飞思卡尔 智能车舵机控制
舵机使用
摘要：“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛要求车模行驶“稳”、“准”、“快”。
通过优化智能车系统中舵机安装，利用霍尔传感器控制测速，车模在不同赛道都能够适应新赛道，确保了智能车行驶的快速性和可靠性。
该车模设计方案方法简单，效果明显、进行稳定。
实践证明该方案时提高车模自适应性具有可行性。
关键词：飞思卡尔；智能车；舵机；霍尔传感器；优化“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛以快速跑完规定赛道为目标。
尽可能提高车模速度，跑出好成绩，是整个车模设计的关键。
为了进一步提高车模速度，作者曾在车模调试阶段尝试算法、程序控制等多种方法都无明显效果，经多次分析发现，舵机的优化及其控制尤为重要，特别合适舵机转向和速度检测反馈控制。
经过不断改进、调试和优化，该设计方案能够使智能车行驶速度和稳定性都得到显著提高。
1 车模系统飞思卡尔智能车系统主要由一系列的机械零部件和控制软件组成，主要包括由大赛组委会统一提供标准的车模底盘、轮胎、舵机、驱动电机、PC9S12控制板和电源等，另外，系统中的道路检测装置和测速装置需自行设计安装。
图l为车模系统框图。
要赛出好的成绩，智能车除应具有可靠的道路检测装置外，舵机的灵活转向控制则依赖于机械系统中各个零部件间协调运行。
为提高智能车的整体协调性能，一定要把握好“车身简捷、底盘低稳、转向灵活、协调匹配”的设计与安装原则。
2 舵机舵机是操控车模行驶的方向盘。
舵机的输出转角通过连杆传动控制前轮转向，其转角精度直接影响到智能车模能否准确按赛道路线行驶，此外，还可考虑采用舵机进行机械闸制动以及多个舵机群控等方法。
但飞思卡尔智能汽车大赛规则要求车模中的舵机不能超过3个。
2．1 舵机工作原理舵机在6 V电压下正常工作，而大赛组委会统一提供的标准电源输出电压为7．2 V，则需一个外围电压转换电路将电源电压转换为舵机的工作电压6 V。
图2为舵机供电电路。
舵机由舵盘、位置反馈电位计、减速齿轮组、直流动电机和控制电路组成，内部位置反馈减速齿轮组由直流电动机驱动，其输出轴带动一个具有线性比例特性的位置反馈电位器作为位置检测。
第六届飞思卡尔智能车东南大学成贤学院-颠覆队技术报告
第六届“飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛技术报告学校：东南大学成贤学院队伍名称：颠覆参赛队员：蒋昌明刘双飞孙荣俊带队教师：李振东张志鹏关于技术报告和研究论文使用授权的说明本人完全了解第六届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。
参赛队员签名：带队教师签名：日期：目录第一章引言 (1)第二章方案设计 (2)2.1总体设计思路 (2)第三章机械结构调整与优化 (3)3.1机械结构部分 (3)3.1.1传感器的安装 (3)3.1.2 前轮定位的调节 (3)3.1.3 舵机的安装 (3)3.1.4 主控板的连接与固定 (4)3.1.5 赛道起始检测元件及安装 (4)3.1.6 电机驱动模块的安装 (5)3.1.7 编码器的安装 (5)3.1.8 后轮差速的调整 (6)第四章电路的设计说明 (7)4.1电磁传感器电路的设计 (7)4.2主控板的设计 (8)4.3电机驱动模块的设计 (9)第五章控制软件的设计说明 (11)5.1程序流程图 (11)5.3速度控制 (13)第六章开发工具与调试过程说明 (14)第七章赛车的主要技术参数 (15)第八章总结 (16)参考文献 (17)附录 (I)源代码 (I)第一章引言全国大学生智能汽车竞赛是全国高等教育司委托高等学校自动化专业教学指导分委会主办，旨在培养创新精神、协作精神，提高工程实践能力的科技活动。
该竞赛是以迅猛发展的汽车电子为背景，涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科交叉的科技创意性比赛。
本校积极组队参加第六届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛。
从2010 年底着手准备，历时半年多，经过不断试验设计，最终设计出较为完整的智能赛车。
飞思卡尔智能车信息采集
飞思卡尔智能车信息采集摘要本文首先对智能车的硬件进行设计，达到了低重心、大前瞻、高稳定性。
其次对系统的软件部分进行设计，利用阀值对赛道进行判断，从而得到智能车的偏航角。
