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    基于,KEA128,芯片的直立电磁小车设计

    时间:2020-10-30 15:15:20 来源:达达文档网 本文已影响 达达文档网手机站

    潘飞

    摘要:本文以全国大学生智能汽车竞赛为背景,详细介绍了以KEA128单片机作为核心的一种可以实现电磁导航的直立智能车控制系统的设计过程。从直立车的平衡原理出发,介绍了智能车设计中硬件的各个模块以及软件设计过程中的直立环、速度环和转向环控制算法。最终通过不断的试验和测试,实现了车模在自平.衡状态下稳定快速的运行。

    [关键词]智能车电磁导航PID控制自平衡

    智能车是现代汽车工业和电子计算机等科技成果相结合的产物,具有自动识别道路的功能从而实现自动驾驶。两轮直立小车广泛的应用于仓库物流运输以及巡逻的代步工具等方面。在教育部承办的智能车直立电磁组竞赛中,比赛要求车模能够识别赛道中间通有100mA交流电的铜线所产生的电磁场,利用电磁感应原理通过对磁场变化的判断进行路径识别,并控制小车在宽度为45CM的赛道内行驶。

    1小车的整体控制策略

    小车的控制模块主要由KEA128最小系统、电源、电机驱动、加速度计、陀螺仪、编码器、电磁检测以及调试接口等模块组成,智能车的整体结构如图1所示。

    道路识别主要通过AD采集电磁传感模块的信号输出量,通过信号处理计算出位置偏差,进一步进行转向控制。单片机最小系统通过采集加速度计和陀螺仪的输出信号,通过滤波得到小车当前的姿态,计算出角度偏差。编码器通过正交解码获得两个车轮的速度信号,并计算出速度偏差。本设计中直立控制和速度控制采用的是串级PID控制,最终将各闭环的PID调节线性叠加,把控制输出量在算法中线性叠加后,通过电机转速的调节就可以同时实现平衡、速度和转向控制三个功能。小车加入了调试接口方便了参数的调节,并且为了方便智能车运行过程中数据的采集,加入了蓝牙模块,进而可以通过上位机显示,可视化小车运行时的数据信息。

    2直立车平衡控制原理

    在讨论直立车的平衡原理之前,首先引入单摆模型,理想的单摆模型就是在重力场中使用细线悬挂重物,而直立的车模可以看成放置在左右移动的平台,上的倒立的单摆。对单摆模型受力分析得:回复力为物体的重力和悬线的作用力的合力(此处忽略空气阻力),如图2所示。

    其大小为:

    F=-mgsinθ(1)

    在回复力的作用下,单摆进行周期运动,由于运动过程中受到空气的阻尼力,最终停止在竖直方向,阻尼力越大,单摆在竖直方向稳定的就越快。

    直立的车模可以看成倒立的单摆,由于车轮相对于车体做加速运动,所以以车轮作为坐标原点,在非惯性系中,物体由于惯性会受到惯性力,受力分析如图3所示。

    此时小车受到重力的分力和惯性力(此处忽略空气阻力),合力的大小为:

    F=mgsinθ-macosθ(2)

    因为θ很小,有sinθ~θ和cos0~1,且假设负反馈控制是车轮加速度与角度θ成正比,系数为k,所以(2)式可以写成:

    F=mgθ-mk1θ(3)

    此外,为了使倒立摆能够在竖直方向上稳定下来,还需要增加阻尼力(空气的阻尼力因太小故不考虑),所以(3)式可以写成:

    F=mgθ-mk1θ-mk2θ"(4)

    因此,为了使倒立摆稳定下来,车轮的加速度为:

    a=kqθ+k2O"(5)

    这里的θ和θ"分别是小车的倾角和角速度,k,和k,是比例参数。其中k,决定了车模是否能够稳定到竖直平衡位置,它必须大于重力加速度,k2决定了车模回到竖直平衡位置的阻尼系数。

    3智能车的硬件设计

    硬件电路是整个智能车设计的基础,小车的硬件主要由单片机KEA128最小系统,电机驱动电路,电源电路,磁性号处理电路等四部分组成。

    3.1KEA128最小系统

    KEA128系列微控制器是KineTIs EA系列32位ARMCortexMCU控制器,适用于广泛的高可靠性工业和运输应用。本次竞赛中采用的KEA128由组委会指定使用。

    3.2电机驱动电路BTN7971B

    在电路驱动模块中采用的是大电流半桥集成芯片BTN7971B构成的H桥驱动,以满足电机对电流的需求。由于驱动芯片通过电流较大,可能会产生大量的热能,进而对电路的性能造成影响,甚至会将主板烧掉,所以在设计中将驱动模块独立于主板之外,并且使用了747LS244作为驱动隔离,进而保护电路。

    3.3电源模块

    小车的工作电源由7.2V2000mAhNi-cd电池供电,小车各个模块所需要的工作电压也不同,因此需要对电压进行转换,KEA128最小系统、陀螺仪和加速度传感器使用的是3.3V的电源供电,而编码器使用的是5V电源供电。

