傅真鑫 楊一

摘 要 本文通過恩智浦智能車競賽這一平臺(tái)，基于恩智浦MK66FX1M0VLQ18芯片、光電感煙傳感器等硬件，以及循跡算法、歸一化算法、PID算法等設(shè)計(jì)出智能巡防報(bào)警的智能機(jī)器人系統(tǒng)。具有室內(nèi)巡防，火災(zāi)預(yù)警功能。其靈活性好，機(jī)警性優(yōu)，在社會(huì)火災(zāi)防治中，能很好發(fā)揮其巡防預(yù)警作用。

關(guān)鍵詞 恩智浦智能車;循跡算法;歸一化算法;PID算法

引言

現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展中，火災(zāi)往往是最普遍威脅公眾安全的災(zāi)害。巴黎圣母院火災(zāi)、7·18日本京都動(dòng)畫縱火案都給人類文化帶來了無法預(yù)計(jì)的損失，將視線再次聚焦到室內(nèi)防火問題上來，立足于火災(zāi)巡防，火災(zāi)預(yù)警，我們的團(tuán)隊(duì)嘗試開發(fā)一種智能室內(nèi)巡防火災(zāi)機(jī)器人。本項(xiàng)目基于K66芯片，結(jié)合智能機(jī)器人與光電感煙探測器，研究出室內(nèi)智能巡防機(jī)器人，將智能巡防室內(nèi)，采集空氣環(huán)境數(shù)據(jù)，在有火災(zāi)征兆之時(shí)就發(fā)出預(yù)警，防患于未然。該系統(tǒng)研發(fā)成功后，將可在一定程度上應(yīng)用于企業(yè)車間、生產(chǎn)線、倉庫等易發(fā)生火災(zāi)的場所，能夠在一定程度上降低火災(zāi)隱患。

1系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

本巡防機(jī)器人是基于恩智浦MK66FX1M0VLQ18主控芯片設(shè)計(jì)的智能室內(nèi)巡防機(jī)器人。硬件部分主要由電源模塊，電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊，電磁信號(hào)及運(yùn)放模塊、通訊模塊、各種傳感器等實(shí)現(xiàn)，軟件部分主要由路徑循跡算法、控制算法（PID）實(shí)現(xiàn)。

1.1 硬件電路設(shè)計(jì)

（1）電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊。驅(qū)動(dòng)電路采用BTN7971B芯片作為驅(qū)動(dòng)芯片，通過使用兩片芯片即可構(gòu)成全橋驅(qū)動(dòng)電路，其是應(yīng)用于電機(jī)驅(qū)動(dòng)的大電流半橋高集成芯片，通態(tài)電阻典型值為16m，驅(qū)動(dòng)電流可達(dá)43A。驅(qū)動(dòng)電路結(jié)構(gòu)簡單，負(fù)載能力強(qiáng)，為機(jī)器人的加速和制動(dòng)性能以及上限速度得到了很大程度的提高[1]。

（2）相關(guān)傳感器模塊。在嵌入式系統(tǒng)中，傳感器就是它們的眼睛，而在本巡防機(jī)器人的核心功能就是檢測環(huán)境，就需要煙霧傳感器、有毒氣體檢測傳感器、可燃?xì)怏w檢測傳感器、蜂鳴器等，進(jìn)行采集相關(guān)數(shù)據(jù)，并通過串口通信將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)浇K端進(jìn)行存儲(chǔ)并統(tǒng)計(jì)每日的環(huán)境數(shù)據(jù)，如遇到數(shù)據(jù)具有異常值，即很有可能發(fā)生火災(zāi)或其他問題時(shí)，則有蜂鳴器進(jìn)行報(bào)警并將特殊信號(hào)發(fā)送給系統(tǒng)終端，進(jìn)行預(yù)警提示。此外還有openmv視覺傳感器、光敏傳感器等。

2軟件算法設(shè)計(jì)

2.1 循跡算法設(shè)計(jì)

我們?cè)O(shè)計(jì)的巡防機(jī)器人是基于電磁信號(hào)的固定路徑巡防檢測，所以預(yù)先在設(shè)計(jì)路徑后，鋪上20KHZ的交變電流作為指引信號(hào)?；谟布碾姼幸约斑\(yùn)放電路得到準(zhǔn)確的四路控制信號(hào)，然后進(jìn)行處理。不妨設(shè)ad_max，ad_min為參考電感值（由運(yùn)行之前測得），首先信號(hào)預(yù)處理，對(duì)信號(hào)進(jìn)行歸一化處理。

