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1、智能无人驾驶汽车计算机控制系统一、智能无人驾驶汽车计算机控制系统简介1、智能无人驾驶简介智能无人驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，对车辆的操作实质上可视为对一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、不确定多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。驾驶员既要接受环境如通路、拥挤、方向、行人等的信息，还要感受汽车如车速、侧性偏移、横摆角速度等的信息，然后经过判断分析和决策，并与自己的驾驶经验相比较，确定出应该做的操纵动作，最后由身体、手、脚等来完成操纵车辆的动作。因此在整个驾驶过程中，驾驶员的人为因素占了很大的比重。一旦出现驾驶员长时间驾车、疲劳驾车、判断失误的情
2、况，很容易造成交通事故。二、系统的控制要求（1）系统中心控制部件（单片机）可靠性高，抗干扰能力强，工作频率最高可达到25MHz，能保障系统的实时性。（2）系统在软硬件方面均应采用抗干扰技术，包括光电隔离技术、电磁兼容性分析、数字滤波技术等。（3）系统具有电源实时监控、欠压状态自动断电功能。（4）系统具有故障自诊断功能。（5）系统具有良好的人性化显示模块，可以将系统当前状态的重要参数（如智能车速度、电源电压）显示在LCD上。（6）系统中汽车驱动力为500N时，汽车将在5秒内达到10m/s的最大速度。一、 系统总体方案设计1、系统总体结构整个系统主要由车模、模型车控制系统及辅助开发系统构成。智能车
3、系统的功能模块主要包括：控制核心模块、电源管理模块、路径识别模块、后轮电机驱动模块、转向舵机控制模块、速度检测模块、电池监控模块、小车故障诊断模块、LCD数据显示模块及调试辅助模块。每个模块都包括硬件和软件两部分。硬件为系统工作提供硬件实体，软件为系统提供各种算法。2、控制机构与执行机构智能车主要通过自制小车来模拟执行机构，自制小车长为34.6cm，宽为24.5cm，重为1.2kg，采样周期为3ms，检测精度为4mm。控制机构中，主控制核心采用freescale16位单片机MC9S12DG128B。系统在CodeWarrior软件平台基础上设计完成，采用C语言和汇编语言混合编程，提供强大的辅助
4、模块，包括电池检测模块、小车故障诊断模块、LCD数据显示模块以及调试辅助模块。在路径识别模块，系统利用了freescaleS12系列单片机提供的模糊推理机。3、控制规律因为系统电机控制模块控制小车的运动状态，其在不同阶段特性参数变化很大，故采用数字PID控制器，该控制器技术成熟，结构简单，参数容易调整，不一定需要系统的确切数字模型。4、系统各模块的主要功能控制核心模块：使用freescale16位单片机MC9S12DG128B，主要功能是完成采集信号的处理和控制信号的输出。电源管理模块：对电池进行电压调节，为各模块正常工作提供可靠的电压。路径识别模块：完成跑道信息的采集、预处理以及数据识别。后
5、轮电机驱动模块：为电机提供可靠的驱动电路和控制算法。转向舵机控制模块：为舵机提供可靠的控制电路和控制算法。速度检测模块：为电机控制提供准确的速度反馈。电池监控模块：对电池电量进行实时监控，以便科学的利用，保护电池。小车故障诊断模块：对小车故障进行快速、准确的诊断。LCD数据显示模块：显示系统当前状态的重要参数。调试辅助模块：使得小车调试更加方便。5、系统的开发平台系统软件开发平台采用CodeWarrior for S12二、系统硬件和软件设计1、系统的硬件设计系统硬件系统框图如下：以下按各模块来分别设计本硬件电路：（1）电源管理模块：电源管理模块的功能对电池进行电压调节，为各个模块正常工作提供
6、可靠的工作电压。电源管理模块采用7.2V、2000mAh镍镉电池以及LM2576（5V），LM317（6V）稳压芯片构成。（2）微处理器：采用微处理器MC9S12DG128（3）路径识别模块：红外发射管和红外接收管以及达林顿管ULN2803A作为路径识别的传感器。采用双排传感器的策略，第一排传感器专门用于识别路径以及记忆路径的各种特征点，第二排传感器专门用于识别起始位置与十字交叉路口，由于不同传感器的功能不一样，因此它们的布置与安装位置也是不同。（4）后轮驱动和速度检测模块：驱动直流电机的型号为RS380SH，输出功率为0.9W40W。电机驱动部分采用了两块MC33886组成的全桥式驱动电路，
