【正文】 將 PWMDTY1 論域劃分為 8 個模糊子集，分別用 0、7 代表，模糊子集序列號越小，表示輸出速度越快。設 PWMDTY1 和PWMDTY0 分別為兩端輸入的 PWM 波的翻轉(zhuǎn)電平計數(shù)值，PWM 波一個周期的計數(shù)值設為 200，對 PWM 模塊進行設定，使得 PWDTY1 和 PWMDTY0 越小，電機正反轉(zhuǎn)速度越快，根據(jù)電機性能和速度要求可確定輸出控制PWMDTY1 和 PWMDTY0 的論域。同樣將論域劃分為 8 個模糊子集，模糊子集的序號越高表示當前測得速度越低。本設計中模糊控制器是個雙輸入單輸出的系統(tǒng)，輸入量為小車檢測到的前方黑線的角度 angleindex 和小車當前行駛速度 velocitycount，輸出量為控制電機速度的 PWM 波的占空比，控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設計如圖 57 所示： 圖 48 模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、輸出量模糊化1. 角度量 angleindex 和當前速度 velocitycount 的模糊化考慮到角度量 angleindex 正負對速度控制沒有影響，故將角度量論域劃分為 8 個模糊子集，模糊子集序號越大，角度量越大，即角度偏差越大，其隸屬度函數(shù)如圖 58 所示（注：圖中角度量論域沒有按坐標畫）。b) 將表示在論域范圍的清晰量經(jīng)尺度變換變成實際的控制量。去模糊化：推理得到的控制量(模糊量)變換為實際用于控制的清晰量它包含以下兩部分內(nèi)容a) 將模糊的控制量經(jīng)去模糊化變換變成表示在論域范圍的清晰量。該推理過程是基于模糊邏輯中的蘊含關系及推理規(guī)則來進行的。 圖 46 隸屬度函數(shù)取法示意3. 控制規(guī)則： 47 模糊控制規(guī)則表舉例uc ： Nc ： Zc ： Pe ： NPBPMZe ： ZPSZNSe ： PZNMNB4. 模糊推理:是模糊控制器的核心。模糊規(guī)則通常山一系列的關系詞連接而成，如:IF –THEN；或總結(jié)為模糊控制規(guī)則表，如表 51 中所示，可直接由 e 和 c 查詢相應的控制量 u。數(shù)據(jù)庫主要包括語言變量的隸屬度函數(shù)，尺度變換因子以及模糊空間的分級數(shù)等。然后對所選取的模糊集定義其隸屬函數(shù)，可取三角形隸屬函數(shù)(如圖 46所示)或梯形，并依據(jù)問題的不同取為均勻間隔或非均勻的；也可采用單點模糊集方法進行模糊化。模糊化的具體過程如下： a) 首先對輸入量進行處理變成模糊控制器要求的輸入量 b) 對經(jīng)過上述變換的輸入量進行尺度變換，使其變換到各自的論域范圍 c) 確定各變量的模糊語言取值及相應的隸屬函數(shù)，即進行模糊化?？刂谱饔眉鶠橐唤M被量化了的模糊語言集，如“正大”、“負大”、“低”、“高”、“正?！钡?。這一開拓性的工作標志著模糊控制論的誕生[6]。1965 年，美國的 創(chuàng)立了模糊集合論；1973 年他給出了模糊邏輯控制的定義和相關的定理。根據(jù)湊試法的步驟，開始先知考慮比例作用，則有： K p = 25 式411 由于在直道上要盡量消除車體左右擺動，所以需要加入死區(qū)算法，由于輸出范圍確定所以需要加入抗積分飽和的算法，具體實現(xiàn)參考第六章軟件實現(xiàn)部分，參數(shù)確定參考第七章調(diào)試部分。 