综合偏航角控制量实现舵机控制，入弯道切内道，大大提高了智能车的弯道运行速度。
用光电编码盘检测智能车的运行速度，再根据赛道信息给定智能车的运行速度，运用一些算法调节驱动电机转速，实现了电机的快速响应。
经过大量测试，最终确定系统结构和各项控制参数。
关键词：单片机；舵机控制；速度控制【中图分类号】u293.2+50 引言智能车有着极为广泛的应用前景。
结合传感器技术和自动驾驶技术可以实现汽车的自适巡航并把车开得开得又快又稳、安全可靠；汽车夜间行驶时，如果装上红外摄像头，就能实现夜晚汽车的安全辅助驾驶；他也可以工作在仓库、码头、工厂或危险、有毒、有害的工作环境里，此外他还能担当起无人值守的巡逻监视、物料的运输、消防灭火等任务。
在普通家庭轿车消费中，智能车的研发也是有价值的，比如雾天能见度差，人工驾驶经常发生碰撞，如果用上这种设备，激光雷达会自动探测前方的障碍物，电脑会控制车辆自动停下来撞车就不会发生了。
提高安全性和系统效率。
这种新型车辆控制方法的核心，就是实现车辆的智能化。
1 智能车机械结构设计机械结构是控制算法和软件程序的执行机构，对机械结构性能的了解和改造有利于对控制算法和软件程序的实现。
因此对车体机械结构的调整是非常必要的。
1.1 车体机械参数调整前轮参数的调整包括前轮主销后倾角，主销内倾角，前轮外倾角，前轮前束。
这几个参数对车体直线行驶的平稳性和转弯的灵活性有很重要的影响[1]。
1.2 舵机的安装舵机转向是整个控制系统中延迟较大的一个环节，在相同的舵机转向条件下，转向连杆在舵机一端的连接点离舵机轴心距离越远，转向轮转向变化越快。
这样安装的优点是：改变了舵机的力臂，使转向更灵敏；舵机安装在正中央，使左右的转向基本一致；重心相对来说靠后，减轻舵机的负载[2]。
舵机怎么控制
舵机怎么控制舵机的控制是机器人控制中非常重要的一部分。
舵机可以通过向机器人的连接部件施加力矩，从而控制其运动和姿态。
本论文将分为四个章节，分别介绍舵机的工作原理、舵机的控制方式、舵机的应用和未来的趋势。
第一章：舵机的工作原理舵机是一种通过转动轴来控制输出角度的电动装置。
它由电机、减速器和控制电路组成。
当电机转动时，减速器将输出转矩传递给连接部件，使其移动到所需的位置。
舵机的工作原理基于反馈控制系统，其中控制电路通过传感器准确测量当前位置，并根据设定值产生控制信号，使舵机转动到精确的角度。
第二章：舵机的控制方式舵机的控制方式主要有两种：开环和闭环控制。
开环控制是指通过简单的控制信号来直接控制舵机。
这种控制方式简单易行，但可控性较差，难以精确控制舵机的输出角度。
闭环控制是指通过反馈信号来实时调整控制信号，使舵机精确转动到所需的位置。
闭环控制具有较高的控制精度，但也更加复杂，需要使用传感器来获取反馈信号。
第三章：舵机的应用舵机广泛应用于机器人、航空航天、航海、汽车和工业自动化等领域。
在机器人领域，舵机用于控制机器人的关节运动，使其具备更加精确和灵活的动作能力。
在航空航天领域，舵机用于控制飞行器的姿态和稳定性，确保飞行器在空中的平稳飞行。
在航海领域，舵机用于控制船舶的航向，使船舶能够准确地按照预定航线行驶。
在汽车领域，舵机用于控制汽车的转向，使驾驶人能够轻松操作车辆。
在工业自动化领域，舵机用于控制机械臂和其他运动装置的运动，实现精确的运动控制。
第四章：舵机的未来趋势随着技术的发展，舵机的控制将更加精确和智能化。
传感器技术的不断进步将使得舵机能够获得更加准确的反馈信号。
此外，人工智能和机器学习算法的应用也将提高舵机的控制精度和适应性。
未来，舵机有望成为机器人控制系统中更加重要的一部分，为机器人带来更高的运动和操作能力。
总结:舵机是机器人控制中不可或缺的一部分。
本论文从舵机的工作原理、控制方式、应用和未来的趋势等四个方面进行了介绍。
飞思卡尔智能车电磁组分区算法介绍
飞思卡尔智能车电磁组分区算法介绍写在之前的话:1、⽬前我是⼀名在校学⽣，这也是我第⼀次写博客，不周之处，请多谅解；2、此算法并⾮原创，借鉴⾃⼭东德州学院第⼋届⽩杨队（PS：个⼈看法，对于⼀些⼈把别⼈的开源东西改头换⾯⼀下就说是⾃⼰的原创⾏为⼗分鄙视）；3、对于此算法的理解和说明并⾮纸上谈兵，算法已经被我运⽤到了⼩车⽐赛中并取得好的成绩（具体就不多说了，⽐赛时车莫名其妙坏了，⽐赛前调试的速度绝对能进国赛，⽐较遗憾），总之这算法是我尝试过的最好的算法；4、这⼀次所介绍的只是路径算法和⼀些知识普及，后⾯有时间会介绍其余部分算法及许多好的思路（舵机电机控制思路（不只是简单的PID），双车策略）；5、希望对于这⽅⾯有涉及的⼈能与我联系并交流或指出不⾜之处。