7、可以控制电机的反转以达到制动的目的。 (5）转向舵机模块:凡是需要操作性动作时都可以用舵机来实现。本设计采用的舵机型号为HS925（SANWA），尺寸为39.4*37.8*27.8，重量56kg，工作速度0.11sec/60（4.8V），0.07sec/60（6.0V），堵转力矩6.1kg。(6)电源电压检测模块智能车采用镍镉电池供电，本模块用到的主要器件为光电耦合芯片TLP5212以及运算放大器LM324。(7)液晶显示模块:LCD控制器HD44780。(8)辅助调试模块（红外遥控）:本模块主要用红外接收器HS0038A和红外遥控器来进行遥控控制。(9)故障诊断模块:利用单片机的SCIO口，
8、通过RS232接口与上位机连接起来，通过软件编程，小车不断的向上位机发送代码，通过故障代码就可以马上诊断出故障源。2、系统的软件设计（1）后轮驱动电机控制算法采用数字控制器的连续化设计技术PID控制算法来控制本部分电路。PID控制器的传递函数为：设定Kp= 1500进行测试，此时仿真静态值与静态误差以及上升时间已基本满足系统需求，从而完全可以通过继续增加比例系数来调节系统特性，进而理论上可以省去积分环节。但是随着比例系数的增加动态过程将让人不满意，其动态变化将过快，从而给驾驶人员带来身体上的不适，增加积分环节：积分环节的加入可以调节系统的静态误差。设定Kp=1000，Ki= 50系统基本实现设
9、计要求所以综上所述，我们设计的PID控制器的传递函数为：，采样周期为T=0.1s。然后，利用数字控制器的离散化设计步骤来设计本系统。通过前面的分析，知道被控对象的连续传递函数为：。其中，m=1000，b=50。因为零阶保持器的传递函数为：。所以得到广义对象的脉冲传递函数为： 对单位脉冲输入信号的十倍，选择 。在十倍的单位阶跃信号，采样周期为1s时，只需一拍输出就能跟踪输入，误差为零，非常好的达到了系统的设计要求。（2）路径识别模块的软件设计路径识别主要运用MC9S12DG128B内部的模糊推理机运用模糊逻辑的基本知识来实现。（3）数字滤波技术在电动机数字闭环控制系统中，测量值是通过系统的输出量
10、进行采样而得到的。它与给定值r（t）之差形成偏差信号，所以，测量值是决定偏差大小的重要数据。测量值如果不能真实地反映系统的输出，那么这个控制系统就会失去它的作用。在实际中，对电动机输出的测量值常混有干扰噪声，用混有干扰的测量值作为控制信号，将引起误动作，在有微分控制环节的系统中还会引起系统震荡，危害极大。在本系统设计中，采用了移动平均滤波法。移动平均滤波法没计算一次测量值，只需采样一次，所以大大加快了数据处理速度，非常适合于实时控制。移动平均滤波法是将采样后的数据按采样时刻的先后顺序存放在RAM中，在每次计算前先顺序移动数据，将队列前的最先采样的数据移出，然后将最新采样的数据补充到队列的尾部，
11、以保证数据缓冲区里总有n个数据，并且数据仍按采样的先后顺序排列。这时计算队列中各数据的算术平均值，这个算术平均值就是测量值，它实现了每采样一次，就计算一个。（4）转向舵机控制算法舵机控制是智能车系统中很重要的一个环节，舵机控制的好坏也直接影响了小车的控制效果，舵机的控制信号为20ms的脉宽调制信号，其中脉冲宽度从0.5ms2.5ms，相对应舵盘的位置为0180度，呈线性变化。也就是说，给它一定的脉宽，它的输出轴就会保持在一个相对应的角度上，无论外界转矩怎样改变，直到给它提供一个另外宽度的脉冲信号，它才会改变输出角度到新的对应的位置上。（5）速度检测软件设计速度传感器采用红外对射式传感器，传感器
12、感应出与速度相关的脉冲后，接下来就要识别这些脉冲。有两种方法可以识别，一种是通过测量脉冲的宽度来识别小车的速度，另一种是通过计算一定时间内的脉冲的个数来识别小车的速度。本设计采用后一种方法。在本设计中利用了MC9S12DG128B内部的两个资源，分别是RTI中断和输入捕捉中断：通过RTI中断，可以控制一定的时间，这段时间是固定的；通过输入捕捉中断，来计算捕获脉冲的个数，最后通过在这段时间内捕获的脉冲个数来反映小车速度的大小。二、 系统设计总结该智能车控制系统智能化程度较高，使用操作简单，性能可靠；采用专用单片机控制系统，提高系统工作可靠性；智能化程度较高，在一定程度下，基本不用人工操作；采用LCD液晶显示，人机交互化程度较高。
