嵌入式智能小車測(cè)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

1、控制技術(shù)計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制.2010.18(2)ComputerMeasurement修回日期:20090920。作者簡(jiǎn)介:董宗祥(1981)男黑龍江人碩士研究生主要從事檢測(cè)與控制、嵌入式系統(tǒng)的研究。石紅瑞(1968)女博士副教授碩士生導(dǎo)師主要從事過(guò)程控制儀器儀表方向的研究。文章編號(hào):16714598(2010)02035703中圖分類號(hào):TP24216文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A嵌入式智能小車測(cè)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)董宗祥石紅瑞楊杰(東華大學(xué)信息科學(xué)與技

2、術(shù)學(xué)院上海201620)摘要:智能小車作為智能車輛的仿真車是研究智能車輛的基礎(chǔ)介紹了智能小車測(cè)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和軟硬件實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)以ARM9為控制器采用μCOS2II操作系統(tǒng)用紅外傳感器識(shí)別路徑采用模糊自適應(yīng)PID控制策略得到控制量并最終通過(guò)舵機(jī)和直流電機(jī)對(duì)小車的位置和速度進(jìn)行控制測(cè)試結(jié)果表明在該控制系統(tǒng)下智能小車具有良好的位置跟蹤和快速切換速度性能該系統(tǒng)可以作為對(duì)智能車輛進(jìn)一步研究的平臺(tái)。關(guān)鍵詞:智能小車ARM9μCOS2II模糊自適應(yīng)PID

3、DesignImplementationofEmbeddedSmartCarMeasurementControlSystemDongZongxiangShiHongruiYangJie(CollegeofInfmationScienceARM9μCOS2IIfuzzyauto2adjustedPID.0引言近年來(lái)隨著智能交通、人工智能以及控制技術(shù)的發(fā)展智能車輛的研究在智能交通領(lǐng)域已成為熱門課題[1]。但是現(xiàn)今對(duì)智能車輛的結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)特性、

4、智能控制策略的研究并不完善因此有必要對(duì)智能車輛的仿真版本—智能小車做更深入的研究。智能小車是一個(gè)集環(huán)境感知、動(dòng)態(tài)決策與規(guī)劃、行為控制與執(zhí)行等多種功能于一體的綜合系統(tǒng)涉及到傳感器技術(shù)、微處理器控制、信號(hào)處理、電機(jī)驅(qū)動(dòng)、人工智能、驅(qū)動(dòng)電源的設(shè)計(jì)等諸多領(lǐng)域[2]。為了更逼真的模擬智能車輛智能小車的設(shè)計(jì)必須具備人工智能、信息交換、自我穩(wěn)定等性能[3]。本文設(shè)計(jì)的智能小車基于ARM9控制器和μCOS2II操作系統(tǒng)。首先概述智能小車的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)然后介

5、紹控制器、導(dǎo)航、無(wú)線串口通訊、執(zhí)行等單元的硬件設(shè)計(jì)接著分析μCOS2II操作系統(tǒng)的移植、路徑提取方法和控制策略最后在賽道參數(shù)典型值為25mm的標(biāo)準(zhǔn)道路上對(duì)智能小車的性能指標(biāo)做了測(cè)試并對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行分析。1智能小車系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖1(a)為基于ARM9和μCOS2II的智能小車控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)層次圖控制系統(tǒng)主要包括4個(gè)模塊:探測(cè)模塊電源模塊通信模塊控制和執(zhí)行模塊。圖1(b)為智能小車實(shí)物圖。圖1(a)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)層次圖圖1(b)智能小車實(shí)物圖探測(cè)模塊是

6、智能小車的位置傳感部分起著導(dǎo)航的作用。本文選用紅外對(duì)射傳感器作為探測(cè)裝置。根據(jù)反射原理智能小車通過(guò)判斷紅外接收管的通斷情況識(shí)別白色路面上的黑線并引導(dǎo)智能小車沿著黑色路徑平穩(wěn)地前進(jìn)。電源模塊可以輸出712V、610V、313V、510V電壓分別為直流電機(jī)、舵機(jī)、控制器和外圍電路提供能源。第2期董宗祥等:嵌入式智能小車測(cè)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)359程序主要由以下幾部分組成:通訊模塊實(shí)時(shí)路徑探測(cè)模塊實(shí)時(shí)速度獲取模塊位置和速度閉環(huán)控制模塊LCD顯示

