劉 源，張文斌，劉雪揚(yáng)，丘世因

（昆明理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，云南昆明 650500）

0 引言

智能小車的設(shè)計(jì)開發(fā)涵蓋了控制、模式識(shí)別、傳感技術(shù)、電子、電氣、計(jì)算機(jī)、機(jī)械及車輛工程等多個(gè)學(xué)科，其中控制算法對(duì)于智能車自主行駛的穩(wěn)定性和流暢性起著關(guān)鍵作用［1～3］。通過(guò)分析電磁信號(hào)的特征，本文提出了針對(duì)不同路況信息的傳感器布置方案和控制策略，供智能車進(jìn)行較好的導(dǎo)航定位，提高了智能車的運(yùn)行速度和平穩(wěn)性。

1 循跡信號(hào)的建立和分析

1.1 磁場(chǎng)信號(hào)的建立

圖1 導(dǎo)線周圍的磁場(chǎng)分布Fig 1 Magnetic field distribution around wire

1.2 磁場(chǎng)的分析［4］

如圖2所示，可以得出距導(dǎo)線距離為r處的磁感應(yīng)強(qiáng)度。

圖2 直線磁場(chǎng)計(jì)算簡(jiǎn)圖Fig 2 Diagram of straight line magnetic field calculation

經(jīng)過(guò)計(jì)算得

設(shè)導(dǎo)線的長(zhǎng)度為無(wú)限長(zhǎng)，即θ1=0，θ2=π，則

由于工字電感測(cè)試信號(hào)原理為電磁感應(yīng)原理，且原理簡(jiǎn)單、使用方便、價(jià)格便宜，所以，選用工字電感作為磁場(chǎng)信號(hào)檢測(cè)的傳感器。根據(jù)法拉第定律，傳感器的內(nèi)部感應(yīng)電壓E與磁場(chǎng)B（t）、線圈數(shù)N，截面積A，θ為磁場(chǎng)方向和傳感器線圈軸線的夾角關(guān)系有

設(shè)傳感器中心軸線與導(dǎo)線的垂直距離為h、水平距離為x，則可知

為了防止傳感器的抖動(dòng)對(duì)測(cè)量信號(hào)產(chǎn)生過(guò)大的影響，所以，首先對(duì)傳感器的排布高度進(jìn)行了相應(yīng)的分析，分別將h賦值為［5，12 cm］，每隔 1 cm 取一個(gè)高度，x∈［－24，24 cm］，在Matlab中得到了水平和豎直放置電感測(cè)出的感應(yīng)電壓E和水平偏移量x的關(guān)系曲線，得到圖3的測(cè)試曲線圖，圖中上半部分為水平電感的仿真曲線，下半部分為豎直電感的仿真曲線。

2 智能車整體方案設(shè)計(jì)

在1節(jié)中已經(jīng)建立了20 kHz的100 mA交變電流導(dǎo)航信號(hào)，針對(duì)該信號(hào)進(jìn)行了智能車的開發(fā)，圖4是各主要模塊在已經(jīng)開發(fā)的電磁導(dǎo)航智能車上的分布圖。

智能車首先通過(guò)傳感器信號(hào)采集模塊將循跡電磁信號(hào)選頻采集，交由傳感器信號(hào)處理模塊進(jìn)行濾波、放大，之后飛思卡爾MC9S12DG128對(duì)信號(hào)進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換和計(jì)算分析，針對(duì)S—D5數(shù)碼舵機(jī)輸出300 Hz不同脈寬的PWM波控制舵機(jī)轉(zhuǎn)角來(lái)控制小車轉(zhuǎn)向，另外，根據(jù)編碼器反饋回來(lái)的小車車速構(gòu)成閉環(huán)控制系統(tǒng)，通過(guò)增量式PID來(lái)控制小車的車速。通過(guò)5V電源模塊給小車各個(gè)模塊供電，外接鍵盤用來(lái)對(duì)小車的參數(shù)進(jìn)行整定和調(diào)試。

圖3 水平和豎直放置電感測(cè)出的感應(yīng)電壓E和水平偏移量x的關(guān)系曲線Fig 3 Relation curve of inductive voltage E and level offset x measured by level and the vertical placed inductance

