飞思卡尔智能车电机

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电机PID(重要)

电机PID(重要)

飞思卡尔智能车电机PID提到小车的控制必然想到的PID控制,这也是各技术报告都不会漏掉的名词,在飞思卡尔XS128系列(二)PWM模块中已经提到了一些电机控制方面的东西,主要讲了用PID和BANG-BANG 控制相结合的方式来控制电机,就是由BANG-BANG来控制力度,用PID来控制精度,下面就具体来讲讲。

先说控制,所谓控制首先由闭环控制和开环控制之分,就是所谓的有反馈和无反馈,当然PID显然是有反馈的控制。

所谓的闭环控制就是要根据被控制量的实际情况参与运算来决定操作量的大小或者方向。

因为在单回路控制系统中,由于扰动的作用使被控参数偏离给定值,从而产生偏差,而自动控制系统的调节单元将来自变送器的测量值与给定值相比较后产生的偏差进行比例、积分和微分运算,并输出统一标准信号,去控制执行机构的动作,以实现对温度、压力、流量和速度等的自动控制。

然而牵扯到高级PID,像有自适应控制、模糊控制、预测控制、神经网络控制、专家智能控制等等,里面也就模糊控制搞过一定时间,其它我也不懂,就不瞎扯了。

比例、积分和微分的线性组合,构成控制量u(t),称为:比例(Proportional)、积分(Integrating)和微分(Differentiation)控制,简称PID控制。

比例作用P只与偏差成正比,积分作用I是偏差对时间的累积,而微分作用D是偏差的变化率。

用一句形象的比喻,比例P代表着现在,积分I代表着过去,而微分D则代表着未来。

公式如图:具体于比例、积分和微分,网上有很多这方面的资料,我就不多说了。

下面是关于参数的调整,比例系数、积分系数和微分系数的合理调整时整个PID系统可以正常温度工作的关键。

而最好的寻找PID参数的办法是从系统的数学模型出发,从想要的反应来计算参数。

很多时候一个详细的数学描述是不存在的,这时候就需要从实际出发去调整PID参数了。

Ziegler——Nichols方法Ziegler——Nichols方法是基于系统稳定性分析的PID整定方法,在设计过程中无需要考虑任何特性要求,整定方法简单。

基于飞思卡尔微控制器的智能循迹小车的设计

基于飞思卡尔微控制器的智能循迹小车的设计
[ 收稿 日期 ]2 1 0 0 0 2— 3— 1
[ 作者简介 ]寸晓非 (9 8一) 男 , 17 , 云南丽江人 , 荆楚理工学院讲师 , 硕士。研究 方向 : 测控技 术 。
1 8
图 1 硬 件 结 构 框 图
分布如 图2所示。在图 2 所示的传感阵列中 , 一个发射管对应二个接收管 , 这样相 比一对一的发射 一 接 收可 以节 省近一 半 的发射 功率 。光 敏 晶体 管 的输 出 电压 作 为 S2 1X微 控 制器 的模 拟输入 , 传 感信 号 7组
中的黑色轨迹 , 并通过微控制器对传感数据进行分析和融合 , 实时调整小车 的运动状态 , 实现一定条件 下的 自主行驶 。小车的导航系统同时具备 以下的能力 : 1 传感系统能够准确识别轨迹信息 ; ) 2 控制 算法足 够精 确 , 制 系统对 于 检测结 果 能够做 到实 时响应 ; ) 控
【 关键词 ] 智能 小车 ; 迹 ;1X微控制器 ; 循 S2 红外传感 器阵列 ;I PD控 制
[ 中图分类号 ] T 2 2 6 [ P4 . 文献标识 码] A [ 文章编号] 10 4 5 (0 2 0 0 1 0 0 8— 6 7 2 1 )4— 0 8— 5
0 前 言
图 2 传 感 器 阵 列 分 布 图
IO—I7分 别对 应连 接到 微控 制器 的 A O~A 7模 拟 通道 上 。 N N N N
12 伺 服 电机 .
智能小车通过伺服电机进行转 向控制 , 电机的运转采用脉宽调制模式 ( WM,u eWihM d l P Pl d oua s t - i )可 fn , 以随时改变行进的角度 。为 了始终保持在正确的轨迹上行驶 , o 电机每 2 s 0m 将会接收一次脉 冲 信号 , 以便调整行进的路线 , 伺服脉冲的宽度决定着伺服电机角度变化 的范围。实时脉宽与小车转向偏 转角 的对应关系如表 1 所示 。

集合几篇智能车文献综述有51单片机的飞思卡尔的

集合几篇智能车文献综述有51单片机的飞思卡尔的

CQWU/JL/JWB/ZY012-13重庆文理学院本科生文献综述情况表成绩:西安建筑科技大学毕业设计 (论文)文献综述院(系):专业班级:自动化0701毕业设计:论文方向综述题目:智能小车设计学生姓名:学号:指导教师:2011 年 3 月日信息与控制工程学院毕业设计(论文)文献综述智能小车设计摘要:智能车技术以汽车电子为背景,涵盖了控制、模式识别、传感、电子、电气、计算机和机械等多个学科,这对进一步提高学生的综合素质,培养创新意识,培养学生从事科学、技术研究能力有着重要意义。