控制輸出量控制輸出量為 PWM 波的占空比， PWM 波占空比和舵機角度對應關系如圖 54： 圖 44 PWM 波占空比與舵機角度對應關系本設計中使用 50Hz 的 PWM 波控制舵機，設定一個周期總計數(shù)值為 30000，根據(jù)圖 54 的對應關系，可以算出翻轉(zhuǎn)電平計數(shù)值（設為 duty）為 2250 時，舵機轉(zhuǎn)角為 0 度；在舵機轉(zhuǎn)角范圍內(nèi)，翻轉(zhuǎn)電平計數(shù)值每改變大約 17，舵機角改變 1 度。考慮到黑線寬度和轉(zhuǎn)彎時可能有多個光電管落在黑線上方，此時偏差值取其坐標平均值。 控制輸入量控制輸入量是光電管檢測到的黑線位置，光電管以離散的形式在小車前方以一定的規(guī)律橫向排列，必須對檢測到的黑線位置進行數(shù)字量化作為 PID 算法的控制輸入量。 數(shù)字 PID 控制介紹 PID 算法簡介 圖 41 模擬 PID 控制系統(tǒng)在工業(yè)控制中，常常采用如圖 41 所示的 PID 控制，其控制規(guī)律為[5]： 由于方向偏離角度和舵機的控制量之間是近似的線性關系，而且也基本上可以看作是線性定常系統(tǒng)，所以適宜采用 PID 算法。本章中，我們首先將介紹 PID 控制算法在數(shù)字系統(tǒng)中應用方法，和轉(zhuǎn)角（橫向）PID 控制算法的設計與參數(shù)整定方式；接下來介紹模糊控制算法的基本原理，和速度和制動（縱向）模糊控制算法的設計和參數(shù)調(diào)整方法。整個電源模塊的原理圖如下圖 414所示： 圖 314 電動車電源模塊原理圖 第四節(jié) 算法設計在第一章控制算法的方案選擇和論證時，我們最終選擇了 PID 算法控制轉(zhuǎn)角；選擇模糊控制方法控制速度和制動。由于電動車的電源是 電池組，而單片機要求5V 供電，轉(zhuǎn)向舵機電壓要求 6V，而驅(qū)動芯片 MC33886 則要求電壓在所能承受范圍內(nèi)越高越好（由于大賽規(guī)定禁止使用 DCDC 升壓電路，所以我們能向MC33886 提供的最高電壓為電池組電壓 ）。它在電機驅(qū)動、D/A 變換等場合有著廣泛的應用。另一方面也可以通過機械方式，利用舵機的輸出轉(zhuǎn)距余量，將角度進行放大，加快舵機響應速度；舵機的響應速度是控制電動車運行中一個非常關鍵的因素，由于舵機響應的滯后，可能導致電動車的運行不穩(wěn)定，必須在算法中予以補償。通過調(diào)整脈沖的寬度（在頻率不變的情況下改變占空比）來控制舵機的轉(zhuǎn)角。 舵機的結(jié)構(gòu) 轉(zhuǎn)向舵機由舵盤、減速齒輪組、位置反饋電位計 5k，直流電機、控制電路板等；其工作原理如下：控制信號→控制電路板→電極轉(zhuǎn)動→齒輪組減速→舵盤轉(zhuǎn)動→位置反饋電位計→控制電路板反饋。當通過給 IN1 和 IN2 兩個輸入引腳加不同的 PWM信號時，可以實現(xiàn)對直流電機的正像驅(qū)動，反向驅(qū)動，正向制動以及反向制動。電機的轉(zhuǎn)速與電機兩端的電壓成比例，而電機兩端的電壓與控制波形的占空比成正比，因此電機的速度與占空比成比例，占空比越大，電機轉(zhuǎn)得越快，當占空比 α＝1 時，電機轉(zhuǎn)速最大。 PWM 電機驅(qū)動 PWM（脈沖寬度調(diào)制）控制，通常 配合橋式驅(qū)動電路實現(xiàn)直流電機調(diào)速，非常簡單，且調(diào)速范圍大，它的原理就是直流斬波原理。