zhuǎn)彎過(guò)程的車速未做區(qū)別對(duì)待，在本次設(shè)計(jì)中將 PWM 波占空比控制在 1/2 以下，并實(shí)現(xiàn)了 PID閉環(huán)設(shè)計(jì)，使小車