智能小车系统以飞思卡尔16位单片机作为系统处理器,采用基于光电传感器的信号采样模块获取赛道黑线信息,通过算法控制策略和PWM控制技术对智能小车的转向和速度进行控制。

使小车能够自主识别黑色引导线并根据黑色引导线实现快速稳定的寻线行驶。

系统介绍了硬件和软件两个方面。

在硬件方面,设计了具有电源管理、路径识别、车速检测、舵机控制和直流驱动电机控制的相关电路;在软件方面,根据PID控制或模糊控制并使用CodeWarrior软件编程和BDM调试实现小车行驶控制。

关键词:智能车;单片机;光电传感器;路径识别;1. 前言飞思卡尔智能车具体包括一种基于光电传感器的智能寻迹小车的设计和实现。

智能小车硬件系统由XS12微控制器、电源管理模块、路径识别电路、车速检测模块、舵机控制单元和直流驱动电机控制单元组成。

本系统以飞思卡尔16位微处理器MC9S12XS128为控制核心,并采用CodeWarrior软件编程和BDM作为调试工具。

运用红外发射接收原理进行道路信息采集,经单片机AD转换后通过相关算法及控制策略和PWM控制技术对智能小车的转向和速度进行控制,使小车能够自主识别黑色引导线并根据黑色引导线实现快速稳定的寻线行驶。

2.小车机械结构调整与优化车身机构调整包括:底盘调整、前轮的调整、后轮距及后轮差速的调整、齿轮传动机构调整。

信息与控制工程学院毕业设计(论文)文献综述3.硬件设计方案3.1电源模块设计由于电路中的不同电路模块所需要的工作电压和电流容量不相同,因此电源模块应该包含多个稳压电路,将充电电池电压转换成各个模块所需要的电压。

飞思卡尔智能车技术报告

飞思卡尔智能车技术报告

第六届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛技术报告学校:队伍名称:参赛队员:带队教师: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“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛关保留、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:摘要随着现代科技的飞速发展,人们对智能化的要求已越来越高,而智能化在汽车相关产业上的应用最典型的例子就是汽车电子行业,汽车的电子化程度则被看作是衡量现代汽车水平的重要标志。

同时,汽车生产商推出越来越智能的汽车,来满足各种各样的市场需求。

本文以第六届全国大学生智能车竞赛为背景,主要介绍了智能车控制系统的机械及硬软件结构和开发流程。

机械硬件方面,采用组委会规定的标准 A 车模,以飞思卡尔半导体公司生产的80管脚16 位单片机MC9S12XS128MAA 为控制核心,其他功能模块进行辅助,包括:摄像头数据采集模块、电源管理模块、电机驱动模块、测速模块以及无线调试模块等,来完成智能车的硬件设计。

软件方面,我们在CodeWarrior IDE 开发环境中进行系统编程,使用增量式PD 算法控制舵机,使用位置式PID 算法控制电机,从而达到控制小车自主行驶的目的。

另外文章对滤波去噪算法,黑线提取算法,起止线识别等也进行了介绍。

关键字:智能车摄像头图像处理简单算法闭环控制无线调试第一章引言飞思卡尔公司作为全球最大的汽车电子半导体供应商,一直致力于为汽车电子系统提供全范围应用的单片机、模拟器件和传感器等器件产品和解决方案。

飞思卡尔公司在汽车电子的半导体器件市场拥有领先的地位并不断赢得客户的认可和信任。

其中在8 位、16 位及32 位汽车微控制器的市场占有率居于全球第一。

飞思卡尔公司生产的S12 是一个非常成功的芯片系列,在全球以及中国范围内被广泛应用于各种汽车电子应用中。

智能车电机驱动模块使用详解(1)

智能车电机驱动模块使用详解(1)

智能车电机驱动模块使用详解智能车的驱动系统一般由控制器、电机驱动模块及电机三个主要部分组成。

智能车的驱动不但要求电机驱动系统具有高转矩重量比、宽调速范围、高可靠性,而且电机的转矩‐转速特性受电源功率的影响,这就要求驱动具有尽可能宽的高效率区。

控制器采用飞思卡尔16位单片机PWM功能完成,智能车电机一般每一届都有主委会提供,而且型号指定,参数固定。

一般提供的为直流电机。

其控制简单、性能出众、供电方便。

直流电机驱动模块一般使用H型全桥式电路实现电机驱动功能。

H桥驱动工作原理H 桥驱动电路是为了直流电机而设计的一种常见电路,它主要实现直流电机的正反向驱动,其典型电路形式如下。

从图中可以看出,其形状类似于字母“H”,而作为负载的直流电机是像“桥”一样架在上面的,所以称之为“ H 桥驱动”。

4个开关所在位置就称为“桥臂”。

从电路中不难看出,假设开关 QA、QD接通,电机为正向转动,则开关QB、QC接通时,直流电机将反向转动。

从而实现了电机的正反向驱动。

电流的大小,决定了电机的转速,通过PWM的占空比(电流通断比)来决定电流的大小,从而间接控制了电机的转速。

H桥驱动选型分析H 桥驱动的主要性能包括:1、效率,驱动效率高就是要将输入的能量尽量多的输出给负载,而驱动电路本身最好不消耗或少消耗能量。

具体到H桥上,也就是四个桥臂在导通时最好没有压降,越小越好。

2、安全性,不能同一侧的桥臂同时导通;3、电压,电压是指能够承受的驱动电压;4、电流,电压是指能够通过的驱动电流。

根据H桥驱动的主要特性分析,安全性主要由控制部分决定。

在智能车设计中,电机是固定型号的(一般组委会会提供车模和电机),所以所需的电流和电压时有限的,所以H桥驱动的选型会重点关注H桥驱动的效率,即关注MOS管的压降上。

