智能车速度控制系统设计与实现
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摘要：本文针对智能车的速度控制系统进行了深入研究，在此基础上提出了新颖的速度“多模式”控制算法。实践证明，该算法对于这个近似一阶惯性环节的系统控制效果良好。
关键词：智能车；速度“多模式”；控制算法
引言
在智能车竞赛中，速度控制不能采用单纯的PID，而要采用能够在全加速、紧急制动和闭环控制等多种模式中平稳切换的“多模式”速度控制算法，才能根据不同的道路状况迅速准确地改变车速，实现稳定过弯。
系统硬件设计
按照竞赛要求，本文设计的智能车速度控制系统，以飞思卡尔MC9S12DG128单片机为核心，与车速检测模块、直流电机驱动模块、电源模块等一起构成了智能车速度闭环控制系统。单片机根据赛道信息采用合理的控制算法实现对车速的控制，车速检测采用安装于车模后轴上的光电编码器，直流电机驱动采用了由四个MOS管构成的H桥电路如图1所示，电源模块给单片机、光电编码器和驱动电机等供电。
系统建模
一个针对实际对象的控制系统设计，首先要做的就是对执行器及系统进行建模，并标定系统的输入和输出。为了对车速控制系统设计合适的控制器，就要对速度系统进行定阶和归一化。对此，分别设计了加速和减速模型测定实验。通过加装在车模后轮轴上的光电编码器测量电机转速。编码器齿轮与驱动轮的齿数比为33／76，编码器每输出一个脉冲对应智能车运动1.205mm。车模可以通过调节加给电机的PWM波的占空比进行调速。单片机上的PWM模块可以是8位或16位的，为了提高调速的精度，电机调速模块选用16位PwM，其占空比调节范围从0到65535，对应电机电枢电压从0％到100％的电池电压。
将车模放置在一段长直跑道上，采用开环方式给驱动电机加上不同的电压，记录车模在速度进入稳定后的速度值。然后将所测得的电枢电压与车速进行拟合的曲线如图2所示，由图1可将智能车加速模型近似为线性模型。
根据实验数据可以确定车速执行器系统的零点和增益。车速v与占空比PWM Ratio的关系见公式1：
V=PWM―Ratio×402+22000(1)
其中：PwM Ratio的取值范围为0-65535
车模减速有三种方法：自由减速、能耗制动和反接制动。自由减速动力来自摩擦阻力，基本认为恒定。能耗制动是将能量消耗到电机内阻上，制动力随着车速的降低而降低，也可通过控制使加速度减小得更快。反接制动通过反加电压实现，制动力与所加的反向电压有关。
由于轮胎抓地力有限，制动力超过一定值后会发生轮胎打滑的情况。一旦发生打滑，会使刹车距离变长，过弯半径变大。如果能使刹车力始终控制在临界打滑点上，则可以获得最短的刹车距离。在这三种减速方法中，只有反接制动可以根据不同的车速给出不同的反接刹车力，让车速以最大斜率下降。因此，通过大量实验测定出不打滑的最高刹车电压，最高不打滑划占空比约为55000。因为不同赛道会有差异，在编程时留有了余量。以震荡作为识别车模在刹车时是否打滑的标志。可以分取几个典型的车速，让车模在直道上加到预设的速度，然后分别用一组反接电压进行反接制动，观察并记录最高不打滑的刹车电压。这样，每个典型车速都得到一个对应的最大刹车电压。将最大不打滑反接电压与车速对比后，发现最大不打滑反接电压与车速成比例关系。考虑直流电机的模型，外部电压加到电机电枢上时，电机转子开始转动，产生反电势，此电压与车速成正比例关系。当转子上产生的反电势等于外加电压后，电机速度达到稳态。因此，反接制动电压减去电机产生的反电势之后剩下的电压部分才是用于减速的。在车模要减速的时候。可以先通过当前车速计算出转子的反电势，然后在这个基础上再叠加一个反接制动电压。送到执行器上。
车模前进的阻力主要分为地面滑动摩擦力和风阻，车模在行驶过程中质量保挣恒定不变。在车速较低的情况下，风阻也可认为是恒值。结合以上宴验数据和推理可知，车速模型的主要部分为一阶惯性环节。
速度控制策略
经分析，赛道大致分为直道。90度和90度以上的弯道和S形弯道等类型，要想在不同道路上发挥出最大速度，关键问题是如何判断出道路的情况，以下是几种道路的判断条件和通过策略。
a 直道的判断条件和通过策略
当小车在中间三个光电管的检测范围内检测到黑线。则认为小车行驶在直道上，满足直道的条件就使小车加速，直至加到某个较大的值时满足刹车的条件。如果连续几十个周期都检测到了黑线，说明小车行驶在长直道上，而转弯时需要刹车。
