1、第三屆全國大學生智能汽車邀請賽技術報告第三屆全國大學生智能汽車邀請賽技術報告第三屆“飛思卡爾”杯全國大學生智能車競賽技 術 報 告學 校：北京航空航天大學 隊伍名稱：北航神舟一隊 參賽隊員：唐振宇 于佳晨 李仕柏帶隊教師：陳博 何勇靈 關于技術報告和研究論文使用授權的說明 本人完全了解第三屆“飛思卡爾”杯全國大學生智能汽車競賽有關保留、使用技術報告和研究論文的規定，即：參賽作品著作權歸參賽者本人，比賽組委會和飛思卡爾半導體公司可以在相關主頁上收錄并公開參賽作品的設計方案、技術報告以及參賽模型車的視頻、圖像資料，并將相關內容編纂收錄在組委會出版論文集中。參賽隊員簽名： 帶隊教師簽名： 日 期：

2、目錄 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc207004112 第一章 引言 PAGEREF _Toc207004112 h 4 HYPERLINK l _Toc207004113 第二章 智能車硬件設計 PAGEREF _Toc207004113 h 5 HYPERLINK l _Toc207004114 2.1機械設計 PAGEREF _Toc207004114 h 5 HYPERLINK l _Toc207004115 2.1.1 CCD支架和安裝 PAGEREF _Toc207004115 h 6 HYPERLINK l _Toc207004116 2.1.2

3、 測速發電機安裝 PAGEREF _Toc207004116 h 7 HYPERLINK l _Toc207004117 2.1.3 舵機的安裝 PAGEREF _Toc207004117 h 8 HYPERLINK l _Toc207004118 2.1.4 車模參數調節 PAGEREF _Toc207004118 h 9 HYPERLINK l _Toc207004119 2.2硬件電路設計 PAGEREF _Toc207004119 h 10 HYPERLINK l _Toc207004120 2.2.1 電源電路 PAGEREF _Toc207004120 h 11 HYPERLINK

4、 l _Toc207004121 2.2.2 CCD傳感器電路 PAGEREF _Toc207004121 h 12 HYPERLINK l _Toc207004122 2.2.3電機控制電路 PAGEREF _Toc207004122 h 14 HYPERLINK l _Toc207004123 2.2.4 DG128最小系統電路 PAGEREF _Toc207004123 h 15 HYPERLINK l _Toc207004124 2.3 創新點 PAGEREF _Toc207004124 h 15 HYPERLINK l _Toc207004125 2.4 小結 PAGEREF _To

5、c207004125 h 16 HYPERLINK l _Toc207004126 第三章 智能車軟件設計 PAGEREF _Toc207004126 h 17 HYPERLINK l _Toc207004127 3.1 智能車控制算法監測平臺 PAGEREF _Toc207004127 h 17 HYPERLINK l _Toc207004128 3.1.1監測平臺的組成 PAGEREF _Toc207004128 h 17 HYPERLINK l _Toc207004129 3.1.2監測平臺的功能 PAGEREF _Toc207004129 h 18 HYPERLINK l _Toc20

6、7004130 3.2 軟件調試平臺介紹 PAGEREF _Toc207004130 h 19 HYPERLINK l _Toc207004131 3.3 創新點 PAGEREF _Toc207004131 h 20 HYPERLINK l _Toc207004132 3.4 小結 PAGEREF _Toc207004132 h 20 HYPERLINK l _Toc207004133 4.1 智能車控制思想 PAGEREF _Toc207004133 h 21 HYPERLINK l _Toc207004134 4.2 圖像處理與賽道識別 PAGEREF _Toc207004134 h 21

7、 HYPERLINK l _Toc207004135 4.3 智能車系統軟件 PAGEREF _Toc207004135 h 25 HYPERLINK l _Toc207004136 4.3.1 智能車系統軟件設計思想 PAGEREF _Toc207004136 h 25 HYPERLINK l _Toc207004137 4.3.2 軟件構成 PAGEREF _Toc207004137 h 26 HYPERLINK l _Toc207004138 4.4 創新點 PAGEREF _Toc207004138 h 28 HYPERLINK l _Toc207004139 4.5 小結 PAGER

8、EF _Toc207004139 h 28 HYPERLINK l _Toc207004140 第五章 總結 PAGEREF _Toc207004140 h 29 HYPERLINK l _Toc207004141 5.1 智能汽車技術指標 PAGEREF _Toc207004141 h 29 HYPERLINK l _Toc207004142 5.2 目前尚存在的不足與改進方向 PAGEREF _Toc207004142 h 29第一章 引言在第三屆“飛思卡爾”杯全國大學生智能車比賽中，我們采用面陣CCD作為路面檢測信息的傳感器，以飛思卡爾16位微控制器MC9S12DG128B為核心控制模塊

