华南理工大学疾风队技术报告.doc

第三届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛技 术 报 告学 校：华南理工大学队伍名称：疾风队参赛队员：冯培聪何银强张国泽带队教师：陈 安关于技术报告使用授权的说明本人完全了解第三届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛关保存、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。参赛队员署名： 带队教师署名： 日 期： 目 录第1章绪论11.1 前言11.2 竞赛背景11.3 论文概述2第2章智能车设计方案概述32.1 车模硬件系统设计32.2 车模软件系统设计42.3 车模机械结构的设定42.3.1 前轮悬挂的调节52.3.2 舵机的安装62.3.3 差速器的调节62.3.4 电路板的安装和重心分派62.4 车模技术参数记录8第3章车模硬件系统设计93.1 图像采集硬件的设计93.1.1 OV7620面阵数字式CMOS传感器93.1.2 先入先出FIFO缓冲器SN74V293103.2 MC9S12DG128单片机最小系统123.3 大电流直流电机驱动器133.4 速度传感器13第4章车模软件系统设计154.1 图像解决算法154.1.2 图像的二值化164.1.3 跑道黑线的提取174.1.4 图像透视变形的矫正184.1.5 跑道特性计算194.2 模糊控制器的设计204.2.1 模糊控制器的特点204.2.2 模糊控制器自适应性的实现204.2.3 双输入双输出模糊控制器在智能车上的应用214.3 车速PID控制的实现22第5章智能车调试和开发平台235.1 HCS12开发工具235.2 智能车在线监控调试系统245.3 智能车远程监控系统设计25第6章总结与展望27插图索引I参考文献III附录A 单击此处键入标题V第1章 绪论1.1 前言在半导体技术日渐发展的今天，电子技术在汽车中的应用越来广泛，汽车电子化已成为行业发展的必然趋势。汽车电子化被认为是汽车技术发展进程中的一次革命，汽车电子化的限度被看作是衡量现代汽车水平的重要标志，是用来开发新车型，改善汽车性能最重要的技术措施。汽车制造商认为增长汽车电子设备的数量、促进汽车电子化是夺取未来汽车市场的重要的有效手段。汽车电子是车体汽车电子控制装置和车载汽车电子控制装置的总称。车体汽车电子控制装置，涉及发动机控制系统、底盘控制系统和车身电子控制系统（车身电子ECU）。汽车电子最显著特性是向控制系统化推动，用传感器、微解决器MPU、执行器、数十甚至上百个电子元器件及其零部件组成的电控系统，正获得极其广泛的市场。作为全球最大的汽车电子半导体器件供应商，飞思卡尔一直致力于汽车电子半导体器件的开发与推广。飞思卡尔在不同的半导体器件市场拥有领先的地位。其中8位和32位微控制器市场占有率第一，传感器市场占第三位，其丰富的半导体器件可用于所有汽车电子控制单元中。9S12微控制器是基于16位HCS12 CPU及0.25微米、高速、高性能5.0V FLASH存储器技术的中档芯片，其较高的性能价格比使其非常适合应用于中高档汽车电子控制系统。1.2 竞赛背景“飞思卡尔杯” 全国大学生智能汽车竞赛是由教育部批准并委托自动化分教指委主办，飞思卡尔公司协办，面向全国大学生的重要赛事。它是以迅猛发展的汽车电子为背景，涵盖了自动控制、模式辨认、传感技术、电子电气、计算机、机械等多个学科交叉的科技创意性比赛。