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基于ARM平台的智能汽车协同控制系统的设计

2015-07-23 10:59 来源:学术参考网 作者:未知

 中图分类号:TP273.5 文献标识码:A 文章编号:1674-7712 (2014) 10-0000-02 
  飞思卡尔智能小车是典型的搭载着有线传感器网络的嵌入式平台,飞思卡尔大赛组委会提供的1/8车模是智能汽车的微缩模型。在这个平台上研究循迹,壁障以及人机交互将是非常有现实意义的。 
  大体来说,智能小车分为微控制模块,电源模块,电机与舵机模块与车载摄像头模块几部分。 
  一、硬件系统 
  (一)电源系统 
  电源模块主要包括单片机电源模块、舵机和电机电源模块、摄像头电源模块。电源模块分压示意图如下: 
  (二)舵机控制 
  伺服器以SD-5为例,研究舵机控制理论。SD-5数字舵机是一种位置随动系统。它内部由小型直流马达,电子控制板,可调电位器和变速齿轮组组成。它可以根据内部的位置反馈,让它的舵盘输出转角正比于给定的PWM脉宽。其优越的性能决定了对于它的控制可以使用开环。但是前提是在其在负载力矩小于其最大输出力矩的情况下。可变的PWM脉冲由为控制器的FTM模块产生。 
  (三)电机控制 
  540电机是个典型的大惯量系统,其执行时间要晚于控制量输出的时间,所以一定程度的预判和反馈是非常重要的,其控制用闭环的的效果好于开环。为了有力控制,使用了BTS7960双桥驱动。 
  (四)摄像头模块与图像数据 
  OV7670是带有384Kb FIFO的数字摄像头,总共有个有效像素,支持RawRGB、RGB(GBR4:2:2,RGB565/RGB555/RGB444)等输出格式。对于RGB565彩色模式,一个像素占有两个字节,其中低字节的后三位+高字节的前三位用来表示G(Green),低字节的前5位用来表示B(BLUE)高字节的后5位用来表示R(RED)。为此每帧图像的数据量为:640×480×2×8=4915200 
  考虑到数据量太大,我们在采用K60的DMA传输。 
  (五)微控制器系统 
  飞思卡尔MK60芯片有着卓越的性能。图3说明了了它的内核和架构。 
  K60有着DMA功能,使得其与摄像头的大数据的信息传输成为现实。其内嵌DSP内核,计算性能超出M3系列芯片的30%左右 
  二、控制算法设计 
  (一)图像处理算法 
  由于现实中的赛道是黑白分明,所以我们只需分清黑白两种极端的情况即可,所以可以对采集的图像进行二值化处理,我们采用的是软件二值化方案。历史上比较经典的算法是大津算法,其算法中心思想为: 
  设一幅图像的灰度值为1一m级,在K处将其分成两组C0=(1~k)和C1=(k+1~m),分别计算各组产生的概率ω0与ω1。,各组的组内平均值μ0与μ1。及整体图像的灰度平均值μ,两组间的方差用式(1)求出: 
  σ2(k)=ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-μ)2=ω0ω1(μ1-μ0)2 
  =[μ·ω(k)-μ(k)]2/ω(k)[1-ω(k)] (1) 
  从l-m之间改变k,求上式为最大值时的k,即求maxσ2(k)时的k*值,此时k*值便是所求的阈值。σ2(k)叫做阈值选择函数。大津法得到能得到较满意的结果,是全局阈值自动选择的最优方法。 
  二值化的效果如下图: 
  (二)自适应的PID算法 
  PID的控制模型如下: 
  由于直流电机的大惯量特性采用PI算法,而舵机的控制使用PD算法。并且用舵机的输出量来整定电机PID的参数,以实现舵机和电机的交互工作。而舵机的PID参数来源于微处理器从一帧图像中提取出来的中心线和终点的差值。 
  (三)BANG——BANG算法 
  BANG——BANG算法作为一种补偿算法,在电机的控制陷入积分饱和的时候,BANG——BANG算法能够有效地将控制输出量拉回来,但是不可避免的造成了系统的抖动与不稳定。所以科学的阈值的确定至关重要。 
  三、结束语 
  通过软硬件的融合,各个模块有效地交互。飞思卡尔智能小车能在较高的车速下安全驶过大S弯,小S弯道,蛇形弯道等路况。在现实领域可以用于车辆安全方面,消除安全隐患,智能汽车的思想将会为社会带来很大的便利和发展。 
  参考文献: 
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  [作者简介]狄新凯(1992-),男,山东滕州人,山东师范大学物电学院,学士学位,研究生,研究方向:电子信息科技。

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