电源管理：
电 池 电 压 7.2 伏
6伏,舵机驱动 5伏,芯片供电 3.3伏,传感器供电
能源效率?
LDO为主流
驱动电路： 相当于汽车排量
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中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块
内容
1、智能小车关键技术介绍 2、MPU6050及信号处理技术 3、智能小车的控制
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MPU6050
• 以数字输出6轴或9轴的旋转矩阵、四元数(quaternion)、 欧拉角格式(Euler Angle forma)的融合演算数据。 具有 131 LSBs/°/sec 敏感度与全格感测范围为±250、±500、 ±1000与±2000°/sec 的3轴角速度感测器(陀螺仪)。 可程式控制，且程式控制范围为±2g、±4g、±8g和 ±16g的3轴加速器。 移除加速器与陀螺仪轴间敏感度， 降低设定给予的影响与感测器的飘移。 • • VDD供电电压为2.5V±5%、3.0V±5%、3.3V±5%； VDDIO为1.8V± 5% 陀螺仪运作电流：5mA，陀螺仪待命 电流：5µA；加速器运作电流：350µA，加 速器省电模式电流： 20µA@10Hz 高达400kHz快 速模式的I2C，或最高至20MHz的SPI串行主机接口(serial host interface) 内建频率产生器在所有温度范围(full temperature range)仅有±1%频率变化。
普通I/O AD采集
器件操作
PWM输出 UART无线串口通信
IIC、SPI 传感器通信
中断优先级、控制周期设置 控制系统之间控制量的耦合 控制系统逻辑 硬件访问层(数据采集与控制执行) 业务逻辑层相耦合 控制算法的运算
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程序流程图
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内容
1、智能小车关键技术介绍 2、MPU6050及信号处理技术 3、智能小车的控制
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如何让小车奔驰在跑道上
一、框架式思维
软件
g_fGyrosc参数传递 大量数据获取与处理 中断优先级、控制系统时间常数
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PID控制算法
PID 控制是工程实际中应用最为广泛的调节 器控制规律。问世至今 70 多年来，它以其 结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便 而成为工业控制的主要技术之一。是竞赛中 控制部分的核心与根基。
(t )

u (t )
比例
r (t )
如转向与速度
Matlab模糊工具箱
利用设计模糊控制文件建立 Simulink模型,仿真后在 ARM-Cortex环境下生成C 语言嵌入式代码。
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框架式思维
MCU控制核心 传感器 硬件 上位机通信 电源电路 驱动电路
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基本控制算法框图
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基本硬件参考方案
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如何让小车奔驰在跑道上
二、软件控制
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j 0
模糊控制算法
随着智能车竞赛的发展，竞赛对车模速度、 稳定性、灵活性有了更高的要求。单纯的 PID算法很难满足更高的标准。基于模糊控 制、单神经元控制改进型的PID算法得以应 用。
使用自然语言的思维控制难以用数 学模型及状态方程描述的系统
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信号处理技术
• 信号噪声
• 信号去噪方法
低通滤波器。巴特沃斯、切比雪夫、FIR等。 多尺度分析方法。小波、EMD、LMD等。 其他。卡尔曼、维纳滤波、时频峰值滤波等。
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内容
1、智能小车关键技术介绍 2、MPU6050及信号处理技术 3、智能小车的控制
• 任务分解：
1、智能小车驱动板电路设计、电路焊接与编程调试（5月6日-23日） 电路设计：5月6日-9日，5月10日集中辅导时提交设计报告 电路焊接：5月10日-13日，完成电路板焊接，5月13日验收 编程：5月14日-17日，完成程序编写，5月17日验收 调试：5月18日-22日，完成小车调试，5月22日验收 提交第一阶段实验报告：5月23日
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2、智能小车车载传感器数据采集与处理 MPU6050数据采集与传输：5月24日-25日 基于MATLAB的滤波器设计：5月26日-29日 提交一篇小论文或实验报告：5月30日 3、智能小车速度与运行轨迹控制实验 基于MPU6050的智能小车控制：5月31日-6月3日 基于MPU6050的智能小车转向控制：6月4日-6月6日 集中验收：6月7日
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基本硬件框图
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速度、姿态检测传感器
光电编码器
MCU AB正交解码,速度解算
惯性测量单元 倾角、姿态解算 辅助导航
卡尔曼角度融合、简易四元数运算
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电源、驱动电路
中北大学仪器与电子学院
智能小车实践模块
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申冲 2016.5.5
智能小车实践模块概述
• 目的：
1、了解智能小车工作原理； 2、锻炼电路板设计、焊接、编程能力； 3、掌握数据采集与传输、以及基于MATLAB的滤波器设计； 4、了解智能小车PID控制原理。
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e (t )
积分
微分
2 (t )

被控对象
y(t )
控制器理想方程：
1 u(t ) K p [e(t ) Ti
k
de(t ) 0 e(t )dt Td dt ]
t
计算机计算离散化：
u(k ) K p e(k ) Ki e( j ) K d [e(k ) e(k 1)]
隶属度函 数
模糊值 输入e
规则库R 模糊推理
模糊值 输出u 去模糊化 精确值 u PID控制器 执行系 统 PWM输出
模糊化
精确值向量[err,derr] 期望值 e MCU 运算 编码器
＋
－
摄像头
模糊PID控制器算法结构 亦可用于不同控制量的相互耦合,例
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