段彥卉，韓紫婷，沈天宇，李再涵

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基于K60的光電追逐系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

段彥卉1，韓紫婷1，沈天宇2，李再涵3

（1.東南大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，江蘇 南京 211189；2.東南大學(xué)信息科學(xué)與工程，江蘇 南京 211189； 3.東南大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京 211189）

文章以恩智浦32位微控制處理器MK60FX512VLQ15為核心控制器，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套完整的光電追逐車系統(tǒng)，模型車能夠以穩(wěn)定快速地完成賽道，且雙車之間可通過(guò)通訊完成超車任務(wù)。具體闡述了系統(tǒng)中模型車機(jī)械結(jié)構(gòu)的調(diào)整、硬件電路的設(shè)計(jì)和軟件算法的設(shè)計(jì)，并且自主設(shè)計(jì)了模型車的電路板，同時(shí)給出了對(duì)于賽道圖像信息的多種處理算法。經(jīng)過(guò)多次的調(diào)試證明了該系統(tǒng)的合理性和可行性。

智能車；光電追逐；圖像處理；PID算法

前言

全國(guó)大學(xué)生智能汽車競(jìng)賽是以智能汽車為研究對(duì)象的創(chuàng)意性科技競(jìng)賽，是面向全國(guó)大學(xué)生的一種具有探索性工程實(shí)踐活動(dòng)，是教育部倡導(dǎo)的大學(xué)生科技競(jìng)賽之一。本論文所述模型車參與了第十二屆“恩智浦”智能車競(jìng)賽光電追逐組，并取得了全國(guó)第四的好成績(jī)。文章以恩智浦C型車模為模型，從車模的機(jī)械結(jié)構(gòu)調(diào)整、硬件電路設(shè)計(jì)到軟件算法的設(shè)計(jì)對(duì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案就行了全面闡述，并經(jīng)過(guò)多次的試驗(yàn)調(diào)試，車模運(yùn)行穩(wěn)定迅速，完成了比賽任務(wù)。該篇論文對(duì)于機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人等方向的研究具有一定參考意義。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案

該系統(tǒng)由四部分組成：路徑識(shí)別系統(tǒng)、控制決策系統(tǒng)、動(dòng)力系統(tǒng)、通訊系統(tǒng)。其中路徑識(shí)別系統(tǒng)采用OV7620 CMOS傳感器，用于檢測(cè)采集賽道圖像信息；控制決策系統(tǒng)采用恩智浦 32 位微控制處理器MK60FX512VLQ15；動(dòng)力系統(tǒng)在硬件驅(qū)動(dòng)電路的支持下，結(jié)合單片機(jī)的控制對(duì)于電機(jī)的轉(zhuǎn)速和舵機(jī)的轉(zhuǎn)角進(jìn)行控制，實(shí)現(xiàn)小車的運(yùn)動(dòng)；通訊系統(tǒng)采用超聲波、藍(lán)牙模塊，實(shí)現(xiàn)光電追逐任務(wù)的完成，使兩輛車完成通訊和距離控制的目標(biāo)。整體流程為：K60通過(guò)對(duì)于路徑識(shí)別系統(tǒng)所輸出的賽道信息進(jìn)行分析處理，同時(shí)通過(guò)正交解碼獲取速度信號(hào)，來(lái)控制電機(jī)和舵機(jī)進(jìn)行相應(yīng)動(dòng)作，從而實(shí)現(xiàn)車體的轉(zhuǎn)向控制和速度控制。同時(shí)，該系統(tǒng)運(yùn)用藍(lán)牙模塊實(shí)現(xiàn)兩輛車之間的通訊，完成超車目標(biāo)。

如圖1為系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖。

圖1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖

2 智能車機(jī)械結(jié)構(gòu)調(diào)整

為使智能汽車更好地發(fā)揮它的潛能，使其直線行駛穩(wěn)定，轉(zhuǎn)向輕便，轉(zhuǎn)向后能自動(dòng)回正，并減少輪胎和轉(zhuǎn)向系零件的磨損等，需要對(duì)智能車的機(jī)械結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整。模型車的整體結(jié)構(gòu)如圖2所示：