圖4 主要模塊在智能車上的分布圖Fig 4 Distribution of main module in intelligent car

3 控制策略的確定

根據(jù)圖3所示的水平布置傳感器的仿真感應(yīng)電壓E的分布特性，得出傳感器離導(dǎo)線距離越遠(yuǎn)所測(cè)出的E值就越小的特點(diǎn)，建立了智能車循跡的控制策略。通過(guò)橫排分布的左右對(duì)稱的6只傳感器來(lái)判別漆包線位于哪個(gè)區(qū)間，從左到右對(duì)傳感器編號(hào)，根據(jù)飛思卡爾單片機(jī)A/D采集通道來(lái)進(jìn)行相應(yīng)的編號(hào)，即分別編號(hào)為{0，1，2，3，4，5}，在單片機(jī)對(duì)應(yīng)的A/D采集通道的A/D轉(zhuǎn)換值中尋找該時(shí)刻6只傳感器中的最大值和次大值，將最大值和次大值的對(duì)應(yīng)編號(hào)相加，將得到的和賦值給變量m，通過(guò)switch（m）來(lái)進(jìn)行不同偏離情況的選擇，根據(jù)實(shí)際情況，設(shè)置了case1，case3，case5，case7，case9，default這6 種情況，如圖 5 控制策略簡(jiǎn)圖5所示。

圖5 控制策略簡(jiǎn)圖Fig 5 Control strategy diagram

case1和case9為6種情況中智能車偏離導(dǎo)線最遠(yuǎn)的情況之一，因此，應(yīng)該適當(dāng)?shù)販p小電機(jī)的轉(zhuǎn)速，并將舵機(jī)的轉(zhuǎn)角增到最大;case3和case7為6種情況中智能車與導(dǎo)線產(chǎn)生一定偏離的情況，此時(shí)應(yīng)該在直道車速的基礎(chǔ)上稍減速，并將舵機(jī)轉(zhuǎn)角由0°增大一些，由于系統(tǒng)判別case3和case7的情況一共有2種，第一種為直道由于機(jī)構(gòu)原因發(fā)生些許偏移，第二種為智能車入彎或出彎，針對(duì)這2種情況同時(shí)選用了最邊沿的2只傳感器的數(shù)值作為分辨這2種情況的依據(jù)，由于2個(gè)邊沿傳感器如圖7所示不是水平放置而是有一定的偏角，所以，在拐彎處表現(xiàn)更加靈敏，在實(shí)驗(yàn)中測(cè)得當(dāng)出入彎時(shí)候?qū)?yīng)編號(hào)的傳感器的A/D轉(zhuǎn)換值在65以上，而在直道中則很小，近似為0，通過(guò)這一條件的判別很好地解決了出入彎偏移和直道微偏的判別問(wèn)題，但是在后續(xù)實(shí)驗(yàn)中又發(fā)現(xiàn)出彎和入彎是2種截然不同的情況，為了使智能車能快速運(yùn)行，最好的控制策略是能夠?qū)崿F(xiàn)入彎減速（防止沖出路徑），同時(shí)在出彎時(shí)候可以加速，以便在出彎后的直道上能夠以最快速度運(yùn)行，所以，通過(guò)設(shè)置定時(shí)中斷來(lái)每隔2ms測(cè)一次當(dāng)前的最大值和最小值對(duì)應(yīng)的傳感器序號(hào)的和，并存入數(shù)組M［5］中，以5次存儲(chǔ)的M［5］數(shù)組作為出入彎的判別依據(jù)來(lái)進(jìn)行判別，如果M數(shù)組的5個(gè)元素的和超出一定范圍且第一次存儲(chǔ)到M數(shù)組的元素值為5（由直道開始拐彎）時(shí)候則判斷為在入彎，反之，則判斷為出彎，假設(shè)車速為2m/s，則5×2ms×2000cm/s=20cm，即判定出入彎的反應(yīng)距離為20 cm，同時(shí)智能車傳感器又有20 cm前伸的前瞻，所以，滿足測(cè)試要求，圖6為出入彎判別程序框圖。

