張志鋒 肖世德 孟祥印 葉美松

（西南交通大學(xué)，成都 610031）

智能駕駛小型電動車的設(shè)計＊

張志鋒 肖世德 孟祥印 葉美松

（西南交通大學(xué)，成都 610031）

設(shè)計了一種智能引導(dǎo)和人工駕駛兩用的小型電動汽車。該電動汽車?yán)贸暡▊鞲衅骱图す鈧鞲衅髯鳛檎系K探測感知傳感器，通過增量式旋轉(zhuǎn)編碼器測量車輛車速，采用PID算法實(shí)現(xiàn)車速調(diào)節(jié)控制。通過樣車試驗(yàn)表明，所設(shè)計的小型電動汽車能夠在特定區(qū)域沿墻行駛或沿預(yù)設(shè)地面黑線穩(wěn)定的自主行駛，同時能夠主動避障。

1 前言

隨著全球能源、交通、環(huán)境、安全等問題日益突出，汽車技術(shù)向低碳化、信息化和智能化的發(fā)展趨勢日趨明顯[12]，實(shí)現(xiàn)智能駕駛不僅可以減少交通事故，還可以節(jié)約能源及節(jié)省人力成本。定位導(dǎo)航技術(shù)是智能駕駛汽車研發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)之一，目前常用的包括磁導(dǎo)航和視覺導(dǎo)航等[3]。如，上海交通大學(xué)研發(fā)的CyberC3智能汽車和阿姆斯特丹國際機(jī)場的CyberCar智能汽車等采用了磁導(dǎo)航技術(shù)，但磁導(dǎo)航需在道路上埋設(shè)磁釘或電線等導(dǎo)航設(shè)備，整個實(shí)施過程繁瑣，且變更線路需重新埋設(shè)導(dǎo)航設(shè)備。視覺導(dǎo)航雖不需要對道路進(jìn)行改造，但其易受大霧、風(fēng)沙等自然環(huán)境因素的影響。本文采用低成本的超聲波傳感器和激光傳感器進(jìn)行導(dǎo)航，搭載了基于ARM單片機(jī)的智能控制系統(tǒng)，設(shè)計了一款智能引導(dǎo)與人工駕駛兩用的小型電動車，該車可在特定區(qū)域內(nèi)沿著地面黑線或墻壁、臺階等自動行駛，并能夠?qū)崿F(xiàn)主動壁障。

2 車輛總體設(shè)計

智能駕駛電動車的本質(zhì)是一種集環(huán)境感知、決策規(guī)劃和自動駕駛等于一體的機(jī)器人，其綜合運(yùn)用了傳感器、自動控制、單片機(jī)、信號處理等技術(shù)。所設(shè)計的智能駕駛小型電動車試驗(yàn)樣車整車布局如圖1所示。該車的驅(qū)動系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和制動系統(tǒng)分別采用無刷直流電機(jī)、步進(jìn)電機(jī)和直流推桿電機(jī)，車身四周安裝有超聲波傳感器，中控系統(tǒng)采用兩塊STM32微處理器。

圖1 智能駕駛小型電動車試驗(yàn)樣車整車布局

2.1 電源配置

該車選用的無刷直流電機(jī)的額定電壓為48 V，直流推桿電機(jī)和步進(jìn)電機(jī)的額定電壓均為24 V。由于目前國內(nèi)電池成組和多電壓輸出技術(shù)還不完善，為了保證小型電動車運(yùn)行安全可靠，分別選用如圖2所示的兩種鋰電池獨(dú)立供電。

圖2 驅(qū)動電源

2.2 驅(qū)動系統(tǒng)設(shè)計

為節(jié)省空間和成本，所設(shè)計的智能駕駛小型電動車采用了單電機(jī)集中驅(qū)動模式[4]，如圖3所示。

圖3 單電機(jī)集中驅(qū)動模式

驅(qū)動力是推動汽車前進(jìn)的外力，是由電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩經(jīng)齒輪傳遞到車輪并與地面相互作用形成的[5]，運(yùn)動過程中驅(qū)動力必須大于等于行駛阻力（包括滾動阻力、空氣阻力、加速阻力和坡道阻力）。

