基于单片机的红外传感器的自动寻迹智能小车设计.doc
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1、 摘 要介绍了一种自动寻迹智能车的设计,研究了采用红外反射式光电传感器作为路径采集模块实现自动寻迹的软硬件设计方法。系统采用Freescale 16 位单片机MC9S12DG128 为核心控制器,利用12个红外光电传感器构成的光电传感器阵列采集路面信息,单片机获得传感器采集的路面信息和车速信息,经过分析后控制智能车的舵机转向,同时对直流电机进行调速,从而实现智能车沿给定的黑线快速平稳地行驶。介绍了光电传感器的寻迹原理,讨论了光电传感器排列方法、布局等对寻迹结果的影响及速度和转向控制的PID算法的研究和参数整定。关键字:光电传感器,寻迹,路径识别,PWM,PIDDesign of autonom
2、ous tracing smart car based on infrared sensors AbstractA design of autonomous tracing system in intelligent vehicle is introduced. The software and hardware design method which realizes the autonomous tracing using the infrared Reflective photoelectric sensors as the path recognition module is rese
3、arched. The system employs Freescale HCS series 16 bit single-chip microcomputer MC9SDG128 as its main controller and an array of photoelectric sensors for recognizing the path information. Single-chip Microcomputer energizes the PWM signal to steer and control the speed of the DC electric motor acc
4、ording to the analysis of the path and speed information from sensors. Consequently, this intelligent vehicle can track the black-guide-line automatically and move forward following the line quickly and smoothly. The autonomous tracing principle of photoelectric sensor is presented. The effects of s
5、ensor s array method, overall arrangement on the autonomous trace are discussed. And the use of PID algorithm in speed and steering control. Key words : photoelectric sensor ,autonomous tracing, path recognition, PWM,PID目 录第1章 绪论11.1 课题的研究背景11.2 国内外智能车的研究现状11.3 本文内容及结构安排3第2章 红外传感器的寻迹原理及布局对寻迹的影响42.1
6、红外传感器寻迹原理42.2 传感器布局对路径识别的影响62.2.1 布局相关参数62.2.2 一字型与八字型布局研究6第3章 智能车机械结构的调整93.1 赛车参数93.2 舵机安装方式调整103.3 前轮定位103.3.1 主销后倾角103.3.2 主销内倾角113.3.3 前轮外倾角123.3.4 前轮前束133.4 重心位置133.5 齿轮传动间距调整143.6 后轮差速机构调整14第4章 系统硬件设计154.1 S12控制核心164.2 电源管理模块174.2.1 单片机稳压电源电路设计174.2.2 舵机电源模块设计194.3 电机驱动模块204.4 速度检测模块234.5 路径识别
