【導讀】隨著汽車的普及，智能汽車及其相關技術的研究己經(jīng)成為熱門。國大學生智能汽車競賽為背景，設計制作了智能車控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)功能完善、運行穩(wěn)定、可靠性高。塊、LCD數(shù)據(jù)顯示模塊以及調試輔助模塊組成。系統(tǒng)主控制核心采用freescale16位單片機MC9S12DG128B。CodeWarrior軟件平臺基礎上設計完成的，采用C語言和匯編語言混合編程，型，在工業(yè)中有著很廣泛的應用。在路徑識別模塊，系統(tǒng)利用了freesacleS12. 系列單片機提供的模糊推理機。為了提高系統(tǒng)的可靠性，系統(tǒng)在軟硬件方面都。采用了抗干擾技術,包括光電隔離技術、電磁兼容性分析、數(shù)字濾波技術等。

　　

【正文】 率為38kHz 的脈沖調制紅外光信號轉化為電信號，再由前放大器和自動增益控制電路進行放大處理。然后，通過再通濾波器進行濾波，濾波后的信號由解調電路進行解調。最后，由輸出級電路進行反向放大輸出。 xxxx 本科畢業(yè)設計（論文） ２３ hs0038a 接收的紅外信號與單片機的輸入捕捉口相接，單片機通過軟件編程實現(xiàn)對接收信號的采集、處理。 故障診斷模塊 智能車 內部 有 一 些模塊容易出現(xiàn)故障，當小車出現(xiàn)故障時候，也不是很容易查找?；?這 種情況，可以看出在小車上設計一個故障診斷模塊是很必要的。 小車的故障 診斷模塊診斷原理也很簡單，就是利用單片機的 SCIO 口，通過RS232 接口與上位機連接起來。通過軟件編程，小車不斷的向上位機發(fā)送代碼，通過故障代碼就可以馬上診斷出故障源。 xxxx 本科畢業(yè)設計（論文） ２４ 第四章 系統(tǒng)軟件設計 設計完硬件系統(tǒng)后，接下來設計軟件，在智能車控制系統(tǒng)中，軟件系統(tǒng)主要有以下幾部分 :路徑識別算法、后輪驅動電機控制算法、轉向舵機控制算法、速度檢測等。單片機系統(tǒng)需要接收路徑識別電路的信號、車速傳感器的信號，采用某種路徑搜索算法進行尋線判斷，進而控制轉向伺服電機和直流驅動電機。 單片機的控制功能框圖見圖 所示 圖 單片機控制功能框圖 控制策略的選擇對于小車的行駛性能是非常重要的，控制小車的最終目的就是要使小車在平穩(wěn)行駛的前提下，盡可能地以最快的速度和最短的路線行駛。下面將依次介紹這些算法的設計方案。 路徑識別模塊的軟件設計 路徑識別模塊 [7]是小車系統(tǒng)的關鍵部分，硬件設計一章己經(jīng)介紹了路徑識別硬件電路設計，下面主要介紹它的軟件設計，整個路徑識別模塊的工作過程為 :紅外傳感器采集來的路徑信號經(jīng)過 濾波電路后輸入單片機，經(jīng)過單片機 A/D 轉預處 理文件 定義變量 數(shù)據(jù) 處理 函數(shù) 路徑 檢測 函數(shù) 延遲函數(shù) TIMER 初始化 ATD 初始化 串口初始化 PWM 初始化 PORT 初始化 RTI 初始化 中斷 函 數(shù)定義 PID 函數(shù) 舵機 控制 函數(shù) 主函數(shù) xxxx 本科畢業(yè)設計（論文） ２５ 換后，輸入 MCU 識別、處理后輸出控制信號驅動執(zhí)行機構動作。單片機要進行路徑信號的識別、處理。首先必須把當前的路況信息送到單片機，這一過程就是路徑信號采集，本次 模擬 的賽道由黑線 (引導線 )和白面組成，小車通過對黑線的檢測來確定小車的位置，從而進行相應的控制使得小車沿著軌道行駛。 由硬件設計一章介紹可知，路徑采集電路采用 11 路紅外管來檢測 [8]。紅外傳感器的布局示意圖如圖 所示。 圖 紅外傳感器布局示意圖 智能模型車的路徑識別算法 (Line Searching Algorithm)是智能車軟件設計中最關鍵的一部分，智能車設計的大部分工作都是圍繞它來展開的。路徑識別算法與路徑識別硬件電路相適應的。設計中，采用了紅外傳感器的方式，因此所設計的算法也是與紅外傳感器的布局相適應的。 路徑識別算法概括起來有兩種 :一種是靜態(tài)識別，所謂靜態(tài)識別就是只根據(jù)小車的當前時刻的輸入量來識別小車的位置 。另一種是動態(tài)識別，所謂動態(tài)識別就是根據(jù)小車的當前時刻以及前面 n 個時刻的信號輸入量來識別小車的運動趨勢。 智能車的靜態(tài)識別 靜態(tài)識別 就是識別出小車當前相對于黑線的位置。