---------------------------------------------------------------分割线-----------------------------------------------------------------------------⼀、没有这⽅⾯了解的可以看看 飞思卡尔智能车分为三组：摄像头、光电、电磁，我做的是电磁车，三种车队区别在于传感器的不同，所以获得路径信息的⽅法也不⼀样，摄像头和光电识别的是赛道上的⿊线（⽩底赛道），⽽电磁车则是检测埋在赛道下的通⼊100mh电流的漆包线，摄像头和光电采⽤的是摄像头和ccd作为传感器，电磁则是⽤电感放在漆包线周围，则电感上就会产⽣感应电动势，且感应电动势的⼤⼩于通过线圈回路的磁通量成正⽐，⼜因为漆包线周围的磁感应强度不同，因此不同位置的电感的感应电动势就不同，因此就可以去确定电感位置；因此在车⼦前⾯设置了50cm的前瞻，电感布局如下(怎么发不了图⽚)：分为两排，前排3个，编号0，1，2（前期还加了两个竖直电感⽤来帮助过直⾓弯，后来改为了⼋字电感）；后排2个，编号3，4；现在车⼦获得了不同位置的感应电动势的⼤⼩了，但这些值是不能处理的:1、感应电动势太微弱；2、是模拟信号，信号太微弱就放⼤它；这就涉及到模拟电路的知识了，就不多说了（因为要把这讲完到PCB绘制的篇幅就⾜够写另开⼀号专门写这些⽅⾯来（PS：题外话（我的题外话⽐较多））：放⼤部分外围你设计的再好也抵不过⼀个更好的芯⽚，有两个例⼦，⼀个是我⾃⼰的:之前⽤的是NE5532，但是效果不理想，加了好多什么滤波，补偿，都⽤上，没⽤，软件⾥处理后⾯再说，后来⼀狠⼼换了AD620，感觉像是春天来了，因为它是仪⽤放⼤器，还有就是贵。
飞思卡尔智能车原理
飞思卡尔智能车原理飞思卡尔智能车是一种基于嵌入式系统和人工智能技术的智能交通工具。
它通过搭载各种传感器、控制器和算法，在无人驾驶、自动泊车等场景下发挥重要作用。
本文将介绍飞思卡尔智能车的原理，并分析其在实际应用中的优势和挑战。
一、飞思卡尔智能车的硬件组成飞思卡尔智能车的硬件组成主要包括以下几个方面：1. 主控单元：主控单元是飞思卡尔智能车的核心组件，通常采用高性能的嵌入式处理器。
它负责接收来自各种传感器的信息，并根据预设的算法进行数据处理和决策。
2. 传感器：飞思卡尔智能车搭载多种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
这些传感器可以实时感知周围环境的信息，包括道路状况、障碍物位置等，为智能车提供必要的数据支持。
3. 电机与驱动系统：飞思卡尔智能车搭载电机和对应的驱动系统，用于控制车辆的行驶和转向。
这些系统通常采用先进的电子控制技术，能够实现精确的转向和速度控制。
4. 通信模块：飞思卡尔智能车通过通信模块与其他车辆、交通基础设施等进行信息交互。
这种通信方式可以实现车辆之间的协同工作，提高交通系统的整体效率。
二、飞思卡尔智能车的工作原理飞思卡尔智能车的工作原理可以归结为以下几个关键步骤：1. 环境感知：飞思卡尔智能车通过搭载的传感器对周围环境进行感知。
摄像头可以捕捉到道路状况、交通标志和其他车辆的信息；激光雷达可以检测到障碍物的位置和距离；超声波传感器可以测量车辆与前方障碍物的距离等。
通过这些传感器获取到的数据，智能车可以对周围环境做出准确判断。
2. 数据处理与决策：主控单元接收传感器传来的数据，并根据预设的算法进行数据处理和决策。
它会将传感器的信息与事先建立的模型进行比对，进而判断车辆应该采取何种动作，如加速、刹车、转向等。
3. 控制指令生成：基于数据处理与决策的结果，主控单元生成相应的控制指令，通过驱动系统控制车辆的行驶和转向。
这些控制指令可以通过电机和驱动系统精确地控制车辆的运动。
4. 数据通信与协同：飞思卡尔智能车通过通信模块与其他车辆以及交通基础设施进行信息交互。
聊城大学飞思卡尔智能车
聊城大学“飞思卡尔”智能车
简介：
“飞思卡尔”智能车是采用飞思卡尔半导体公司的8位、16位、32位MCU作为微控制器，按照官方要求的车体尺寸、零部件（舵机，马达、传感器等）、技术规范，利用学生们的自动控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械与汽车等专业学科方面的知识，并发挥学生的创新能力制作而成的智能车。
其基本类型有光电组，摄像组以及磁导航组三种，每组都有自己的特色的机械结构及跑道，可以充分满足学生的兴趣爱好。
赛事：