9、，引導改裝后的模型汽車按照規定路線行進。整個智能汽車制作過程中，我們在第二屆智能汽車比賽參賽車模基礎上，進行了多處改進，主要做了以下工作：1、硬件平臺的搭建：首先對模型車進行了機械部分的改造和調節，在不違反大賽規則的前提下對舵機進行了機械方面的設計和研究，一定程度上提高了舵機的靈敏度。在硬件電路方面，精心設計了CCD圖像采集和電機驅動電路；同時，為了調試方便和根據場地等外界環境需要，設計了人機交互的鍵盤輸入和LCD輸出硬件電路。2、軟件平臺的搭建：在軟件設計方面我們搭建了無線調試平臺，主要包括無線視頻模塊和藍牙無線串口傳輸模塊兩部分。前者提供CCD獲取的圖像信息，可以錄制智能車在賽道上的圖像信

10、息，便于分析研究控制算法；后者通過無線串口收發器發送的指令，執行轉向及車速控制。無線調試平臺不僅給程序調試帶來了很多方便，還保證了賽車在調試過程中的運動軌跡的可控性。3、控制算法的研究：通過對CCD圖像傳感器所攝取的路面圖像進行處理，從而獲得準確的賽道信息。同時，在PC機上搭建了控制算法仿真平臺，可以把設計好的圖像處理算法和控制算法先在PC機進行模擬，待模擬成功后再移植到MC9S12DG128B單片機中去。我們編寫的基于PC機的控制算法監測軟件可以直觀的監測智能車在不同賽道的運行情況，通過改動相關參數，就可以方便、直觀的觀察運行效果。第二章 智能車硬件設計硬件是系統的基礎，為了給整個系統提供一

11、個穩定、可靠的硬件平臺，我們在硬件設計方面做了很多考慮，主要包括機械部分和電路部分。2.1機械設計根據比賽規則，我們對模型車進行了機械設計和改造，主要包括CCD支架和測速電機支架的設計、舵機的安裝，以及車模底盤參數的調節。圖2.1 賽車整體圖2.1.1 CCD支架和安裝CCD支架的作用是合理的安裝和固定好攝像頭的位置，為了保證獲得穩定的視頻圖像信息，支架必須有足夠的強度和剛度，同時要求質量較輕。安裝的高度和角度在調試過程中可以根據需要方便地做出調整。本文中CCD支架及其安裝如圖2.1。支架的兩個長桿采用碳素纖維材料，質量輕，強度高。圖2.2 CCD支架2.1.2 測速發電機我們采用測速發電機實

12、現對驅動電機轉速的檢測，可以實時地獲得準確的運行速度，同時，也需要考慮測速發電機的安裝和固定，保證小車機械上的可靠和靈活。通過齒輪傳動的方式將測速電機上小齒輪與差速齒輪嚙合，并且改變傳動比，讓測速電機和驅動電機等速。測速發電機安裝如圖2.2。圖2.3 測速發電機支架2.1.3 舵機的舵機響應時間很大程度上決定了小車的靈活性，從而決定著小車在一定賽道條件下的極限速度。為了加快車輪轉向響應速度，我們設計并安裝了舵機轉向機構。在并非改變舵機本身結構的條件下，改變了舵機的安裝位置，舵機安裝高度的最佳值通過試驗獲得。舵機支架如圖2.3。圖2.4 舵機支架2.1.4 車模參數調節根據汽車理論對底盤參數進行

13、了調節，具體包括車模前后軸的高度、差速齒輪的松緊和主銷的角度等。2.1.5 PCB板的改進為了使小車的結構更加緊湊，有效地降低整車的重心，必須充分利用車架中間的空間位置，使PCB的形狀配合小車的固有結構，我們總結去年的比賽經驗，對PCB的形狀作了較大的改進。圖2.4展示了去年的車模，PCB面積大，安裝在后部，重心比較高。圖2.5是今年車模所使用的PCB板，從圖2.1 賽車整體圖可以看到改進的PCB與小車的良好配合。同時，由圖2.5也可以看出，不再采用原有較重的MC9S12DG128開發板，而直接將單片機設計在PCB電路中。圖2.5 第二屆智能車比賽時的參賽賽車圖2.6 本屆參賽車模改進的PCB