小車在跑道上相對黑線的位置有好多種，其中典型的有三種， 小車在黑線左端，小車在黑線中間小車在黑線右端 [9]。 11 對紅外管排列，把跑道劃分為 10 個基本區(qū)間，每對之間的間隔 2cm，通過檢測黑線相對紅外管的位置，可以精確地確定智能車當前的位置。靜態(tài)識別實際上就是識別黑線相對 11 個紅外管的位置，由光學的知識可知，白色反射光線最強，黑色反射光線最弱，所以離黑線越近的紅外管反射的紅外線越弱，離黑越L4 L3 L2 L1 L0 M R0 R1 R2 R3 R4 xxxx 本科畢業(yè)設計（論文） ２６ 遠的紅外管反射的紅外線越強，紅外光的強弱通過硬件電路轉 換成電壓的大小，所以各個紅外管采集的電壓值與它到黑線的距離成正比，這樣可以通過各個紅外的感應電壓值來確定小車的當前位置。 由硬件設計一章可知，當紅外接收管接收的光信號最強時，檢測電路感應的電壓值最小為 0V，反之，當紅外接收管接收的光信號最弱時，檢測電路感應的電壓最大為 +5V。介于最強和最弱之間時，感應的電壓 0 和 +5V 之間，并且與光的強弱成線行關系。 CPU 不能處理模擬信號，所以紅外采集的電壓值必須先經(jīng)過 A/D 轉換，轉換成單片機能夠識別的數(shù)字信號，由單片機 A/D 轉換可知， 0V 的轉換結果為 0， 5V的轉換結果為 FF,0 和 +5V 之間的轉換結果也與電壓成線性關系。 A/D 轉換值與黑線距紅外管的距離成反比，所以所有 11 路 A/D 轉換值就可以確定黑線相對于 Il個紅外管的位置，從而確定小車的當前位置，當然，確定黑線相對于紅外管的位置的目的是控制執(zhí)行機構，即控制舵機轉動、控制驅動電機加速或者減速，也就是說，小車控制系統(tǒng)的輸入是 11路紅外傳感器，輸出就是舵機轉動的角度和電機驅動的轉速， MC9S12DG128B 提供了這么一個資源 — 模糊推理機，通過模糊推理機可以很方便的實現(xiàn)一個 11 輸入 2 輸出的推理。 這 里需要說明的是， MC9S12DG128B 的模糊推理機主要用于一般電機控制系統(tǒng)，而本文用在路徑識別模塊，主要是使用了模糊推理機的推理運算而已，和它的一般用法還是有一定的區(qū)別。下面將具體介紹 MC9S12DG128B 內部的模糊推理機 [10]。 的模糊推理機 Freescale 的 CPU12 內部有一個專門用于模糊邏輯推理的狀態(tài)機，可稱之為模糊推理機。邏輯推理機對實時輸入變量做模糊化、規(guī)則判定與運算，然后反模糊化給出精確輸出，應用程序從知識庫中向邏輯推理機提供輸入隸屬函數(shù)、規(guī)則表等，分別用于模糊化 、規(guī)則判定、反模糊化。 面向這三個步驟，匯編指令集中以下幾條指令 : MEM 模糊化指令，根據(jù)隸屬函數(shù)求隸屬度 REV 模糊推理指令，按模糊邏輯規(guī)則求值 REVW 帶權重模糊推理指令，按模糊邏輯規(guī)則求值 WAV 反模糊化指令，求重心、精確化、加權平均 xxxx 本科畢業(yè)設計（論文） ２７ (1)模糊化 模糊控制的第一步是模糊化，模糊化的輸入是精確的輸入值，模糊化的輸出是模糊量，由于該模糊量對于模糊控制的第二步而言是輸入量，故在這里稱模糊化輸出的模糊量為模糊輸入量。模糊化的主要功能是根據(jù)輸入變量的隸屬度函數(shù)， 求出精確的輸入值相對于輸入變量各語言值的隸屬度。這一步驟的關鍵是需要用戶提供輸入語言變量的隸屬度函數(shù)。建立輸入變量隸屬度函數(shù)的步驟如下 : 第一步，確定所有輸入變量的名稱。 第二步，確定所有輸入變量的變化范圍，即論域。 第三步，確定每個語言變量的語一言個數(shù)及名稱。 (2)模糊規(guī)則推理 模糊規(guī)則推理就是依據(jù)模糊規(guī)則進行的推理，這是模糊控制器的核心工作。模糊規(guī)則推理的輸入輸出都是模糊量。模糊推理的輸入是所有輸入變量的輸入精確值相對于輸入變量所有語言值的隸屬度，模糊推理的輸出是輸出變 量個語言值的隸屬度。完成了一步驟所需要的條件是確定輸出模糊變量的隸屬度函數(shù)及建立模糊規(guī)則庫。 推理方法有很多種，這里介紹一種最常用的 MAXMIN 法， MC9SDG128B 模糊推理也采用這種方法，它的推理過程大致分為四步。 第一步 :建立規(guī)則庫。 第二步 :尋找對推理起作用的規(guī)則。一般情況下，一個輸入變量的一個精確輸入值對應于該變量語言值的隸屬度只有 1 個或兩個非零值。