根据比赛章程，全国大学生智能汽车竞赛是在统一汽车模型平台上，使用飞思卡尔半导体公司的8位、16位微控制器作为核心控制模块，通过增长道路传感器、设计电机驱动电路、编写相应软件以及装配模型车，制作一个可以自主辨认道路的模型汽车。改装后的模型汽车按照规定路线行进，以完毕时间最短者为优胜。竞赛以“立足培养，重在参与，鼓励探索，追求卓越”为指导思想，旨在促进高等学校素质教育，培养大学生的综合知识运用能力、基本工程实践能力和创新意识，激发大学生从事科学研究与探索的爱好和潜能,提倡理论联系实际、求真务实的学风和团队协作的人文精神，为优秀人才的脱颖而出发明条件。竞赛集科学性、趣味性和欣赏性于一体，吸引了大批同学参与其中，受到了广泛的欢迎。1.3 论文概述本文将以飞思卡尔MC9S12DG128单片机作为核心控制器，以面阵CMOS传感器OV7620作为图像传感器，获取跑道图像，运用数字图像解决技术进行图像的分割和赛道特性的提取，最后通过自适应模糊控制器控制模型车转向，使车模能按照比赛规定的跑道和规则最快地完毕任务。智能车系统涉及图像采集硬件、跑道图像预解决和跑道特性提取算法、自适应模糊控制器、大功率电机驱动器和智能车调试监控几个子系统组成。第2章 智能车设计方案概述车模按照在上两届比赛中常见的摄像头设计方案进行设计。系统分为图像采集硬件、图像解决算法、转向模糊控制器、转向系统、电机PID转速控制、车速采集和大功率电机驱动七个部分。系统结构如下：图2.1 系统结构图2.1 车模硬件系统设计车模的硬件电路重要由MC9S12DG128核心模块、图像采集与缓存模块、直流电机驱动模块和辅助调试模块构成。其中MC9S12DG128核心模块以单片机最小系统板的形式安装在电路主板上，以便于安装和更换。S12单片机负责图像数据接受、解决里、信息提取，最后形成合适的控制信号驱动伺服电机和直流电机驱动器。图像采集模块由面阵CMOS图像传感器OV7620、FIFO数据缓冲器和与之配合的分频电路构成。鉴于单片MC33886有限的驱动能力和多片MC33886并联导致的电路体积庞大和多个芯片之间难于同步和配合的缺陷，我们另行设计了大功率的直流电机驱动器。我们在车模上设立了多个开关和指示灯，便于参数切换，同时预留了TFT液晶模块接口和无线收发模块的接口，便于车模运营信息的纪录和算法优化。硬件系统结构如下：图2.2 智能车硬件结构图2.2 车模软件系统设计对于同一组别的车模来说，硬件设计总体上都大同小异，而车模控制软件的设计是决定比赛成绩的重中之重。智能车控制软件重要由图像采集和与解决、赛道特性提取、转向控制和车速控制程序四部分。车模要在比赛中取得好成绩，离不开快速的控制相应、良好的行车路线规划和准确的速度控制这三个关键点。要完毕上述目的，就必须有效地融合智能车的硬件和软件，进行充足的测试、标定和实验，不断改善控制算法。软件部分将在下文具体叙述。2.3 车模机械结构的设定在汽车维修中，汽车的四轮定位和悬挂的设定对行使性能和驾驶舒适性有着巨大的影响。在赛车比赛中，机械工程师会根据每场比赛跑道的特性和驾驶员的驾驶习惯对赛车的轮胎定位和悬挂进行针对性的调整。飞思卡尔杯智能车大赛采用竞赛组委会统一提供的1/10的Matiz仿真车模，控制结构采用前轮转向，后轮驱动方案。由于该车模结构比较简朴，车体可调的参数很少，故我们只对前轮定位、舵机安装和悬挂户弹簧进行更改。同时我们在车模改装时发现，车模的塑料质量较差，东莞厂家仿造的车模的精度和耐久度比第一届的原装进口的差了几个档次，同一批车模有一部分前轮有的可调的螺杆塑料部分由于质量问题已经被厂家用胶水封死。2.3.1 前轮悬挂的调节该车模前轮可调的参数涉及主销后倾角、主销内倾角、前轮外倾角和前束四个参数。主销后倾是指主销装在前轴，上端略向后倾斜的角度。