7、模块25第5章 系统软件设计275.1 系统的模块化结构285.1.1 时钟初始化285.1.2 串口初始化285.1.3 AD初始化295.1.4 PWM初始化305.2 路径信息处理325.3 数字滤波算法335.4 小车控制算法355.4.1 PID算法375.4.2 舵机控制395.4.3 电机控制39第6章 系统调试406.1 开发调试工具406.2 无线调试模块426.3 拨码开关调试426.4 试验结果分析42结 论44致 谢45参考文献46附 录47附录A 硬件原理图47附录B 程序源代码49附录C Sorting out PID controller differences6
8、9第1章 绪论1.1 课题的研究背景汽车工业发展已有100多年的历史。1953年,世界上第一台无人驾驶牵引车诞生,这是一部采用埋线电磁感应方式跟踪路径的自动导向车。20世纪80年代以来,智能控制理论与技术在交通运输工程中越来越多的被应用,在这一背景下,智能汽车的概念应运而生。智能车即轮式移动机器人,是一种集环境感知、决策规划、自动行驶等功能于一体的综合智能系统,智能车集中地运用了自动控制、模式识别、传感器技术、汽车电子、电气、计算机、机械等多个学科的知识 。随着控制技术、计算机技术和信息技术的发展,智能车在工业生产和日常生活中已经扮演了非常重要的角色,近年来,智能车在野外、道路、现代物流及柔性
9、制造系统中都有广泛运用,已成为人工智能领域研究和发展的热点。目前,智能车领域的研究已经能够在具有一定标记的道路上为司机提供辅助驾驶系统甚至实现无人驾驶,这些智能车的设计通常依靠特定道路标记完成识别,通过推理判断模仿人工驾驶进行操作1。1.2 国内外智能车的研究现状智能汽车是一种高新技术密集型的新型汽车,是今后的主流汽车产品。而研究智能汽车所必需的理论与技术支持大部分已经基本具备。正是基于这一点,国际上正在形成智能汽车研究、设计、开发、竞赛的热潮。美国是世界上对智能汽车最为关注的国家。美国交通部已开始一项五年计划,投入3500万美元,与通用汽车公司合作开发一种前后防撞系统。同时,美国俄亥俄州立大
10、学和加州大学以及其他一些研究机构正在进行全自动车辆的研制和改进工作。CMU大学的NabLab5实验智能车是由Potiac运动跑车改装而成的,装有便携式计算机、摄像头、GPS全球定位系统、雷达和其他辅助设备。1995年6月,NabLab5进行了横穿美国的NHAA(No Hands Across America),从宾州的匹茨堡到加州的圣地亚哥,行程4587km,其中自主驾驶部分占98.2%。美国移动导航子系统(MNA)能计算出最佳行驶路径,还能不断地接收现场的最新交通状况,给出连续更新的指向,让车辆始终沿着理想的路径向前行驶。此外,美国还将智能汽车的研究用于军事上,美国国防部采用无人车去执行危险
11、地带的巡逻任务,目前正在进行第三代军用智能汽车的研究,称为Demo ,能满足有路和无路条件下的车辆自动驾驶。在此基础上,美国国防部与民间的大学、企业和发明家联合开展了全球领先的智能汽车竞赛。2007年11月,美国第三届智能汽车大赛在加利福尼亚州维克托尔举行。参赛的无人驾驶车俩的头顶有旋转的激光器,两边还有转动的照相机,内部安装有电脑装置。这些无人驾驶的汽车完全由电脑控制,利用卫星导航、摄像、雷达和激光,人工智能系统可判断出汽车的位置和方向,随后将指令传输到负责驾驶车辆的系统,丝毫不受人的干涉,用传感器策划和选择它们的路线。参赛的无人驾驶智能汽车沿着附近的公路飞奔。欧洲开发基金资助进行驾驶员监测
