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基于光电传感和路径记忆的车辆导航系统
摘要:？本文根据首届飞思卡尔杯全国大学生智能车邀请赛的技术要求，研制了基于双排排列和模拟光电传感器的具有前瞻性能的无人车导航系统，提出了基于路径记忆的转向和驾驶控制算法，总结了设计制造智能车的经验。
关键词:？无人车；导航；光电传感；路径记忆
介绍
为响应教育部加强大学生创新意识、合作精神和创新能力培养的号召，清华大学汽车工程系积极组队参加首届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛。从5438年6月+2005年2月开始筹备，历时八个月。开发了六代基于光电传感器的路径识别方案，开发了智能车仿真研究平台，提出了基于路径记忆算法的转向和驱动控制策略。还研究了电源管理、噪声抑制和驱动优化。通过大量的模拟试验、道路试验和基本性能测试，开发了基于光电传感器和路径记忆的智能汽车导航系统。本文将介绍智能车的总体方案、路径识别方案选择、转向和驱动控制以及路径记忆算法。
智能汽车总体方案
智能小车系统以飞思卡尔MC68S912DP256为核心，由电源模块、传感器模块、DC电机驱动模块、转向电机控制模块、控制参数选择模块、单片机模块等组成。，如图1所示。智能车系统的工作电压由+1.6V、+5V和7.2V组成，其中7.2V给驱动电机和舵机供电，5V给车速传感器、MCU和光电传感器接收管供电，1.6V给LED供电。为了方便在线控制参数的调整，还设置了控制参数选择模块，可以通过几个按键的设置调用不同的程序或控制参数，满足不同现场条件的要求。
图1智能车整体结构
智能车的工作模式是:光电传感器检测轨迹信息，速度传感器检测当前速度，电池电压监测电路检测电池电压，将这些信息输入单片机进行处理。控制算法向赛车发送控制命令，由转向舵机和驱动电机实时控制赛车的轨迹和速度。
为了在智能车比赛中取得好成绩，优化模型车的底盘参数和硬件设备的可靠性非常重要。其中前轮定位参数的优化、转向机臂的增加、底盘重心的调整对车模的力学性能影响较大。底盘参数优化见【1】，本文不详述。
路径识别方案选择和电路设计
首先需要确定路径识别方案，主要有以下几个问题。
*光电识别或摄像头识别；
*传感器是如何排列的？间隔多大，什么形状，单排还是双排；
*传感器可以检测向前的距离；
*传感器信号是数字信号还是模拟信号；
*如何在电路上实现。
由于光电识别方案简单可靠，本文采用光电识别方案。
数字光电识别和模拟光电识别
大赛组委会要求传感器最大数量为16个，不包括1个速度传感器，可用于检测路径的传感器数量为15个，允许排列的传感器总宽度为25cm。如果数字光电传感器均匀分布，对道路的检测精度只能达到17mm左右，汽车在前进过程中很难达到很高的控制精度和响应速度。数字光电传感器的缺点本质上是在路径检测中丢失了大量信息。
模拟光电传感器理论上可以大大提高路径检测精度。模拟光电传感器在具有一定锥角的锥形空间内发射和接收光，其电压与传感器距离黑色路径标志线的水平距离有定量关系:越靠近黑线电压越低，离黑线越远电压越高(具体对应关系与光电管型号和离地高度有关)，如图2所示。
图二？传感器电压和偏移距离的关系示意图
因此，只要掌握了传感器电压与偏移距离的特征关系，就可以根据传感器电压来确定每个传感器与黑色标志线之间的距离(而不仅仅是粗略判断传感器是否在线)，进而获得车身纵轴相对于路径标志线的位置，从而获得连续分布的路径信息。
根据实车测试，路径检测的精度可以提高到65438±0mm，这样传感器采集的信息可以保证单片机获得准确的轨迹信息，从而为提高汽车的精确控制提供了保障。
双排排列和前瞻性设计
本文开发了智能车辆性能仿真平台[2]，对传感器的布局进行了深入研究[3]。因为舵机、电机、车辆都是高阶惯性延迟环节，从输入到输出需要一定的时间。我们越早知道前方道路的信息，就越能减少从输入到输出的滞后。检测车前一定距离的轨迹叫前视。在一定的前视范围内，前视传感器方案越大，其极限速度就越高，在其高速行驶过程中，引导线的跟随精度也相对较高，系统的整体响应性能也就越好。因此，路径识别模块设计为与地面成夹角，前传感器用于前视，后传感器识别轨迹起点，计算车体纵轴与轨迹中心线的偏差斜率，从而更好地调整车辆姿态。
为了保证光电传感器在离地间隙尽可能大的情况下仍有足够的发光强度，本文采用了大电流脉冲触发发光的控制方式。