全国大学生“飞思卡尔”杯智能车大赛是以智能汽车为研究对象的创意性科技竞赛，是面向全国大学生的一种具有探索性工程实践活动，是教育部倡导的大学生科技竞赛之一。
该竞赛以“立足培养，重在参与，鼓励探索，追求卓越”为指导思想，旨在促进高等学校素质教育，培养大学生的综合知识运用能力、基本工程实践能力和创新意识，激发大学生从事科学研究与探索的兴趣和潜能，倡导理论联系实际、求真务实的学风和团队协作的人文精神，为优秀人才的脱颖而出创造条件。
参赛情况：
聊城大学飞思卡尔智能车研发团队今年第一次参加全国大学生“飞思卡尔”智能车竞赛，在没有经验积累、很多专业知识和技能零起步的情况下，短短两个月的时间内完成了三辆光电组智能车、两辆电磁组直立行走智能车的设计与改装工作，并且能够稳定运行。
聊城大学“飞思卡尔”团队一定会再接再厉不断创造更加辉煌的成绩。
北航计控实验--飞思卡尔小车实验报告
成绩《计算机测控系统》实验报告院（系）名称自动化科学与电气工程学院专业名称自动化学生学号学生姓名指导教师董韶鹏2018年06月同组同学实验编号03组一、实验目的1．了解计算机控制系统的基本构成和具体实现方法。
2．学会使用IAR软件的基本功能，掌握K60单片机的开发和应用过程。
3．学会智能小车实验系统上各个模块的使用，掌握其工作原理。
二、实验内容1、了解各模块工作原理，通过在IAR环境编程，实现和演示各个模块的功能。
2、编写程序组合各个模块的功能，让小车能够沿着赛道自行行使。
三、实验原理小车的主板如下图所示：主板上包括Freescale MK60DN512ZVLQ10核心板，J-Link下载调试接口，编码器接口，电机驱动接口，舵机接口，CCD结构等主要功能模块接口，无线模块接口，蓝牙模块接口，OLED接口等主要功能模块和相应的辅助按键和电路。
在本次实验中我们主要使用的接口为编码器接口，CCD接口，舵机接口，电机驱动接口，OLED接口来控制小车运行，采用7.2V电池为系统供电。
我们采用512线mini 编码器来构成速度闭环控制，采用OV7725来进行赛道扫描，将得到的图像二值化，提取赛道信息，并以此控制舵机来进行转向。
四、实验步骤4.1车架及各模块安装4.1.1小车整体车架结构车模的整体结构如上图所示，包含地盘，电机等，为单电机驱动四轮车。
车模为但电机驱动，电机安装位置如下：4.1.2摄像头的固定和安装摄像头作为最重要的传感器，它的固定和安装对小车的影响是十分巨大的，摄像头的布局和安装取决于系统方案，反过来又会影响系统的稳定性与可靠性以及软件的编写。
我们的车模为四轮车，所以摄像头架在车子的中间部分，介于电池和舵机之间，这样节省空间而且也不会让重心偏移太大，而摄像头的角度也很有讲究，角度低的时候能看到很远的赛道信息，但是图像较为模糊，不适合图像处理的编写，角度较高是，能看到的图像信息较少，但是分辨率明显更好，在程序的编写中，我们发现摄像头视野的宽广往往直接影响赛道信息提取的精准度。
舵机工作原理与控制方法
舵机工作原理与控制方法舵机是一种常见的机电一体化设备，用于控制终端设备的角度或位置，广泛应用于遥控模型、机器人、自动化设备等领域。
下面将详细介绍舵机的工作原理和控制方法。
一、舵机工作原理：舵机的工作原理可以简单归纳为：接收控制信号-》信号解码-》电机驱动-》位置反馈。
1.接收控制信号舵机通过接收外部的控制信号来控制位置或角度。
常用的控制信号有脉宽调制（PWM）信号，其脉宽范围一般为1-2毫秒，周期为20毫秒。
脉宽与控制的位置或角度呈线性关系。
2.信号解码接收到控制信号后，舵机内部的电路会对信号进行解析和处理。
主要包括解码脉宽、信号滤波和信号放大等步骤。
解码脉宽：舵机会将输入信号的脉宽转换为对应的位置或角度。
信号滤波：舵机通过滤波电路来消除控制信号中的噪声，使得控制稳定。
信号放大：舵机将解码后的信号放大，以提供足够的电流和功率来驱动舵机转动。
3.电机驱动舵机的核心部件是电机。
接收到解码后的信号后，舵机会驱动电机转动。
电机通常是直流电机或无刷电机，通过供电电压和电流的变化控制转动速度和力矩。
4.位置反馈舵机内部通常搭载一个位置传感器，称为反馈装置。
该传感器能够感知电机的转动角度或位置，并反馈给控制电路。
控制电路通过与目标位置或角度进行比较，调整电机的驱动信号，使得电机逐渐趋近于目标位置。
二、舵机的控制方法：舵机的控制方法有脉宽控制方法和位置控制方法两种。
1.脉宽控制方法脉宽控制方法是根据控制信号的脉宽来控制舵机的位置或角度。
控制信号的脉宽和位置或角度之间存在一定的线性关系。
一般来说，舵机收到脉宽为1毫秒的信号时会转动到最左位置，收到脉宽为2毫秒的信号时会转动到最右位置，而脉宽为1.5毫秒的信号舵机则会停止转动。
