阂哮圆一园一圈
图１加速度信号采集结构图
Ｆｉｇ １ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ
ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ
ａｃｑｕｉｓｉｆｉｏｎ
１．２加速度传感器与单片机的接口电路
ＭＭＡ７２６０Ｑ与ＭＣ９Ｓ１２ＤＧｌ２８Ｂ的硬件接口电路如图２ 所示【…。微处理器内部包含完整的地输入缓存器、模拟开 关电路、可编程增益放大器和Ａ／Ｄ转换器以及数字滤波 器，使用非常方便。ｇ。，９２输入低电平，灵敏度达到
ｏｕｔｐｕｔ
由图６（ａ）可知，第１个尖峰表示智能车处于加速状 态，第２个尖峰表示智能车处于减速状态；由图６（ｂ）可知，
调理、单极低通滤波和温度补偿技术。成本低、功耗低，测 试中加速度信号稳定性和灵敏度都达到了预期的效果。从 而提高了系统的控制精度，使舵机响应速度变快。 基于加速度传感器的路径识别设计方法，相比传统的 光电感应和图像捕捉抗干扰性更强，数据处理更简单。可
（ａ）主程序部分流程图
（ａ）ｆｌｏｗ ｃｈａｒｔ
ｏｆｍａｉｎ
番蓄
Ｆｉｇ
［ｊｐＪ
定时器献戗
３实验结果分析 测试１：当智能处于匀速直线运动时，对Ｘ－ＯＵＴ，ｙ－
（ｂ）中断服务程序流程图
ｃｈａｒｔ ｏｆｂｒｅａｋ ｉｎ ｓｅｒｖｉｃｅ ｐｒｏｇｒａｍ
ＯＵＴ，Ｚ・ＯＵＴ分别采样６００次，测试电压为３．４２ Ｖ。计算出 ６００个点的期望值是１０５，方差为２．８６４ ８２２，标准差为 １．７０１４１７６２２。加速度采样值正态分布如图４，由此可见加 速度传感器静止时输出采样值近似为１０５。
１．５９。。…。
态。ｘ，ｙ，ｚ输出端分别接ＲＣ滤波器，再通过高输出驱动 运算放大器ＴＬＶ４１１２构成电压跟随作用，输出稳定的直流 电压信号。
通过每只传感器的相对输出值与加速度值作加权平均 就可以算出智能车相对于静止状态的各轴相对偏移位置
ＳＤ．．：—Ｎ—ｏｗ—Ｓ—Ｄ—－－＿ｍｉｎ，
ｍａｘ—ｍｌ／ｌ
（１）
ｏｆ
ａｅｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ ａｐｐＵｃａｆｉｏｎ
由以上测试，智能车路径识别的关键在于判断异形路径
井陕速、准确地响应。智能车行驶过程中，利用加速度传感器 输出信号波形可以判断出前方路径，从直道人弯、下坡过弯等 情况都能顺利通过，并增加了智能车对路径的跟随睦能。
智能车左右方向加速度信号，Ｚ—ＯＵＴ表示智能车上下方向
加速度信号．采样值经过数字滤波以后，通过Ｍａｔｌａｂ绘制 出各个方向输出波形图。由于智能车的底盘不可能保持绝
Ａ／Ｄ采样流程设计
本设计主要包括单片机初始化模块和实时路径检测模
对水平，车身可能会向前倾斜或者向后倾斜，所以，Ｙ－ＯＵＴ，
Ｘ—ＯＵＴ，ｚ—ＯＵＴ输出值都有５％的误差，当处于匀速直线运
（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ ｔｈｅ
Ｍｉｎｉｓｔｒｙ
ｏｆ
Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｍｅｔａｌｌｕｒｇｉｃａｌ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ
Ｗｕｈａｎ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ
Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ ４３００８１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｐａｔｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｔｈｒｅｅ—ａｘｉｓ ａｅｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ
Ｃｏ）转弯或者漂移时分析图
Ｃｏ）ａｎａｌｙｓｉｓ
ｇｒａｐｈ ｏｆｔｕｒｎ
Ｏｒ
采样点数 （ｃ）上，下坡时分析图
（ｅ）ａｎａｌｙｓｉｓ
ｇｒａｐｈ ｏｆｕｐ ｓｌｏｐｅ ａｎｄ ｄｏｗｎ ｓｌｏｐｅ
ｄｒｉｆｔ
Ｆｉｇ
６
图６不同轴向输出波形图 Ｗａｖｅｆｏｒｍ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｘｉｓ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ
ａｎｄ
ＭＣ９Ｓ１２ＤＧｌ２８Ｂ
２软件设计实现 本设计采用ＣｏｄｅＷａｍｏｒ软件与ＢＤＭ作为调试工具， 编程环境支持ｃ语言和汇编语言的程序设计，大大方便了 用户的程序设计，提高了系统开发效率。本设计程序代码 使用Ｃ语言编写¨ｊ。
２．１
２．３路径识别规则
ｘ—ＯＵＴ表示智能车前后方向加速度信号，Ｙ－ＯＵＴ表示
Ａｃｃｅ＝（∑ＳＤ。。Ｇ。）／（∑ＳＤ。）ｘ３—１．５，
图２
Ｆｉｇ
２
（２）
ＭＭＡ７２６０Ｑ与ＭＣ９Ｓ１２ＧＤＧｌ２８Ｂ接口电路
ｃｉｒｃｕｉｔ ｏｆ
式中Ａｃｃｅ为各个方向加速度值；ＳＤ。为当前加速度相对 输出值；Ｇ。为当前采样电压值所对应的加速度值；ＮｏｗＳＤ 为当前采样电压值。
Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ
ＭＭＡ７２６０
ｃａｒ’Ｓ ａｒｅ
ｃｏｎｖｅｒｔｅｄ
ｓａｖｅｄ ｉｎ ＥＥＰＲＯＭ．Ｓｏ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｔｈｅ ｓｍａｒｔ
ｐａｔｈ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｓ ｒｅｓｏｌｖｅｄ
ｖｅｒｙ
ｗｅｌｌ．
ｃａｒ
Ｋｅｙ
ｗｏｒｄｓ：ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ；ｐａｔｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｓｍａｒｔ
收稿日期：２００９—１卜１８
万方数据
１２６
传感器与微系统
第２９卷
８００ ｍＶ／ｇ。。当Ｍｏｄｅ＝ｌ时，加速度传感器处于正常工作状
值，再除以各方向传感器的输出范围即可得到其相对输出 值。根据ｇ，＝９２＝０，最小值对应着一１．５９。，最大值对应着 ＋１．５９。，静止时各向加速度值为０，加速度范围为一１．５一
以广泛用于无人驾驶智能汽车、智能仪表、机器人步态特征
提取和故障诊断等。 参考文献：
［１］卓晴，黄开胜．学做智能车一挑战“飞思卡尔”杯［Ｍ］．北
京：北京航空航天大学出版社，２００７． ｍ／赵憾靼智 ［２］ 苏维嘉，王旭辉．新型加速度传感器在倾角测量中的应用研 究［Ｊ］．机械研究及应用，２００７，２０（５）：６３－６５． ［３］王威．ＨＣＳｌ２微控制器原理及应用［Ｍ］．北京：北京航空航 智能车前进距离／ｍ 图７加速度传感器应用效果图
ＭＭＡ７２６０Ｑ信号采集模块设计
加速度信号采集模块如图１所示。ｘ，ｌ，，ｚ ３个相互垂
直方向上的加速度由Ｇ一（：ｅｌｌ传感单元感知，电容值经过容 压变换器转换为电压值，经过增益放大器、滤波器和温度补 偿以电压的形式作为输出信号拉Ｊ，经过放大滤波处理，将 所需模拟信号调整至一个合适的范围，再转换为数字信号 送数据处理单元。
表１路径判断规则表
Ｔａｂ １ Ｒｕｌｅ ｔａｂｌｅ ｏｆ ｐａｔｈ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ｙ－ＯＵＴ Ｘ－ＯＵＴ ｚ．ＯＵＴ
Ｙ－ＯＵＴ