14、電路板形狀2.2硬件電路設計硬件電路主要分四部分：CCD傳感器部分，MC9S12DG128最小系統，電機驅動部分，電源電路。2.2.1 電源電路硬件電路的電源由7.2V的蓄電池提供，而由于電路中不同模塊的工作電壓和電流容量各不相同，所以需要將電池電壓轉換成各個模塊所需電壓。CCD圖像傳感器是12V工作電源，由MC34063提供。該芯片轉換效率高,升壓的范圍也比較廣,所需的外圍器件也較少,最大能夠提供1.5A的電流,足夠CCD使用。電路原理如圖2.7。圖2.7 MC34063升壓斬波電路S12最小系統板等數字電路需要穩定5V電源，選用了LM2596作為穩壓芯片。當輸入大于7V時，輸出電壓穩定在5

15、V上。當輸入電壓小于7V時，輸出電壓比輸入電壓低2V。本系統的電池電壓為7.2V，而控制系統要求輸入電壓范圍為50.5V。所以，即使電池電壓下降到6.5V，系統依然可以繼續工作。而且該芯片最大的優點就是轉換效率高，線形度好。電路如圖2.8所示。圖2.8 LM2596穩壓電路2.2.2 CCD傳感器電路我們圖像采集使用的是模擬輸出的CCD傳感器，主要采用同步分離芯片LM1881，電路原理圖如圖2.9所示。將視頻信號通過一個電容接至LM1881的2腳，即可得到控制單片機進行A/D采集的控制信號：一行同步BURST與奇偶場同步信號O/E。需要注意的是，CSO信號中的上升沿表示一行視頻信號的開始,BU

16、RST信號中的下降沿表示一行視頻信號的開始,由于S12的IRQ輸入端只支持低電平觸發和下降沿觸發,因此,應該使用BUSRT信號作為行同步信號。圖2.9 LM1881視頻同步分離電路于是視頻采集的工作就是，將模擬信號轉換為數字量，提供給控制程序使用。由于一行視頻信息輸出的周期只有約60微秒，如果使用S12內部的AD模塊，時間是非常緊張的，一行的圖像信息中能采集到的像素數會非常有限，因此圖像信息的精度會降低，也就會影響最終的識別和控制。為此，我們在這一部分也做了精心的設計：采集高速AD芯片，由外部晶振控制其采集、轉換的時間間隔，在約60微秒的行周期內采集兩百多個像素點。大大提高了圖像的精細度，為軟

17、件上的準確識別工作打下了很好的基礎。以這樣快的速度得到的圖像信息，如果采用中斷的方式進行讀取，CPU會非常頻繁的進入中斷，必然會影響其控制算法程序的正常運行。最終，我們使用外部擴展內存的方式解決了這個問題。我們擴展了一個線性的存儲器，該存儲器的數據輸出連接到S12的外部擴展數據口，使S12工作在外部擴展模式。線性存儲器的讀寫控制由S12的一個引腳即可完成。經過這樣的處理，整個圖像采集的工作基本上已由硬件完成，MCU所做的工作只剩下，在需要采集的行即將到來前，控制存儲器開始存儲，存完這一行之后，控制存儲器將數據輸出，讀出的操作只需申請一個外部變量，連續對其進行讀操作即可。2.2.3電機控制電路電

18、機控制從控制方法上可以分為開環控制和閉環控制兩種。開環控制在用法上比較簡單，只需考慮輸出，沒有反饋，但是其缺點是速度控制的精度比較低，不能適應不同的賽道環境。另外一種閉環控制，電機的速度控制信號輸出由需要的速度和電機的實際轉速二者決定，即需要對電機的實際轉速進行采集和反饋。這種做法的好處是控制精度比較高，對賽道的適應性會好很多。通常情況下的電機轉速的閉環控制，是通過軟件的自動控制算法實現的，需要將電機的轉速反饋給S12，通過軟件上的自動控制算法，由需要的速度同實際的速度的偏差，給出糾正值，達到對速度的穩定控制。但是這樣一來將會增加S12的負擔。而我們的智能車利用CCD進行識別，使微控制器更多的