因此我们选择H桥驱动遵循以下原则:(1)由于驱动电路是功率输出,要求开关管输出功率较大;(2)开关管的开通和关断时间应尽可能小;(3)小车使用的电源电压不高,因此开关管的饱和压降应该尽量低。

飞思卡尔智能车摄像头组新手指南(5)--让车跑起来篇

飞思卡尔智能车摄像头组新手指南(5)--让车跑起来篇

飞思卡尔智能车摄像头组新⼿指南(5)--让车跑起来篇舵机、电机控制策略让车跑起来彭岸辉控制器设置了快速的控制周期,在每个运算周期内,控制器即时地得到智能车车速以及传感器采样来的道路信号,经过控制算法的计算后,控制单元输出相应的前轮控制转⾓以及电机占空⽐的值,其输出值再经过函数映射关系转换为 PWM 脉宽信号传⾄前轮舵机以及驱动电机,从⽽实现⼀个周期的控制。

由于摄像头的信号是具有周期性的,可以直接采⽤摄像头采集⼀幅图像的周期作为控制周期。

舵机控制采⽤ PD 控制,控制跟随性较好,P可以及时对赛道的变化作出反应,当然舵机的 P 项值也是跟随赛道情况变化的,直道和较⼩的弯道时控制较弱,90 度弯道或 270 度⼤弯道控制量较强,D有预测道路类型的作⽤,也就是能使舵机提前打⾓。

电机控制采⽤ PID 控制,可以减⼩动态误差并且跟随性能较好。

当然也可以使⽤其他控制,很多⼈舵机采⽤P控制,电机采⽤PD或PI控制。

对⽐他们的优缺点⾃⼰选择适合⾃⼰⼩车的PID。

这⾥不进⾏深⼊讲解。

前⾯的⼯作完成后懂得基本的图像处理算法就差不多可以使⼩车跑起来了!要使⼩车跑起来其实不难的,很多初学者最希望的就是看⾃⼰的车跑起来,因为当初我也是这样的,很理解师弟师妹们此刻的想法!最基本的图像处理算法就是:图像中间往两边搜索⿊线注意:初学者在初学时不知道偏差是怎样计算的。

这⾥就提⼀下:偏差就是计算出的中线即图中赛道中的⿊线与摄像头所看到的中线即图中赛道中的竖直红线(例如采集到的图像是100列的,那么摄像头看到的中线就是50)做差得到的值就是偏差。

它表⽰车当前位置与期望位置的偏离程度。

再看个图吧:⽤两⾏来说明,其他的⼀样。

第⼀⾏左边坐标(0,1)右边坐标(0,99),得出的中线就是(0,50),那么50所在的那⼀列就是摄像头所看到的中线(就是图中竖直的红线)。

这⾥再提⼀下,很多⼈提出中线后发现上位机上或LCD上没显⽰出中线,其实显⽰出中线很简单的:根据RGB,⼀个像素点的像素值为255时显⽰出来的是⽩⾊,像素值为0时显⽰出来的是⿊⾊。

基于智能车的后轮双电机差速的研究与应用

基于智能车的后轮双电机差速的研究与应用

基于智能车的后轮双电机差速的研究与应用刘刚【摘要】针对飞思卡尔智能车竞赛的C型车模,前轮舵机转向,后轮双电机差速,用电控方式对此车模后轮的双电机进行差速控制,满足Ackermann转向原理,在原差速转向基础上进行了改进,并提出了一种阿克曼式差速PID公式,也给出一套对差速参数的整定方案,使双电机差速应用简单化,让电动智能汽车转向性能得到较大的提高.【期刊名称】《电子制作》【年(卷),期】2015(000)013【总页数】2页(P88-89)【关键词】双电机驱动;智能车;阿克曼式差速PID;电子差速【作者】刘刚【作者单位】安徽工业大学电气与信息工程学院【正文语种】中文在车速极低,且不考虑汽车质心侧偏、横摆角,以及路面情况变化和侧风等情况下,可以参考阿克曼(Ackerman)转向几何学原理,如图1。

可以看到汽车在转弯时,内、外侧后轮行驶距离不同,而两者行驶时间却相同,因此两者时间存在差速问题。

图1 阿克曼转向几何图2 MOS管驱动电路传统汽车使用机械差速器来完成差速,机械差速器的基本运动规律是:无论转弯或直行,两侧驱动车轮的转速之和始终等于差速器壳转速的2倍。

常用的对称式锥齿轮差速器,其内摩擦力矩很小,实际上可以认为无论左右驱动轮转速是否相等,两边扭矩总是平均分配,这样的分配比例对于车辆在良好路面上直行或转弯时,其运行状态都是满意的,但并不可人为自由调节达到最佳状态。

