论文部分内容阅读
摘 要 本文以“飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛为背景，介绍了控制智能车舵机和电机的算法思想。舵机控制采用微分先行的PID算法，而电机控制算法近似闭环控制，创新地利用速度给定值与真实值的相反关系实现加减速。实践证明该方案是可行的。
关键词 智能车；舵机；电机；控制算法
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）12-0059-01
21世纪的汽车概念将发生根本性的变化。从现在带有一些电子控制的机械装置，到带有一些辅助机械的机电一体化装置，它正向消费类电子产品转移。随着汽车电子控制技术的发展，汽车工业将面临着巨大的发展机遇和挑战，开展智能汽车技术的研究与开发工作具有重要意义。智能汽车的研究范围涉及到多种学科，综合知识的交叉应用促进智能汽车的形成与发展。
本文结合作者参加“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛电磁组的经验，介绍了比赛中智能车的舵机和电机的控制算法。因为交通环境信息的复杂多变性、交通任务多样性等原因，汽车控制策略往往需要复杂的智能控制理论来设计，但限于比赛时间和初次参赛的水平，作者还是采用相对简单却成熟的控制算法。针对舵机的特点，使用微分先行的PID算法，而对于电机的控制，借助软硬件的巧妙配合，在常规PID算法上实践创新的想法，希望给予参赛选手一些控制方案设计上的启迪。
1 系统总体结构
智能车系统采用飞思卡尔的16位单片机MC9S12XS128作为核心控制单元。传感器选择谐振回路方案，六个传感器对称安置于车正前方并伸出，用以确定赛车的位置。谐振回路采集、放大并检波感应电压，利用单片机的片内A/D将感应电压处理成数字信号，完成赛车的方向决策。MC9S12XS128内部PWM模块发出脉宽可调的方波，改变占空比进而驱动直流电机对智能车进行加速和减速控制。调节设定参数，实现对于不同道路情况的判断与速度调节。为了对赛车的速度进行精确控制，需要反馈环节，所以在智能车后轴上安装光电编码器，采集车轮转速的脉冲信号，经单片机捕获后完成智能车速度的闭环控制。
2 算法的选择
2.1 舵机算法
智能车舵机的作用是控制车子行驶的方向。面对多样的真实路径时，可利用传感器的测量数据确定路况，选择针对性算法通过，但这不是本文讨论的重点。简单来说，道路可分为两类，直道和弯道。我们设定智能车的期望轨迹为跑道中间线，因为带电铜导线掩埋的位置位于跑道中线，受传感器布置的影响，若小车一直在中线行驶，那么左右两组传感器的差值将会非常小，经过多次实验，可得到一个较为合适的阈值。
PID算法是将偏差的比例（P）、积分（I）、和微分（D）通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制，因其简单实用的特点在工业生产者得到广泛应用，而数字PID控制则更加灵活。现在，普通PID算法也衍生出多种算法，以满足实际的各种环境与要求。在电磁组的比赛时，单片机根据对传感器对电磁环境的探测，给予舵机给定的控制值。因为小车路径的快速变化，舵机的给定值变化较快，并且改变越快，达到的控制效果也越精确。当控制系统的给定值发生阶跃时，微分作用将导致输出值大幅度变化，不利于稳定操作。因此我们选择微分先行的PID算法，在微分项中不考虑给定值，只对被控量进行微分，这样，在改变给定值时，输出未变化，控制量的变化往往很缓和，避免了给定值变化频繁可能引起的系统振荡，改善系统动态
特性。
2.2 电机算法
在设计电机的算法时，一般使用负反馈闭环，电机给定速度值越大，最终稳定速度越大，而此次比赛中，因为偶然的发现，选用与之相反的给定方法，即电机给定速度值越大，电机稳定时的速度越小，这可通过硬件电路和单片机的初始化简单实现。
假如控制量用u表示，电机输出量用v表示，k、b为常数，那么可以用公式u=k·v+b体现控制原理。从公式表面上看这是一种开环控制，但由于电机给定值与真实值的相反关系，实际上依旧是闭环控制。下面介绍算法的基本思想：当小车从弯道进入直道时，需要减速，才能保证安全不冲出跑道。此时，小车速度v数值较大，为达到减速，电机的给定值u也应该较大，而在减速过程中，电机的给定值u随小车速度v比例变化，若干次振荡后达到稳定，速度降低。这个过程中，改变k值可改变速度变化的剧烈程度，它也影响着超调量和稳定时间。当小车从直道进入弯道时，速度变化与上述过程相反。在给小车调试时，因为采取依靠传感器来判断路况的策略，所以对于不同的路况，主要区别弯道类型，赋予不同的比例系数k和补偿系数b值，需要反复的调试才能达到最佳状态。在此基础上，仍可以利用PID算法，保证系统的动态特性和稳定性。
3 结束语
本论文结合智能车比赛的经历，主要介绍了作者在比赛中对于舵机和电机的算法选择思路，坚持以实际场合的有效应用为目标，在前人的基础上，总结创新出自己的想法，并实践运用。虽然算法总体较为简单，但实际证明本文方案是可行的，可获得较好的控制效果。当然，由于具体问题的复杂性，在本论文简单的基础上仍需要针对各种路况继续完善和发展控制算法。
参考文献
[1]田玉平.自动控制原理（第二版）[M].北京：科学出版社，2006.