圖6 出入彎判別程序框圖Fig 6 Program diagram of turn-in and exit corner

case5為直道情況，將舵機(jī)對(duì)應(yīng)地打到0°，并且將智能車速度增到最大;在未對(duì)default和case5進(jìn)行相應(yīng)的修改時(shí)，實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)傳感器與導(dǎo)線在發(fā)生最大的偏差時(shí)候會(huì)出現(xiàn)判別失誤，導(dǎo)致智能車沖出導(dǎo)航路徑，通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)有2種情況，第一種為傳感器均位于導(dǎo)線右側(cè)且偏離導(dǎo)線的距離較遠(yuǎn)，會(huì)出現(xiàn)只有最靠近導(dǎo)線的傳感器有值即為最大值，則最大值的傳感器編號(hào)為0，其余值全部為0，則次大值的傳感器編號(hào)為0，其和為0，不滿足case的5種情況，因此，用default來(lái)解決，即如果出現(xiàn)default則保持上一個(gè)檢測(cè)狀態(tài)（即左和右）的檢測(cè)情況并把舵機(jī)轉(zhuǎn)角打到上一個(gè)檢測(cè)狀態(tài)的最大值。第二種情況為傳感器均位于導(dǎo)線左側(cè)且偏離導(dǎo)線的距離較遠(yuǎn)，會(huì)出現(xiàn)只有最靠近導(dǎo)線的傳感器有值即為最大值，則最大值的傳感器編號(hào)為5，其余值全部為0，則次大值的傳感器編號(hào)為0，其和為5，則與case5產(chǎn)生了判別失誤，設(shè)最大值為m1，所以，在 case 5的程序中加入if（m1=5）即可，使得case5中以下控制程序判別如果最大值不等于5才可以進(jìn)入直道的控制指令。針對(duì)以上2種情況的改進(jìn)措施我們對(duì)控制程序進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)，最終解決了傳感器與導(dǎo)線在發(fā)生最大的偏差時(shí)候會(huì)出現(xiàn)判別失誤、導(dǎo)致智能車沖出導(dǎo)航路徑的問(wèn)題。

4 傳感器的布置

4.1 傳感器高度的確定

為了防止傳感器抖動(dòng)對(duì)電感采集信號(hào)產(chǎn)生的過(guò)大影響，所以，在布置水平電感時(shí)選用了圖3中從上往下數(shù)的第4根曲線所對(duì)應(yīng)的高度，為8 cm，從圖中可知在選取8 cm時(shí)，傳感器上下抖動(dòng)1 cm幅度（大于實(shí)際抖動(dòng)范圍）內(nèi)，傳感器所測(cè)到的感應(yīng)電壓僅發(fā)生很小的變化，抖動(dòng)對(duì)傳感器的正確測(cè)量基本上不會(huì)產(chǎn)生影響。所以，在布置傳感器時(shí)選用了8 cm的高度。

4.2 傳感器方向的布置

經(jīng)過(guò)分析，最基本的導(dǎo)航路徑有直道、彎道、十字交叉彎這3項(xiàng)，所以，傳感器布置也是根據(jù)這3種不同的路徑來(lái)進(jìn)行分配布置的。

4.2.1 針對(duì)直道和彎道的傳感器布置方案

根據(jù)前期的實(shí)驗(yàn)，初步選定了用6只傳感器來(lái)進(jìn)行對(duì)應(yīng)的導(dǎo)線位置測(cè)量。分別左右各3個(gè)對(duì)稱分布，如圖7所示。