2.位置控制方法位置控制方法是根据控制信号的数值来控制舵机的位置或角度。
与脉宽控制方法不同，位置控制方法需要对控制信号进行数字信号处理。
数值范围一般为0-1023或0-4095，对应着舵机的最左和最右位置。
基于光电管寻迹的智能车舵机控制
维普资讯
第１ 期
杨 明等 ： 基于光 电管寻迹的智能车舵机控制
５ １
图 １ 光 电传 感 器 排 布 图
软件 开环法 ． 采用硬件闭环或软件开环法控制转臂加长 的舵机 ， 有效 解决 了舵机响应 滞后 的问题 ， 高了智能车 系统 的路径 提
识别能力 和抗 干扰能力 ．
关键 词 ： 舵机控制 ； 智能车 ； 光电管 中图分类号 ： Ｐ ３ Ｔ １ 文献标识码 ： Ａ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｅ ｈ ｄ ｆＳ ａ ｔａ ＳＳ ｒ ｏ Ｃｏ ｔｏ ｓ ｄ ｓ ａ ｃ ｎ Ｍ ｔ ｏ ｓｏ ｍ ｒｃ ｒ’ ｅ ｖ ｎ ｒ ｌＢａ ｅ
程［ 本文基 于红外光 电传感 器路径识别技术 ， ． 提
出了 ２种智 能车 的舵 机 控 制 方 法 ， 重 阐述 了 ２种 着
控 制方 法 的思想 ．
排开 ． 如此可能 出现 ２ 个光电管 同时检测到黑线 ， 从
而增加了光电管检测区间， 相应地提高了识别精度 ．
整个路径识别模块电路板安装在车头的 ２ 个金属支 架上 ， 电路板安装越靠前 ， 则智 能车的预瞄性能越 强， 检测连续弯道 的效果突 出； 越靠后安装 ， 智能车 的直道稳定性越好 ．
１ 光 电管 寻 迹 原 理
本智能车系统 以飞思卡尔公司的 １ 位微处理 ６ 器 ＭＣ Ｓ ２ Ｇ ２Ｂ为控制 核心 ， ９ １Ｄ １８ 由核心控制模块 、
收稿 日期 ：０ ６ ２ ９ ２ ０ —１ —２ 基金项 目： 国家科技攻关项 目（０ ５ Ａ ０ Ｃ ； ２ ０ Ｂ １２ ）湖北省 国际科技合作重点项 目（ ０ ６ Ａ ２ ） ２０ Ｃ ０ ５ 作者简介 ： 明（９ ４ ， 湖北应城人 ， 杨 １ ８ ～） 男， 学士在读 ， 研究方向为电气工 业 自动化 ．
舵机控制原理
舵机控制原理舵机是一种常见的电机驱动装置，广泛应用于遥控模型、机器人、航空航天等领域，其控制原理是通过输入控制信号来控制舵机的角度位置，从而实现对舵机的精准控制。
本文将从舵机的工作原理、控制信号、驱动电路等方面进行详细介绍，帮助读者更好地理解舵机控制原理。
舵机的工作原理主要是利用电机和位置反馈装置共同实现对舵机角度的精确控制。
舵机内部通常包含电机、减速器、位置反馈装置和控制电路等部件。
当控制信号输入到舵机时，控制电路会根据信号的脉冲宽度来确定舵机的目标位置，然后通过驱动电路驱动电机转动，位置反馈装置会不断监测舵机的实际位置，并将反馈信息传递给控制电路，以便实时调整电机的转动，最终使舵机达到目标位置。
控制信号是舵机控制的关键，一般采用PWM（脉冲宽度调制）信号来控制舵机的角度。
PWM信号的周期通常为20ms，脉冲宽度在0.5ms到2.5ms之间，其中1.5ms对应舵机的中立位置，0.5ms对应最小角度，2.5ms对应最大角度。
通过改变脉冲宽度，可以精确地控制舵机的角度位置，实现各种运动控制。
驱动电路是舵机控制的另一个重要组成部分，它通常由电机驱动器和电源组成。
电机驱动器负责将控制信号转换为电机驱动信号，控制电机的转速和方向；电源则为舵机提供工作所需的电能。
在实际应用中，驱动电路的设计对舵机的性能和稳定性有着重要影响，合理的驱动电路设计可以提高舵机的控制精度和响应速度。
除了上述基本原理外，舵机的控制还涉及到PID控制、反馈控制、开环控制等技术。
PID控制是一种常用的控制算法，通过比例、积分、微分三个部分的组合来实现对舵机的精确控制；反馈控制则是利用位置反馈装置的信息来调整控制信号，使舵机的位置更加稳定；而开环控制则是直接根据输入信号来控制舵机，不考虑实际位置反馈，适用于一些简单的控制场景。
综上所述，舵机控制原理涉及到电机驱动、控制信号、驱动电路等多个方面，通过合理的设计和控制算法可以实现对舵机的精确控制。
舵机控制原理
舵机控制原理
舵机控制原理是通过控制电压信号的变化来控制舵机的转动角度。
舵机是一种能够精确控制角度位置的电机，常用于机器人、航模和自动化系统等领域。
舵机由电机、控制电路和反馈位置传感器组成。
控制电路根据接收到的控制信号，通过改变电机驱动电压的方式来控制舵机的角度。
舵机控制信号通常是脉冲宽度调制（PWM）信号，它的周期
通常为20毫秒。
高电平脉冲的宽度决定了舵机的角度位置。