它使车辆转弯时产生的离心力所形成的力矩方向与车轮偏转方向相反，迫使车轮偏转后自动恢复到本来的中间位置上。由此，主销后倾角越大，车速越高，前轮稳定性也愈好，但过大的主销后倾角会导致转向沉重。主销内倾是指主销装在前轴略向内倾斜的角度，它的作用是使前轮自动回正。角度越大前轮自动回正的作用就越强烈，但转向时也越费力，轮胎磨损增大；反之，角度越小前轮自动回正的作用就越弱。前轮外倾角（Camber）对赛车的转弯性能有直接影响，它的作用是提高前轮的转向安全性和转向操纵的轻便性。前轮外倾角俗称“外八字”，假如车轮垂直地面一旦满载就易产生变形，也许引起车轮上部向内倾侧，导致车轮联接件损坏。所以事先将车轮校偏一个外八字角度，这个角度约在1左右。所谓前束（Toe-out）是指两轮之间的后距离数值与前距离数值之差，也指前轮中心线与纵向中心线的夹角。前轮前束的作用是保证汽车的行驶性能，减少轮胎的磨损。前轮在滚动时，其惯性力会自然将轮胎向内偏斜，假如前束适当，轮胎滚动时的偏斜方向就会抵消，轮胎内外侧磨损的现象会减少。最终我们通过减小主销后倾角，加大主销内倾角，减小前轮外倾角，加大前束，测试后发现车模转向有了一点提高。但由于车模质量和精度比较差，前轮支架有不对称得现象，且前轮固定精度比较低，松松垮垮的，导致调整效果有较大的折扣。2.3.2 舵机的安装为了保护舵机不在卡舵的时候损坏舵机齿轮组，原配的舵机和转向连杆之间的连接器上设有缓冲装置。但缓冲装置有弹性会导致转向迟钝，故我们运用覆铜板自行制作了舵机的力臂，用于舵机盘和转向连杆之间的连接。同时，由于在一定的工作电压下舵机的转动速度是一定的，增长舵机力臂可提高舵机的摆动速度；同时，由于舵机输出的扭力一定，力臂太长会影响转向的力度，使舵机“变软”，我们制作了长度适中的舵机力臂，并把舵机安装在车头正中的位置，使左右转向对称。2.3.3 差速器的调节比赛使用的模型车设立有后轮差速机构，其作用是在车模转弯的时候，减少后轮与地面之间的滑动，并且还可以保证在轮胎抱死的情况下不会损害到电机。本模型车后轮轴上配备的是简易的差速器，且比赛规则规定不能更换，所以在调整中要注意滚珠轮盘间的间隙，过松过紧都会使差速器性能减少，从而大大影响车模的寻迹性能。过松会使差速器严重打滑，损失电机输出的驱动扭矩，过紧又会损失差速能力。2.3.4 电路板的安装和重心分派在分区赛的比赛中，虽然我们队成绩不错，但由于车模质量大，重心高，在比赛中一直运营在临界翻车的极限上，速度提高受到限制。我们对车模的电路板和摄像头的安装方式作了较大的改革，采用了低位主板的布局，同时应用高强度轻量化的材料制作摄像头的支撑机构，减少高位的重量，同时适当调整了车模前后的重量分布，以获得更好的行使性能。图2.3 车模安装示意图2.4 车模技术参数记录项目参数途径检测方法（赛题组）摄像头组车模几何尺寸（长、宽、高）（毫米）300mm160mm310mm车模轴距/轮距（毫米）200mm车模平均电流（匀速行驶）(毫安)1500mA电路电容总量（微法）1900传感器种类及个数摄像头1个，编码器1个新增长伺服电机个数0赛道信息检测空间精度（毫米）0.6cm赛道信息检测频率（次/秒）50重要集成电路种类/数量TPS28225 SN74V293 OV7620车模重量（带有电池）（公斤）1.2kg第3章 车模硬件系统设计3.1 图像采集硬件的设计图像采集电路由CMOS图像传感器、FIFO缓冲器和由计数器构成的分频电路构成。数字式CMOS图像传感器采集图像后，直接可以输出图像数据和相应的同步信号。由于传感器输出数据的码率很高，所以使用分频电路对传感器输出的同步信号进行分频产生FIFO控制信号后把数据暂存在缓冲区里面，等单片机需要的时候再进行读取。