所以，某時刻有用的規(guī)則大大少于規(guī)則庫中的規(guī)則數(shù)，推理時間不會很長。 第三步 :確定規(guī)則強度。所謂規(guī)則強度，就是規(guī)則后件中輸出模糊變量某語言值的隸屬度。 根據(jù) MAXMIN 法的原理，由于規(guī)則前件間用“ AND”操作符連接，因此，每一條規(guī)則的強度大于等于前件中的最小值。 第四步 :確定模糊輸出。 MAXMIN 法則規(guī)定 :當相同后件的規(guī)則強度不同時，模糊輸出取其最大值。 (3)反模糊化 反模糊化，就是將模糊的控制量變?yōu)榫_的控制量。其過程就是根據(jù)輸出變量的隸屬度函數(shù)，從輸出變量各語言值的隸屬度求出精確輸出值的過程。這一過程需要用戶提供的數(shù)據(jù)是輸出變量的隸屬度函數(shù)。 xxxx 本科畢業(yè)設計（論文） ２８ 反模糊化有多種方法， MC912DG128B 所提供的是重心法，即求所有模糊輸出量的重心。計 算公式如式 (41): ?? ??? nunu SiSi F iCO G 11 (41) 這種反模糊方法也是路徑識別系統(tǒng)使用模糊推理的最主要原因。通過它可以確定合理的轉動角度和電機轉速。 模糊推理機在路徑識別算法中的應用 從上面的介紹可以看出，模糊推理機的工作過程總共有三個步驟 :模糊化、模糊規(guī)則推理和反模糊化。下面依次介紹模糊推理機在路徑識別模塊中的設計。 第一步，模糊化 。 模糊化主要的任務是確定 輸入變量以及輸入變量隸屬度函數(shù)。路徑識別模塊有 11 路紅外傳感器，可以當作 11 個輸入變量，分別定義為X1, X2, X3, X4,X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11，每個輸入變量的范圍都是 [0, FF]，而且每個輸入變量都有個語言值。 通過輸入變量的隸屬度函數(shù)，可以確定每一個輸入值的隸屬度，比如 :一個輸入值為 7F，那么它的隸屬度為 (也就是輸入值與輸入范圍寬度的比值 )。如果黑線在某個紅外管正下方，那么其紅外接收信號接收的反射光線也最弱，這個時 候，它所對應的隸屬度最大 (1)，其他的輸入 得出的隸屬度必然最小 (0)，當然也可能出現(xiàn) :黑線同時在兩個紅外管的下面， 這個時候，只有這兩路輸入值的隸屬度不為 0，其他的輸入值為 0，而且兩個隸屬度之和為 1，同時它們的隸屬度的值與它們各自到黑線的距離成線形關系。計算隸屬度的值都是通過單片機硬件實現(xiàn)的。用戶只需建立輸入變量的隸屬度函數(shù)。對輸入值模糊化的指令是 :MEM。 第二步，模糊規(guī)則推理 。 模糊規(guī)則推理主要任務是 :確定輸出變量并建立輸出變量隸屬度函數(shù)，建立模糊規(guī)則庫，以及模糊推理。 路徑識別的直接目的就是控制舵機和直流電機，所以輸出變量有兩個 :舵機的轉 動角度 Y電機的驅動速度 Y2。 接下來建立模糊規(guī)則庫，模糊規(guī)則庫的前件是輸入函數(shù)，后件是輸出函數(shù)所對應的各個單值，模糊規(guī)則庫中有 11 條規(guī)則，分別為 : 第 1條 : IF Xi THEN Yl=40, Y2=0 第 2條 : IF X2 THEN Y1=30, Y2=5 第 3條 : IF X3 THEN Yl=20, Y210 xxxx 本科畢業(yè)設計（論文） ２９ 第 4 條 : IF X4 THEN Yl=10, Y2=20 第 5 條 : IF X5 THEN Y1=5, Y2=30 第 6 條 : IF X6 THEN Y1=0, Y2=40 第 7 條 : IF X7 THEN Y1=5, Y2=30 第 8 條 : IF X8 THEN Y1=10, Y2=20 第 9 條 : IF X9 THEN Y1=20, Y2=10 第 10 條 :IF X10 THEN Y1=30, Y2=5 第 11 條 :IF X11 THEN Y1=40, Y2=0 用示意圖表示此規(guī)則，即如圖 所示 。從圖中可以看出它的物理意義是 :將紅外傳感器的位置相應地轉換成舵機轉動角度和電機驅動速度。 圖 推理規(guī)則的示意圖 從上面可知，輸出 Y1有 11 個語言值，輸出變量 Y2 有 6 個語言值。 模糊規(guī)則庫建立好后，通過 MAXMIN 的推理方法來完成最后的模糊推理，然后得出輸出變量各語言值的隸屬度。 第三步，反模糊化 。 反模糊化的過程就是根據(jù)輸出變