基于MC9S12DG128的智能車控制系統設計與實現
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（4）無線數據傳輸模塊設計。智能車加裝了基于射頻收發芯片nRF403的無線數據傳輸模塊，并在此基礎上實現了MODBUS通信協議，在測試智能車參數及程序調試的過程中很有幫助。在運行的過程中可以將智能車的各項參數實時地發送上來，分析智能車的運行狀態可以更有針對性地對控制程序進行改進。在調試運動參數的過程中，可以通過上位機軟件改變如Kp、Ki、Kd等參數，而不用重新燒寫程序，迅速而方便。
5軟件設計
智能車控制系統程序結構如圖5所示，這是一個兩層的分級控制系統。底層控制系統包括“轉向控制系統”和“車速控制系統”，上層主控程序通過改變底層控制系統的設定值、控制參數和約束條件的方法，對整個控制系統進行調度。設計這種分層結構的控制系統是參照了集散控制系統DCS的結構特點，程序各部分功能明確、結構清晰，便于調試和維護。為了調試方便，主控程序中添加了基于無線信道的MODBUS通訊協議，對智能車行駛參數的監視和調整提供了很大的便利。
軟件所實現的功能有：
①初始化。
②數據采集及濾波處理。為了盡量減少引入的純滯后時間，本文提出了一種獨特的具有創新性的視頻信號采集方法，即用MC9S12DG128單片機提供的SPI口直接讀取經過二值化處理的視頻信號。大賽規則中指定了賽道上黑色引導線的寬度為2.5厘米，故攝像頭中采集到的引導線寬度在正常情況下也應當落在一定范圍內。可以用實驗的方法測得引導線對應的像素寬度，然后在濾波程序中對采集到的引導線線寬進行控制，如果超出正常范圍即認為是無效數據。實驗證明，這種方法可以有效地將干擾濾除。
③道路識別。智能車分層控制系統的核心是賽道的識別。實際測試發現由于CMOS攝像頭的可視范圍比較小而且視野范圍呈梯形，在快速運動中經常發生賽道部分甚至全部脫離視野范圍的情況，給賽道識別帶來很大的困難，因此完整識別賽道模式幾乎是不可能的。為了簡化問題，本方案只識別賽道中的直線段，根據直線段的數量和長度將賽道分割成不同的區域，在一個區域中對控制參數進行優化。
④電機控制。單片機通過接收旋轉編碼器檢測智能車后輪轉動所產生的脈沖數,采用位置式PID控制算法的遞推形式對直流電機的轉速進行快速準確地控制。
位置式PID控制算法的遞推形式：
Δu（k）=Kp[e（k）-e（k-1）]+Ki×e（k）+Kd[e（k）-2e（k-1）+e（k-2）]，u（k）=u（k-1）+Δu（k）
式中：u（k）為k時刻控制器的輸出;e（k）為k時刻的偏差;Kp、Ki、Kd分別為位置式PID控制算法的比例系數、積分常數和微分常數[7]。
⑤舵機控制。單片機通過CMOS攝像頭檢測到的路徑信息,采用不完全微分PD控制算法控制舵機的轉角,實現路徑跟蹤。
6結語
本文介紹了一種智能車控制系統的設計與實現。圖5為已制作完成的智能車實物照片。通過大量實驗測試證明該智能車能快速平穩地在制作的賽道上跟蹤黑色引導線行駛,尋跡效果良好,速度控制響應快,動態性能良好,穩態誤差較小,系統的穩定性和抗干擾能力強。在2008舉辦的全國大學生“飛思卡爾杯”智能汽車競賽中取得了華北賽區二等獎的好成績，
充分證明了設計方案的有效性和穩定性。
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