【正文】 DN512VLQ10 微控制器件作為控制核心， Kiis 系列微控制器是飛思卡爾公司于 2020 年下半年推出的基于 ARMCortexM4 內(nèi)核的 32 位微控制 器，其強(qiáng)大的運(yùn)算處理能力和豐富的片內(nèi)資源，是智能車的一顆強(qiáng)勁的心臟，保證車體姿態(tài)控制和準(zhǔn)確性。 圖 最小系統(tǒng)板原理圖 9 9 電源管理 硬件電路的主電源由 的蓄電池提供，而由于電路中不同模塊 的工作電壓和電流容量各不相同，因此需要將電池電壓轉(zhuǎn)換成各個(gè)模塊所需電壓。 + 給單片機(jī)供電； +5V 為舵機(jī)、電機(jī)模塊、芯片、鍵盤撥碼、編碼器模塊等供電； +12V 為CCD 攝像頭和電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路中 IR2104 供電。使用這個(gè)芯片只需要極少的外圍元件就能構(gòu) 成高效穩(wěn)壓電路。 圖 TPS79333原理圖 使用另一片 LM2940 為芯片和模塊供電，如 圖 。 LM1084 可以輸出 5A的電流，能保證舵機(jī)足夠的電流。 圖 LM1084原理圖 CCD 圖像傳感器是采用 12V 工作電源，該電壓由 MC34063 提供。 12V 升壓電路原理圖 如圖 。將視頻信號(hào)通過一個(gè)電容接至 LM1881 的 2腳，即可得到控制單片機(jī)進(jìn)行 A/D 采集的控制信號(hào)：行信號(hào) ROW 和場(chǎng)信號(hào) FILED。 圖 LM1881外圍電路原理圖 控制器 對(duì) 視頻采集的過程 是 將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字量，提供給控制程序使用。為此，我們對(duì)這一部分也做了精心的設(shè)計(jì)：采集高速 AD 芯片 TLC5510，解決了這一問 題，其電路如 圖 所示。 12 12 電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路 電機(jī)驅(qū)動(dòng)為一個(gè)由分立元件制作的直流電動(dòng)機(jī)全橋式驅(qū)動(dòng)器，其功率元件由四支 N 溝道功率 MOSFET 管組成，額定工作電流可以輕易達(dá)到 100A 以上，大大提高了電動(dòng)機(jī)的工作轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速。 圖 撥碼開關(guān)與按鍵原理圖 測(cè)速模塊 由于智能車驅(qū)動(dòng)電機(jī)的機(jī)械性能有很多不足，因此，在車速控制上，就必須采用閉環(huán)控制，這就需要實(shí)時(shí)、精確的測(cè)量智能車的實(shí)際速度。但是一般的編碼器都有一定的重量，會(huì)增大智能車在行駛過程中的阻力，影響高速行駛。并且也不是很重對(duì)小車的機(jī)械影響不是很明顯， 它由 LM2940 穩(wěn)壓后的 +5V 直接對(duì)其供電， 如圖 所示。紅外發(fā)射管發(fā)射的紅外線具有一定的方向性，當(dāng)紅外線照射到白色表面上時(shí)會(huì)有較大的反射，如果距離取值合適，紅外接收管可接收到反射回的紅外線，再利用紅外接收管的電氣特性，在電路中處理紅外線的接收信息；如果反射表面為黑色，紅外光會(huì)被表面將其大部分吸收，紅外接收管就難以收到紅外線。原理圖如 圖 所示。本系統(tǒng)選擇的 MCU 為飛思卡爾公司提供的 MK60DN512 微控制器， IRA 編譯器、 JLINK 作為調(diào)試工具，此外，廠家提供的編程環(huán)境支持 C 語(yǔ)言和匯編語(yǔ)言的程序設(shè)計(jì)，以及 C 語(yǔ)言與匯編語(yǔ)言的混合編程，大大方便了用戶的程序設(shè)計(jì)，提高了系統(tǒng)開發(fā)效率。 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì) 本程序設(shè)計(jì)由以 下幾個(gè)模塊組成：?jiǎn)纹瑱C(jī)初始化模塊，圖像信息采集，路徑邊緣采集，提取偏差，舵機(jī) PID控制模塊，驅(qū)動(dòng)電機(jī) PID控制模塊，中斷速度采集模塊 ，整體結(jié)構(gòu)如 圖 。 （ 2）實(shí)時(shí)路徑檢測(cè)模 塊： 運(yùn)用 CMOS攝像頭獲取前方道路的信息，通過求取相鄰四點(diǎn)，比較偏差大小獲取邊緣來判斷兩條引導(dǎo)線，通過與 CMOS攝像頭和 FIFO的時(shí)鐘 配合，我們的攝像頭捕獲速率可以達(dá)到 40到 50fps。舵機(jī)的控制采用開環(huán)控制，驅(qū)動(dòng)電機(jī)采用 PID算法閉環(huán)控制。 PID 控制算法簡(jiǎn)介 控制策略方面，使用經(jīng)典控制方法里的 PID 控制。 PID 控制算法思路：該算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、魯棒性強(qiáng)，是自動(dòng)控制領(lǐng)域中廣泛采用的一種控制方法。比例系數(shù) 錯(cuò)誤 !未找到引用源。增大 錯(cuò)誤 !