智能車制作全過程

1、智能車制作全過程(飛思卡爾)前言：僅為有飛思卡爾智能車競賽或其他車類競賽參賽需求的朋友提供參考。對于文中的電路設(shè)計和參數(shù)，本版主不保證完全正確性。版權(quán)原作者所有。(本人在很久以前做的一輛用來比賽的智能車-獲得華北一等獎,全國二等獎,有許多可改進地方.)下面我們來立即開始我們的智能車之旅: 首先,一個系統(tǒng)中,傳感器至關(guān)重要. 不管你的cpu的速度如何的快,通信機制如何的優(yōu)越,系統(tǒng)的精度永遠無法超越傳感器的精度 .是的,在這個系統(tǒng)中,傳感器的精度,其準確性就顯得至關(guān)重要.如果你問我傳感器的電路,呵呵,我早就和大家分享了,在我發(fā)表的日志中,有一篇的文章就詳細的說明了傳感器的硬件電路以及可以采取的信號

2、采樣方式. 傳感器安裝成一排,如上面排列.(就是個一字排列,沒有什么特別) 接下來,看看我們?nèi)绾翁幚韨鞲衅鞯玫降男畔? 大家看到了.結(jié)構(gòu)很簡單,我們已經(jīng)搞定了傳感器通路.下面我們來看看多機的控制方面的問題: 其實,不管是便宜還是比較貴的舵機,都是一樣的用法.舵機的特點就是不同的占空比方波就對應(yīng)著舵機的不同轉(zhuǎn)角.當然不同的舵機有不同的頻率要求.比如我用的這個舵機:方波頻率50hz.怎么改變占空比?這個不就是pwm模塊的功能嘛.pwm模塊可以輸出任意占空比的方波.只要你控制其中的占空比寄存器,就可以直接控制舵機的轉(zhuǎn)角.你只要將傳感器的狀態(tài)和這個占空比對應(yīng)上,不就ok了?就這么簡單,做到這里,你就可

3、以讓你的車在跑道上跑了! 接下來,我們的工作是讓智能車更加完善:速度要穩(wěn)定. 在當前的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中,要使一個系統(tǒng)更穩(wěn)定更可靠,閉環(huán)系統(tǒng)是一個選擇.(如果你不知道什么是閉環(huán)系統(tǒng),可以參照我的文章里面的一篇基于單片機的pid電機調(diào)速),既然是一個閉環(huán)系統(tǒng),速度傳感器是必不可少的,用什么樣的傳感器做為速度反饋呢:仔細看,和后輪之間有一條皮帶的這個貌似電機的東西,就是我的速度傳感器,它的學名叫旋轉(zhuǎn)編碼器.這個器件的特點就是:每轉(zhuǎn)一圈,就會從輸出端輸出一定的脈沖,比如我這個旋轉(zhuǎn)編碼器是500線的,就是轉(zhuǎn)一圈輸出500個脈沖.因此,我只要在單位時間內(nèi)計數(shù)輸出端輸出的脈沖數(shù),我就可以計算出車輛的速度.顯然,這

4、個速度可以用來作為pid速度調(diào)節(jié)的反饋. 現(xiàn)在有了反饋,我們需要的是調(diào)節(jié)智能車驅(qū)動電機的速度了,如何來調(diào)速,就成了必須解決的問題了.我用的是驅(qū)動芯片mc33886.其實,這個芯片就是一個功率放大的模塊.我們知道,單片機輸出的pwm信號還是ttl信號,是不能直接用來驅(qū)動電機的.非要通過功率模塊的放大不可.這個道理其實很簡單,就像上次我給大家畫的哪個電子琴電路的放大電路一樣: 看上面的那個三極管,就是將ttl電路的電流放大,才能夠來驅(qū)動蜂鳴器.其實這里的這個mc33886就是這樣的一個作用.而且我們自己也完全可以用三極管自己搭建一個這樣的功率放大電路,當然,驅(qū)動能力肯定不如這里的這個mc33886

5、(如我們用三極管就搭建了超過mc33886的電路,摩托羅拉就不會賣幾十塊錢一個了.呵呵.)知道了這個mc33886的工作原理,就好說了,一句話,通過pwm來調(diào)節(jié)電機的速度.當方波中高電平占的比例大,電機的平均電壓肯定高,轉(zhuǎn)速肯定快.也就是說,pwm的占空比越大,電機轉(zhuǎn)速越高. 看,就這么簡單,這個智能車就做好了.接下來,我們就把我們知道的pid知識放到舵機和直流驅(qū)動電機的控制中去.就可以達到一個比較好的控制效果. 如果要達到更高的水平,肯定機械方面的改造也少不了.當然,這不屬于本文的討論范圍.呵呵.智能車制作全過程(飛思卡爾-舵機篇) post by：2009-02-21 10:14:34 智