圖2 模型車整體結(jié)構(gòu)圖

對(duì)于模型車的硬件結(jié)構(gòu)的調(diào)整過(guò)程敘述如下。

2.1 主銷后傾角

主銷后傾角是指在縱向平面內(nèi)主銷軸線與地面垂直線之間的夾角，會(huì)在車輛轉(zhuǎn)彎時(shí)產(chǎn)生與車輪偏轉(zhuǎn)方向相反的回正力矩，使車輪自動(dòng)恢復(fù)到原來(lái)的位置，保持車模直線行駛的穩(wěn)定性。后傾角越大，車速越高，車輪偏轉(zhuǎn)后自動(dòng)回正能力越強(qiáng)。但回正力矩過(guò)大，將會(huì)引起前輪回正過(guò)猛，加速前輪擺振，并導(dǎo)致轉(zhuǎn)向沉重。

模型車通過(guò)增減黃色墊片的數(shù)量來(lái)改變主銷后傾角：為增大時(shí)高速時(shí)前輪的回正力矩，我們調(diào)整墊片為前0后4，后傾角為4°~6°。

2.2 主銷內(nèi)傾角

主銷內(nèi)傾角是指在橫向斷面內(nèi)主銷軸線與地面垂直線之間的夾角，有使車輪自動(dòng)回正、轉(zhuǎn)向時(shí)減小轉(zhuǎn)向輪上阻力矩的作用。由于過(guò)大的內(nèi)傾角會(huì)增加轉(zhuǎn)向阻力，加快輪胎磨損，所以在調(diào)整時(shí)可以近似調(diào)整為0°~3°左右。模型車中通過(guò)調(diào)整前橋的螺桿的長(zhǎng)度來(lái)改變主銷內(nèi)傾角。

2.3 前輪前束

像內(nèi)八字樣前端小后端大的稱為前束。模型車的前輪前束可以通過(guò)調(diào)整伺服電機(jī)帶動(dòng)的左右橫拉桿實(shí)現(xiàn)。主銷在垂直方向的位置確定后，改變左右橫拉桿的長(zhǎng)度即可以改變前輪前束的大小。左桿短，可調(diào)范圍10.8~18.1mm；右桿長(zhǎng)，可調(diào)范圍為 29.2~37.6mm。根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，較為適當(dāng)?shù)那拜喦笆梢院芎玫乜刂栖嚹５乃俣?，剎車性能更好。

另外，我們還選擇了合適的舵機(jī)、攝像頭、超聲波模塊的安裝高度與安裝方式，電路板的固定方式，底盤(pán)高度等，均取得了良好的效果。同時(shí)，為了防止輪胎和輪輞錯(cuò)位而引起的驅(qū)動(dòng)力損失的情況，我們?cè)趯?shí)際調(diào)試過(guò)程中對(duì)輪胎多次使用軟化劑。

3 系統(tǒng)硬件電路的設(shè)計(jì)

系統(tǒng)硬件電路的設(shè)計(jì)主要分為兩個(gè)部分：電源管理模塊、電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路模塊，圖3為硬件電路系統(tǒng)框圖。

圖3 硬件系統(tǒng)框圖

3.1 電源管理模塊

圖4 電源管理模塊電路圖

電源模塊主要包括5V與3.3V穩(wěn)壓模塊，其中電池電壓直接對(duì)電機(jī)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，5V主要提供給攝像頭、編碼器模塊，3.3V負(fù)責(zé)對(duì)核心板、 LCD 屏進(jìn)行供電。經(jīng)過(guò)測(cè)試，5V/3.3V 系統(tǒng)需要的總電流約為 200-300mA，故我們使用低成本、外圍電路簡(jiǎn)單、占用 PCB 空間較少的 AMS1117作為5V以及3.3V電源芯片。該芯片最大輸入電壓為20V，具有1%的精度，工作溫度-40℃至125℃，內(nèi)含限流、過(guò)熱保護(hù)。如圖4為電源管理模塊電路圖。

3.2 電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊

在電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊，我們采用IR2104 型半橋驅(qū)動(dòng)芯片驅(qū)動(dòng)高端和低端兩個(gè)N型IR7843 MOS管，組成完整的直流電機(jī)H橋式驅(qū)動(dòng)電路。其中，IR7843有極低的導(dǎo)通電阻，且柵極驅(qū)動(dòng)電路可以提高 MOSFET 的開(kāi)關(guān)速度。12V的電壓由開(kāi)關(guān)穩(wěn)壓器LM2731提供。電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊根據(jù)K60輸出的 PWM 信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速的控制。