最近几年,世界各地都在研究电动汽车,而在电动汽车中,由于使用两台电机直接驱动后轮,不用安装机械差速器,但是在转弯时面临着差速问题。

因此如何解决电动汽车转弯时的差速问题,成为电动汽车发展的关键问题。

本文以智能车比赛C车模为基础,搭建双电机驱动,用kinetic系列单片机控制,让电子差速在理论与实践中的应用恰到好处。

1 双电机驱动电路的设计差速需要在低速与高速的不同行驶环境下才能看到效果,因此为了满足车速要求,所选驱动必须能承受大电流用以驱动不同的车速变化和正反转变化。

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

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。

飞思卡尔

飞思卡尔

光电组、摄像头组、 光电组、摄像头组、电磁组简介
霍尔开关元件: 霍尔开关元件: 霍尔传感器是基于霍尔效应原理,将电流、 霍尔传感器是基于霍尔效应原理,将电流、 磁场、位移、压力、 磁场、位移、压力、压差转速等被测量转换 成电动势输出的一种传感器。虽然转换率低、 成电动势输出的一种传感器。虽然转换率低、 温度影响大、 温度影响大、要求转换精度较高时必须进行 温度补偿,但霍尔传感器具有结构简单、 温度补偿,但霍尔传感器具有结构简单、体 积小、坚固、频率响应宽(从直流到微波)、 积小、坚固、频率响应宽(从直流到微波)、 动态范围(输出电动势的变化) 无触点、 动态范围(输出电动势的变化)大、无触点、 寿命长、可靠性高, 寿命长、可靠性高,以及易于微型化和集成 电路化等优点。 电路化等优点。
光电组、摄像头组、 光电组、摄像头组、电磁组简介
理论上可以用密 绕的线圈作为传感器 去测量通电直导线的 磁场。 磁场。 实际上要用LC并联 实际上要用LC并联 LC 谐振电路放大感应电压, 谐振电路放大感应电压, 并且由于LC LC回路的选频 并且由于LC回路的选频 特性, 特性,可以去除一些噪 声。
‘飞思卡尔’智能车简介
大赛要求使用统一指定的竞赛 车模套件, 车模套件,采用飞思卡尔公司的 位微控制器MC9S12XS128 MC9S12XS128作为 16 位微控制器MC9S12XS128作为 核心控制单元, 核心控制单元,自主构思控制方 案进行系统设计, 案进行系统设计,包括传感器信 号采集处理、动力电机驱动、 号采集处理、动力电机驱动、转 向舵机控制以及控制算法等, 向舵机控制以及控制算法等,完 成智能车工程制作及调试。 成智能车工程制作及调试。
‘飞思卡尔’智能车简介
大赛组委会统一规定了车模和赛道标准, 大赛组委会统一规定了车模和赛道标准, 并且主要以速度为评判标准: 并且主要以速度为评判标准:

飞思卡尔智能车简介

飞思卡尔智能车简介

智能车制作F R E E S C A L E学院:信息工程学院班级:电气工程及其自动化132 学号:6101113078姓名:李瑞欣目录:1. 整体概述2.单片机介绍3.C语言4.智能车队的三个组5.我对这门课的建议一、整体概述智能车的制作过程包括理论设计、实际制作、整车调试、现场比赛等环节,要求学生组成团队,协同工作。

内容涵盖自动控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械与汽车等多学科多专业。

下面是一个智能车的模块分布:总的来说智能车有六大模块:信号输入模块、控制输出模块、数据处理模块、信息显示模块、信息发送模块、异常处理模块。

1、信号输入模块:智能车通过传感器获知赛道上的路况信息(直道,弯道,山坡,障碍物等),同时也通过传感器获取智能车自身的信息(车速,电磁电量等)。

这些数据构成了智能车软件系统(大脑)的信息来源,软件系统依靠这些数据,改变智能车的运行状态,保证其在最短的时间内按照规定跑完整个赛道。

2、控制输出模块:智能车在赛道上依靠转向机构(舵机)和动力机构(电机)来控制运行状态,这也是智能车最主要的模块,这个模块的好坏直接决定了你的比赛成绩。

电机和舵机都是通过PWM控制的,因此我们的软件系统需要根据已有的信息进行分析计算得到一个合适的输出数据(占空比)来控制电机和舵机。

3数据处理模块:主要是对电感、编码器、干簧管的数据处理。

信号输入模块得到的数据非常原始,有杂波。

基本上是不能直接用来计算的。

因此需要有信号处理模块对采集的数据进行处理,得到可用的数据。

4信息显示模块:智能车调试过程中,用显示器来显示智能车的部分信息,判断智能车是否正常运行。

正式比赛过程中可关闭。

主流的显示器有:Nokia 5110 ,OLED模块等,需要进行驱动移植。

5信息发送模块智能车的调试过程中,我们需要观察智能车的实时状态(采集的信号是否正常,输出是否正常),这个时候就需要用到信息发送模块,将智能车运行时的数据发送到电脑上就行分析处理。

飞思卡尔智能车电路详解(全)