Ｘ—ＯＵＴ
ｚ—ＯＵＴ
状态
状态 【ｍＶ） （ｍＶ） （ｍＶ） （ｍＶ） （ｍＶ） （ｍＶ）
加速度信号采集部分设计流程图如图３所示。
值执耐Ｘ・ＯＵＴ．Ｙ—ＯｔＶｆ． ｚ＿０ＵＴ避礼鬻样．Ａ／Ｄ转换
０引
言
１硬件电路设计
１．１
目前，智能车路径识别方法有２种：一是采用反射式红 外光电管，根据不同颜色对红外线的吸收程度不同来提取 特征信息，从而得知轨道的路径。这种方法的缺陷是光电 管的前瞻不够远，反射光线受外界光线干扰很大；二是采用 ＣＣＤ摄像头获取轨道的图像信息，通过数字图像处理方法 得到轨道路径，这种方法的缺陷是过弯和坡道时容易采集 到轨道以外的信息而导致智能车偏离轨道，而且，图像数据 存储量大，信息处理比较复杂…。 本文利用Ｆｒｅｅｓｃａｌｅ公司的高灵敏度三轴加速度传感 器ＭＭＡ７２６０Ｑ可以测量智能车惯性大小，选取最佳重心位 置，并能准确定位智能车处于直线、弯道、坡道、漂移等运行 状态；利用加速度传感器能够提前预测路径，并判断何时刹 车效果最佳。实验结果证明：结合加速度传感器具有很强 的抗干扰性，提取角度信息更准确，确保了智能车在直道上 能够以较高的速度行驶，在弯道则能基本不失速平滑地过 弯。
５
图５
同一时刻三轴传感器采样值分布
ｏｆ ｔｈｒｅｅ－ａｘｉｓ
ｓｅｎｓｏｒ’ｓ
Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ
ｓａｍｐｌｉｎｇ
ｖａｌｕｅ
ａｔｔｈｅ ｓｌｉｍｅｔｉｍｅ
童
ｊ塑
羹
｝磐
童
趔
鞋
啦 怅
鞋
※
００
馔
００
采样点数
（ａ）加速和减速时分析图
（ａ）ａｎａｌｙｓｉｓ ｇｒａｐｈ ｏｆｓｐｅｅｄ－ｕｐ ａｎｄ ｓｌｏｗ・ｄｏｗｎ
摘要：提出了一种基于加速度传感器的路径识别设计。该设计采用三轴加速度传感器ＭＭＡ７２６０Ｑ测 量智能车在运动中的加速度信号，以嵌入式单片机ＭＣ９Ｓ１２ＤＧｌ２８Ｂ作为核心控制器，对加速度信号进行 采样，Ａ／Ｄ转换，再将特征数据存储在ＥＥＰＲＯＭ中。很好地解决了智能车运动路径分析的问题。 关键词：加速度传感器；路径识别；智能车 中图分类号：ＴＰ
ｏｎ
ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｉｓ ｄｅｓｉｇｎ
ｃａｒ
ｕｓｅｓ
ｔｈｅ ｏｆ
ｔｏ
ＭＭＡ７２６０Ｑ．Ｉｔ
ｄｅｔｅｃｔ ｔｈｅ ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｓｍａｒｔ
ｉＳ ｍｏｖｉｎｇ．Ａｓ ｔｈｅ
ｃｏｒｅ
ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．Ｅｍｂｅｄｄｅｄ ＳＣＭ ＭＣ９Ｓ１２１２ＤＧｌ２８Ｂ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｕｓｅｄ．Ｔｈｅ ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ ｉＳ ｓａｍｐｌｅｄ ａｎｄ ｄｉｇｉｔａｌ ｄａｔａ ｖｉａ ｔｈｅ ＡＤＣ ｏｆ ｔｈｅ ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｄａｔａ
２５０ ２００
ｐｒｏｇｒａｍ（ｂ）ｆｌｏｗ
图３程序流程图
３ Ｆｌｏｗ ｃｈａｒｔ ｏｆ
ｐｒｏｇｒａｍ
２．２数字滤波算法设计
由于加速度传感器三轴之间差异和较高灵敏度，防止 在运动过程中由于智能车的抖动引起的误差，对单片机采 样得到的电压值进行归一化处理，最后可得到各方向传感 器的相对电压值。具体实现方法：让智能车后轮转动起来， 分别记录各传感器输出信号的最大值和最小值，用最大值 减去最小值得到各传感器在运动过程中的输出范围。在智 能车行驶过程中将各方向传感器输出的信号值减去最小