緊接著進(jìn)行差比和算法進(jìn)行判斷其與電磁線的相對(duì)位置，通過以自電感差比和得到普通路線的相對(duì)位置，而利用內(nèi)八電感進(jìn)行判斷特殊路段（環(huán)島、十字轉(zhuǎn)彎等）。當(dāng)parallel為負(fù)數(shù)時(shí)，其相對(duì)位置就是在電磁線左側(cè)，這時(shí)則應(yīng)調(diào)整pwm，通過差速使其回到中心位置。

2.2 速度、方向PID算法設(shè)計(jì)

本巡防機(jī)器人的速度和方向的控制算法均是PID算法，其PID（proportion integration differentiation）分別代表比例、積分、微分控制，使實(shí)際情況可以迅速并準(zhǔn)確的靠近我們的期望值。

根據(jù)該系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)流程以及相關(guān)資料，我們可以使其調(diào)節(jié)我們的控制系統(tǒng)，首先是比例控制，其直接反應(yīng)系統(tǒng)實(shí)際情況與預(yù)設(shè)偏差，并能反饋到調(diào)節(jié)力度，可以直接得到波動(dòng)反饋比較大的調(diào)節(jié)效果，容易出現(xiàn)靜差，導(dǎo)致系統(tǒng)始終波動(dòng)。隨后加入積分控制，其主要功能就是調(diào)節(jié)剛剛由于比例控制而產(chǎn)生的靜差，完善系統(tǒng)[2]。積分調(diào)節(jié)的力度是由積分時(shí)間決定的，積分時(shí)間越長，所積變量更具有寬泛性，導(dǎo)致其調(diào)節(jié)力度變?nèi)?，反之則強(qiáng)，積分時(shí)間趨于0的時(shí)候，積分控制近乎比例控制。最后引入微分控制，其調(diào)節(jié)直接由偏差的偏差所決定，其可以使系統(tǒng)更加快速的擬合我們的期望值。最后由程序擬合的圖片代表三個(gè)功能逐漸完善的過程。

我們用python實(shí)踐了PID的各個(gè)參數(shù)的作用，分別用只有P，以及PI、PID的控制算法，并用其可視化圖形顯示出其擬合過程，完美的貼合我們之前理論部分所預(yù)期的那樣，從而得出我們所實(shí)際使用時(shí)改決定的算法。所以我們?cè)诜较颦h(huán)上使用PD算法，使得整體系統(tǒng)能夠高效響應(yīng)電磁信號(hào)，從而使得巡防機(jī)器人的路線穩(wěn)定性。然而在速度方面，并不需要高效的響應(yīng)，防止在特殊路段，導(dǎo)致硬件產(chǎn)生高頻振蕩，以至于系統(tǒng)不穩(wěn)定。所以我們采取PI算法，從而可以更好地達(dá)到我們預(yù)期的速度。

3結(jié)束語

本方案設(shè)計(jì)了一種基于電磁信號(hào)的固定路徑巡防檢測和基于和pid算法的室內(nèi)機(jī)器人控制系統(tǒng)。能夠準(zhǔn)確地控制機(jī)器人方向與速度，機(jī)警系統(tǒng)好，不足的地方是pid算法的參數(shù)選擇在凹凸不平的地面上，造成動(dòng)態(tài)控制系數(shù)波動(dòng)大，無法穩(wěn)定智能巡防機(jī)器人。

我們?cè)趯?duì)預(yù)警機(jī)器人火災(zāi)環(huán)境仿真中發(fā)現(xiàn)，該機(jī)器人能夠很好地巡視環(huán)境，預(yù)警火災(zāi)，在火災(zāi)發(fā)生前及時(shí)發(fā)揮其預(yù)警功能，但仍有需要改進(jìn)的地方，如在日常生活中，對(duì)密閉空間進(jìn)行路徑覆蓋等。

參考文獻(xiàn)

[1] 卓晴，黃開勝，邵貝貝.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，2007：44-46.

[2] 袁瑞豪，王一豪，孫振涵.基于K66單片機(jī)的恩智浦智能小車制作[J].無線互聯(lián)科技，2019，16（11）：122-124.