19、關注圖像的采集及處理是我們設計時一直注意的問題。因此我們在電機驅動電路上下了很大的功夫，最終確定了一種硬件的閉環控制方案。這種方案在電機實際速度的采集上使用了測速發電機。測速發電機輸出的電壓大小表征了電機的實際轉速。這一電壓同S12輸出的PWM信號的積分值進行比較，由它們的偏差控制電機該加速還是減速。在電機驅動上，我們用MOS管作為分立元件搭建了H橋驅動電路，如圖2.10。通過邏輯設計，可以讓電機處于多種模式下工作，經過賽道試驗，電機的加減速效果好，滿足要求。圖2.10 H橋電機驅動電路表2.1 電機工作模式模式(nENABLE = 0):HIN1nLIN1HIN2nLIN20, 自由正轉模式

20、 1, 自由反轉模式2, 帶制動的正轉模式3, 帶制動的反轉模式4, 雙極驅動的正轉模式5, 雙極驅動的反轉模式6, 全速前進7, 停止(剎車)nENABLE = 1:PWMLPWMnPWM PWMnPWMHLLHnPWMPWMnPWMPWMnPWMHLHLHL HnPWMPWMLLLLHLHnPWMPWM LLH2.2.4 DG128最小系統電路DG128最小系統電路主要包括對單片機的供電電路，基本功能電路等標準電路，這里不再具體敘述。2.3 創新點這部分的創新點主要有以下三部分：將舵機抬高等機械改進，為智能車高效行進提供保證，并在實際運行中也得了證明。CCD圖像處理電路，可獲得高分辨率圖像

21、信息，為控制算法提供有力支撐。使用測速發電機的驅動電機硬件電路，工作穩定且解決了散熱問題；雙極性驅動模式，大大縮短了智能車加減速的時間。2.4 小結在硬件設計方面，我們盡量做到可靠、高效，這樣才能為整個系統提供一個良好的平臺。第三章 智能車軟件設計3.1 智能車控制算法監測平臺智能車的控制系統是一個時時控制系統，人的思維很難想象車在行進過程中所處的狀態，因此針對某個控制算法，如果在測試中出現問題，很難確定具體出在哪個環節。這樣，一個可以時時反映智能車運行狀態的監測平臺就顯得非常必要了。監測平臺的組成監測平臺可以將智能車的采集信息，控制算法計算得到的控制信息以及其他調試時的有用信息發送到PC端，

22、用于觀察、記錄，以便反復分析、改進。監測平臺工作流程如下：智能車采集信息、控制信息藍牙串口PC端數據處理軟件圖3.1 智能車控制算法監測平臺PC端程序界面監測平臺的功能利用監測平臺，可以很容易找到控制算法中存在的問題，以便更好的改進控制算法。實踐表明，監測平臺可以在改進控制算法中發揮較大的作用。但由于時間原因，監測平臺還十分的簡易，只實現了基本功能。希望今后的使用中不斷完善。3.2 軟件調試平臺介紹賽車在調試過程中會經常改變一些參數，為了使整個調試過程靈活、可靠，我們開發了一套基于PC機的調試系統，并實現了在該軟件下直接編寫控制算法調試的目的。我們用C+ builder開發了PC機的控制界面，

23、如下圖3.2所示：圖3.2 調試軟件可以利用此軟件對智能車其進行圖象采集和參數設置，并對圖象進行等同于智能車上搜索，直觀的顯示搜索結果和控制結果。如圖3.3所示，對圖像進行分析和標定。圖3.3 圖像標定分析3.3 創新點安裝無線收發模塊在運行過程中，實時地監控狀態信息，實現對賽車的控制，并且實現算法的移植。調試平臺的PC端軟件與單片機程序共用搜索和控制代碼，這樣其計算的搜索結果和控制結果同智能車上的結果完全相同，因此可以提高算法設計的效率，免去反復下載調試的麻煩。3.4 小結在調試平臺的幫助下，我們設計好控制方法之后就可以先利用它進行調試，以發現存在的不足，提出改進方法，大大方便了調試工作。第

24、四章 控制算法的研究4.1 智能車控制思想首先由CCD采集圖像信息，然后通過圖像處理、模式識別，得出賽道的具體參數，如果為直道，高速行駛；如果為必須轉彎的彎路，就提前做好轉彎準備，按照計算的舵機偏角和車速運行；如果該彎路存在“捷徑”，就按照計算結果，直接從“捷徑”運行。4.2 圖像處理與賽道識別針對智能車CCD透視變換問題建立了數學模型，能夠準確地將圖像中的引導線坐標轉換為真實位置。并且提出了基于曲率分析的賽道類型識別方法，能夠較為準確地判別前方賽道類型。4.2.1 引導線的提取在得到CCD圖像之后，我們需要從中獲取黑色引導線的位置，從而為之后的控制提供可靠的依據。這一步工作的準確性與可靠性直