M Ｈ橋直流電機驅(qū)動原理圖 在小車動作的過程中，我們要不斷地使電機在四個象限之間切換，即在正轉(zhuǎn)和反轉(zhuǎn)之間切換，也就是在 SS2 導通且 SS4 關斷，到 SS2 關斷且S S4 導通，這兩種狀態(tài)之間轉(zhuǎn)換。全橋式驅(qū)動電路的 4 只開關管都工作在斬波狀態(tài)，SS2 為一組，SS4為另一組，兩組的狀態(tài)互補，一組導通則另一組必須關斷。直流電機驅(qū)動電路使用最廣泛的就是 H 型全橋式電路，這種驅(qū)動電路可以很方便實現(xiàn)直流電機的四象限運行，分別對應正轉(zhuǎn)、正轉(zhuǎn)制動、反轉(zhuǎn)、反轉(zhuǎn)制動。直流電機的控制很簡單，性能出眾，直流電源也容易實現(xiàn)。電動小車的驅(qū)動不但要求電機驅(qū)動系統(tǒng)具有高轉(zhuǎn)矩重量比、寬調(diào)速范圍、高可靠性，而且電機的轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速特性受電源功率的影響，這就要求驅(qū)動具有盡可能寬的高效率區(qū)。 驅(qū)動電機驅(qū)動電路 電機驅(qū)動原理 一個電動小車整體的運行性能，首先取決于它的電池系統(tǒng)和電機驅(qū)動系統(tǒng)。 基于霍爾開關的測速電路霍爾開關的電路非常簡單，并且易于在車上安裝，其電路圖如圖 46： 圖 36 霍爾元件測速電路我們根據(jù)電動車的實際情況，在車模上一共安裝了 2 個磁鐵，裝在車輪的軸上，如圖 24 所示，當電動車的車輪轉(zhuǎn)動一周，霍爾開關將輸入 2 個脈沖到單片機。 圖 35 霍爾開關型傳感器 CS1018 內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖我們在后輪上貼了 N 個磁鐵，輪子每轉(zhuǎn) 1/N 圈，霍爾元件就會輸出一個脈沖，只要測量每兩個脈沖之間的時間就可以知道當前車速。在自動裝置、家用電器和儀器儀表等電路中應用這種傳感器，可簡化電路和提高可靠性。如在一些具有四遙（遙調(diào)、遙控、遙測、遙信）功能的設備上，霍爾效應產(chǎn)品隨處可見。同時霍爾器件還具有線性特性好，靈敏度高，穩(wěn)定性好，控制簡單、方便等特點。 基于霍爾傳感器的測速電路 霍爾效應簡介霍爾效應是霍爾于 1879 年發(fā)現(xiàn)的。 圖 34 光電管布局圖光電傳感器的排列方法、個數(shù)、彼此之間的間隔都與控制方法密切相關。圖 43 中電阻的阻值可以根據(jù)不同光電管通過實驗測量選取。其電路工作原理如圖 32 所示。 圖 31 硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 光電檢測電路路徑識別模塊是智能車系統(tǒng)的關鍵模塊之一，這里我們才用的方案是采用14 對發(fā)射接收紅外光電管對來對前方道路的黑線進行識別，我們之所以采用紅外光電管是為了盡量減少環(huán)境光以及照相機閃光燈對光電管影響，由于紅外接收管有一層深色玻璃套，可以有效的濾除其它環(huán)境光的干擾，這樣就省去了我們在電路中對光電管進行調(diào)制，濾波以及接收電路的制作，大大簡化了電路的復雜程度。 圖 24 霍爾元件測速機構(gòu)安裝側(cè)視圖 第三節(jié) 電路結(jié)構(gòu)設計 智能車硬件系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)本次智能車大賽智能只用唯一的 MCU（MC9SDG128）作為系統(tǒng)的中央處理單元，所以電動車的所有輸入量都必須最終讀入 MC9SDG128 進行計算，而所有的執(zhí)行機構(gòu)全部由 MC9SDG128 直接進行控制。 