圖7 初步選定的傳感器布置方案Fig 7 Preliminary selected sensor arrangement plan

經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)得的實(shí)際數(shù)據(jù)可知，在由直線到90°直角彎路徑轉(zhuǎn)換時(shí)，該種布置方案的舵機(jī)做出反應(yīng)的位置為傳感器中心和導(dǎo)線偏差為5.5 cm且傳感器已入彎13 cm時(shí)舵機(jī)才做出相應(yīng)的擺角。此時(shí)明顯入彎反應(yīng)過(guò)慢，嚴(yán)重影響了智能車在轉(zhuǎn)彎時(shí)候的速度。通過(guò)對(duì)入彎路徑處磁場(chǎng)的分析，最終采用了如圖8所示的傳感器布置方案，該方案將最邊沿的2只傳感器進(jìn)行了向內(nèi)一定角度的偏移，以左拐為例由圖8可知，在經(jīng)過(guò)修改后拐彎處導(dǎo)線產(chǎn)生的磁感線與傳感器的中心軸線的夾角變小，幾乎接近于0°，由式（4）可知感應(yīng)電壓E變大。從而使得拐彎?rùn)z測(cè)更加靈敏。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)得改進(jìn)的傳感器布置方案舵機(jī)做出反應(yīng)的位置為傳感器中心和導(dǎo)線偏差減小為4.5 cm，且傳感器已入彎距離減小為8 cm，如表1所示，從表中可以看出:改進(jìn)后的傳感器布置方案使得智能車的反映距離減小了5 cm，增大了小車轉(zhuǎn)彎的前瞻，在一定程度上提高了小車轉(zhuǎn)彎速度。

圖8 改進(jìn)后的傳感器布置方案Fig 8 Improved sensor arrangement plan

4.2.2 針對(duì)十字彎道的傳感器布置方案

為了防止智能車在拐彎的時(shí)候由于速度過(guò)快沖出路徑，所以，控制策略中規(guī)定小車在檢測(cè)到有偏移時(shí)，隨即進(jìn)行減速，但是，對(duì)于十字彎道進(jìn)行270°轉(zhuǎn)彎的特殊情況，小車的傳感器必將全程都檢測(cè)出在轉(zhuǎn)彎，隨即一直減速，導(dǎo)致智能車車速減得過(guò)多，速度過(guò)慢，從而大大地影響了智能車的平均速度，所以，十字彎道的檢測(cè)也是至關(guān)重要的。如圖9所示為十字彎道示意圖和Matlab十字彎道磁場(chǎng)強(qiáng)度三維仿真圖。

圖9 十字彎道示意圖和磁場(chǎng)強(qiáng)度仿真圖Fig 9 Cross-shaped corner schematic diagram and magnetic field simulation diagram

從Matlab仿真圖中可以看出:在十字型彎道中，磁場(chǎng)發(fā)生了很大的變化，使得在十字彎道中磁場(chǎng)的數(shù)值分量增大很多，與圖3中的豎直傳感器對(duì)應(yīng)的小的磁場(chǎng)強(qiáng)度形成了鮮明的對(duì)比，所以，在傳感器板子上端布置了2只對(duì)稱分布的豎直的傳感器通過(guò)其差值來(lái)進(jìn)行十字彎道的判別，實(shí)驗(yàn)中測(cè)得在半徑為50 cm的十字彎中兩豎直傳感器的A/D轉(zhuǎn)換值之差會(huì)達(dá)到120左右，但是，在普通彎道和直道中卻始終保持在40以下，所以，通過(guò)這一特征可以明顯地判別出十字彎道。最終設(shè)計(jì)的傳感器總體布置圖為圖10所示。

圖10 最終完成的傳感器布置方案Fig 10 Final sensor arranging scheme

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為驗(yàn)證智能車在進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)后的快速性和穩(wěn)定性，在實(shí)驗(yàn)室自行搭建的路徑上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，表1為改進(jìn)前后實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比表。

6 結(jié)論

電磁導(dǎo)航智能車使用飛思卡爾MC9S12DG128微控制器作為核心控制單元，自行設(shè)計(jì)了采集電磁信號(hào)的傳感器信號(hào)采集電路，經(jīng)過(guò)改進(jìn)開發(fā)了電磁導(dǎo)航智能車的控制程序，分析了電磁信號(hào)的特性，針對(duì)特性和導(dǎo)航路徑，進(jìn)行了傳感器的布置和搭配，最終實(shí)現(xiàn)了智能車平穩(wěn)、快速地運(yùn)行。

表1 改進(jìn)前后實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比表Tab 1 Contrast table of experimental data

［1］周 泉，王貴勇，賈現(xiàn)廣，等.基于MC9S12DGl28B的智能模型車設(shè)計(jì)［J］.昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào):理工版，2010，35（5）:37 －40.

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