七面鸟队技术报告(节选)

点赞:30259 浏览:141995 近期更新时间:2024-02-07 作者:网友分享原创网站原创

摘 要:根据大赛规则,本智能车系统以单片MCF52259单片机作主控单元,利用振荡回路感应引导线中交变电流产生的电磁波信号指出前进方向,用超声波模块结合陀螺仪控制直立,CPU处理信息后驱动电机推动车模前进及转弯.在运行过程中,依靠PID算法对赛道进行稳定跟踪并对车速进行控制,实现稳定快速的运行.

关 键 词:电磁导航;直立控制;PID;单片机应用

DOI:10.3969/j.issn.1005-5517.2012.11.020

传感器设计

1.电感

同往届比赛相同,电磁组的检测源仍然是20kHz的交变磁场,导线通有20kHz,100mA的交流电,我们采用LC谐振回路来检测交变磁场,经运算放大器放大,再通过RC检波电路进行整流滤波,单片机AD采样.

2.超声波模块

这一届竞赛对电磁组有了新的要求,在原有寻道前进的基础上要求车模仅靠两轮直立行走.要控制车模直立,必然要获得当前车模的运行状态,首先需要获得车模当前偏离平衡位置的倾角,参考方案推荐使用的是加速度计,融合陀螺仪来获取当前角度,但是我们认为这一方案具有其必然的缺陷,在后面车模直立控制算法会详细说明.我们使用了超声波来获取车模前瞻与地面的距离,根据三角关系转化为车模的倾角.

3.陀螺仪模块

鉴于空气阻力是非常小的,如果车模的直立只有P控制,理论分析可得车模会做正弦振荡,这样的系统是不稳定的,因此车模的直立还必须引入差分控制,我们采用的是竞赛组委会推荐使用的村田公司出品的ENC-03系列的加速度传感器,来获取车模当前直立控制的角速度.


4.测速模块

采用了两个光电码盘来测左右轮的速度.

传感器布局方式

我们通过实践得知电感高度过高转弯会出现延迟的问题,并且十字弯及S弯磁场相对复杂,高电感检测的信息容易受到干扰,且易受到附近赛道磁场的干扰.但是电感高度太低电感容易饱和,传感器对赛道赛道较为敏感,使得车辆前瞻可以很好地切线.但是对于长前瞻以及过小S的时候,容易车模转向过大,影响车模的平滑运行,综上考虑,我们选取的电感高度是18cm,两个电感相距25cm一字摆开.

超声波模块置于车模前瞻距离车体较远处,因为这样车模倾角变化能引起超声波测距较大的变化,提高超声波测量车模倾角的精度.水平陀螺仪安装在车模背面底盘,用热熔胶固定即可.

电磁传感器的架设

电磁车需要最大程度获取赛道信息,传感器需要做的尽量往前.增大前瞻以后,由前瞻带来的转动惯量也变得非常大.为此我们首先试用了钓鱼用的碳卷杆.该竿壁非常薄,直径5mm左右,因此很轻,1米也只有4g重量.不过使用中发现,此杆虽然强度大,但不抗压,与车体连接处易断裂.另外圆柱状碳杆,固定电磁传感器也不方便.目前我们用4mm的空心方碳杆作为前瞻固定.两根副杆长度不一样,从两侧支撑前瞻,以增加强度,防止前瞻高度改变.电磁感应器排布如上图1所示.两侧电感与大多数队大同小异,尽量相距远,以获取更多信息.中间我们用了两个相互垂直的电感,可以用来采集磁场两个方向上的分量,从而了解电磁线的斜率信息.

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超声波放置位置

超声波置于前瞻上,其与车身的连接需要有较好的刚度,这样才能保证与陀螺仪采集到的信息同步,以避免直立控制自激.如图2所示.

软件开发

1.车模直立控制算法

直立控制采用了PD算法.我们使用超声波模块来获取当前前瞻距离地面的高度,进而得到车模偏离平衡位置的倾角,我们设定一个车模平衡时刻的车模前瞻距离地面的高度,记作变量DegreeDistanceMID,当车模偏离这个平衡位置时,根据当前状态与平衡位置状态的偏差量(DegreeDistanceMID-DegreeDistance)给电机合适的PWM值,给小车一定的加速度来控制小车的平衡.现在我们来叙述我们使用超声波模块而不适用加速度计的原因,如果使用加速度计融合陀螺仪,陀螺仪存在微小的温漂,但是随着积分运算,误差会被放大,甚至达到饱和,必须要用加速度计矫正,这样的积分运算在一定程度上会有滞后性,而使用超声波融合陀螺仪控制直立,超声波返回值可以直接作为偏离角,陀螺仪只需要用作计算差分控制量,并没有积分运算,在不是很长的时间内,陀螺仪微小的漂移量可以忽略.

直立控制算法流程如下:

1.获得前瞻距离地面高度,记作DegreeDistanceMID;

2.计算与平衡位置的偏差值,DegreeDistanceMID-DegreeDistance;

3.获取水平陀螺仪测得的车模直立方向转动的角速度,gyro–gyroMID;

4.计算直立控制电机的控制量,ControlSpeed等于

STANDP*(DegreeDistanceDegreeDistanceMID)-STANDD*(gyro-gyroMID),

5.将直立控制量分别加入左右轮电机的PWM.

2.车模速度控制算法

速度控制采用了PI算法,我们没有将速度控制量直接加到电机的PWM中,在实验中发现,若采用直接加PWM的控制方案,直立控制太强,则会导致加速太慢,速度控制太强,则会导致车模运行不稳定,直立方向容易引起震荡.因此我们直接将速度控制量乘上一个比例系数后直接叠加到平衡位置的状态量DegreeDistanceMID中,以此作为目标倾角,记作testMID,这样的方案能够协调平衡与加速的问题.

3.车模转弯控制算法

由于时间所限,以及直立车模受车模前瞻电感数量的影响较大,加之先前曾经尝试过的根据计算赛道导线斜率的算法并不理想,我们最终仅仅使用了前面三个纵向排布的电感,利用PD算法.检测设三个电感从左至右分别为DCL,DCM,DCR,用位置式(DCLDCR)/(DCL+DCR),中间电感DCM的作用是判断车模偏离赛道中心的程度,来对转弯的进行分段P控制,当车模偏离赛道中心较近时,给一个较小的P,当偏离赛道中心较远的时候给一个较大的P,这样车模在偏离赛道中心较近的时候能够运行得比较平滑,当车模偏离赛道中心线较远的时候能够及时回到赛道中心.