飞思卡尔智能车设计报告

飞思卡尔智能车设计报告

目录

1.摘要 (3)

2.关键字 (3)

3.系统整体功能模块 (3)

4.电源模块设计 (4)

5.驱动电路设计 (4)

6.干簧管设计 (5)

7.传感器模块设计 (6)

8.传感器布局 (6)

9.软件设计 (7)

9.1控制算法 (7)

9.2软件系统实现（流程图） (10)

10.总结 (11)

11.参考文献 (12)

1.摘要

“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛是由教育部高等自动化专业教学指导分委员会主办的一项以智能汽车为研究对象的创意性科技竞赛，是面向全国大学生的一种具有探索性工程实践活动，是教育部倡导的大学生科技竞赛之一。该竞赛以“立足培养，重在参与，鼓励探索，追求卓越”为指导思想，旨在促进高等学校素质教育，培养大学生的综合知识运用能力、基本工程实践能力和创新意识，激发大学生从事科学研究与探索的兴趣和潜能，倡导理论联系实际、求真务实的学风和团队协作的人文精神，为优秀人才的脱颖而出创造条件。该竞赛以汽车电子为背景，涵盖自动控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科的科技创意性比赛。

本文介绍了飞思卡尔电磁组智能车系统。本智能车系统是以飞思卡尔32 位单片机K60为核心，用电感检测赛道导线激发的电磁信号， AD 采样获得当前传感器在赛道上的位置信息，通过控制舵机来改变车的转向，用增量式PID进行电机控制，用编码器来检测小车的速度，共同完成智能车的控制。

2.关键字

电磁、k60、AD、PID、电机、舵机

3.系统整体功能模块

系统整体功能结构图

4.电源模块设计

电源是一个系统正常工作的基础，电源模块为系统其他各个模块提供所需要的能源保证，因此电源模块的设计至关重要。模型车系统中接受供电的部分包括：传感器模块、单片机模块、电机驱动模块、伺服电机模块等。设计中，除了需要考虑电压范围和电流容量等基本参数外，还要在电源转换效率、噪声、干扰和电路简单等方面进行优化。可靠的电源方案是整个硬件电路稳定可靠运行的基础。

全部硬件电路的电源由7.2V，2A/h的可充电镍镉电池提供。由于电路中的不同电路模块所需要的工作电流容量各不相同，因此电源模块应该包含多个稳压电路，将充电电池电压转换成各个模块所需要的电压。

电源模块由若干相互独立的稳压电源电路组成。在本系统中，除了电机驱动模块的电源是直接取自电池外，其余各模块的工作电压都需要经电源管理芯片来实现。

由于智能车使用7.2V镍镉电池供电，在小车行进过程中电池电压会有所下降，故使用低压差电源管理芯片LM2940。LM2940是一款低压稳压芯片，能提供5V的固定电压输出。LM2940低压差稳压芯片克服了早期稳压芯片的缺点。与其它的稳压芯片一样，LM2940需要外接一个输出电容来保持输出的稳定性。出于稳定性考虑，需要在稳压输出端和地之间接一个47uF低等效电阻的电容器。

舵机的工作电压是6伏，采用的是LM7806。

K60单片机和5110液晶显示器需要3.3伏供电，采用的是LM1117。

5.驱动电路设计

驱动电路采用英飞凌的BTS7960，通态电阻只有16mΩ，驱动电流可达43A，具有过压、过流、过温保护功能，输入PWM频率可达到25KHz，电源电压5.5V--27.5V。BTS7960是半桥驱动，实际使用中要求电机可以正反转，故使用两片接成全桥驱动。如图下图所示。

驱动电路原理图

6.干簧管设计

由于电磁组的起始线是直径为7.5 - 15mm，高度为1-3mm ，表面磁场强度为3000-5000Gs的永磁铁，就可以用霍尔元件或干簧管来检测。但是使用霍尔元件需要提供电源，而且霍尔元件是有磁场方向限制的，而且赛道上的磁铁方向的摆放方向是随机的，这就给检测带来了很大的麻烦。而干簧管没有这种限制，使用方便，结果可靠。最终确定使用干簧管检测起始线。

为防止漏检起跑线，在小车每边并联两个干簧管，增加检测范围，即共用4个干簧管对起跑线进行检测。

干簧管是一种磁敏的特殊开关。它通常由两个或三个既导磁又导电材料做成的簧片触点，被封装在充有惰性气体(如氮、氦等)或真空的玻璃管里，玻璃管内管内平行封装的簧片端部重叠，并留有一定间隙或相互接触以构成开关的常开或常闭接点。当通过一定强度的磁场时，干簧管就会吸合，其实它就像一个开关一样，开和关取决于是否经过磁场。利用此特点，通过上拉接到单片机的中断口，

使单片机快速响应起跑线信号。起跑线检测模块电路如下图所示：

起跑线检测模块电路图

7.传感器模块设计

电磁传感器检测路面信息的原理是由电感和电容并联产生相应的特定频率谐振，其频率的设定为跑到信息频率的附近，再由谐振感应跑到上由变化的电流产生的变化的磁场，从而产生相应的交流电压，再将相应的交流的电压进行放大、整流和滤波从而变化成相应的电压。

采用电磁感应线圈的方案测量赛道上100mA左右20KHz交流电所产生的磁场。线圈感应到的信号是很微弱的，要放大电路放大。再将放大后的交流信号通过检波得到直流信号。