一般来说，1.0毫秒的脉宽对应最小角度（通常为0度），1.5
毫秒的脉宽对应中间位置（通常为90度），2.0毫秒的脉宽对应最大角度（通常为180度）。
通过改变脉冲宽度，可以精确控制舵机的任意角度位置。
控制电路会将接收到的PWM信号转换为合适的电压信号，然
后通过驱动电机的方式，输出给舵机。
舵机内部的反馈位置传感器会不断检测和调整电机的转动角度，确保舵机按照预期的位置稳定运行。
舵机控制原理的核心在于通过不同的控制信号来改变电机驱动电压，进而控制舵机的转动角度。
通过精确的控制信号和反馈机制，舵机可以实现准确的位置控制，非常适用于各种需要精确控制角度位置的应用场景。
舵机控制方法
舵机控制方法
舵机是一种广泛应用于机器人、控制系统和航空航天装置的控制部件，能实现指定的角度控制。
舵机控制方法有很多种，其中包括模式控制、误差控制、强度和位置控制、速度控制和反馈控制。
模式控制是舵机控制的最常用方法，即采用固定的输入信号模式来给机器人控制舵机的角度。
模式控制时，可以根据实际情况，将输入信号模式参数设置为多种值。
当舵机在执行固定模式输入时，输出执行器及时响应，实现机器人的执行动作。
误差控制也是舵机的一种常用控制方法，它是由输出端的反馈信号反馈，根据反馈信号和输入端的设定位置点值，计算出位置误差，再根据误差调整输入端电压。
误差控制具有较快的反应速度和准确的控制精度，因而被广泛应用于机器人、控制系统和航空航天装置等。
强度和位置控制是舵机控制的另外一种方法。
它是采用双闭环控制，即采用外环控制舵机的力矩，内环控制其位置。
强度控制是舵机控制的一个重要环节，它综合考虑了位置和角加速度的控制，能够根据实际需要合理控制舵机的输出角速度和强度。
速度控制也是舵机控制中的一种重要方法。
速度控制的方法是采用闭环控制，通过检测舵机的转速，调整输入端信号，以达到控制舵机输出角速度的目的。
它是实现舵机控制快速精确性能的有效方法。
反馈控制是舵机控制的另一种有效方法。
它是基于反馈信号，可以更精确地识别舵机的实际位置，从而能够更加精确地控制舵机的角度。
总之，舵机控制有很多种方法，例如模式控制、误差控制、强度和位置控制、速度控制和反馈控制等。
不同的控制方法具有不同的特点，有利于控制系统的安全性和可靠性。
基于Freescale9S+12DG128的智能车控制系统设计
传感器模块， 是智能车的 “眼睛” ， 可以通过一定的前瞻性， 提前 感知前方的跑道信息， 为智能车的 “大脑” 做出决策提供必要的依据 和充足的反应时间。 电源模块， 是整个智能车的 “力量源泉” ， 统提供合适而又稳定 的电源。 电机驱动模块， 驱动直流电机和伺服电机完成智能车的加减速 控制和转向控制。 速度检测模块， 检测反馈智能车后轮的转速， 用于速度的闭环 控制。 辅助调试模块主要用于智能车系统的功能调试、 智能车状态监 控等方面。
3.3 PID 控制
P ID控制策略其结构简单， 稳定性好， 可靠性高， 并且易于实 现。 其缺点在于控制器的参数整 定相当繁琐， 需要很强的工程经 验。 相对于其他的控制方式， 在成 熟性和可操作性上都有着很大的 优势。 所以最后我们选择了P I D 的控制方式。 在电机速度的控制上， 选用 了增量式P ID控制， 使电机能够 根据道路情况快速准确的改变转 速， 实现入弯时减速， 出弯时加 速。 在本方案中， 使用试凑法来确
数控技术
数字技术 与应用
基于 Freescale9S 12DG128 的智能车控制系统设计
秦健强 贾旭 刘凤国 张晓军
(山东交通学院信电学院 山东济南 250023)
摘要： 本智能车控制系统采用飞思卡尔16位单片机MC9S12DG128作为核心控制单元， 自主构思控制方案及系统设计， 主要包括传感器信 号采集处理、 控制算法及执行、 直流电机驱动、 转向舵机控制等。 较好的完成在规定跑道， 特别是弯道、 坡道的竞速要求。 关键词： MC9S12XS128 传感器 闭环反馈控制 速度闭环控制 舵机控制 中图分类号:TP242 文献标识码： A 文章编号： 1007-9416(2012)09-0006-03
3.5 系统软件流程图
飞思卡尔智能车电磁组技术报告
第十届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告摘要本文以第十届全国大学生智能车竞赛为背景，介绍了基于电磁导航的智能赛车控制系统软硬件结构和开发流程。