該試驗(yàn)樣車滿載總質(zhì)量m=350 kg，重力G=mg=3 430 N，車輪半徑rd=0.2 m，傳動效率η=0.9，主減速器傳動比i0=4，滾動阻力系數(shù)f=0.02，風(fēng)阻系數(shù)C0=0.33，迎風(fēng)面積A=0.9 m2。由于測試場所為校園、景區(qū)等，故爬坡角度設(shè)為α=0°，測試車速為v=20 km/h，驅(qū)動電機(jī)功率p=1 kW，電機(jī)轉(zhuǎn)速n=1 500 r/min，則驅(qū)動力為：

行駛阻力為：

由式（1）和式（2）可知，F(xiàn)t＞F ，故無刷直流電機(jī)的驅(qū)動力滿足小型電動車的行駛要求。

2.3 轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)設(shè)計

小型電動車的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)包括自動轉(zhuǎn)向和人工轉(zhuǎn)向兩部分。自動轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)由驅(qū)動控制器、步進(jìn)電機(jī)和減速機(jī)構(gòu)組成，與人工轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)并聯(lián)組合，可以實(shí)現(xiàn)手動駕駛和自動駕駛?cè)我廪D(zhuǎn)換，如圖4所示。由圖4可看出，步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)動時，通過同步帶帶動從動齒輪旋轉(zhuǎn)，從而帶動轉(zhuǎn)向軸旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)自動轉(zhuǎn)向。

圖4 轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)

在轉(zhuǎn)向過程中，轉(zhuǎn)向阻力矩與路面摩擦系數(shù)、地面與輪胎接觸面上的載荷分布以及輪胎的橫向運(yùn)動情況有關(guān)。轉(zhuǎn)向阻力可通過半經(jīng)驗(yàn)公式[6]計算，但因摩擦系數(shù)和輪胎壓力在不同情況下變化較大，利用半經(jīng)驗(yàn)公式計算出的轉(zhuǎn)向阻力矩與實(shí)際情況有一定差距，為此通過實(shí)際測試的方法來計算轉(zhuǎn)向力矩。

原地轉(zhuǎn)向所需力矩遠(yuǎn)大于車輛行駛過程中所需的力矩，所以首先利用彈簧測力計在普通的瀝青路面上測試小型電動車原地轉(zhuǎn)向時所需的最大切向力，并以此作為計算轉(zhuǎn)向力矩的依據(jù)。經(jīng)測試，在瀝青路面原地轉(zhuǎn)向時轉(zhuǎn)向盤的最大切向力F=50 N，實(shí)測轉(zhuǎn)向盤直徑為34 cm，則實(shí)測轉(zhuǎn)向力矩T=50×0.17=8.5 N·m。

當(dāng)小型電動車在車速較高的情況下急轉(zhuǎn)彎時，需要車輪有較大轉(zhuǎn)角及較快的轉(zhuǎn)向速度。參考文獻(xiàn)[7]并結(jié)合實(shí)際試驗(yàn)道路條件，規(guī)定轉(zhuǎn)向盤最小轉(zhuǎn)向角速度為270°/s，即轉(zhuǎn)速n=0.75 r/s。

根據(jù)實(shí)際測得的原地轉(zhuǎn)向時轉(zhuǎn)向盤的最大切向力和所需轉(zhuǎn)速，可計算出轉(zhuǎn)向功率p=40.04 W。

本文選用的步進(jìn)電機(jī)型號為57BYGH7601，其額定功率為110 W，額定電壓為24 V，額定轉(zhuǎn)矩為1.8 N·m，減速比為1:3，額定轉(zhuǎn)速為400 r/min（6.7 r/s），轉(zhuǎn)向系統(tǒng)同步帶減速比為1：2.5。利用該步進(jìn)電機(jī)作為轉(zhuǎn)向電機(jī)時，轉(zhuǎn)向盤達(dá)到的最大轉(zhuǎn)速，轉(zhuǎn)向軸能達(dá)到的最大轉(zhuǎn)向力矩pmax=1.8×3×2.5=13.5 N·m。因nmax＞0.75 r/s，pmax＞8.5 N·m，所以該步進(jìn)電機(jī)可滿足小型電動車轉(zhuǎn)向時轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)向力矩的要求。