3.1.1 OV7620面阵数字式CMOS传感器OV7620是美国OmniVision公司推出的一款高集成度、中分辨率（640480）、逐行/隔行扫描、彩色/黑白CMOS数字图像传感器芯片。它的数字视频口支持多种输出格式，涉及：60Hz 16位/8位YCrCb 4:2:2格式，ZV口输出格式、RGB原始数据16位/8位输出格式CCIR601/CCIR656格式。输出帧频可于0.5到30帧/秒范围内编程。OV7620内部集成I2C总线兼容的SCCB(Serial Camera ControlBus)接口，外部主机以此来操作芯片内部寄存器，对芯片的功能进行设立。图3.1 OV7620图像传感器OV7620内部集成CMOS传感器阵列（Image Array）、模拟解决（Analog Processing）、两路10bit高速ADC、曝光检测和控制（Expousure Detect/Control）、白平衡检测和控制（White Balance Detect/Control）、视频时序发生器（Video Timing Generator）、SCCB总线控制器和视频数据接口（Video Port），其中Y0Y7为图像数据输出Y线；UV0UV7图像数据输出UV线；SDA为I2C总线数据线；SCL为I2C总线时钟线；FODD为奇场信号输出；HREF为行同步输出；VSYNC为帧同步输出；PCLK为像素同步时钟输出；VTO模拟视频输出；MID为多片应用允许；CS2：0与Y6、Y4、Y7复用，用于在芯片上电或复位时设立SCCB总线地址。3.1.2 先入先出FIFO缓冲器SN74V293SN74V293是TI公司生产的64K深度18位高速同步先入先出缓冲器。该器件具有灵活的位宽配置（9位/18位），工作于9位宽度时，深度可达128K，同时具有6ns的低访问延迟。该器件十分适合应用于网络、视频、电信、数据通讯以及其他需要缓冲大量数据和进行总线匹配的场合。74V293的输入接口通过写时钟（WCLK）和写使能（WEN）进行控制，数据在写使能有效时在写时钟上升延写入。输出接口通过读时钟（RCLK）和读使能（REN）进行控制，数据在读使能有效时在读时钟上升延输出。输出使能（OE）用于输出接口的三态（tri-state）控制。图3.2 SN74V293功能结构图SN74V293应用电路如下图所示。CMOS传感器输出的亮度数据Y0.7从FIFO的D0.7输入，从Q0.7输出。FIFO可以缓存一帧以上的图像数据。图3.3 FIFO应用电路3.2 MC9S12DG128单片机最小系统由于清华大学提供的DG128核心板体积较大，批量采购成本很高，故我们自行制作了S12单片机核心板，以适和安装在小型化设计电路主板上。核心板与清华大学提供S12核心板相比，接口定义基本相同，去除了RS232电路和接口，缩小了插槽间距，大幅缩小了板面积，但原版上的复位监控电路和指示灯，以便于调试。图3.4 S12核心板电路图3.3 大电流直流电机驱动器为了使车模能以最短的时间完毕循线任务，而不同路况下（直道、弯道、蛇行）都有其安全运营的最高速度，这就规定车模有较好的调速性能，能根据不同的路况动态调节运营速度。但由于车模上没有任何机械减速刹车机构，只能通过对电机进行反接自动获取较好的制动性能。由于该电机在启动和反接制动时工作电流都比较大（20A以上），对电机驱动器驱动能力的规定比较高。鉴于组委会推荐的单片MC33886有限的驱动能力和多片MC33886并联导致的电路体积庞大和多个芯片之间难于同步和配合的缺陷，而一般集成电机驱动芯片又不能提供如此大的驱动电流，所以我们使用2片MOS管半桥驱动器和4个大电流低内阻MOSFET设计了大电流大功率的直流电机驱动器。