飞思卡尔智能车电路详解(全)
• 标准检测距离只有7mm。 • 光敏三极管引脚正极反用。 • 使用脉冲打开方式能极大提高工作电流,
增加检测距离。但使用不当极易烧毁传感 器,因此初期使用时不推荐使用此方法。
视频分离电路 LM1881
测速传感器模块
• 霍尔传感器 • 反射式红外传感器 • 对射式红外传感器 • 测速电机 • 对加速度传感器进行积分
智能汽车

硬件电路设计
安徽大学 创新实验室整理
整个系统电路模块组成
• 单片机控制模块 • 黑线检测模块 • 测速模块 • 电机驱动模块 • 电源模块
单片机控制模块
黑线检测模块
• 光电组:反射式红外传感器、 激光传感器
• 摄像头组:CMOS、CCD
红外传感器RPR220
具体使用注意点
• 发光二极管部分在恒流情况下最大工作电 流为50mA。
• 电子调速器(电调) 好用,但实在太贵
L298N 输入输出
并联电路
MC33886并联电路
。。。。。。
电源模块
• 单片机系统模块电源 -- 5V(LM2940)
• 黑线检测传感器模块电源
光电 -- 5V(LM2575) 摄像头 -- 9V/12V(mc34063)
• 测速部分电源 -- 5V
• 舵机动电源 -- 电池直接供电 • 电机驱动模块电源 -- 电池直接供电
5V电源部分
LM2575芯片手册上的常用电路
二极管的额定电流值应大于最大负载电流的1.2倍,但考虑 到负载短路的情况,二极管的额定电流值应大于LM2575的最大 电流限制;另外二极管的反向电压应大于最大输入电压的1.25 倍。
LM2575芯片特点
• 优点: 转换效率高,芯片发热现象不明显,避

PID Bang-Bang双模控制系统

PID Bang-Bang双模控制系统

《计算机控制仿真》课程设计报告2012年6月26日飞思卡尔电机PID+Bang-Bang双模控制系统摘要:本文结合飞思卡尔电机,介绍了飞思卡尔电机控制系统的工作原理。

经过推导,建立了该电机的数学模型。

在MATLAB/Simulink中搭建了电机的仿真模型,分别对PID 控制和Bang-Bang控制进行了仿真,仿真结果表明这两种控制方法无法获得满意的控制效果。

为取得良好的控制效果,将PID控制和Bang-Bang控制相结合,设计了PID+Bang-Bang双模控制器,提高了系统的控制效果。

关键词:PID控制Bang-Bang控制稳定性快速性目录一、引言 (1)1.1 计算机控制仿真简介 (1)1.2 飞思卡尔智能车电机控制系统与课程设计的关系 (1)二、设计要求 (2)2.1 直流伺服电机的物理模型 (2)2.2 直流伺服电机的数学模型 (2)2.3 设计要求 (3)三、系统设计及结果分析 (4)3.1 PID调节 (4)3.1.1 比例控制校正 (4)3.1.2 比例微分控制校正 (6)3.1.3 PID控制器校正 (8)3.2 Bang-Bang控制 (10)3.3 PID+Bang-Bang双模控制 (11)3.3.1 控制原理 (11)3.3.2 鲁棒性分析 (12)四、实际应用 (13)五、设计总结 (15)5.1 PID各参数对系统性能的影响 (15)5.1.1 比例参数对系统性能的影响 (15)5.1.2 微分参数对系统性能的影响 (15)5.1.3 积分参数对系统性能的影响 (16)5.2 PID+Bang-Bang双模控制 (16)六、致谢 (16)七、参考文献 (17)一、引言1.1 计算机控制仿真简介计算机仿真是用计算机科学和技术的成果建立被仿真的系统的模型,并在某些实验条件下对模型进行动态实验的一门综合性技术。

它具有高效、安全、受环境条件的约束较少、可改变时间比例尺等优点,已成为分析、设计、运行、评价、培训系统(尤其是复杂系统)的重要工具。

飞思卡尔智能车各模块原理及元器件

飞思卡尔智能车各模块原理及元器件

飞思卡尔智能车各模块原理及元器件在准备比赛的过程中,我们小组成员经过分析讨论,对智能车各模块的元器件使用方面做如下说明:1、传感器模块:路径识别模块是智能车系统的关键模块之一,目前能够用于智能车辆路径识别的传感器主要有光电传感器和CCD/CMOS传感器。

光电传感器寻迹方案的优点是电路简单、信号处理速度快,但是其前瞻距离有限;CCD 摄像头寻迹方案的优点则是可以更远更早地感知赛道的变化,但是信号处理却比较复杂,如何对摄像头记录的图像进行处理和识别,加快处理速度是摄像头方案的难点之一。

在比较了两种传感器优劣之后,考虑到CCD传感器图像处理的困难后,决定选用应用广泛的光电传感器,相信通过选用大前瞻的光电传感器,加之精简的程序控制和较快的信息处理速度,光电传感器还是可以极好的控制效果的,我们使用11个TK-20型号的光电传感器。

2、驱动模块:驱动电路的性能很大程度上影响整个系统的工作性能。

电机驱动电路可以用MC33886驱动芯片或者用MOS管搭建H桥驱动电路。

MC33886体积小巧,使用简单,但由于是贴片的封装,散热面积比较小,长时间大电流工作时,温升较高,如果长时间工作必须外加散热器,而且MC33886的工作内阻比较大,又有高温保护回路,使用不方便。