该系统以Freescale半导体公司32 位单片机MK60DV510ZVLQ100为核心控制器,使用IAR6.3程序编译器，采用LC选频电路作为赛道路径检测装置检测赛道导线激发的电磁波来引导小车行驶，通过增量式编码器检测模型车的实时速度，配合控制器运行PID控制等控制算法调节驱动电机的转速和转向舵机的角度，实现了对模型车运动速度和运动方向的闭环控制。
同时我们使用集成运放对LC选频信号进行了放大，通过单片机内置的AD采样模块获得当前传感器在赛道上的位置信息。
通过配合Visual Scope，Matlab等上位机软件最终确定了现有的系统结构和各项控制参数。
实验结果表明，该系统设计方案可使智能车稳定可靠运行。
关键字：MK60DV510ZVLQ100，PID控制，MATLAB，智能车第十届全国大学生智能汽车邀请赛技术报告目录第一章引言 (5)第二章系统方案设计 (6)2.1系统总体方案的设计 (6)2.2系统总体方案设计图 (6)电磁传感器模块 (7)控制器模块 (7)电源管理模块 (7)编码器测速模块 (7)舵机驱动模块 (8)起跑线检测模块 (8)人机交互模块 (8)测距模块 (8)第三章机械结构调整与优化 (8)3.1智能车前轮定位的调整 (8)主销后倾角 (9)3.1.2主销内倾角 (9)3.1.3 前轮外倾角 (10)3.1.4 前轮前束 (10)3.2 舵机的安装 (11)3.3编码器安装 (12)3.4车体重心调整 (12)3.5传感器的安装 (13)3.6测距模块的安装 (14)第四章硬件电路设计 (15)4.1单片机最小系统 (15)4.2电源管理模块 (16)4.3电磁传感器模块模块 (17)4.3.1 电磁传感器的原理 (17)4.3.2 信号的检波放大 (18)4.4编码器接口 (19)4.5舵机驱动模块 (20)4.6电机驱动模块 (20)4.7人机交互模块 (21)第五章控制算法设计说明 (22)5.1主要程序流程 (22)5.2赛道信息采集及处理 (23)5.2.1 传感器数据滤波及可靠性处理 (23)5.2.2 位置偏差的获取 (25)5.3 控制算法实现 (27)5.3.1 PID算法原理简介 (27)5.3.2基于位置式PID的方向控制 (31)5.3.3 基于增量式PID和棒棒控制的速度控制 (31)5.3.4 双车距离控制和坡道处理 (33)第六章系统开发与调试 (34)6.1开发环境 (34)6.2上位机显示 (35)6.3车模主要技术参数 (36)第七章存在的问题及总结 (37)7.1 制作成果 (37)7.2问题与思考 (37)7.3不足与改进 (37)参考文献 (38)附录A 部分程序代码 (39)第十届全国大学生智能汽车邀请赛技术报告第一章引言随着科学技术的不断发展进步，智能控制的应用越来越广泛，几乎渗透到所有领域。
舵机及PID控制
占空比：在周期型的现象中，某种现象发生后持续的时间与总时间的比
-->例如，在成语中有句话：「三天打渔，两天晒网」，如果以三天为一个周期，“打渔”的这个成语说得很对，就拿来它做例子，根据这个成语，大家也应该懂占空比的意思了。
-->组成：舵盘、减速齿轮组、位置反馈电位计、直流电机、控制电路等
-->工作原理：控制信号→控制电路板→电机转动→齿轮组减速→舵盘转动→位置反馈电位计→控制电路板反馈。
-->输入线：中间红色——电源线Vcc；黑色——地线GND；白色/橘黄色——控制信号线
-->信号：pwm信号，其中脉冲宽度从0.5-2.5MS,相对应的舵盘位置为0－180度，呈线性变化。
--&g机用PID控制是使小车保持在赛道中央，即偏移距离为0.根据传感器反馈过来的偏移距离用PID计算出给舵机的脉宽，这样就会使小车的偏移距离为0。在飞思卡尔智能车项目里面，我们就会用到PID算法，比如车爬坡和平底连续拐弯时。
PID算法的应用基础最开始是对PCB板上的运放的PID参数就行调校。P对应于运放增益；I是运放输入和输出端之间接一个电容引入反馈，就是控制器的输出和输入误差会累积起来影响输出；D就是运放输入端串接一个电容，起的微分作用是阻止输出与输入误差的变化，结合示波器来观察控制电机的PID参数设定。
PID控制：一种调节器控制规律为比例、积分、微分的控制。其中：P：比例（proportion）、I:积分（integral）、D:导数（derivative）
-->其输入e(t）与输出u(t）的关系为：
式子中Kc为比例系数，T1为积分时间参数，Td为微分时间常数。
-->
各个参数的意义作用：
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智能车的制作中,看经验来说,舵机的控制是个关键.相比驱动电机的调速,舵机的控制对于智能车的整体速度来说要重要的多.