经过我们不断查资料，尝试最终我们选用的是基于R-R运放LMV358的电磁放大检波电路，如下图所示：

8.传感器布局

由于磁场分布的特殊性，在载流直导线周围产生的磁场如下图1所示，今年电磁组车身长度不再有限制，所以合理的利用规则拓展小车的前瞻是形势所趋，传感器的布局对车速的影响也相当重要。中间一字型，两边扇形的布局，在跑弯道时稍微好一些，但直道上和单边圆弧上还是一字型排布比较好，盲区比较少，出于整体考虑，采用一字型传感器布局，能最大限度的利用前瞻。如下图2所示：

图1 载流直导线周围产生的磁场图

图2一字型传感器布局图

9.软件设计

如果说前面的硬件是智能车的躯体的话，那软件就是智能车的灵魂，一部智能车性能的好坏，很大一部分取决于它的软件的算法控制。为此，在仔细研究上届前辈的一些优秀的思想基础之上，结合平时的调试过程加入了自己的创新。本智能车采用电感线圈作为寻线传感器，数据采集的处理就成了整个软件的核心内容。在智能车的速度控制方面，使用了增量式PID控制算法，配合使用理论计算和实际参数补偿，使在寻线中智能车尽量达到稳定快速。

9.1控制算法

智能车电机的控制至关重要，我们采用的控制算法是PID控制。

PID 控制是工业过程控制中历史最悠久，生命力最强的控制方式。这主要是因为这种控制方式具有直观、实现简单和鲁棒性能好等一系列的优点。PID控制主要有三部分组成，比例、积分、微分。

比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。偏差一旦产生，调节器立即产生控制作用使被控量朝着减小偏差的方向变化，控制作用的强弱取决于KP。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差（Steady-state error）。

为了消除稳态误差，引入积分控制。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积 分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。

为了预测预测误差变化的趋势，引入微分的控制器，这样就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。

PID 控制框图如下图所示

：

对应的误差传递函数为：

U （s ）/E(s)=Kp(1+1/Ti+Td)

式中，Kp 为比例增益；Ti 为积分时间常数；Td 为微分时间

常数；U(s)为控制量；E(s) 为被控量与设定值R(s)的偏差。

时域表达式为 0i 1d ()()()()d d t

e t u t K e t e t t T T t ??=++?????（式一）

在单片机中，我们仅能对数字信号处理，即数字PID 控制。将上式离散化，得错误！未找到引用源。（式二）

A.位置式PID 算法

直接利用上述离散化公式计算，框图如右图所示。由于积分项（Pi ）是将所有采集值偏差相加，在一段时间后会很浪费单片机资源。对其稍加改进，得到增量型PID 算法。

B.增量式PID 算法根据式二得第k-1个采样周期的控制量为

错误！未找到引用源。 （式三）

式二减式三得

错误！未找到引用源。（式四)

由此，第k个采样时刻实际控制量为错误！未找到引用源。,为方便书写，写为错误！未找到引用源。（式五）

其中，错误！未找到引用源。

由上可知，利用三个历史数据，递推使用，即可完成PID控制量。框图如下图所示:

9.2软件系统实现（流程图）

软件运行需要配置单片机各个模块寄存器数值，使单片机各个模块正常工作。初始化中包括：I/O口配置、PWM模块配置、A/D模块配置、PT0定时中断配置、脉冲捕捉模

块配置。当初始化完毕后，进入跑车程序：对传感器输入信号进行采样，当完成

一次采样后将采样值映射成车相对于跑道的位置，根据当前与过去位置决定舵机转角和电机速度，通过改变PWM模块内部寄存器数值可以得到不同占空比的方波信号，实现电机的调节。

软件整体流程如下图所示：

整体程序框架流程图

10.总结

通过参加本届飞思卡尔智能车比赛，我们成功的设计制造了一辆以电磁信号为导向的智能车系统。在这个过程中我们学到的很多，不仅仅是对硬件系统的设计、软件系统的调试和应用、以及相关机械结构的学习，我们学习更是一种心态，

一种遇到问题如以平和的心去寻找问题的所在，并想办法解决的思路。而且在这一过程中，也体会到以一个团队为单位去做一件事情与一个人做一件事情的不同之处。

一．存在的不足

1、整车重量较大，在材料选择上还不够好。

2、机械结构仍不够完美，一些部位还存在明显缺陷，需要在今后的制作中去完善。

3、控制策略不够精细，控制比较粗糙，对赛道适应能力有待提高。

二．今后的改进措施

1、机械对车的性能影响是非常大的，没有好的机械及硬件功底，再好的算法也不能是小车跑得很好，所以在硬件上还有很大的提升空间。

2、算法不过完善，对于复杂的赛道适应能力较差，因此在算法和控制策略上还需要下功夫。

3、布线能力还比较差，车的线路比较凌乱，出现问题查找比较繁琐，以后应更好的布置走线。

11.参考文献

[1] 卓晴,黄开胜,邵贝贝.学做智能车：挑战“飞思卡尔”杯[M].北京:北京航空航天大学出版社,2007.3-5.

[2] 林凌.微型感应线圈车辆传感器[J].天津大学精密仪器与光电子学院.2006

[3] 李仕伯,马旭,卓晴.基于磁场检测的寻线小车传感器布局研究[J],电子产品世界，2009-12-10.

[4] 张昊飏,马旭,卓晴.基于电磁场检测的寻线智能车设计[J].电子产品世界，2009-11-10.

[5] 邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法.清华大学出版社.2004