采用MOS管构成的H桥电路,控制直流电机紧急制动。

用单片机控制MOS管使之工作在占空比可调的开关状态,精确调整电动机转速。

这种电路由于MOS管工作在饱和截止状态,而且还可以选择内阻很小的MOS管,所以效率可以非常高,并且H桥电路可以快速实现转速和方向控制。

MOS管开关速度高,所以非常适合采用PWM调制技术。

所以我们选择了用MOS管搭建H桥驱动电路。

3、电源模块:比赛使用智能车竞赛统一配发的标准车模用7.2V 供电,而单片机系统、路径识别的光电传感器、光电码编码器等均需要5V电源,伺服电机工作电压范围4V到6V(为提高伺服电机响应速度,采用7.2V 供电),直流电机可以使用7.2V 蓄电池直接供电,我们采用的电源有串联型线性稳压电源(LM2940、7805等)和开关型稳压电源(LM2596)两大类。

EN-FSROB 飞思卡尔智能车各模块调试指南

EN-FSROB 飞思卡尔智能车各模块调试指南

EN-FSROB飞思卡尔智能车各模块调试指南1、下载Motor文件夹下面的程序,测试电机驱动模块,系统控制底板:蜂鸣器、按键、OLED 接口及XS128最小系统;步骤:(1)连线:系统底板P11插针P7、P5、P3、P1/2接电机驱动模块的排针7、5、3、1/2;(2)连接电机,调节4、3按键,可发现电机转速及转向发生变化;(3)分别按下1、2按键,可关闭、打开蜂鸣器,并可观察OLED液晶显示数据是否正常;2、下载A_CarTest文件夹下面的程序,测试XS128核心板串口排针及系统控制底板舵机控制电路:步骤:(1)上电,调节电位器,万用表测试P10舵机插接排针的6V、GND引脚电压调整至6V;(2)XS128核心板UART排针通过杜邦线插上蓝牙模块,注意插线顺序;(3)手机安装蓝牙串口测试工具,并打开,通过摇动手机左右晃动可发现舵机旋转;3、CC2500模块测试:1)将T103模块插入电脑,打开《CC2500无线串口数据传输下载软件》文件夹下的下载软件;给T103模块下载程序2)给XS128下载CC2500测试程序;3)插上CC2500模块到底板,把另外一块CC2500模块通过转接座插入到T103模块,并打开串口调试助手,并按照下图进行配置:4)此时,通过串口调试助手发送数据可在底板OLED模块的R_Buff区显示出来发送的数据,然后按下地板上的四个按键中的其中一个,可在OLED模块的S_Buff区显示所按下的按键号并通过CC2500模块传送到串口调试助手;4、CCD测试;1)下载CCD测试程序;2)连接CCD传感器到智能车底板的P3或P4接口;3)电脑安装PL2303驱动,插入USB-TTL小板,并且用杜邦线将USB-TTL小板与XS128核心板连接;4)打开智能车调试助手,按如下方法配置,配置好打开串口可发现数据上传到调试助手上面;5、摄像头测试;1)下载OV7620测试程序;2)正确连接摄像头到底板上的P7OV7620转接接口;3)电脑安装PL2303驱动,插入USB-TTL小板,并且用杜邦线将USB-TTL小板与XS128核心板连接;4)打开智能车调试助手,按如下方法配置,配置好打开串口可发现摄像头所拍照片上传到调试助手上面;6、编码器测试;编码器改装,褐色——VCC;蓝色——GND;白色——IN;。

飞思卡尔智能车硬件培训

飞思卡尔智能车硬件培训

电 池 的 使 用
• 正确放电:
•由于镍镉电池具有记忆效应,对电池的不完全放电将 会人为的降低电池的电容量; •从放电曲线可以看出,随着电池电量的减少,其电压 也会逐渐降低,当电压降低到某个阈值后继续放电, 电池电压将很快的跌落。这个阈值就是电池的放电下 限电压。厂家给出了放电下限电压为6V。因此,在使 用时,建议在动力车的电源设计中加入电池保护电路, 当电池电压低于6V时切断电路,用来保护电池。如果 没有保护电路,要注意,电池接通时人不要离开。因 为当电池电压降到接近6V时,电池已经给不出多少电 流,已经没有能力驱动电机了,此时一定要及时断开 电路,到了给电池充电的时候了。
辅助支架等。
车 模 调 整 参 数
前轮调整
后轮调整
减震弹簧 其他调整




前轮是转向轮,前轮调整包括以下几个方面: 主销内倾 ;主销后倾;前轮外倾;前轮前束
前 主销内倾



主销内倾是指主销装在前轴略向内倾斜的角度,它的作用是使
前轮自动回正,增大摩擦力,避免甩尾。角度越大,前轮自动回正 的作用越剧烈,但是转向时也越费力,轮胎磨损也增大。主销内倾
车 模 运 行 方 向
光电组:四轮车模双向运行。
车模使用 B 型车模,车模运行可以在比赛过程中,
根据赛道要求随时调整运行方向。
车 模 运 行 方 向
光电组:车模直立行走。
使用 D、E 型车模。车模
运行时只允许动力轮着地,
车模直立行走。车模运行
方向应按照图3 所示:






