智能车电磁组技术报告
第三章 机械结构设计本章重点介绍了智能车的搭建与调整,以及电感线圈、光栅编码器与电路板的安装。
第四章 硬件系统设计及实现本章分析了智能车系统的各组成部分,设计并实现相关特定功能的电路,达到抑制噪声和对其他电路干扰最小的效果。
第五章 软件系统设计与实现本章介绍了本智能车系统的初始化,传感器数据归一化、阈值设定和路径取优的方法。
2.1系统组成模型及控制算法
2.1.1
系统以单片机为控制核心设计,整体结构如图2.1所示。
图2.1 系统组成结构示意图
从系统组成结构及各个环节的特性来分析,该控制系统为一个二阶系统。系统中:
为伺服电机时间常数;
, 为系统主要比例环节的传递函数;
为前轮转向器转向角度;
为了保证系统合适的响应性能,通过调节使阻尼比 左右,控制过程的建模分析以驱动轮1为例。驱动轮1和相关部件组成了一个典型的二阶系统,其传递函数:
适合跑道的方法对路线优化的主要思想为:
A.推断出较长一段赛道信息与小车在赛道上的姿态、位置。
B.根据以上信息算出小车在下一段时间内的行驶路线。
这种方法的重点主要是对行驶路线所采用的计算方法。
比较两种方法,如表2.1所示。因此为了获得更好的成绩,需要选择适合跑道的方法,并且要综合考虑各种情况,努力提高稳定性。
由于单片机输出的脉宽无法驱动大赛提供的直流电机,因此需要通过电机驱动芯片BTS7960B驱动电机正转、反转。由于单片机带有PWM输出端口,PWM波获取方便,为了加强灵活性,能实时改变控制量,所以我们利用PWM脉宽与速度的对应关系对电机进行控制。
2.4执行模块方案选择
2.
通过装在车前的六路传感器得到的模拟信号,由单片机进行AD转换进行相应处理[6],根据其结果找到金属线以便对路径进行识别。
3.2.2 前轮定位的调整
在调试中我们发现,模型车过弯时,转向舵机的负载会因为车轮转向角度增大而增大。为了尽可能降低转向舵机负载,我们对前轮定位进行了调整。前轮定位的作用是保障汽车直线行驶的稳定性,转向轻便和减少轮胎的磨损。前轮定位参数主要包括:主销后倾角、主销内倾角、前轮外倾角和前轮前束[8]。
主销后倾角是主销轴线与地面垂直线在汽车纵向平面内的夹角。
3.1 智能车参数要求
1.车模尺寸要求:车模尺寸宽度不超过250mm
2.传感器数量要求:传感器数量不超过16个:磁场传感器在同一位置可以有不同方向传感器,计为一个传感器。
3.伺服电机型号:S3010,伺服电机数量不超过3个。
4.电机型号:RS380-ST/3545
5.全部电容容量和不得超过2000微法;电容最高充电电压不得超过25伏。
2.
本智能车的方向执行机构是舵机S3010,舵机控制采用PWM技术,不同占空比对应不同的转角[21]。由于舵机内部含有自带的比较电平,有利于精确控制。
舵机的额定电压一般是6V,本模型车舵机额定电压为6V。当额定电压为6V时,功率通常更强劲,速度也更快。这意味着只要提高舵机的电压,就可以获得更大的功率输出和更快的速度。对于提高电压这种未经认可的做法,每一家厂家的舵机反应也不尽相同。经实践认证,本模型车的舵机完全可以工作在7.2V电压下。因此,提高了功率并加快了速度。
表2.1 两种方法的比较
跟踪电磁导线
适合跑道
复杂程度
一般
较复杂
稳定性
较好
未知
优化性能
一般
较好
本智能车方向的控制是通过PWM波对舵机进行控制来实现的。舵机的控制是通过周期固定的脉冲信号控制的,舵机的转位正比于脉冲的宽度,这个连续的脉冲信号可以由PWM实现。舵机内部会产生一个频率为50Hz的基准信号,通过基准信号与外部所给PWM波的正脉冲持续时间进行比较,从而确定转向和转角的大小。当所加PWM波的频率为50Hz时,脉宽与转角之间满足下图2.8所示的线性关系。
(1)
为了论述方便,令 , ,则根据二阶系统标准形式可得到:
(2)
于是有 , , ,将上式 与 分别带入系统的峰值时间 、超调量 、调节时间 的公式则得到峰值时间、调节时间和超调量表达式:
(3)
(4)
(5)
峰值时间、调节时间和超调量是控制系统的三个重要性能指标,这三个指标为软件控制方法的选择和参数整定提供依据。
2.1.2
模糊理论是解决由于辨识精确度影响控制优劣的有效途径,运用模糊理论,在传统PID控制的基础上,实现了PID参数的动态自整定。离散PID控制算法为:
模糊自适应PID控制器[5]以误差 和误差变化 作为输入(利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改),以满足不同时刻的 和 对PID参数自整定的要求。自适应模糊PID控制器结构如图2.2所示。
另外,舵机的响应时间对于控制非常重要,一方面可以通过修改PWM周期获得。另一方面也可以通过机械方式,利用舵机的输出转角余量,将角度进行放大,加快舵机响应速度。本文在后面的模型车改装中将详细介绍。
2.4
本智能车的速度执行机构是电机RS380-ST/3545,采用PWM控制,利用脉宽占空比与速度的对应关系进行调速。采用电机驱动芯片BTS7960B[7],两片组成“H”桥,可以快速实现电机的正转反转,从而对速度进行实时调整,精确控制。
图2.8脉宽与转角之间的线性关系
因此本文对舵机的控制采用离散PID控制,即根据电感线圈返回的数据计算出当前时刻车与黑线的精确夹角,然后对方向控制量进行校正。
2.