    3.4磁性号处理

    本设计选用的是10mH工字电感作为电磁感性线圈,并将电感和电容并联构成RLC并联谐振检波电路,实现对道路中线的检测。由于电感信号较为微弱,最终采用LM358放大波形。在电感的排放中一定要保证电感的对称,否则会给小车运行造成很大影响。

    4智能车的软件设计

    程序主要功能包括各模块的初始化、电磁信号的采集和处理、直立控制、速度控制和转向控制等。

    4.1直立控制

    小车的平衡控制是通过负反馈来实现的,小车的两个轮子着地,车体只会在轮子滚动的方向,上发生倾斜,通过控制轮子转动抵消在一个维度上的倾斜的趋势便可以保持车体平衡了。小车的直立采用PD算法控制,直立环的PWM输出为:PID_ANGLE.OUT=PID_ANGLE.P*(base+SpeedControlOut)+PID_

    ANGLE.D*Angle_Speed(6)

    其中base=Car_Angle-target,式(1)中Car_Angle是车模仰角角度,Angle_Speed是车模仰角角速度,PID_ANGLE.P是直立控制的比例參数,PID_ANGLE.D为直立控制的微分参数,PID_ANGLE.OUT即为小车在直立状态下电机的输出。

    4.2速度控制

    直立车模在速度控制过程中始终要保持车模的平衡,初始时设置一一个目标倾角,并且目标倾角不等于机械零点,当控制器检测出角度偏差时,想要使车模保持直立就会通过控制电机输出使小车回到目标状态,从而车模会向前运动,当车模开始加速跑,当速度达到最大速度后,即车模受力平衡时,此时车模将匀速行驶。在车模运行过程中应该尽量把持车模的平稳,所以速度环采用PI控制。因为速度控制从某一方面来说就是直立控制的一部分,所以本设计中在直立环中加入了速度环,采用的是串级PID控制,式(6)中的SpeedControlout就是速度环的输出,其大小为

    SpeedContro1Out=PID_SPEED.P*SpeedError+PID_SPEED.I*TotalError(7)

    其中(7)式中PID_SPEED.P是速度控制的比例参数,PID_SPEED.I是速度控制中的积分参数,SpeedError速度变差,Total_Error是最近的20个偏差的总和。

    直立和速度的串级PID控制框图如图4所示。

    4.3转向控制

    车模的方向控制包括两个参数:比例控制参数和微分控制参数。比例控制参数可以使车模恢复到正确的方向,当该参数逐步增大时,车模回复正确方向的速度加快,但是当该值增加到一定数值之后,车模方向回复由于过快,会出现过冲现象,此时通过增加微分控制参数抑制这种过冲现象。由于今年比赛中增加了圆环部分,电感采集时使用了5个10mH工字电感,3个水平排放,2个竖直排放,最终采用差比和的方法计算偏差。转向环的PWM输出为:

    PID_TURN.OUT=PID_TURN.P*Middle_Err+PID_TURN.D*Turn_Speed(8)

    Middle_Err=(float)(Inductor__ADC[2]-Inductor_ADC[1])/(Inductor_ADC[2]+Inductor_ADC[1])*20(9)

    其中(8)、(9)式中的PID_TURN.OUT表示转向环输出,PID__TURN.P和PID_TURN.D分别是转向环控制的比例参数和微分参数,Middle_Err是采用差比和计算出来的偏差。

    4.4直立、速度和转向控制的融合

    电机的转速就是平衡控制、前行和转向这三个分运动的线性叠加。把这三个分运动的控制输出量在算法中线性叠加后,通过电机转速的调节就可以同时实现直立、速度和转向三个功能。左轮和右轮的电机输出分别为:

    LeftMotorOut=PID_ANGLE.OUT-PID_SPEED.OUT一PIDTURN.OUT(10)

    RightMotorOut=PID_ANGLE.OUT一PID_SPEED.OUT+PID__TURN.OUT(11)

    5结束语

    本文对直立电磁小车的设计主要从直立车的平衡原理到硬件设计和软件设计进行了分析,并通过查阅大量的资料和不断的实验,最终成功设计出了以KEA128为芯片的直立电磁小车,并最终使小车的速度稳定的达到了2.1m/s,且在比赛中取得了较为满意的成绩。

    参考文献

    [1]智能车竞赛秘书处,直立车调试指南,2010.

    [2]赵韶华,黄金明,刘鹏,吕成敏.倒立摆理论在直立自平衡智能车系统中的应用[J].电子技术,2014(02).

    [3]罗卫军,罗勃,曾祎等。基于磁场检测的自平衡巡线智能小车设计[J].电子设计工程,2013(13).

    [4]学做智能车:挑战“飞思卡尔”杯[M].北京航空航天大学出版社,2007.

    [5]伍小平,曹思宇。基于KinetisK60的智能平衡車控制系统设计[J].电子技术与软件工程,2017(11).

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