PID算法是个经典的算法,一定要将舵机的PID调好,这样来说即使不进行驱动电机的调速(匀速),也能跑出一个很好的成绩.
机械方面:
从我们的测试上来看,舵机的力矩比较大,完全足以驱动前轮的转向.因此舵机的相应速度就成了关键.怎么增加舵机的响应速度呢?更改舵机的电路?不行,组委会不允许.一个非常有效的办法是更改舵机连接件的长度.我们来看看示意图:
从上图我们能看到,当舵机转动时,左右轮子就发生偏转.很明显,连接件长度增加,就会使舵机转动更小的转角而达到同样的效果.舵机的特点是转动一定的角度需要一定的时间.不如说(只是比喻,没有数据),舵机转动10度需要2ms,那么要使轮子转动同样的角度,增长连接件后就只需要转动5度,那么时间是1ms,就能反应更快了.据经验,这个舵机的连接件还有必要修改.大约增长0.5倍~2倍.
在今年中,有人使用了两个舵机分别控制两个轮子.想法很好.但今年不允许使用了.
接下来就是软件上面的问题了.
这里的软件问题不单单是软件上的问题,因为我们要牵涉到传感器的布局问题.其实,没有人说自己的传感器布局是最好的,但是肯定有最适合你的算法的.比如说,常规的传感器布局是如下图:
这里好像说到了传感器,我们只是略微的一提.上图只是个示意图,意思就是在中心的地方传感器比较的密集,在两边的地方传感器比较的稀疏.这样做是有好处的,大家看车辆在行驶到转弯处的情况:
相信看到这里，大家应该是一目了然了，在转弯的时候，车是偏离跑道的，所以两边比较稀疏还是比较科学的，关于这个，我们将在传感器中在仔细讨论。
在说到接下来的舵机的控制问题，方法比较的多，有人是根据传感器的状态,运用查表法差出舵机应该的转角,这个做法简单,而且具有较好的滤波"效果",能够将错误的传感器状态滤掉;还有人根据计算出来的传感器的中
心点(比如第四个和第五个传感器检测到黑线,中心点就是4.5),计算出舵机需要的转角,这个做法也比较的简单,但是必须有一个滤波的过程,必须要滤掉错误的传感器状态.比如说:现在传感器第四个,第五个和第11个检测到了黑线,显然第11个应该是个传感器检测错误.应该把它滤掉.关于这个如何滤波,我们待会在后面将进行讨论.还有人的做法就是采用PID算法,这个方法比较的好,其实也不是很难,就是PID参数整定的时候有些麻烦.
大家可以自己选择喜欢的方法.
关于滤波,有些许的方法:
1.平均值排序法.
这个方法大家肯定一听就知道是怎么回事.就是不急于执行,先多次检测被测传感器,累加,求平均值.这个方法不错,特别在单片机中.比如:你如果连续采集8次,累加,最后你只要右移三位(value=value>>3;)就是
value=value/8的结果.毕竟,在单片机中,右移比除法要快嘛.
2.中间值算法.
这个算法也简单,顾名思义,就是取不大不小的中间的值.这个算法就需要把几次采集的值排序,然后使用中间的那个值.
3.递推滤波.
这个滤波方法比较的受认可,但是执行起来也有风险所在.先说这个算法,就是根据当前值(传感器的中心点所在值),推算接下来的传感器中心点的量,如果发现前后变化剧烈,就视为干扰因素,忽略.这个算法看起来比较的好.但是风险就在于:如果出现了错误,并且错误的中心点成为的当前值,那么以错误的中心点为基准,正确的中心点就成了干扰.这样就会出现极端情况.为了避免这个情况,我们应该有一个检查的模块,检查当前的中心点是否有效.这个检查,我们也许可以结合前面两种方法,在一定时间对中心点的有效性进行检查.
4.限幅滤波.
这个在舵机的控制中,特别是使用计算的方法获得PWM信号占空比的(用来控制舵机的转角),更是尤为重要.这个滤波的思路就是规定一个最大值和一个最小值,当计算出的值低于最小值时,令其等于最小值;大于最大值时,令其等于最大值.。