如圖5為電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊和升壓模塊的電路圖。

圖5 電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊電路圖

圖6 升壓模塊電路圖

4 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

圖7 系統(tǒng)軟件流程圖

本車使用 K60作為控制芯片，采用C語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)各模塊功能的控制。同時(shí)，采用攝像頭時(shí)序（16.67ms），作為轉(zhuǎn)向和速度的控制周期。整個(gè)軟件設(shè)計(jì)部分主要分為兩部分：賽道圖像的采集與處理以及速度和轉(zhuǎn)向的控制。另外，為便于調(diào)試，我們利用LCD 顯示屏對(duì)模型車的參數(shù)及時(shí)進(jìn)行調(diào)整，以適應(yīng)不同光線條件和不同賽道類型。如圖7所示為軟件系統(tǒng)流程圖。

4.1 賽道圖像采集

OV7620數(shù)字?jǐn)z像頭采集到的圖像容易受光線、噪點(diǎn)等環(huán)境因素的影響，再加上攝像頭自身的特性，遠(yuǎn)處的圖像會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重失真的情況。因此需要通過(guò)軟件排除干擾點(diǎn)，來(lái)獲取正確的賽道邊線。

我們通過(guò) sccb 寫(xiě)攝像頭寄存器，將 OV7620 的圖像輸出格式改為 qvga，連續(xù)輸出模式，然后對(duì)行信號(hào)及像素信號(hào)進(jìn)行硬件分頻，通過(guò) DMA 采集圖像。另外，我們分奇偶場(chǎng)采集圖像，避免了圖像采集與圖像處理之間可能的沖突，利用行中斷的間隔來(lái)處理圖像并進(jìn)行速度和轉(zhuǎn)向的控制。

4.2 賽道圖像信息的處理

4.2.1提取賽道邊線

為快速掃描整張圖像以便提取黑色邊界線，我們采用窗口搜索算法，在賽道中間設(shè)置一個(gè)窗口，使用了雙重指針向兩邊推進(jìn)，檢測(cè)窗口內(nèi)是否有黑白或白黑跳變。一般情況下，以上一行的右邊線作為該行左邊線的掃描起點(diǎn)，右邊線相同。

4.2.2邊線的修補(bǔ)與校正

由于賽道中不可避免的出現(xiàn)諸多干擾因素，再加上攝像頭角度的問(wèn)題，提取到的邊線可能是不連續(xù)甚至錯(cuò)誤的，因此需要進(jìn)行一定的校正和修補(bǔ)。我們針對(duì)下述情況進(jìn)行了軟件修正：前后行邊線偏差過(guò)大，兩端連續(xù)邊線間距過(guò)大，孤立的點(diǎn)，左線末端在右線始端的右邊。所得到的效果良好，模型車能夠較好地適應(yīng)多種賽道類型和光線條件。

4.2.3賽道中線的提取

賽道中線由左右引導(dǎo)線的平均值進(jìn)行確定。當(dāng)只存在一條引導(dǎo)線時(shí)，根據(jù)既定的賽道寬度對(duì)已有引導(dǎo)線處理可得到中線。另外，對(duì)于計(jì)算得到的中線丟線、誤差較大的情況我們進(jìn)行了補(bǔ)線與校正的處理。

4.2.4賽道類型判斷

彎道角度不同，相應(yīng)中線的斜率亦不同。采用最小二乘法進(jìn)行直線擬合，斜率的大小便反映了彎度的大小，根據(jù)斜率的范圍判斷賽道類型進(jìn)而控制舵機(jī)打角，使小車的轉(zhuǎn)向更加靈活。

對(duì)于賽道上的特殊元素，如十字、環(huán)島、障礙，我們進(jìn)行了特殊處理，并選擇在特殊元素處完成超車任務(wù)?？紤]智能車視野的范圍和圖像的準(zhǔn)確性，我們把十字下方的兩個(gè)直角作為進(jìn)十字的標(biāo)志，再加上空白區(qū)等一系列限制條件可以很快正確識(shí)別出十字。我們所采取的超車方式為在前車進(jìn)、出十字時(shí)前車左?；蛴彝５却筌?。具體超車方式如圖8所示。而環(huán)島識(shí)別與十字類似，都是利用邊線斜率的變化，前車在環(huán)島中等待后車出圓環(huán)后再啟動(dòng)，得到了良好的效果。

圖8 十字超車方式

4.3 控制策略

對(duì)于舵機(jī)，由于舵機(jī)本身的響應(yīng)時(shí)間略慢，可看做是一個(gè)積分系統(tǒng)。智能車要求舵機(jī)反應(yīng)足夠快，因此我們采用位置式 PD 控制。公式(1)所示：