未找到引用源。一般來說，當(dāng)偏差較大時(shí)可以增大 錯(cuò)誤 !未找到引用源。 。微分可以克服大慣性時(shí)間參數(shù)的影響，對(duì)動(dòng) 態(tài)調(diào)節(jié)過程影響很大，增大 錯(cuò)誤 !未找到引用源。 PID 控制算法的公式： 錯(cuò)誤 !未找到引用源。對(duì)于小車系統(tǒng)而言，利用 P 分量就已經(jīng)得到很好的控制效果了。 電機(jī)閉環(huán)控制原理如 圖 所示 。在過彎時(shí)，采集到的圖像行數(shù)會(huì)減少，偏差會(huì)增大，這樣便可利用有效行和偏差的大小來控制速度。對(duì)于直道來說累積偏差較小，有效行較多，對(duì)于彎道 來說累積偏差較大，有效行較少。在直道和彎道中主要通過彎道計(jì)數(shù)器和直道計(jì)數(shù)器來完成對(duì)電機(jī)的控制。 這種算法的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)于小 S 彎，計(jì)算的累積偏差不大，即可 判定為直道，此時(shí)可以以最優(yōu)的路徑?jīng)_過小 S 彎。 17 17 第六章 總結(jié) 自去年 12月開始學(xué)校的智能車選拔，我們已經(jīng)走過九個(gè)月的歷程，一路拼搏，一起參加了校賽、省賽，賽區(qū)賽，這一路上我們歷經(jīng)風(fēng)風(fēng)雨雨，走到現(xiàn)在。與此之外我們?cè)诟鱾€(gè)細(xì)節(jié)方面進(jìn)行了優(yōu)化。同時(shí)也感謝比賽組委會(huì)能組織這樣一項(xiàng)很有意義的比賽。 18 18 參考文獻(xiàn) [1] 邵貝貝 ， 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i=0。amp。 if(i150) { FaChe=0。 //Motor_PWM=1500。 } } } } void main(void) { //uint32 count=0。 //uint16 ADValue。 DisableInterrupts。 EnableInterrupts。//使能 A 口中斷 ， A24 場(chǎng)中斷 enable_irq(90)。//定時(shí)器 0 enable_irq(69)。 Excursion=0。 Last_Per_E=0。 Time=0。 Cross_flag=0。amp。 // Speed_Min=125。 // } // else if(gpio_get(PORTA,14)==0 amp。 gpio_get(PORTA,16)==1 ) //最大速度 // { // Speed_Max= // straight_Speed=140。amp。 22 22 // Speed_Min=140。 // } // else if(gpio_get(PORTA,14)==0 amp。 gpio_get(PORTA,16)==0 ) // { // Speed_Max=150。 // straight_Speed=150。) { //cross_Recognition=0。 //Servo_PWM=5350。 Denoising(uc_FrameBuffer_Even[0])。 //提取邊緣 Get_Edge(uc_FrameBuffer_Even[0])。 if(XuXian_Flag==1) { //XuXian_Find(uc_FrameBuffer_Even[0])。 if(White_Row_End!=IMAGE_ROW1 amp。 White_Row_End10) { Cross_Connect()。 Edge_Filtering()。 Cross(1)。 // if(cross_Recognition!=1) //{ Repair_Edge()。 //Servo_PWM=5450。 //Servo_PWM=6300。 Motor_PWM=2020。 SCI()。 //gpio_ctrl(PORTA,16,0)。 24 24 AT_LED_P8x16Str(62,0,L_Edge_Zero_End1)。 AT_LED_P8x16Str(62,2,R_Edge_Zero_End1)。 AT_LED_P8x16Str(104,4,(R_Edge_Zero_StartRow1+R_Edge_Zero_End1)/2)。 AT_LED_P8x16Str_4w_int(48,4,Left_Inflexion_Point)。 AT_LED_P8x16Str_4w_int(48,6,Right_Inflexion_Point)。 AT_LED_P8x16Str(104,6,Find_Base_Edge_Flag)。 DMA_Finish_Flag=2。 Source_image=uc_FrameBuffer_Even[0]。 Denoising(uc_FrameBuffer_Even[0])。 //提取邊緣 Get_Edge(uc_FrameBuffer_Even[0])。 } if(White_Row_End!=IMAGE_ROW1 amp。 White_Row_End10) { Cross_Connect()。 //邊緣濾波 Edge_Repair()。 //if(cross_Recognition!=1) //{ Repair_Edge()。