直道最高限速度是赛车从长直道入弯时不冲出弯道的最高速度，小车行驶时不能高于这个速度。当然，刹车越及时，越灵敏，则直道上速度就可以越大。实验得到约为55000(对应PWM的占空比)。
需要刹车的最小速度是让小车从长直道入弯，不用刹车时能够顺利通过弯道的最高速度。当车的瞬时速度高于这个速度入弯时，启动刹车，反之，不用刹车。实验测得长直道入弯最高速度不超过50000(对应PwM的占空比)。
b 弯道判断条件和通过策略
当小车不满足直道的条件时，则行驶在弯道上。由于弯道的曲率半径和角度的不同分为90度和90度以上的弯道和s形弯道。当小车行驶在弯道时，只有某一边的传感器连续检测到黑线、再根据两边的传感器检测到黑线时间的长短来确定弯道角度的大小；如果小车行驶在s形弯道上，则传感器检测到的值会在水平偏差范围内连续变化。总之在弯道上，要以弯道最大速度行驶。
弯道最大速度是让小车在弯道上一直加速，直至冲出赛道的速度。当赛车在弯道上的速度小于弯道最大速度时，就要调整PWM信号的占空比，使小车逐渐加速。实验测得所有弯道最大速度不超过32000(对应PWM的占空比)。
c 交叉线识别
按比赛规则，还有交叉线，但由于是直角交叉，因此只需要在多个传感器都检测到黑线的情况下保持原来的行进方向和速度继续前进即可。
结语
全国智能车竞赛最终比的是速度，要想取得好成绩就要让小车在不同的道路上都能以极限速度行驶。通过大量的实验得出小车在不同形状道路上的极限速度参数，根据不同道路的判断条件选择合适的参数，再根据速度值来调节PWM，从而实现智能车的快速稳定巡线行驶。
指导老师点评
针对S12单片机、开发板及开发工具的介绍
为满足设计灵活性和平台兼容性需求，飞思卡尔专门针对一系列成本敏感的汽车车身电子应用。开发出S12系列16位MCU，在广泛汽车电子 平台上具有可扩展性、软硬件再利用性和兼容性。S12系列具有一组精简的片上外设、内存和封装选项，并针对汽车车身和乘客舒适性应用进行了优化。紧凑的封装使这些器件非常适合于空间受限的应用，如小型制动器、传感器模块和转向控制模块。整个程序开发过程中采用S12系列专用开发工具Metrowerks Codewarrior IDE，在本设计方案中最为重要的部分就是集成开发环境IDE以及调试器。
本设计、开发或调试中的重点和难点
硬件中的直流电机驱动电路设计既是重点也是难点，性能优良的功率驱动电路可以很大程度上提高小车的加减速性能，可以使赛车发挥更好的水平。功率驱动电路设计遵循的原则：一方面减小导通电阻对直流电机特性的影响，即对电机启动及制动时的影响；另一方面要有足够大驱动电流，并且电路发热不明显。在开发过程中发现并联两块33886效果也不是很理想。加上MOS管后极限驱动电流可增大到74A。
本设计的不足之处及今后建议如何改进
本电机驱动电路采用MOS管搭建H桥来驱动电机。MOS管是电压驱动器件，只要栅极电压稍高一点就能使管子导通，单片机p口输出的电压不太够，所以还要增加栅极驱动电路。在实际应用过程中发现即使在M08管上加散热片但管子依然很热，归根结底还是由于极限电流较小、导通内阻较大所致。
为进一步增大极限驱动电流且减小导通内阻，MOS管搭建的H桥电路可采用驱动芯片IR2104或IR2110进行驱动。
Netronorme携计算网络流处理器来华
近日，高度可编程半导体领域的供应商Netronome系统有限公司宣布推出NFP32xx系列网络流处理器。这款采用65nm技术的处理器集成了多个高性能的网络和安全处理内核，同时支持I／O虚拟化。当前处理器方案都具有一定的局限性(如图)，Netronome公司亚洲区总裁石礼兴称新系列打破了现有局限，堪称业界首款汇聚了网络和服务器统一计算架构的商用芯片。
2007年11月，Intel把扩展IXP2800网络处理器产品线的开发授权给了Netronome公司。Netronome利用自己的流量管理和深度包检测技术改进和完善了IXP技术，推出新的网络流处理器NFP32xx系列。该系列不仅能够向前兼容Intel IXP28XX网络处理器，而且还能在数据包转发功能基础上提供智能包处理，同时保证较好的功耗效率。例如，NFP系列处理器内嵌40个微内核的20Gbit／s处理器支持软件自定义I／O，并具虚拟化、深度包检测和安全处理，而功耗仅为15w到35W，功耗效率4倍于竞争对手。
针对快速发展的中国数据通信技术和市场，Netronome将加强与国内领先厂商的合作，携手在应用开发领域共同创新，开发针对不同应用的世界级的数据通信系统。(迎九)