25、接決定了智能車的控制效果。圖4.1是由CCD拍攝到的典型賽道圖像。圖4.2是較近處一行圖像的灰度值變化曲線。圖4.1 賽道圖像圖4.2 某行圖像灰度值黑色引導線有三個主要的特征可以在識別時作為依據：黑線邊緣灰度值的跳變特征，寬度特征，和灰度閾值特征。由于在不同的照明條件下，圖像的灰度會發生整體的變動，而白色底板與黑色引導線的灰度之差變化不大，因此我們選擇邊緣的跳變作為主要的識別依據。首先，在一行圖像數據從左至右的搜索過程中，黑色引導線的兩側可以分別檢測到灰度值的一次負跳變與一次正跳變。由于圖像是在智能車運動過程中拍攝的，賽道的邊緣可能會有一定的模糊，這種跳變會在1至5個像素內完成。具體的像素數

26、及跳變的大小可由實際圖像確定。其次，黑色引導線的寬度是一定的，其在圖像中占據的像素數也是基本固定的，而外界景物的干擾一般來說與引導線的寬度相差較大。只有滿足邊緣跳變條件且寬度符合要求的才認為可能是引導線。另外，十字交叉線與起跑線的寬度較大，也可以通過寬度條件加以區分。由于CCD拍攝到的圖像存在透視變換，引導線的寬度在近處較大，遠處較小，需要對圖像中不同的行分別指定寬度的最大與最小值。另外，當車身與引導線存在較大的夾角時，引導線的寬度會顯著增大，因此應當將寬度的上限值適當放寬。一般來說，按照上述條件在大多數情況下能夠較可靠地識別黑色引導線，但在特殊情況下，一些外界景物也可能滿足邊緣跳變條件與寬度

27、條件。在一定的照明條件下，引導線的灰度是一個較為固定的值，為此，再加入對灰度值的判斷，就可以在絕大多數情況下可靠地識別引導線了。4.2.2 透視變換CCD拍攝到的圖像是真實景物經過透視變換得到的。為了得到真實而準確的賽道信息，我們針對智能車CCD圖像這一具體問題建立了透視變換模型，并編寫了攝像頭自動標定程序與圖像坐標到真實坐標的轉換程序，大大方便了調試時對CCD不同安裝高度與安裝角度下圖像的標定，坐標計算精度近處達到1mm，遠處達到10mm。圖4.3為CCD拍攝到的一幅S彎道圖像。圖4.4為搜索到的圖像中引導線上一系列點的坐標，以像素為單位。圖4.5為透視變換后的實際點坐標，以毫米為單位。經對

28、比，與實際賽道形狀吻合較好。圖4.3 S彎道圖像圖4.4 賽道搜索得到的引導線坐標圖4.5 透視變換后的引導線坐標4.3 智能車系統軟件4.3.1 智能車系統軟件設計思想為了便于軟件的編寫、修改、調試，在軟件設計中，采用了層次化、模塊化、結構化和參數化設計技術。(1)層次化采用層次化設計是本系統設計軟件的一大特點。我們把程序分為兩大層，即物理層和應用層。這樣做的好處是為了便于程序調試和移植，同時也增加了程序的可讀性和可維護性。有了物理層后，我們就可以將在PC機上模擬的應用層的程序無需改動地直接移植到單片機上。(2)模塊化設計采用模塊化設計是為了便于系統的移植和維護，避免代碼的重復，從而節省數據

29、的存儲空間。(3)結構化編程采用結構化的編程方法使得程序結構清晰、邏輯性強、便于設計修改，并符合了自頂向下的程序設計規測。(4)參數化為使軟件能適應各種控制單元、硬件配置、運行環境等方面的具體要求，系統采用了參數化設計，注重于數據結構和其上進行的操作，這樣有助于增強整個運行 軟件的靈活性和適應性。本系統的軟件設計采取了自頂而下，逐步細化的設計方法。首先，按程序結構化的設計思想設計主程序結構，其次設計中斷服務程序，然后再按功能模塊化思想設計各個子程序，并逐步細化各功能模塊，同時不斷完善中斷服務程序和主程序，最后完成所有軟件的設計。C語言是一種面向微處理器的結構化程序設計語言。它除了具有程序設計快、可讀性好、易于維護和擴充等一般結構化程序設計語言所具有的優點外，還能夠直接面向微處理器的內部結構，所以用于應用系統開發可以得到一種不同于傳統的用匯編語言編