根据实验测试，LED发光时，通过的电流约为0.5A，如果使用15传感器，瞬时电流为7.5A，这么大的电流肯定会对电池电压产生一定的影响，不利于整个系统的正常工作。所以前后传感器的点亮时间是错开的，由两套触发电路控制点亮。这样，有效地降低了红外发光管对电池电压的影响。
转向和驾驶控制以及路径记忆算法
驱动电机控制
本文在电机输出轴上增加了一个齿盘，电机输出轴的转动带动齿盘转动。将对面光耦的发光管和受光管放在码盘两侧。当码盘转动时，由于码盘上的齿穿过LED发出的光，光线的传输会受到阻碍。所以接收管两端的电阻会有很大的变化，所以电路中采样电阻两端的电压也会有很大的变化。利用处理器上的脉冲捕获端口采集单位时间内的电压脉冲数，可以得到电机转速，进而得到车速。
电机由飞思卡尔MC33886驱动。不同的是，本文采用了三片MC33886？并联，一方面可以降低导通电阻，提高电机驱动能力，MC33886发热情况也得到了很大改善；另一方面，减少MC33886？内部过流保护电路对电机起动和制动的影响。
电机采用PID闭环控制，可以根据不同的负载情况及时调整PWM的占空比，使车辆快速跟踪目标速度。
为了尽可能提高速度，在直道上设定了最高目标速度，车速控制在恒定速度。进弯道时将速度调整到弯道极限速度，出弯道时提前加速。
转向控制
根据目前双排模拟光电传感器的布局，可以得到车体纵轴与轨道中心线的偏移量，得到中心线相对于车体纵轴的斜率，从而知道当前状态下车体的姿态，进而进行转向控制。
这里，设定从前排传感器信号获得的旋转角度为θ1，从前后排传感器信号获得的纵轴斜率信息获得的旋转角度为θ2。确定最终转向角的公式为:
θ=k1θ1+k2θ2
采用这种控制策略，可以实现对车辆实际姿态的加权控制，大幅提高转弯速度，减少因检测精度问题而导致的决策累积误差。此外，大前视和双排的双重组合，实现了正常弯道提前转弯和S弯道滞后转弯的特点。
为了使转向器更好地响应给定的角度值，采用PID调节，通过路试调整参数，使车辆在高速时保持高稳定性。
路径记忆算法
因为比赛规则要求车辆在跑道上跑两圈，所以可以在车辆第一圈记录车速传感器采集的脉冲数、转向器的转向角度等信息，来判断区分直道、弯道、S弯、转向方向、转弯半径等信息。根据第一圈记录的数据信息，可以分割出第二圈的每个道路点。在直道上使用最高速度加速度，进入弯道前提前减速，降低到弯道的极限最高速度。对于不同半径的曲线，选择不同的速度。路径记忆算法的优点是对于复杂的S型弯可以达到类似于CCD探头的效果，而且选择较小的转弯角度可以大大缩短时间。具体算法见[4]。
经验和结论
经过六轮开发迭代，本文智能车的开发已经从最初的小前视单排数字传感器发展到脉冲光、大前视、双排排列和模拟传感器方案。控制策略由简单的PID控制升级为路径记忆控制，大大提高了车辆的导航性能。通过智能车的发展过程，获得了一些经验。
*开发之初，需要实际测试光电传感器、转向器、驱动电机、车辆机械性能、转向侧滑特性、电池特性等特性。
*根据汽车理论，在规则允许的范围内调整车辆的结构，以达到更好的机械性能。
*组委会开发了仿真平台，我们要充分利用这个仿真工具，研究基于光电传感器的路径识别方案，结合硬件的选择和自己在控制、电子方面的经验，确定路径识别方案。前进距离长的方案有助于提高车辆的通过速度。
* PID可以满足整车控制的要求，参数设置需要结合路试。不要太急剧的加速和减速，平稳的控制也能达到很好的效果。加速过度会导致电机和驱动芯片过热，降低驱动性能。
介绍了首届大学生智能车大赛冠军车的总体方案、路径识别方案选择、转向驾驶控制和路径记忆算法。由于前视光电传感器较大，需要较大的电流，使得电池功耗较大。当跑道距离较长时，车辆的电池电量迅速下降，使车辆的赛车性能下降。路径记忆算法的模糊跟踪算法也需要改进。相机路径识别方案可以实现大预见和低功耗，这是未来努力的方向。
参考资料:
1.，李，，黄凯生，“智能模型车底盘分析”，电子产品世界，2006(11):150-153
2.周斌，蒋一楠，黄凯生，“基于虚拟仪器技术的智能车辆仿真系统”，电子产品世界，2006(3)？:132-134
3.，李，黄凯生，“智能车中光电传感器布局对路径识别的影响研究”，电子产品世界，2006(9):139-140
4.周斌、刘旺、林新帆等。，‘智能车轨迹记忆算法的研究’，电子产品世界，2006(15):160-166
5.黄凯生，金华民，姜碧楠，“韩国智能模型车技术方案分析”，电子产品世界，2006(5):150-152
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