2.4 自動制動機(jī)構(gòu)設(shè)計

自動制動機(jī)構(gòu)利用直流推桿電機(jī)實(shí)現(xiàn)自動制動，如圖5所示。其工作原理為：直流推桿電機(jī)將電機(jī)的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動轉(zhuǎn)變成推桿的直線運(yùn)動，利用電機(jī)正反轉(zhuǎn)完成推桿伸縮動作[8]，推桿外伸時推動制動擋板運(yùn)動達(dá)到制動效果。自動制動機(jī)構(gòu)與人工制動機(jī)構(gòu)采用并聯(lián)模式，互不干擾。

圖5 自動制動機(jī)構(gòu)示意

3 中控系統(tǒng)設(shè)計

整車中控系統(tǒng)是由感知信息傳感器、計算機(jī)和電機(jī)驅(qū)動控制器等組成，總體結(jié)構(gòu)如圖6所示。

圖6 中控系統(tǒng)組成

3.1 計算機(jī)

為了提高控制系統(tǒng)的處理速度，選用兩塊STM32F103ZET6微處理器組成分布式控制計算機(jī)。一塊作主控計算機(jī)（NO.1-CPU），主要實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互、決策控制、主從通信等；另一塊（NO.2-CPU）實(shí)現(xiàn)信息采集和處理，同時將處理結(jié)果傳給主控計算機(jī)。

3.2 傳感器

該智能小型電動車尋跡方式主要是沿墻行走和黑線引導(dǎo)兩種方式，采用的傳感器包括用于測距的超聲波傳感器，用于車速測量的旋轉(zhuǎn)編碼器，用于黑線檢測的激光傳感器，用于測量前輪轉(zhuǎn)角的紅外反射傳感器，具體型號如表1所列。

表1 傳感器類型及數(shù)量

3.3 電機(jī)驅(qū)動控制器

電機(jī)驅(qū)動控制器主要包括無刷直流電機(jī)驅(qū)動控制器、直流推桿電機(jī)驅(qū)動控制器和轉(zhuǎn)向步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動控制器。步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動控制器和直流推桿電機(jī)驅(qū)動控制器由單片機(jī)通過I/O端口進(jìn)行控制，無刷直流電機(jī)驅(qū)動控制器由單片機(jī)通過I/O和D/A模塊控制[9]。不同D/A值對應(yīng)的車速見表2。

表2 不同D/A值對應(yīng)的車速

4 控制策略及軟件設(shè)計

該智能小型電動車分別采用超聲波傳感器和激光傳感器實(shí)現(xiàn)兩種自動行駛模式，即沿墻壁或臺階自動行駛，及在特殊路段沿地面黑線自動行駛，其控制策略流程如圖7所示。

圖7 驅(qū)動控制流程

4.1 沿墻行駛模式

沿墻行駛模式的實(shí)現(xiàn)方式為：利用車身一側(cè)前、后兩個超聲波傳感器實(shí)時檢測車身距墻壁或臺階等的距離，根據(jù)兩個傳感器采集的距離差值信息控制轉(zhuǎn)向電機(jī)的運(yùn)動，使車輛與墻壁或臺階等保持在恒定的距離范圍內(nèi)。如圖8所示，車身一側(cè)距墻壁的距離范圍可分為3種情況，圖中區(qū)域B為擬定的電動車行駛區(qū)域，區(qū)域A和區(qū)域C為非合理區(qū)域；車身姿態(tài)在每個區(qū)域可分為3種狀態(tài)；前輪位置在每種車身姿態(tài)下又分為3種狀態(tài)，其程序流程如圖9所示。

圖8 沿墻行駛模式示意

4.2 黑線引導(dǎo)模式

在沒有墻壁或不宜設(shè)臺階的位置用黑線引導(dǎo)小型電動車行駛，該模式通過激光傳感器[10]檢測黑線位置，然后判斷小型電動車是否偏離預(yù)定軌跡，其程序流程如圖10所示。

4.3 驅(qū)動速度控制

采用數(shù)字PID控制算法，通過D/A模塊對無刷直流電機(jī)實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制，在控制軟件中采用移動平均濾波法來降低采樣過程中的信號干擾，增加了系統(tǒng)穩(wěn)定性。PID控制系統(tǒng)基本原理如圖11所示。數(shù)字PID控制系統(tǒng)的差分方程[11]為：