6、能車的制作中,看經(jīng)驗來說,舵機的控制是個關(guān)鍵.相比驅(qū)動電機的調(diào)速,舵機的控制對于智能車的整體速度來說要重要的多.pid算法是個經(jīng)典的算法,一定要將舵機的pid調(diào)好,這樣來說即使不進行驅(qū)動電機的調(diào)速(勻速),也能跑出一個很好的成績.機械方面:從我們的測試上來看,舵機的力矩比較大,完全足以驅(qū)動前輪的轉(zhuǎn)向.因此舵機的相應(yīng)速度就成了關(guān)鍵.怎么增加舵機的響應(yīng)速度呢?更改舵機的電路?不行,組委會不允許.一個非常有效的辦法是更改舵機連接件的長度.我們來看看示意圖:從上圖我們能看到,當舵機轉(zhuǎn)動時,左右輪子就發(fā)生偏轉(zhuǎn).很明顯,連接件長度增加,就會使舵機轉(zhuǎn)動更小的轉(zhuǎn)角而達到同樣的效果.舵機的特點是轉(zhuǎn)動一定的角度需

7、要一定的時間.不如說(只是比喻,沒有數(shù)據(jù)),舵機轉(zhuǎn)動10度需要2ms,那么要使輪子轉(zhuǎn)動同樣的角度,增長連接件后就只需要轉(zhuǎn)動5度,那么時間是1ms,就能反應(yīng)更快了.據(jù)經(jīng)驗,這個舵機的連接件還有必要修改.大約增長0.5倍2倍.在今年中,有人使用了兩個舵機分別控制兩個輪子.想法很好.但今年不允許使用了.接下來就是軟件上面的問題了.這里的軟件問題不單單是軟件上的問題,因為我們要牽涉到傳感器的布局問題.其實,沒有人說自己的傳感器布局是最好的,但是肯定有最適合你的算法的.比如說,常規(guī)的傳感器布局是如下圖:這里好像說到了傳感器,我們只是略微的一提.上圖只是個示意圖,意思就是在中心的地方傳感器比較的密集,在兩

8、邊的地方傳感器比較的稀疏.這樣做是有好處的,大家看車輛在行駛到轉(zhuǎn)彎處的情況:相信看到這里，大家應(yīng)該是一目了然了，在轉(zhuǎn)彎的時候，車是偏離跑道的，所以兩邊比較稀疏還是比較科學的，關(guān)于這個，我們將在傳感器中在仔細討論。在說到接下來的舵機的控制問題，方法比較的多，有人是根據(jù)傳感器的狀態(tài),運用查表法差出舵機應(yīng)該的轉(zhuǎn)角,這個做法簡單,而且具有較好的濾波效果,能夠?qū)㈠e誤的傳感器狀態(tài)濾掉;還有人根據(jù)計算出來的傳感器的中心點(比如第四個和第五個傳感器檢測到黑線,中心點就是4.5),計算出舵機需要的轉(zhuǎn)角,這個做法也比較的簡單,但是必須有一個濾波的過程,必須要濾掉錯誤的傳感器狀態(tài).比如說:現(xiàn)在傳感器第四個,第五個和

9、第11個檢測到了黑線,顯然第11個應(yīng)該是個傳感器檢測錯誤.應(yīng)該把它濾掉.關(guān)于這個如何濾波,我們待會在后面將進行討論.還有人的做法就是采用pid算法,這個方法比較的好,其實也不是很難,就是pid參數(shù)整定的時候有些麻煩.大家可以自己選擇喜歡的方法.關(guān)于濾波,有些許的方法:1.平均值排序法.這個方法大家肯定一聽就知道是怎么回事.就是不急于執(zhí)行,先多次檢測被測傳感器,累加,求平均值.這個方法不錯,特別在單片機中.比如:你如果連續(xù)采集8次,累加,最后你只要右移三位(value=value3;)就是value=value/8的結(jié)果.畢竟,在單片機中,右移比除法要快嘛.2.中間值算法.這個算法也簡單,顧名思義,就是取不大不小的中間的值.這個算法就需要把幾次采集的值排序,然后使用中間的那個值.3.遞推濾波.這個濾波方法比較的受認可,但是執(zhí)行起來也有風險所在.先說這個算法,就是根據(jù)當前值(傳感器的中心點所在值),推算接下來的傳感器中心點的量,如果發(fā)現(xiàn)前后變化劇烈,就視為干擾因素,忽略.這個算法看起來比較的好.但是風險就在于:如果出現(xiàn)了錯誤,并且錯誤的中心點成為的當前值,那么以錯誤的中心點為基準,正確的中心點就成了干擾.這樣就會出現(xiàn)極端情況.為了避免這個情況,我們應(yīng)該有一個檢查的模塊,檢查當前的中心點是否有效