禁止改动车底盘结构、轮距、轮径及轮胎;如有必 要可以对于车模中的零部件进行适当删减。 禁止采用其它型号的驱动电机,禁止改动驱动电机

一种光电传感和路径记忆的智能车导航系统的实现

一种光电传感和路径记忆的智能车导航系统的实现

一种光电传感和路径记忆的智能车导航系统的实现一种光电传感和路径记忆的智能车导航系统的实现智能车的诞生为人类提供了一种全新的缓解城市交通拥堵、提高车辆安全性的交通工具。

在众多的智能车导航方案中,视觉导航由于与人类的驾驶方式最为接近,成为智能车研究热点之一。

目前,视觉导航方法在高速公路环境中已经获得了初步成功,这类环境结构化程度较高,道路曲率有限、路况相对简单。

然而,随着城市环境智能车研究的兴起,视觉导航面临了新的挑战。

城市环境中的道路不仅种类多,而且转弯半径大,常常会因视野有限而导致道路跟踪失败。

本文将从该智能车总体方案、路径识别方案选择、转向和驱动控制及路径记忆算法等方面进行介绍。

智能车总体方案智能车系统以飞思卡尔公司的MC68S912DP256为核心,由电源模块、传感器模块、直流电机驱动模块、转向电机控制模块、控制参数选择模块、单片机模块等组成,。

智能车系统工作电压由+1.6V、+5V、7.2V三个系统混合组成,其中7.2V用于给驱动电机和转向舵机供电,5V给车速传感器、MCU以及光电传感器接收管供电,1.6V给发光管供电。

为了在线控制参数的调整方便,还设置了一个控制参数选择模块,可以通过几个按键的设置,调用不同的程序或控制参数,以适应不同场地条件的要求。

图1智能车总体结构智能车的工作模式是:光电传感器探测赛道信息,转速传感器检测当前车速,电池电压监测电路检测电池电压,并将这些信息输入单片机进行处理。

通过控制算法对赛车发出控制命令,通过转向舵机和驱动电机对赛车的运动轨迹和速度进行实时控制。

路径识别方案选择与电路设计路径识别方案是首先需要确定的,主要有以下几个问题。

*光电识别还是摄像头识别;*传感器如何排列?间隔多大、形状如何、单排还是双排;*传感器可向前探测的远度;*传感器信号采用数字式还是模拟式;*电路上如何实现。

由于光电识别方案简单可靠,因此本文采用了光电识别方案。

数字式光电识别与模拟式光电识别光电式传感器是以光电器件作为转换元件的传感器。

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3.1.6驱动电机介绍
驱动电机采用直流伺服电机,我们在此选用的是RS-380SH型号的伺服电机,这是因为直流伺服电机具有优良的速度控制性能,它输出较大的转矩,直接拖动负载运行,同时它又受控制信号的直接控制进行转速调节。

在很多方面有优越性,具体来说,它具有以下优点:
(1)具有较大的转矩,以克服传动装置的摩擦转矩和负载转矩。

(2)调速范围宽,高精度,机械特性及调节特性线性好,且运行速度平稳。

(3)具有快速响应能力,可以适应复杂的速度变化。

(4)电机的负载特性硬,有较大的过载能力,确保运行速度不受负载
冲击的影响。

(5)可以长时间地处于停转状态而不会烧毁电机,一般电机不能长时间
运行于停转状态,电机长时间停转时,稳定温升不超过允许值时输
出的最大堵转转矩称为连续堵转转矩,相应的电枢电流为连续堵转
电流。

图为该伺服电机的结构图。

图是此伺服电机的性能曲线。

图伺服电机的结构图
图伺服电机的性能曲线
3.1.7 舵机介绍
舵机是一种位置伺服的驱动器,适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统。

其工作原理是:控制信号由接收机的通道进入信号调制芯片,获得直流偏置电压。

它内部有一个基准电路,产生周期为20ms,宽度为的基准信号,将获得的直流偏置电压与电位器的电压比较,获得电压差输出。

最后,电压差的正负输出到电机驱动芯片决定电机的正反转。

当电机转速一定时,通过级联减速齿轮带动电位器旋转,使得电压差为0,电机停止转动。

舵机的控制信号是PWM信号,利用占空比的变化改变舵机的位置。

一般舵机的控制要求如图所示。

图为舵机的控制线。

图舵机控制要求
图舵机的控制线
控制线输入一个周期性的正向脉冲信号,这个周期性脉冲信号的高电平时间通常在1ms-2ms之间。

而低电平时间应在5ms到20ms间,并不很严格。

下表表示出一个典型的20ms周期性脉冲的正脉冲宽度与微型伺服马达的输出臂的位置的关系:
表脉冲宽度与舵机位置表
考虑到舵机安装的位置与舵机的响应速度有关,在设计中我把舵机安装在较高的位置,使转向拉杆加长,使得在舵机转动相同的角度时前轮(即方向轮)转动的角度加大,转向灵敏。

3.1.1 速度控制系统建模
控制系统的数学模型在控制系统的研究中有着相当重要的地位,要对系统进行仿真处理,首先需要知道系统的数学模型,而后才有可能对系统进行模拟。