由于低内阻MOSFET的使用，电机驱动电路的发热问题得到了主线上的解决。3.4 速度传感器为了使车模在跑道上平稳地运营，并以最快的时间完毕比赛，这就规定车模能以高速通过直道，并以恰当的速度平稳地转弯，这就规定车模要有较好的调速性能。直流电机调速通常使用PWM调速来完毕，通过改变驱动器输出PWM波的占空比，就可以调节加在电机上的平均电压，达成调速的目的。但是，采用开环调节时电机特性比较软，转速收到供电电压、负载变化等因素变化影响较大，所以需要设立速度传感器，对车速进行实时检测进行闭环控制。检测车速的办法有很多种，例如测速电机、旋转编码器、反射式光电检测、对射式光栅检测、霍尔测速等等方法。鉴于测速的可靠性，我们采用工业用的增量式旋转编码器进行测速。受安装条件的制约，我们选用了一款2.0cm直径256线的小型编码器，编码器安装如图3.5所示。图3.5 编码器安装示意图第4章 车模软件系统设计4.1 图像解决算法由于摄像头是车模获得环境和赛道信息的唯一来源，摄像头采集后图像数据解决的好坏将直接影响到控制质量和行驶速度。每帧图像采集完毕后，将通过以下4个环节对图像进行解决。图4.1 图像解决流程4.1.2 图像的二值化车模运营的跑道是用白色KT板铺成的，跑道中央有一条用黑色贴纸做成的导引线，跑道的这种特性就是我们进行后续图像解决的基础。CMOS传感器采集回来的图像是具有256灰阶的灰度图，由于我们只需要辨认跑道中央的黑线，即知道跑道的黑白状况就可以了，不需关心它的颜色。为了便于图像的进一步解决，我们要对采集回来的图像进行二值化。二值化是跑道检测的第一步，也是很重要的环节，在图象解决中是图象分割的范畴，跑道黑线能否准确的从背景中提取出来直接影响到后续样本点的采样。数字图象解决的目的之一是图象辨认，而图象分割与测量是图象辨认工作的基础。图象分割是将图象提成一些故意义的区域，然后对这些区域进行描述，相称于提取出目的区域图象的特性，判断图象中是否有感爱好的目的。图象分割的基础是像素间的相似性和跳跃性。所谓“相似性”是指某个区域像素具有某些相似性，如灰度同样，纹理相同；所谓“跳变性”是指特性不连续，如灰度指突变等。从总体上说，图象分割就是把图象分割成若干故意义的区域的解决技术。图象分割的度量准则不是唯一的，它与应用场景图象及应用目的有关，用于图象分割的场景图象特性信息有亮度、色彩、纹理、结构、形状、位置、梯度和模型等。图象分割的方法很多，按算法分类，可分为阈值法、最大类间方差法、匹配法、跟踪法等。阈值法是一种区域分割技术，将灰度根据主观愿望分为两个或多个等间隔或不等间隔灰度空间，它重要是运用图象中要提取的目的物体或背景再灰度上的差异，选择一个合适的阈值，通过判断图象中的每个像素点的特性属性是否满足阈值的规定来拟定图象中该像素点属于目的区域还是应当属于背景区域，从而产生二值图象，它对物体与背景有较强对比景物的分割特别有用。设原始图象为f(x,y),按照一定的准则再f(x,y)中找到特性值T，将图象分割为两个部分，分割后的图象为在使用阈值法进行分割技术时，阈值的选取成为能否对的分割的关键。运营环境是黑白的赛道，背景和前景区分明显，且背景简约。故使用通过实验测定的单一阈值对图像进行分割，就可取得较好的效果。图4.2 图像二值化前后对比4.1.3 跑道黑线的提取通过图像采集和二值化，图像的二维数据矩阵。由于图像矩阵较大，每次解决都对整个矩阵进行遍历的话解决压力很大，解决器的解决能力不一定足够。由于近处的图像对比度明显，质量较好，同时由于近处视野较窄，黑线宽度较宽，受跑道外部的干扰相对较少，能比较可靠地提取出跑道黑线的位置；而远处视野比较宽阔，黑线宽度较少，在我们的实验室调试环境比较恶劣，看到跑道外部景物较多干扰较大，且由于光线斜射的因素跑道上黑线的对比度较低，图像质量较差。