SV=SC+P*e_0+D*e_0 –e_1 （1）

式中，SV為舵機(jī)此時(shí)PWM值，SC為舵機(jī)中值PWM值，P、D分別為PID控制中的比例項(xiàng)和微分項(xiàng)系數(shù)，數(shù)值由試湊法確定，e_0為本次中線與中心位置偏差，e_1為上次的偏差。

同樣，為了實(shí)現(xiàn)速度的PID控制，我們對(duì)于電機(jī)采用PI控制，以減小電機(jī)當(dāng)前值與設(shè)定值的靜態(tài)誤差。公式如(2)所示：

MV+=P1*(se_10- se_11)+I1* se_11 （2）

式中，MV為電機(jī)PWM值，P1、I1分別為PID控制中的比例項(xiàng)和積分項(xiàng)系數(shù)，se_10為左輪本次 PWM 與輪速之差，se_11為左輪上次 PWM 與輪速之差。相對(duì)應(yīng)地，右輪的PID控制方法同公式(2)。

特別說(shuō)明地是，在模型車轉(zhuǎn)彎時(shí)，由于左右輪轉(zhuǎn)彎半徑不同，左右輪速度存在差異。所以，我們將舵機(jī)在不同轉(zhuǎn)角時(shí)的PWM值與左右輪速度進(jìn)行關(guān)系擬合，所得到的效果良好。

5 系統(tǒng)測(cè)試

經(jīng)過(guò)對(duì)于代碼框架的不斷完善、圖像處理函數(shù)的不段斷優(yōu)化和參數(shù)的多次調(diào)試。模型車的速度可以達(dá)到2.6m/s，且在十字、環(huán)島、起跑線、障礙處中可以完成超車任務(wù)，且系統(tǒng)穩(wěn)定性和魯棒性均良好。

6 總結(jié)

通過(guò)對(duì)于系統(tǒng)的測(cè)試可以得到，我們所設(shè)計(jì)的整套光電追逐系統(tǒng)中，每輛模型車能夠在賽道上穩(wěn)定且快速地運(yùn)行，并且雙車間能夠完成超車任務(wù)。這表明我們硬件電路穩(wěn)定可靠，軟件算法設(shè)計(jì)優(yōu)良且參數(shù)選擇合適。

本文介紹了基于K60設(shè)計(jì)的光電追逐系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，具體講述了系統(tǒng)的機(jī)械結(jié)構(gòu)的調(diào)整、硬件電路設(shè)計(jì)方案和軟件算法的設(shè)計(jì)，經(jīng)過(guò)多次調(diào)試，每輛車能夠在賽道上穩(wěn)定快速地運(yùn)行，且雙車間能夠通過(guò)通訊完成超車任務(wù)。在整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與調(diào)試過(guò)程中，小組成員均收益良多。論文對(duì)于智能車競(jìng)賽的發(fā)展、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人等領(lǐng)域均有一定的參考意義。

[1] 卓晴等,學(xué)做智能車:挑戰(zhàn)“飛思卡爾”杯[M],北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2007.

[2] 田玉平,自動(dòng)控制原理[M],北京:科學(xué)出版社,2006.

[3] 林勇杰,林輝,賴勝奎, 基于K60設(shè)計(jì)的四輪車攝像頭智能循跡系統(tǒng)[J],中國(guó)戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè),2018(5):011-012.

[4] 涂市委,薛諾諾,方海洋,基于 K60 的光電直立智能車控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J],汽車實(shí)用技術(shù),2018(4):32-33.

The Design and Implementation of Photoelectric Chasing Smartcar System Based on K60

Duan Yanhui1, Han Ziting1, Shen Tianyu2, Li Zaihan3

（1.School of Automation, Southeast University, Jiangsu Nanjing 211189; 2. School of Information Science and Engineering, Southeast University, Jiangsu Nanjing 211189; 3. School of Electronic Science and Engineering, Southeast University, Jiangsu Nanjing 211189）

This article uses NXP 32-bit micro-controller MK60FX512VLQ15 as the core controller, designs and implements the photoelectric chasing smartcar system, the model car can complete the track steadily and quickly, and the two cars can complete the overtaking task through communication. This article elaborates the adjustment of the mechanical structure of the model car, the design of the hardware circuit and the design of the software algorithm, and independently designs the circuit board of the model car. At the same time, a variety of processing algorithms for the track image information are given. After several times of debugging, the rationality and feasibility of the system have been proved.

Smartcar; Photoelectric Chasing Smartcar System; Image processing; PID

A

1671-7988(2018)16-114-04

U462

A

1671-7988(2018)16-114-04

CLC NO.: U462

段彥卉，就讀于東南大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2018.16.041