測速機構(gòu)的安裝測速機構(gòu)使用了霍爾傳感器，其安裝主要包括霍爾傳感元件的安裝和磁鐵的安裝，我們將磁鐵均勻的安裝在小車電機轉(zhuǎn)軸的小鋼圈上，如圖 34 所示，安裝中要注意的問題包括：：為了使得霍爾元件能夠感應到磁鐵，二者之間的距離不能太遠，經(jīng)過實驗測量，并且磁鐵的極性要安裝正確；：為了能夠較為實時的測量出測速，理論上磁鐵之間距離越小越好，但距離太小時各個分布的磁鐵之間的距離誤差系數(shù)增大，會導致測量的速度誤差較大。 舵機的安裝 舵機通過一對連桿分別連接兩前輪內(nèi)側(cè)固定點，通過兩連桿在舵機轉(zhuǎn)動力帶動下的橫向運動來控制兩車輪的轉(zhuǎn)向，安裝要注意的問題是是調(diào)整好兩連桿的長度，使得兩前輪保持平行并且使得舵機在零轉(zhuǎn)角時車輪方向亦為零轉(zhuǎn)角。 小車機械整體布局 小車整體機械布局圖如圖 21 所示 圖 21 小車簡化俯視圖 小車的整體機械機構(gòu)主要由以下幾個部件組成： 1. 光電管電路板，橫向置于車體前方2. 延伸連桿，平行連接車體和光電管電路板；3. 舵機及舵機連桿，位于兩前輪之間；4. 底盤；5. 電路底板，固定于車體中后方；6. 電池，位于電路底板下方；7. .車輪；8. 電機，位于后輪之間；9. 霍爾傳感器，包括霍爾元件和磁鐵，霍爾元件固定在底板上，磁鐵固定在電機轉(zhuǎn)軸的小鋼圈上；.，連接電機轉(zhuǎn)軸和車輪。第2節(jié) 機械結(jié)構(gòu)設計 機械設計主要指小車車模各機械模塊的布局與安裝以及各種機械部件的制作與裝配。 第六節(jié)：對智能車進行測試優(yōu)化，調(diào)整參數(shù)，改善智能車的性能。 第四節(jié)：系統(tǒng)控制算法設計：比較了常用控制算法的優(yōu)缺點，對 PID算法和模糊控制算法進行了詳細的介紹，并根據(jù)小車系統(tǒng)硬件設計和運行環(huán)境及實驗結(jié)果的比較對小車縱向控制和橫向控制算法進行了合理選擇。 主要工作說明 第二節(jié)：闡述了機械設計的具體方法。 Altium Designer 極大減少了帶有大量管腳的器件封裝在高密度板卡上設計的時間，簡化了復雜板卡的設計導航功能，設計師可以有效處理高速差分信號，尤其對大規(guī)?？删幊唐骷系拇罅?LVDS 資源。 以前這些高級的 PCB 設計技術被限定在‘高級’ 的 PCB 設計產(chǎn)品，這些產(chǎn)品對于大多數(shù)工程師來說價格昂貴。Altium Designer 是業(yè)界首例將設計流程、集成化 PCB 設計、可編程器件（如FPGA）設計和基于處理器設計的嵌入式軟件開發(fā)功能整合在一起的產(chǎn)品。 S12 片內(nèi)的 BDM 模塊框圖如圖 12 所示，右邊的 BKGD 引腳與 BDM調(diào)試器相連，左邊接入片內(nèi)的 CPU 總線。S12 單片機是 16 位單片機，每次讀操作可以讀入 2 條指令，對于下一個度指令周期來說，就可能是一個空周期。S12 系列單片機的 BDM調(diào)試模式有這種功能。一些 MCU 的內(nèi)部寄存器只能在 BDM 模式下操作，特別是一些單片機內(nèi)部詞源配置的寄存器。在 BDM 模式下，可以對 Flash 做寫入和擦除操作，故可以在產(chǎn)品出廠前即將應用程序下載的產(chǎn)品當中去