所以在途径提取时采用的方法是递推式的图像搜索方法，来避开在图像中出现的黑色噪块。这种方法可以有效地把实际路线勾画出来。图4.3 十字交叉线处途径提取结果4.1.4 图像透视变形的矫正在拍摄图像的时候，摄像头最抱负的位置是能垂直于拍摄平面，这样才干保证图像能按本来的几何比例重现。在循线机器人的设计中，受机器人规格的限制，和由于重心高度带来的运营平稳性的问题，摄像头不方便垂直于地面(或被拍摄平面) 获取图像，只能在离地面比较低的高度，并与地面成一定角度安装。因此，根据摄像头的光学成像模型，采集回来的图像将会出现梯形失真，即所谓的“透视变形”在路经的辨认中，图像的透视变形会带来一系列问题：垂直线被拍摄成斜线，远处的弯道由于透视因素远处弯道被缩小导致曲率计算错误，因远近处图像比例不同导致斜率计算错误和入弯距离计算错误。因此，进行图像的透视校正对提高途径特性获取的精度十分重要。根据几何数学建模，摄像头获取图像的成像坐标与景物实际的世界坐标有如下关系：图4.4 成像坐标与世界坐标的关系通过几何建模和公式变换，可得出如下坐标变换关系：其中在摄像头安装固定后，c/tan、a、b、c、h 和h/cos 均为常量。由于车模采用了广角镜头，图像的畸变并不为抱负的梯形失真，而会由于镜头小孔成像的因素出现一定的孔洞效应，使图像实际会出现一定桶形失真。由于桶形失真不算很严重，为了简化计算，我们只采用了梯形失真的矫正方式进行近似矫正，实际应用效果仍较为满意。图4.5 曲线提取和视野矫正4.1.5 跑道特性计算由于摄像头安装在中轴线上，所以采集图像的中点位置也就是车体的中点。车体相对于导引黑线的位置偏差，可认为是图像黑线相对于图像中点的位置，即图像最近一行黑线坐标。与计算车体位置偏差类似，计算车体角度偏差其实就是计算曲线拟合出的斜线与图像中轴线的夹角。在这里，我们使用最小二乘法（由于篇幅所限，并且算法简朴就不作介绍）对跑道曲线进行一阶拟合，把跑道曲线拟合成具有y=ax+b一阶形式的斜线。a即为曲线拟合直线后的斜率，通过可求出曲线与车体中轴线的夹角。4.2 模糊控制器的设计4.2.1 模糊控制器的特点在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最重要关键，系统动态的信息越具体，则越能达成精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以对的的描述系统的动态，于是工程师便运用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽抱负。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。传统的PID控制算法精度高 ,不需要精确的数学模型 ,但参数的整定至关重要 ,对于高速运动的巡线机器人这种高实时规定的非线性系统，很难到达抱负的动态性能和实现系统稳定，采用传统的PID控制方式很难满足实时性控制的规定。模糊控制作为智能控制算法中一种 ,具有不规定精确的数学模型 ,人机对话能力较强 ,可以方便地将专家的经验与思考加入到知识模型中档优点，十分适合巡线机器人这种时变的、非线性的、高实时响应的系统。在飞思卡尔的HCS12单片机上采用模糊控制有其特有的优势。由于该单片机具有模糊控制专用的运算指令，使用其内部指令使运算速度完全可以满足大部分控制的需求，且简化了设计过程。并且，模糊控制属于逼近式的控制方法，比较能模拟人驾驶车的控制过程。