利用傳感器檢測智能車加速度及速度全面解析方案

3 系統(tǒng)軟件設計

系統(tǒng)的基本控制策略是根據(jù)CCD傳感器檢測到的路徑信息，車速檢測模塊檢測到的當前車速信息和加速度傳感器檢測到的加速度信息，來控制舵機和直流驅(qū)動電機運動。

3.1 車速控制

為了提高機器人運行的穩(wěn)定性，采用PID算法實現(xiàn)直流電機的轉(zhuǎn)速閉環(huán)調(diào)節(jié)，PID控制器的輸入量為給定轉(zhuǎn)速與輸出轉(zhuǎn)速的差值，采用增量式PID算法。

3.2 智能車平穩(wěn)性控制

為了避免智能車發(fā)生側(cè)滑現(xiàn)象，應在智能車上安裝加速度傳感器，以檢測是否發(fā)生側(cè)滑。車速為v，轉(zhuǎn)向角為δ，車體質(zhì)量為m，軸距為l，當理想轉(zhuǎn)向時，向心加速度為a，則a=mv2tanδ/l。當加速度傳感器反饋回的實際加速度a*小于理論加速度a時(實際中應當保持一定的死區(qū))，表明智能車系統(tǒng)存在側(cè)滑現(xiàn)象。這時便命令智能移動小車減速，速度參考量為

3.3 舵機轉(zhuǎn)向控制

系統(tǒng)使用模糊控制算法控制智能車轉(zhuǎn)向。傳感器檢測的重點是轉(zhuǎn)向角誤差，當轉(zhuǎn)向角誤差相同時，不同的誤差變化率反映不同的軌道半徑，因此，該設計還檢測轉(zhuǎn)向角誤差變化率。當誤差量很小，且誤差變化率不變時，則判定為智能小車正沿著引導線行駛，則機器人小車沿直線行進;若誤差變化率較大時，表明智能小車正在偏離引導線，此時，需對航向角做相應調(diào)整。通過CCD圖像傳感器檢測白色地面上的黑線，根據(jù)返回的信號得出駕駛角誤差和誤差變化率，將CCD圖像傳感器視覺中心的誤差和誤差變化率作為控制器的輸入，分別用e和ec表示;輸出為駕駛角，用δ表示。模糊語言值分別選為：e：{LB，LM，LS，CE，RS，RM，RB};ec：{PB，PM，PS，Z0，NS，NM，NB};δ：{LB，LM，LS，CE，RS，RM，RB}。隸屬度函數(shù)采用三角形，如圖4所示。交疊系數(shù)β=(c1一a2)/(c2-b1)，取0.75。根據(jù)駕駛經(jīng)驗建立規(guī)則庫進行模糊推理后.利用重心法進行反模糊化得出舵機所要轉(zhuǎn)的角度。

3.4 智能車控制流程

設計中，程序初始化完成后便進入空閑模式，等待中斷發(fā)生。中斷包括車輪轉(zhuǎn)速計數(shù)器中斷、CCD圖像捕捉中斷和以10 ms為周期的定時器0中斷。驅(qū)動電機和舵機的PWM控制信號由單片機的PWM模塊自動產(chǎn)生，其定時器0的中斷服務程序如圖5所示。

4 結(jié)語

以MC9S12DGl28作為控制核心，設計自主尋跡的智能車控制系統(tǒng)，在檢測到智能車運動信息和道路信息的基礎上，采用模糊控制算法控制舵機轉(zhuǎn)向，通過轉(zhuǎn)速PID調(diào)節(jié)的方式控制直流電機。實驗證明：該智能車在白色的跑道上能沿著一定寬度任意弧度的黑色引導線以較快的速度平穩(wěn)地行駛，尋跡效果良好，速度和轉(zhuǎn)向控制響應快，系統(tǒng)的穩(wěn)定性和抗干擾能力強，速度可以達到1.5 m/s，此方案已應用于全國智能車大賽。