12、、道路环境的感知、视觉增强、前车距控制以及传感器融合方面的研究。同时,欧洲的一些国家正试验智能速度适应(Intelligent Speed Adaptation,ISA)作为提高车辆安全性的手段,其构想是通过路边标志信息或卫星定位信息以及车载数字地图进行车辆导航,并自动控制车辆速度。实验结果表明,采用该系统能使交通事故减少20%。德国慕尼黑联邦国防大学与奔驰汽车公司合作研制开发了VaMP试验车,它是由一辆豪华型的奔驰500SEL改装而成,视觉系统主要包括道路检测与跟踪RDT和障碍物检测与跟踪ODT两个模块。在整个试验中,系统行使了1600公里,其中95%的部分是自动驾驶的。目前在日本,夜视和后
13、视报警系统已应用在某些汽车上,三菱公司和尼桑公司已发布其近期可使用的防撞设备,前方防撞和车道偏离有望在12年内实现。本田公司、尼桑公司和丰田公司也在各自先进安全性车辆计划中发展行车安全子系统,它们包括:车道定位系统、前车距离控制系统、自动控制系统、障碍物报警系统、驾驶员打盹报警系统和夜间行人报警系统等。日本智能公路(SmartWay)计划中,提出车辆上采用诸如:车道保持、十字路口防撞、行人避让和车距保持等项技术。2003年日本将开始实施一个示范计划,到2015年将在日本全国范围内实施SmartWay计划。韩国借助于本国当前蓬勃发展的汽车工业,致力于全新的智能汽车技术在年轻一代中的跨越式发展,在
14、全国率先开展了大学智能汽车竞赛。每年韩国大约有100余支队伍参赛,该项赛事得到了众多高校和大学生的欢迎,也逐渐得到了企业的关注2。国内智能汽车的研究也不断发展。清华大学汽车研究所是国内最早成立的主要从事智能汽车及智能交通的研究单位之一,在汽车导航、主动避撞、车载微机等方面进行了广泛而深入的研究。清华智能车THMR - V 采用分层递阶的体系结构,基于以大网通信,集成有CCD、摄像机、激光雷达、磁罗盘- 光码盘、GPS 等多种传感器,并建立了相应的方向、油门、刹车三个自动控制系统。基于扩充转移网络(ATN) 的道路理解技术和基于混合模糊逻辑的控制方法,实现了车道线自动跟踪的平均车速为100km/
15、 h ,最高车速达到150km/ h 。清华智能车THMR - V 课题组在车道线自动跟踪技术研究方面处于国内领先,达到国际先进的水平。上海市“智能汽车车内自主导航系统”的一种样车,2000年7月19日通过市科委鉴定,它标志着上海智能交通系统进入实质性实施阶段。国防科大成功试验了第四代无人驾驶汽车,它的最高时速达到了75.6km。同时,以韩国大学生智能汽车竞赛为蓝本,我国也组织了自己国内的大学生智能汽车竞赛,并受到了众多高校和大学生的欢迎。1.3 本文内容及结构安排本文所述智能车就是一种自动导引小车,能够在给定的区域内沿着轨迹自动进行行进。小车运行过程由方向检测和电机驱动两个部分控制,采用与白
16、色地面颜色有较大差别的黑色线条作引导。智能车寻迹系统采用红外反射式光电管识别路径上的黑线,并以最短的时间完成寻迹,用单片机MC9S12DG128扫描光电传感器组, 对采集到的信号进行分析处理并做出逻辑判断后, 得到行进方向,再通过加长转臂的舵机驱动前轮转向,实现智能车的循迹行进。智能车的驱动采用直流电机,并采用PWM 实现直流电机的调速,为了使智能车快速、平稳地行驶,系统必须把路径识别、相应的转向伺服电机控制以及直流驱动电机控制准确地结合在一起。论文共六章,包括小车的框架结构、智能车模型的调整、小车的硬件和软件的设计和控制算法的研究等。其中,第一章为引言,主要介绍了智能车研究背景和发展现状;第
17、二章为红外传感器寻迹原理及布局对寻迹的影响,主要介绍了路径检测传感器的原理及布局对寻迹的影响。第三章为智能车模型的机械结构调整,分别介绍了智能车模型的基本参数,以及车体前轮倾角、舵机力臂、车体重心、后轮差速和齿轮不同程度调整对智能车性能的影响;第四章为智能车的硬件系统设计,介绍了构成系统的电源管理模块,路径识别模块、车速检测模块、显示模块、转向舵机控制模块和直流电机驱动模块;第五章为智能车软件系统设计,包括小车软件设计的整体流程,时钟模块初始化,A/D模块初始化,PWM模块初始化,ECT模块初始化,以及小车控制算法的研究;第六章介绍了在智能车设计过程中遇到的一系列问题和解决办法。第2章 红外传