4.2.2 模糊控制器自适应性的实现应用模糊控制无须知道被控对象精确的数学模型，对多输入多输出、时变及滞后等复杂系统都能进行控制，它的实现重要依赖模糊规则库，且从工业过程的定性结识出发，较容易建立语言变量控制规则。为了获得良好的控制效果，必须规定模糊控制具有较完善的控制规则，这些控制规则是人们对被控过程结识的模糊信息的归纳和操作经验的总结。然而，由于被控过程的非线性、高阶次、时变性以及随机干扰等因素，导致模糊控制规则或者粗糙或者不够完善， 都会不同限度的影响控制效果。为了填补这个局限性，自然就考虑到模糊控制器应向着自适应、自组织、自学习方向发展，使得模糊控制参数和规则在控制过程中自动地调整、修改和完善，从而增强了模糊控制器的自适应能力，提高了控制系统的动静态性能和鲁棒性，使系统的控制性能不断完善。综上所述，采用自适应模糊控制算法作为智能巡线机器人的控制方案，使模糊控制规则可以得到在线调整，改善了模糊控制的效果，提高了系统的性能，可使系统达成最佳的控制效果，较为合适。图4.6 自适应模糊控制器示意图4.2.3 双输入双输出模糊控制器在智能车上的应用在前述的图像解决辨认算法中，我们可以求出车体与跑道导引线的偏差、夹角及跑道的曲率。同时，车模的机械结构具有两个可控的量，即车速和转向。考虑到算法的复杂限度和可操作性，我们采用的一个二输入二输出的模糊控制器对车体进行控制，即输入车体的位置偏差、角度偏差，同时输出车速和转向两个控制量。图4.7 模糊控制器的结构4.3 车速PID控制的实现为了智能车能快速安全地通过不同路况下的跑道，就规定车模的速度能快速准确的跟踪控制器的给定速度。在这里，我们使用了经典的PID控制算法控制速度。由于车模安装有光电编码器，所以应用S12单片机的脉冲计数模块，定期地读取计数值，即可检测车模的速度。由于PID控制规定有稳定的控制周期，所以我们采用了定期器产生定期中断，激活后台的中断服务程序进行速度检测和PID控制。图4.8 车速PID控制流程第5章 智能车调试和开发平台5.1 HCS12开发工具为了在校内推广HCS12单片机的使用和普及智能车校内比赛，同时减低开发成本，我们参考MC9S12D系列相关技术文档专门制作如下的单片机最小系统板和背景调试工具BDM。图5.1 MC9S12DG128最小系统板为了方便S12单片机的调试，我们根据开源的TBDML资料自行制作了USB接口的BDM仿真器。图5.2 BDM仿真器5.2 智能车在线监控调试系统要能方便地观测视觉系统的解决结果，最直观的办法就是在机器人上安装显示部件。在单片机嵌入式系统中，最常用的就是数码管和字符型LCD显示器。但这两种显示器件都有很明显的局限性，就是显示的信息量很少，只能显示数字和英文字符，这在我们的调试中远远不够。因此，我们选用了点阵式图形LCD显示器作为我们的显示器件。同时，由于我们的视觉系统解决的是256灰阶的灰度图，若采用单色LCD显示器还是不能反映即时地工作状况，同时考虑到视觉系统参数的调节，我们决定应用彩色TFT LCD显示屏，这样就可以实时反映视觉系统拍摄的影像了。我们选用的LCD显示屏是一个2.0英寸大小，具有176132像素和65536色显示能力的TFT显示屏。该显示器内置背光模组，并采用同步串行接口（SPI接口）通信，与单片机连接只需要5条信号线，使用十分方便。同时，由于该屏幕原用于大批量生产的手机上，能方便地在手机配件市场上购买到，且价格十分低廉。图5.3 LCD显示器运营示意图5.3 智能车远程监控系统设计由于智能车在跑道上实际工作时都处在高速运营状态，调试人员也不也许随时跟着车跑进行观测。应用远程监控系统，并记录下每时每刻机器人看到的图像和做出的控制行为，就能在PC端监控机器人的运营，方便地进行离线数据分析。