2022年飞思卡尔微处理器的路径识别的智能车系统设计方案 .docx
精品_精品资料_引言：随着掌握技术及运算机技术的进展,智能车系统 将在将来工业生产和日常生活中扮演重要的角色.本文所述智能车寻迹系统 采纳红外反射式光电管识别路径上的黑线,并以最短的时间完成寻迹.通过加长转臂的舵机驱动前轮转向,使用符合PI 算法的掌握器实现直流电机的调速.为了使智能车快速、平稳的行驶,系统必需把路径识别 、相应的转向伺服电机掌握以及直流驱动电机掌握精确的结合在一起.1 硬件设计本系统硬件部分以飞思卡尔公司的16 位微处理器 MC9S12DG128为掌握核心,由电源模块、主掌握器模块、路径识别模块、车速检测模块、舵机掌握模块和直流驱动电机控制模块组成.系统硬件结构如图1 所示.1.1 主掌握器模块本系统主掌握器模块采纳的MC9S12DG128主要特点是功能高度集中,易于扩展且支持 C 语言程序设计,从而降低了系统开发和调试的复杂度.1.2 电源模块本系统由 7.2V 2022mAh的 Ni-cd蓄电池组直接供电.鉴于单片机 系统的核心作用,主掌握器模块采纳单独的稳压电路进行供电.为提高舵机响应速度,将电源正极串接一个二极管后直接加在舵机上.电机驱动芯片MC33886直接由电源供电.通过外围电路整定, 电源被安排给各个模块.电源调剂安排图如图2 所示.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_1.3 路径识别 模块路径识别 模块采纳收发一体的红外反射式光电管JY043作为路径的基本检测元件.本系统选用 11 个 JY043按“一”字形排列在 20cm长的电路板上,相邻两个光电管之间间隔2cm .由于路径轨迹由黑线指示,落在黑线区域内的光电二极管接收到的反射光线强度与白色的不同 2 ,所以依据检测到黑线的光电管的位置可以判定行车方向.光电传感器寻迹的优点是电路简洁、信号处理速度快.在不受外部因素影响的前提下,光电管能够感知的 前方距离越远,行驶效率越高,即智能车 的预瞄性能越强 3 .图 3 为其硬件原理图.1.4 车速检测模块车速检测模块采纳韩国Autonics公司的 E30S-360-3-2型旋转编码器作为车速检测器 件.该旋转编码器硬件电路简洁、信号采集速度快,360线的精度足以满意PI 掌握算法可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_调剂的需要.旋转编码器与直流驱动电机通过齿数为1 ： 1 的两齿轮连接在一起,所以智能车车轮转动一圈即可以用360个脉冲表示.因此肯定时间内单片机累加器获得的脉冲数值可以用来表示车速,并可直接作为掌握器参数.图4 为车速检测模块硬件电路图.1.5 舵机掌握模块本系统使用 SANWA SRM102型舵机完成智能车转向.舵机属于位置伺服电机,掌握信 号是 MC9S12DG128单片机 产生的 PWM 信号.舵机自身硬件特性打算：在给定电压肯定时,空载和带载时的角速度 分别保持恒值,而线速度=.R,正比于转臂的长度R.当舵机所需转动幅度肯定时,长转臂要比短转臂转动的角度小,即响应更快.如图5所示,对于转臂 1 和 2 ,当 R1<R2且转动相同的位移时,转角1>2.因此对于相同的角速度 ,可得转臂响应时间t1>t2.明显利用舵机的转距余量可以提高系统整体的响 应速度 4 .可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_智能车在行驶过程中,舵机的响应时间打算着系统的稳固性及快速性.为了减小舵机的时滞现象,充分利用舵机的转矩余量,本系统采纳了以下三种方法：1>提高舵机工作电压,使其工作在额定电压之上,从而减小舵机的响应时间.2>将舵机转臂加长至3.5cm,充分利用转矩余量.3>将两个 8 位 PWM 寄存器合并为一个16 位 PWM 寄存器,将舵机的PWM 掌握周期放大至 2022 ,从而细化 PWM 掌握量,使转臂变化更加敏捷、匀称.1.6 直流驱动电机掌握模块本系统中,直流驱动电机掌握模块由RS-380SH型直流电机、功率驱动芯片ULN2022、电机驱动芯片MC33886及 MC9S12DG128单片机 组成.功率驱动芯片ULN2022为单片高电流增益双极型大功率高速集成电路,本系统采纳了其中两组用于增强 单片机 输出的 PWM 信号的驱动才能.图 6 为直流驱动电机硬件掌握电路图.其中,电机驱动芯片MC33886是单片集成的H 桥元件,它适用于驱动小马力直流电机,并且有单桥和双桥两种掌握方式.D1 、D2 为使能端, IN1 、IN2为 PWM 信号掌握输入端,OUTl 、OUT2为输出端.由于 智能车 从直道可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_高速进弯时需通过紧急降速来保证系统的稳固,所以电机正转时必需能够产生反向制动力矩.因此本系统挑选了MC233886的全桥工作方式.当需要 智能车 减速时, PI 掌握器运算值为负,令PWM5输出的 PWM 信号占空比为零, PWM3输出的 PWM 信号占空比与运算值的肯定值相同,并且运算值越负,OUT2的电平高出 OUT1越多,电机有反转趋势.反之,当需要智能车加速时,PI 掌握器运算值为正, PWM3 输出的 PWM 信号占空比为零,PWM5输出的 PWM 信号占空比与运算值的肯定值相同,运算值越大,OUTl 的电平高出 OUT2 越多,电机有正转趋势.2 软件设计本系统的掌握方案是依据路径识别模块和车速检测模块所获得的当前路径和车速信息,控制舵机和直流驱动电机动作,从而调整智能车 的行驶方向和速度.图7 为系统程序流程图.智能模型车的路径搜寻算法Line Searching Algorithm>是智能车设计中的关键部分.本系统路径搜寻算法采纳简洁的switch语句,依据检测到黑线的光电管的位置判定舵机 的偏转角度,同时给出相应的速度掌握信号.其程序流程图如图8 所示.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_3 试验验证智能车路径识别 的关键在于快速的判定弯道并快速、精确的响应.智能车 行进过程中,从长直道进入连续弯道时,由于曲率变化很小,此时转速的设定值较大,加之舵机响应时间的限制, 智能车 极易脱离轨迹.采纳加长转臂的舵机及合理的路径搜寻算法,可以增强智能车对轨迹的跟随性能.图9 所示为智能车寻迹连续弯道试验成效图.其中,粗线为所寻迹的黑线,细线为智能车实际运行轨迹.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_本文设计了一个基于飞思卡尔微处理器MC9S12DG128的智能车 掌握系统,实现了快速自动寻迹功能.在硬件上,该系统采纳MC9S12DG128B单片机 为掌握核心,和谐电源模块、 路径识别 模块、车速检测模块、舵机掌握模块及直流驱动电机掌握模块的工作.在控制算法上,采纳路径搜寻算法和类PI 掌握算法实现对 智能车 的舵机转角和电机转速的掌握.此外,系统仍完成了对加长转臂舵机的掌握,实现了转向伺服电机与车速的协作控制.试验结果说明,该智能车系统响应快,动态性能良好,整体掌握性能良好.可编辑资料 - - - 欢迎下载
