双轮驱动控制程序策划

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作者：赵坤 李玲燕 张舰 嵇启春 张晓群 单位：西安建筑科技大学信息与控制工程

摄像头由于视角的缘故，拍摄的图像会发生梯形失真。根据摄像头成像模型，导出逆透视变换公式［1－2］，根据公式可将图像还原，而且可以得到真实世界的坐标。校正效果如图4所示。改进的动态跟踪边缘算法在每一个行灰度信息中，受光线影响黑线路径的灰度并不是固定值，而是在一定范围内变化，所以单靠灰度值的判断很难分辨出真正的黑色引导线。考虑到智能车的适应性，选用动态跟踪边缘检测法对每一行灰度信息进行搜索，提取黑色引导线，并根据前两行黑线中心，引入趋势预估下一行的搜索范围。这种方法节省了大量的运算时间，剔除了引导线周边干扰点。但动态跟踪边缘检测法过多依赖于前一行引导线的正确性。为此，对动态跟踪边缘检测法进行改进。即对前端图像前6行全部搜索，并在每一行的搜索中加入线宽的限制，排除图像噪点的干扰，提高动态跟踪边缘检测法的可靠性。虚线预估补偿算法赛道中每段虚线中间均匀地间隔着10cm长的实线，依据摄像头采集的信息，采集后其长度基本保持在4行左右（如图5所示）。依据此规律，提出了对虚线进行预估补偿的方法。即在引导线搜索时，依据第i－1行中引导线的位置，预估第i行的引导线搜索范围，若在第i行中未搜索到黑色引导线，则设置丢线的标志位，记录丢线行数，并依第i行的搜索范围，继续搜索第i＋1行，第i＋2行，…，直到第i＋n行搜寻到引导线。依据第i－1行与i＋n行引导线位置值，采用线性插值算法对虚线进行补偿。同时，若第i＋n行仍未找到引导线，则此场引导线丢失。下一场再正常执行引导线提取算法。

转向控制智能车的转向控制采用PD控制算法。控制器的输入为引导线位置与图像中心（即车体中心）的偏差量，输出为舵机转向控制量。PD控制器结构简单，易于编程实现。但存在参数整定繁琐、工作量大的问题。为此采用了三种原则减少整定工作量：1）采用加权平均算法选择转向参考点，增加图像远端权重，减小近端权重。在图像的视野较宽时，通过多点数据确定转向点，使不同的道路类型有明显的区分度，因此不需要对特定路径进行判别即可达到路径优化的目的。2）实验表明，黑线偏离位置越大，系统需要的调节力度就越大，当黑线偏离位置较小时需要的调节力度较小甚至不需要调节，因此将参数Kp整定为与黑线偏离位置呈二次函数关系的曲线，表达式为Kp＝Coeff1*offset2＋Coeff2，减小小偏差的震荡加大大偏差的调节度。3）由于系统一直要保持快速性，因此Kd采用定值，通过超前校正提高舵机动态响应能力。实际中，Kp的二次项系数取值不同，使得转角与偏移量的曲线出现较大差异，如图6所示。图6a所示，Kp二次项系数较大，曲线在偏差较小的情况提供较小的调节量，在偏差较大的情况给舵机饱和控制，即打满舵，这种控制方法适合过半径较小的急弯，在连续的S路中，容易转向过度。图6b所示，Kp二次项系数较小，曲线的控制较为平滑，适合大弯偏多的道路。通过增加常数项可增加通过急弯时的给定，不过长直道中容易震荡。对于Kd，微分项的加入，可以加大入弯的调节量，减小出弯的调节量，并且通过超前校正增加舵机动态响应能力，但过大的Kd会使赛车出弯不足或弯道中过切。速度控制速度控制采用Bang－bang算法结合开环P算法的控制。由于模型车电机特性偏软，Bang－bang控制在时间最优性上很适合作车体的速度控制，但小范围误差下的震荡仍然存在，因此当偏差较小时采用开环P控制，对速度进行微调。差速算法为消除内外车轮不同步造成的车轮胎滑动问题，采用基于转速调节的电子差速算法［4］稳定智能车行驶。根据Ackerman转向模型，建立智能车差速模型，依车体转角得到两驱动后轮的差速关系，对车体进行差速控制。Ackerman转向模型如图7所示，图中O点为车辆转弯时的速度瞬心，L为车轮轴距，为车体转向角度，D为后轮轮距，V内为内驱动轮轴心速度，V外为外驱动轮轴心速度，ω0为车体转弯角速度，R为车体转弯半径，R内、R外分别为内外驱动轮的半径。由上述各式关系可得车辆转弯时内外驱动轮转速的关系式：V外V内＝Ltanδ＋D2**／Ltanδ－D2**（5）算法设计中，为提高控制系统实时性，根据大量测试数据利用二次拟合得到舵机控制量（即舵机转角）与内外轮速度的关系式（6）。在车体转弯时，由预期车体速度及公式（6）即可得出两驱动轮速度。V外V内＝A*rudder2＋B*rudder＋C（6）式中，A、B、C分别为二次拟合的参数，参数选取取决于车体尺寸、车速。rudder为舵机的控制量。

1）改进的动态边缘检验法和提出的虚线预估补偿算法，使车体具有良好的抗干扰性和环境适应性。2）使用三种原则有效的减少了舵机PD控制参数的整定工作。3）应用差速算法减少了车体转弯时的侧滑现象。保证车体能快速、稳定地在赛道上行驶。设计的智能车控制系统，参加了第六届全国大学生智能车竞赛，其在赛场上的运行情况表明，该系统能够稳定、高速地运行于复杂多变且引导线不连续的路况中。