本设计选取了方便易用的无线串口传输方式，监控系统结构如下：图5.4 远程调试监控系统智能车控制程序通过无线串口模块把图像、车体位置、车速、转向、加速度等数据发送到PC端的监控软件上，软件能实时显示图像，并记录车速、转向、加速度等数据的历史曲线，并显示在电脑屏幕上，机器人的控制行为在屏幕上一目了然。通过这些数据，可以方便地整定电机PID控制器的参数，并调节转向控制的参数。图5.5 PC端监控软件第6章 总结与展望本文重要介绍基于飞思卡尔HCS12单片机的智能模型车设计流程，介绍了摄像头寻线方案以及各个重要模块的工作原理和设计思绪。本文并涉及智能车电机驱动系统、转向控制系统、机器视觉系统、调试系统的设计。智能车比赛已经进入了第三届。从第一届以光电传感器为主流，到第二届的摄像头方案成绝对优势，再到第三届光电和摄像头分家去除了摄像头方案的绝对优势，智能车比赛的起点越来越高。经历了第二届的比赛，在第三届比赛半年多的准备中，尝试了很多新想法：（1） 使用数字式CMOS传感器，简化了图像采集的过程。同时运用数字式传感器的可灵活配置性，大大提高了图像传感器的动态性能，消除了以前车模高速运营时图像变模糊检测不到起跑线的现象。（2） 改善舵机安装方式，使舵机左右转向特性对称，简化了控制程序。（3） 放弃使用MC33886，转而使用自行设计大电流电机驱动模块，从主线上解决了电机反接制动带来的驱动器发热问题，获得了更好的调速性能。（4） 优化电路板安装和整车质量的布局，减少了整车的中心，大大提高了车模的转向极限速度。由于系统的复杂性和受智能车比赛硬件使用规定以及人力、时间等方面的制约，考虑到系统的实时性、硬件储存和运算能力，系统并没有采用复杂的解决算法和控制算法，一切以实用为主。对于环境光照的适应性和跑道外干扰的解决，以及图像特性的准确辨认尚有待进一步的研究和改善。同时，在行车路线规划和车模高速过弯控制上还需进一步的改善。插图索引图2.1系统结构图3图2.2智能车硬件结构图4图2.3车模安装示意图7图3.1OV7620图像传感器9图3.2SN74V293功能结构图11图3.3FIFO应用电路11图3.4S12核心板电路图12图3.5编码器安装示意图14图4.1图像解决流程15图4.2图像二值化前后对比17图4.3十字交叉线处途径提取结果17图4.4成像坐标与世界坐标的关系18图4.5曲线提取和视野矫正19图4.6自适应模糊控制器示意图21图4.7模糊控制器的结构21图4.8车速PID控制流程22图5.1MC9S12DG128最小系统板23图5.2BDM仿真器23图5.3LCD显示器运营示意图24图5.4远程调试监控系统25图5.5PC端监控软件25参考文献1 卓晴 黄开胜学做智能车挑战飞思卡尔杯北京航空航天大学，2023:35402 邵贝贝单片机嵌入式应用的在线开发方法清华大学出版社，2023:50643 易继锴 侯媛彬智能控制技术北京工业大学出版社，1999：1922134 谢毅基于DSP及机器视觉的道路辨认与障碍物检测重庆大学，20235 佟绍成非线性系统的自适应模糊控制科学出版社20236 Ramesh Jain, Rangachar Kasturi, Brian G. SchunckMachine Vision机械工业出版社，20237 OmniVision TechnologiesOV7620/OV7120Version 2.1， July 10, 20238 Motorola IncMC9S12DT128 Device User Guide，October 15, 2023附录A 单击此处键入标题标题可自定。有些不宜放在正文中，但有参考价值的内容，如公式的推演、编写的算法语言程序设计、图纸、数据表格等。