7、模塊電源監(jiān)控模塊。應(yīng)用程序軟件流程圖如圖3所示。圖3應(yīng)用程序軟件流程圖處理器初始化時(shí)通過(guò)配置S3C2440A的PLL寄存器使處理器工作在400M的系統(tǒng)頻率下。μCOS2II初始化時(shí)OS2Init()初始化全局變量和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并創(chuàng)建具有最低優(yōu)先級(jí)和永遠(yuǎn)處于就緒狀態(tài)的空閑任務(wù)OSTaskIdle。調(diào)用OSTa2skCreate()函數(shù)創(chuàng)建優(yōu)先級(jí)最高的MainTask任務(wù)應(yīng)用程序劃分為6個(gè)任務(wù)塊來(lái)實(shí)現(xiàn)這6個(gè)任務(wù)由主任務(wù)MainTask創(chuàng)建優(yōu)先級(jí)

8、依次降低各個(gè)任務(wù)的詳細(xì)功能描述如下。無(wú)線串口監(jiān)聽(tīng)任務(wù)(TaskUart)———監(jiān)聽(tīng)上位機(jī)命令上傳位置和速度信息路徑信息采集任務(wù)(TaskRoadInf2Det)———讀取紅外傳感器探測(cè)到路徑信息濾波后提取黑色路徑的位置速度采集任務(wù)(TaskSpeedDet)———定時(shí)讀取旋轉(zhuǎn)編碼器采集的脈沖個(gè)數(shù)根據(jù)相應(yīng)公式計(jì)算當(dāng)前速度控制策略任務(wù)(TaskControl)———對(duì)速度和位置實(shí)現(xiàn)模糊PID閉環(huán)控制LCD顯示任務(wù)(TaskLCDDisp)—

9、——顯示智能小車現(xiàn)場(chǎng)路況信息、速度及其他性能信息電源電壓探測(cè)任務(wù)(TaskVoltageDet)———對(duì)電池電壓經(jīng)由AD轉(zhuǎn)換后計(jì)算出當(dāng)前電池電壓。314路徑提取方法要使智能小車能夠準(zhǔn)確地沿著黑色路徑行進(jìn)控制器必須通過(guò)控制導(dǎo)航單元準(zhǔn)確地提取黑色路徑位置。路徑提取算法描述如下:控制器驅(qū)動(dòng)紅外傳感器發(fā)射管工作接收管信號(hào)經(jīng)過(guò)放大比較電路后送給控制器如果n號(hào)管接受信號(hào)為1則說(shuō)明n號(hào)管對(duì)應(yīng)位置為黑色路徑反之為白色路面。根據(jù)黑線寬度(25mm)和傳感

10、器排布間距(22mm)分析某一時(shí)刻控制器讀取的路徑信息(blackLineLocation=0bxxxxxxxxxxxx)里的x位置理論上只有一個(gè)“1”或者兩個(gè)連續(xù)的“1”出現(xiàn)而實(shí)際的路面環(huán)境受光線和路面平整程度的干擾所以讀取的路徑信息要經(jīng)過(guò)濾波處理首先將上次的有效路徑作為基準(zhǔn)預(yù)測(cè)本次路徑的可能區(qū)然后采取求均值的方法處理連續(xù)4次采集的數(shù)據(jù)如果這個(gè)數(shù)值在預(yù)測(cè)的可能區(qū)間里則作為本次路徑獲取的有效結(jié)果否則說(shuō)明本次路徑提取受到干擾沿用上次有效路

11、徑作為本次獲取路徑的結(jié)果。315運(yùn)動(dòng)控制策略分析導(dǎo)航單元采集來(lái)的路徑信息智能小車的有效位置有23種狀態(tài)設(shè)計(jì)兩個(gè)兩維數(shù)組一個(gè)來(lái)存放每種狀態(tài)對(duì)應(yīng)的舵機(jī)期望旋轉(zhuǎn)角度另一個(gè)存放23種狀態(tài)下對(duì)應(yīng)的12種最大安全通行速度。所謂最大安全通行速度是指:智能小車在對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)角情況下不丟失路徑順利通過(guò)彎路的最大速度。當(dāng)反饋速度小于設(shè)定速度時(shí)智能小車加速大于給定速度時(shí)智能小車則減速等于給定速度時(shí)智能小車維持原狀。采用PID控制速度的算式如(1)所示:Δu(k)

12、=Kp(e(k)e(k1))Kie(k)Kd(e(k)2e(k1)e(k2))(1)Δu(k)為速度增量KpKiKd分別為比例積分微分系數(shù)。由于難以精確獲取智能小車的數(shù)學(xué)模型為了達(dá)到更好的動(dòng)態(tài)控制效果這里根據(jù)輸入輸出的偏差e與偏差的變化率ec設(shè)計(jì)模糊推理引入PID控制策略構(gòu)成模糊自適應(yīng)PID控制[7]算法框圖如圖4所示。獲取模糊輸出量ΔKpΔKiΔKd分別用于在線整定KpKiKd計(jì)算公式如公式(2)所示Kx3為初始值。Kx=ΔKxKx3