[2]卓晴，黄开胜，邵贝贝.学做智能车[M].北京：北京航空航天大学出版社，2007.
[3]邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法[M].北京：清华大学出版社，2004.
关键词 智能车；舵机；电机；控制算法
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）12-0059-01
21世纪的汽车概念将发生根本性的变化。从现在带有一些电子控制的机械装置，到带有一些辅助机械的机电一体化装置，它正向消费类电子产品转移。随着汽车电子控制技术的发展，汽车工业将面临着巨大的发展机遇和挑战，开展智能汽车技术的研究与开发工作具有重要意义。智能汽车的研究范围涉及到多种学科，综合知识的交叉应用促进智能汽车的形成与发展。
本文结合作者参加“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛电磁组的经验，介绍了比赛中智能车的舵机和电机的控制算法。因为交通环境信息的复杂多变性、交通任务多样性等原因，汽车控制策略往往需要复杂的智能控制理论来设计，但限于比赛时间和初次参赛的水平，作者还是采用相对简单却成熟的控制算法。针对舵机的特点，使用微分先行的PID算法，而对于电机的控制，借助软硬件的巧妙配合，在常规PID算法上实践创新的想法，希望给予参赛选手一些控制方案设计上的启迪。
1 系统总体结构
智能车系统采用飞思卡尔的16位单片机MC9S12XS128作为核心控制单元。传感器选择谐振回路方案，六个传感器对称安置于车正前方并伸出，用以确定赛车的位置。谐振回路采集、放大并检波感应电压，利用单片机的片内A/D将感应电压处理成数字信号，完成赛车的方向决策。MC9S12XS128内部PWM模块发出脉宽可调的方波，改变占空比进而驱动直流电机对智能车进行加速和减速控制。调节设定参数，实现对于不同道路情况的判断与速度调节。为了对赛车的速度进行精确控制，需要反馈环节，所以在智能车后轴上安装光电编码器，采集车轮转速的脉冲信号，经单片机捕获后完成智能车速度的闭环控制。
2 算法的选择
2.1 舵机算法
智能车舵机的作用是控制车子行驶的方向。面对多样的真实路径时，可利用传感器的测量数据确定路况，选择针对性算法通过，但这不是本文讨论的重点。简单来说，道路可分为两类，直道和弯道。我们设定智能车的期望轨迹为跑道中间线，因为带电铜导线掩埋的位置位于跑道中线，受传感器布置的影响，若小车一直在中线行驶，那么左右两组传感器的差值将会非常小，经过多次实验，可得到一个较为合适的阈值。
PID算法是将偏差的比例（P）、积分（I）、和微分（D）通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制，因其简单实用的特点在工业生产者得到广泛应用，而数字PID控制则更加灵活。现在，普通PID算法也衍生出多种算法，以满足实际的各种环境与要求。在电磁组的比赛时，单片机根据对传感器对电磁环境的探测，给予舵机给定的控制值。因为小车路径的快速变化，舵机的给定值变化较快，并且改变越快，达到的控制效果也越精确。当控制系统的给定值发生阶跃时，微分作用将导致输出值大幅度变化，不利于稳定操作。因此我们选择微分先行的PID算法，在微分项中不考虑给定值，只对被控量进行微分，这样，在改变给定值时，输出未变化，控制量的变化往往很缓和，避免了给定值变化频繁可能引起的系统振荡，改善系统动态
特性。
2.2 电机算法
在设计电机的算法时，一般使用负反馈闭环，电机给定速度值越大，最终稳定速度越大，而此次比赛中，因为偶然的发现，选用与之相反的给定方法，即电机给定速度值越大，电机稳定时的速度越小，这可通过硬件电路和单片机的初始化简单实现。
假如控制量用u表示，电机输出量用v表示，k、b为常数，那么可以用公式u=k·v+b体现控制原理。从公式表面上看这是一种开环控制，但由于电机给定值与真实值的相反关系，实际上依旧是闭环控制。下面介绍算法的基本思想：当小车从弯道进入直道时，需要减速，才能保证安全不冲出跑道。此时，小车速度v数值较大，为达到减速，电机的给定值u也应该较大，而在减速过程中，电机的给定值u随小车速度v比例变化，若干次振荡后达到稳定，速度降低。这个过程中，改变k值可改变速度变化的剧烈程度，它也影响着超调量和稳定时间。当小车从直道进入弯道时，速度变化与上述过程相反。在给小车调试时，因为采取依靠传感器来判断路况的策略，所以对于不同的路况，主要区别弯道类型，赋予不同的比例系数k和补偿系数b值，需要反复的调试才能达到最佳状态。在此基础上，仍可以利用PID算法，保证系统的动态特性和稳定性。
3 结束语
本论文结合智能车比赛的经历，主要介绍了作者在比赛中对于舵机和电机的算法选择思路，坚持以实际场合的有效应用为目标，在前人的基础上，总结创新出自己的想法，并实践运用。虽然算法总体较为简单，但实际证明本文方案是可行的，可获得较好的控制效果。当然，由于具体问题的复杂性，在本论文简单的基础上仍需要针对各种路况继续完善和发展控制算法。
参考文献
[1]田玉平.自动控制原理（第二版）[M].北京：科学出版社，2006.
[2]卓晴，黄开胜，邵贝贝.学做智能车[M].北京：北京航空航天大学出版社，2007.
[3]邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法[M].北京：清华大学出版社，2004.