18、感器的寻迹原理及布局对寻迹的影响路径识别系统相当于智能车的眼睛,是整车设计的关键。实现智能车的路径识别功能有多种方式,针对此大体有以下两种方案:1)使用CCD摄像头进行图像采集和识别。具体识别过程还涉及图像采集、图像处理及识别等步骤。此种方法虽然有分辨率比较高,对路面的信息处理准确等优点,但对硬件处理速度和软件算法的要求都比较严格,实时性欠佳,且成本较大。2)使用反射式光电传感器进行路径识别。这种传感器在智能识别技术中有着广泛的应用。它可以用来检测地面明暗和颜色的变化,也可以探测有无接近的物体采用这种方法易于实现,响应速度较快,算法相对于CCD较简单,实时性比较好,成本较低。缺点也是显而易见的
19、,分辨率不高,易受外界环境光线影响,同时占用单片机端口比较多。经过慎重分析选择,最终选定了第二种识别方案,即采用反射式传感器进行路径识别。2.1 红外传感器寻迹原理光电传感器按检测方式通常分为对射式和反射式。反射式光电传感器的光源有多种,常见的有红外发光二极管、普通发光二极管和激光二极管,前两种光源容易受到外界光源的干扰,而激光二极管发出的光的频率较集中,传感器只接收很窄的频率范围信号,不容易被干扰,但价格较贵。红外反射式光电传感器工作时会受到多种不确定因素的影响,如反射表面的形状、颜色、光洁度,以及日光等,因此,为了提高系统的可靠性和准确性,通常是将发射信号经调制后送红外管发射,再由光敏管接
20、收调制的红外信号3。同时,要保证发射管和接收管的波长匹配。接收的反射光强度经检测电路转换得到的输出信号电压Vout 是反射面与传感器之间距离 x 的函数,当反射面物质为同种物质时, x 与Vout 的响应曲线是非线性的,如图1 所示。设定输出电压达到某一阈值时作为目标,不同的目标距离阈值电压是不同的。图2.1 输出信号与距离的关系曲线当x 一定时,接收的反射光强度还与反射面的特性有关。在智能车系统中,红外发射管发射的红外线具有一定的方向性, 当红外线照射到白色地面时会有较大的反射,如果距离x 取值合适,红外接收管接收到反射回的红外线强度就较大;如果红外线照射黑色标志线,黑色标志线会吸收大部分红
21、外光,红外接收管接收到红外线强度就很弱。这样,利用红外光电传感器检测智能车行驶道路上的黑色标志线,就可以实现智能车的自动寻迹。红外光电传感器的输出可分为数字式与模拟式两种。数字式红外传感器具有与微处理器相对应的接口,硬件电路简单,但存在采集路径信息粗糙、丢失路径信息的缺点。模拟式红外传感器输出的模拟信号,通过将多个模拟式红外传感器进行适当的组合形成光电传感器阵列,可以再现道路的准确信息,具有较高的可靠性与稳定性。图2 为沿车道黑色标志线分布的阵列光电传感器的输出。实际工作时利用传感器对白色和黑色的反射率大小,把最大、最小值之间分为n 个index 区间, 通过对各个传感器index 值的组合来
22、获得车身相对路径标志线的位置,从而对位置和行驶方向都能做较精确的控制。图2.2 沿黑色标志线分布的阵列光电传感器输出2.2 传感器布局对路径识别的影响 使用光电传感器实现智能车的路径识别,除了要求使用的发射/ 接收器件的波长特性一致,发射/接收传感器组对时,各方面性能尽量接近外,传感器的安装布局对寻迹效果也有非常大的影响4。2.2.1 布局相关参数 (1)传感器间隔各个传感器的布局间隔对智能车行车是有一定的影响的。道路中间黑色导引线的宽度为25mm,因此如果要求传感器间不出现同时感应现象(即每次采集只出现一个传感器值为1),那么传感器间隔就必须大于25mm。如果将间隔设计成小于25mm,从而产
23、生更多的情况,有利于模型车与道路偏移距离的判断。此外,如果间隔过大,还会出现另一种情况,即在间隔之间出现空白对于防飞车能力,可以用最大限制速度来衡量。20mm间隔的最大限制速度在3m/s,40mm间隔的最大限制速度则为3.3m/s。经过分析后可知,这是由于传感器间隔大造成车的横向控制范围较大(40mm的车控制在13mm内,而20mm的则在7mm内),因此它不易造成迷失。(2)径向探出距离径向探出距离是指光电传感器离车头的径向距离。它主要影响智能车的预测性能。对于未知的路径,如果能早一步了解到前方道路的情况,那么就可以早些做出调整,从而使车以相应最优策略通过道路。所以,理论上探出距离是越大越好,
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