式中，ΔUn為第n次輸出增量；en為第n次偏差；en-1第為n-1次偏差；en-2為第n-2次偏差。

圖9 沿墻行駛模式程序流程

圖10 黑線引導(dǎo)模式程序流程

4.4 主動避障

采用擬人思維模擬駕駛員避障操作，主要原理為：利用安裝在前保險杠中間位置的超聲波傳感器檢測車輛正前方是否有障礙物，距障礙物3 m時控制車輛減速，距障礙物1.5 m時控制停車；利用安裝在前保險杠左右兩端的超聲波傳感器檢測斜方向的障礙物，根據(jù)所測得的距離控制轉(zhuǎn)向步進(jìn)電機(jī)的旋轉(zhuǎn)速度、旋轉(zhuǎn)角度以及驅(qū)動電機(jī)的轉(zhuǎn)速；倒車時，利用安裝在車輛后保險杠左右兩端的超聲波傳感器檢測車輛后方障礙物，由于倒車速度較慢，所以設(shè)定距離障礙物1 m時控制停車。

圖11 PID控制原理框圖

5 測試試驗(yàn)

完成小型電動車樣車設(shè)計后，將傳感器、控制器等安裝在小型電動車上進(jìn)行了實(shí)車測試，測試場景如圖12所示，沿墻行駛模式測試的超聲波傳感器數(shù)據(jù)結(jié)果如圖13所示，圖14為加速測試結(jié)果。

如圖13所示，在小型電動車沿墻行駛時，由超聲波傳感器測得的該車距墻面的距離始終在1.1 m左右，表明在設(shè)計時速內(nèi)小型電動車能夠按照預(yù)定設(shè)計保持直線沿墻行駛。如圖14所示，該小型電動車加速到最大速度需要16.9 s，加速性能一般，但是整個加速過程平穩(wěn)，乘坐舒適，能夠滿足小型電動車低速行駛需求。

圖12 樣車沿墻行駛模式測試場景

圖13 沿墻行駛模式測試結(jié)果

圖14 小型電動車加速曲線

6 結(jié)束語

本文設(shè)計了一款智能引導(dǎo)和人工駕駛兩用的小型電動車，確定了智能小型電動車的驅(qū)動機(jī)構(gòu)、轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)和制動機(jī)構(gòu)的方案，以STM32F103VET6微處理器為核心，以MDK5.0為開發(fā)平臺，研制了整車驅(qū)動控制器，實(shí)現(xiàn)了對驅(qū)動、制動和轉(zhuǎn)向三大系統(tǒng)的自動控制。該車?yán)贸暡▊鞲衅骱图す鉁y距傳感器實(shí)現(xiàn)循跡引導(dǎo)和障礙感知，在特定領(lǐng)域能夠滿足低速導(dǎo)航需求，整車設(shè)計簡單，成本較低，具有一定的工程實(shí)用價值。

1 制造強(qiáng)國戰(zhàn)略研究項目組.制造強(qiáng)國戰(zhàn)略研究領(lǐng)域卷（一）.北京：電子工業(yè)出版社,2015.

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3 喬維高,徐學(xué)進(jìn).無人駕駛汽車的發(fā)展現(xiàn)狀及方向.上海汽車,2007(7):40～43.

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5 陳軍.電動汽車電池能量管理系統(tǒng)及整車控制平臺的研究與開發(fā)：[學(xué)位論文].杭州：浙江大學(xué),2005.

6 王旭斌.汽車轉(zhuǎn)向阻力矩的分析.機(jī)電技術(shù),2015(6):132～134.

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11 曾星星.基于攝像頭的路徑識別智能車控制系統(tǒng)設(shè)計.湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報,2008,22(2):72～76.

（責(zé)任編輯 文 楫）

修改稿收到日期為2017年2月13日。

Design of Small Intelligent Driving Electric Car

Zhang Zhifeng,Xiao Shide,Meng Xiangyin,Ye Meisong
（Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031）

A small electric car with intelligent guide and manned driving was designed,which uses ultrasonic sensors and laser sensors as obstacle detection sensors,and uses incremental rotation encoder to measure vehicle speed,and adopts the PID algorithm to control vehicle speed.The prototype car test results show that the designed small electric car can travel stably and automatically,and avoid obstacles automatically in specific areas along the wall or preset black-and-white line on the ground.

Small electric car,intelligent driving,Automatic tracking,PID control

小型電動汽車 智能駕駛 自動尋跡 PID控制

U462.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1000-3703（2017）08-0001-05

四川省應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金資助項目(2014JY0212)。