速度控制系统的数学模型中最主要的部分就是直流电机的数学模型,下面首先着重对电机数学模型的建立进行论述,然后对系统其他部分数学模型作简单说明。

1. 直流电机的数学模型
本系统所使用的直流电机为大赛主委会统一规定的RS380-ST/3545型电机。

直流电机的物理模型如图所示。

图 直流电机的物理模型
图中所示参数的意义如下:
u a —电枢输入电压(V) Ra —电枢电阻(欧) La —电枢电感(H) E —感应电动势(V) Te —电机电磁转矩 (N ·m) J —转动惯量(kg ·㎡) B —粘性阻尼系数(N ·m ·s) i a —流过电枢的电流(A) w —电机输出的转角(rad/s )
根据基尔霍夫定律和牛顿第二定律对图所示的直流电机列基本方程:
()
()()a a a a a
a di t u t R i t L E dt
=++ e dw
T J
Bw dt
=+ a e E K w =
e T a T K I =
式中:K T 为电机的转矩常数(N ·m)A ;K e 为感应电动势常数(V ·S)rad 。

对公式进行拉普拉斯变换,得:
()()()(
)a a a a a a U s R I s L sI s E s =++
()()()e T s Js s B s =Ω+Ω ()()a e E s K s =Ω ()()e T a T s K I s =
根据公式,消去中间变量,可以求出永磁直流电动机的速度传递函数为:
2
()()()T
a a a a e T a s K U s L Js L B R J s K K R B
Ω=++++ (公式 由公式作出直流电机的框图如图所示。

(公式
(公式
图 直流电机框图
图中的e τ为电气时间常数,/e a a L R τ=。

为建立直流电机的数学模型,需要求的参数有电枢电阻a R 、电枢电感a L 、转矩常数T K 、阻尼系数B ,反电动势系数Ke 和总转动惯量J ,其中M L J J J =+,M J 为电动机转子的转动惯量,L J 为折合到电动机轴上的负载转动惯量。

为求得以上参数值,先给出电机RS380-ST/3545的技术指标(电压值为常值),如表所示。

表 RS380-ST/3545技术指标
(1) 电枢电阻a R
由直流电机的稳态电压方程式:a a a a U E I R =+,两边都乘以a I 得
2
a a a a a a U I E I I R =+
(公式
上式可以改写成
1M Cua
P P p =+
(公式
式中,1a a P U I =是从电源的输入电功率,M a a P E I =是电磁功率,转化为机械功率e P T ωΩ=,2Cua a a p I R =是电枢回路总的铜损耗。

由表中的最大功率栏可知,1a a P U I ==*8.61A=62W ,M P =,a I =8.61A ,因此a R =/ 欧= 欧。

(2) 电枢电感a L
使用万用表的电感档测得直流电机的电枢电感a L =。

则电气时间常数/e a a L R τ==。

(3) 转矩常数T K
由于e T a T K I =,当a I =8.61A 时,e T =340 g ·cm=×10-2
N ·m ,则转矩常数/T e a K T I ==×10-2/ N ·m/A=×10-3 N ·m/A 。

(4) 阻尼系数B
由于e T a T K I B ω==,当e T =340 g ·cm=×10-2N ·m 时,76502/60ωπ=⨯ rad/s= rad/s,所以阻尼系数/e B T =Ω=×10-5N ·m/(rad ·s -1)。

(5) 反电动势系数Ke
由于直流电机在最大功率时,M a a P E I ==,a I =8.61A ,则a E ==。

又由于
a e E K w =,且76502/60ωπ=⨯rad/s=s ,所以计算得反电动势系数Ke =(rad ·s -1
)。

(6) 转动惯量J
由前可知,M L J J J =+,下面首先介绍直流电机转子转动惯量M J 的测量方法。

通过查阅相关资料,本系统采用了落重法测量M J ,如图所示,将直流电机置于一高台上,轴端伸出台外在轴端上固定一个轻度圆盘,圆盘上绕数圈细绳,绳的一端悬挂一个已知质量的重物,另一端固定在圆盘上,然后让重物落下,记录重物数次落下所需时间,算出平均值t 。

按下式求取转子的转动惯量。

22
12M gt J mr h ⎛⎫
=- ⎪⎝⎭
(公

图 落重法测转动惯量
式中 M J ——转子的转动惯量,kg ·m 2
m —— 悬挂重物的质量,kg r —— 圆盘上缠绕细绳处的半径,m h —— 重物下降高度,m g —— 重力加速度,m/s 2
t —— 重物下降h 高度所需时间,s
本测试系统取h=0.8m ,m=40g=0.04kg ,r=3.9mm=0.0039m ,g=9.8 m/s 2,实验中测得的时间如表所示。

由表求得平均时间t=,因此由公式求得直流电机转子转动惯量M J =×10-6kg ·m 2。

表 测试时间
下面求折合到电动机轴上的负载转动惯量L J ,由于智能车是沿着直线运动的,所以采用计算公式是物体沿直线运动时的折算转动惯量公式:
()
2
2L J m L π=
(公式
式中 L J ——智能车沿直线运动时的折算转动惯量,kg ·m 2 m ——智能车的质量,kg
L ——直流电机每转一转时智能车沿运动方向移动过的距离,m
智能车质量m =1.2kg ,L =0.037m ,计算得L J =×10-5kg ·m 2。

所以总转
动惯量M L
=+=×10-5kg·m2。

J J J。

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