本届大赛组委会规定使用的后轮驱动电机型号为RS380-ST/3545,工作在7.2V电压下,空载电流为0.5A,转速为15300 r/min。在工作电流为2.85A,转速达到13100 r/min时,工作效率最大。
第八届全国大学生“飞思卡尔”杯
智能汽车竞赛
技术报告
第一章引言
1.1 比赛背景介绍
1.2 本文章节安排及文献综述
本文系统的介绍了制作智能模型车的各项技术。具体章节安排如下:
第一章 引言本章介绍了本次比赛的背景与意义,简述了智能车制作技术的发展现状,介绍了本文的主要研究工作与章节安排引出下文。
第二章 方案选择 将智能车控制系统分解为各个不同的模块,分别从各个模块讨论本智能车系统及所采用的控制方案。在此,本智能车系统采用模块化设计,分为测量模块、控制模块和执行模块。
在前瞻问题中,根据传感器的方位不同,可将所有传感器数据进行综合分析,推断出前方路径。
2.
好的控速效果是建立在精确的反馈的基础上的,同时也是各种速度控制算法的基础。在初期的调试阶段,我们用自制的光电码盘配合光电管和比较器获取小车的当前速度,但我们发现这种方法产生的信号并不整齐,影响速度的采集。最后我们放弃了这种方案而改用信号比较整齐精确的光电编码器来测速。我们采购到了增量式的分辨率为100线的光电编码器。XS128有16位的脉冲累加器,我们将从光电编码器输出的信号接至PH1口,在单片机软件设计中,每隔5ms将脉冲累加器中的值读回并将寄存器清零。这样就能获取光电编码器5ms的发出的脉冲,进而根据齿轮的比例就能计算出小车的实际速度。
3.2.3 差速的调整
模型车的差速对转弯时的影响很大,差速不好会导致后轮空转,发生侧滑现像。我们通过采用添加推力轴承和润滑油的方法,改进差速装置,使得模型车在转向时,右轮与后轴之间的摩擦大大降低,从而提高差速的效果和提高小车的转向性能。
3.2.4 舵机力臂的调整
相对于S12单片机的处理速度,舵机的响应存在着较大的延时,对舵机的改造着实需要。在相同的舵机转速条件下,转向连杆在舵机一端的连接点离舵机轴心距离越远,转向轮转向变化越快,本模型车中通过用转向盘代替舵机上的曲柄来增大舵机的上连接点到舵机中心的距离,增加了输出转动力矩,使得前轮在转向时更加灵敏,对舵机的改造如图3.1所示。
主销内倾角是主销轴线与地面垂直线在汽车横向断面内的夹角。
前轮外倾角是汽车横向平面与车轮平面的郊县与地面垂线之间的夹角。
在一般情况下,主销后倾角为0-3度,主销内倾角为0-10度,前轮外倾角为0度或者1度。在本模型中,后倾角过大会使得模型车转向沉重,从而使舵机转向存在严重的滞后,故在模型车中将主销后倾角调整为0度;主销内倾角过大不仅会使得转向变得沉重,还将加速轮胎的磨损,因此将主销内倾角控制在5度以内;前轮外倾角和前轮前束分别设为0度、0mm。
2.5本章小结
根据本章以上的模块方案比较与论证,得出本智能车控制系统模型框图如图2.9所示:
图2.7 系统模型框图
第三章机械结构设计
在智能车比赛中,最主要的比赛内容是速度,而模型车的机械结构无疑是影响速度的关键因素之一。鉴于此,我们对模型车的机械结构做了很多的改进工作,进行了大量的调整,达到比较满意的效果。
⑴Hale Waihona Puke 线⑵转弯⑶波浪图2.4赛道的三种基本形状
对于弯道,应采取尽量沿着内圈行驶的策略,如图2.5所示。
对于波浪道,应采取最优路线为直线穿过的行驶策略,如图2.6所示。
图2.5过弯时小车行驶路线
图2.6波浪道小车行驶路线
对两种控制方法的优化:
(1)跟踪电磁导线方法对路线的优化:
跟踪电磁导线对路线的优化要区分开三种基本类型的跑道,在采用不同的动态性能对路线优化。
3.2 车模组装与改造
3.2.1 车模组装
模型车的组装工作看似简单,实则需要很多的耐心和经验。
首先,仔细阅读说明书。通过阅读模型车的装配图,可以了解各个不同零件的用途和安装顺序。
然后,根据模型车的装配图组装智能车模型。
由经验得到,在组装过程中,不但要注意模型车的组装顺序,而且由于模型车零部件较小,组装过程中要防止零部件滑落和丢失。特别是,由于模型车上的大部分零部件材质均为塑料,在拧螺丝以及对零件进行加工时要格外的小心,以免损坏。
2.
起跑线检测使用干簧管。经过反复测试,发现干簧管放在车前能更好的检测到起跑线。为了减少震动对干簧管的影响和检测的准确性,我们设计了一个电路板,上面焊接6个并联的干簧管,本文所设计的起跑线检测PCB图如图2.3所示: