电磁导航的智能车设计制作研究

摘要 本文介绍了基于电磁导航智能车的方向调节控制方案，对比分析不同传感器布局方案并得出较理想的布局模型，并根据特定布置形式的电感式传感器在不同路径上的特征值，采用修正的PID调节方式，使小车转向稳定连续且能适应不同的速度及跑道特征。

关键词 智能车；电磁导航；调试；设计；单片机；前瞻

中图分类号U491 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2011）49-0091-03

0 引言

智能车有着广阔的应用领域。随着飞思卡尔公司在中国举办智能车大赛开展的深入，全国很多高校参与了智能车的比赛研究，这极大的推动我们在智能车方面的发展。目前，智能车的导航模式主要有摄像头采集道路图像方式，通过激光管检测离散的点获取道路信息的方式和检测道路磁场以判别路径方向的路径检测方式。对于电磁导航型智能车，其磁场连续分布，控制相对简单。位于道路中心的导线通有固定频率的电流，利用滤波器采集交变的磁场，可以方便地滤除干扰，因此电磁导航型智能车有较强的抗干扰能力[1]。对于电磁导航型智能车，做好高速的时方向控制一直是难题，也是控制电磁导航智能车的关键。

1 传感器的布局

磁场具有很强的方向性，传感器的布局方式直接影响道路信息的检测。典型的布局方式有横向放置和纵向放置。横向放置的传感器（如图1中电感2、3）不具有前瞻性，但能检测到车子相对赛道的位置。纵向放置的传感器（图1中传感器0、1、4、5）具有较大的前瞻性，特别是具有一定仰角的电感(图1中0、1)其前瞻性更加显著，可作为方向控制的主要传感器。可根据前后多排放置传感器计算弯道曲率[2]决定舵机摆角的大小，使小车在不同曲率的弯道中都有适合的摆角，运行平稳。

2 方向与速度调节策略

模型智能车采用舵机作为转向执行器。本文采用S-D5 数码舵机作为控制方向的执行器。只要改变控制PWM信号的占空比即可实现平稳连续的转向[3]。PWM控制信号可根据传感器信号由PID算法计算得出。

方向控制的PID调节：离散的位置式PID的计算表达式[4]为：

k为采样序号，k＝0，1，2，……；

UK 为第k次采样时刻的计算机输出值；

ek为第k次采样时刻输入的偏差值；

Uk-1为第k-1次采样时刻输入的偏差值；

Ki为积分系数；

Kd 为微分系数。

如果采样周期足够小，式（1）的近似计算可以获得足够精确的结果，离散控制过程与连续过程十分接近。但由于它给出了全部控制量的大小，每次输出均与过去状态有关，计算时要对ek进行累加工作量大；并且，因为计算机输出的UK对应的是执行机构的实际位置，如果计算机出现故障，输出的UK将大幅度变化，会引起执行机构的大幅度变化，使智能车严重震荡，冲出赛道而损毁。这在实际调试中是不允许的。

相对与位置式PID，增量式PID具有计算量小，响应迅速的优点。

增量式PID的计算表达式可简写为：

（2）

其中，A、B、C为与采样周期，比例系数等有关的参数，其具体值应在实际应用中测试得到。增量式PID是指数字控制器的输出只是控制量的增量，与位置式PID相比，其计算量小的多，同时由于没有误差的积分项e(k)，又可消除当误差存在时发生积分饱和的危险。

由于传感器的感应电动势随距离导线的距离变化并不是线性变化的，传统的增量式PID调节并不能很好的完成方向调节的控制。为了获得足够高的控制精度和降低控制的滞后性，单片机采集信号的采样周期T很小，在增量式PID计算中相邻三次的差值一般说来相差很小。也就是说，如果取相邻三次的差调用式（2）去计算的话，微分积分的效果会非常的弱，整个式子基本等同于只有比例部分。因此，在实际编程中，ek-1和ek-2不是真正意义的上次和上上次的差值，而是前N次和前M次的差值。差值采样间隔时间tk-1=N×T，tk-2=M×T。tk-1和tk-2的选取一般以车子所能达到的最高车速为依据。以在差值采样间隔时间内，车子以最高车速跑过的距离为车身轴距的1倍~1.5倍为宜。如果间隔时间太小，则会出现上述积分微分不理想的状况，间隔时间亦不能太长，否则MCU所得到的信号不能很好的反映但前的道路变化情况，时间滞后大，引起小车震荡或转向不足。

由于外界信号的干扰，引导线电流不稳定和车身在运行中的震动倾斜等引起传感器在距离引导线的垂直距离会变化，电源电压不稳等原因，小车在直道上稳定行驶时传感器的感应电动势也会有一定的波动。传感器的值在小范围内变化时可认为道路状况基本不变，不应对小车转角做大幅度调整。稍微设置一个合适的调节死区对车子高速时稳定运行是十分必要的。由于磁场具有极强的方向性，不同摆放姿态的传感器在不同特征的道路上的灵敏性（随导线距离变化感应电动势变化的幅度）有较大差异。为使车子适应不同的道路，必须根据道路特征选用不同姿势的传感器作为主控参数。

由实际采集的一系列传感器的值做出图3，可以看出纵向放置的传感器所感应到的电动势随距中心引导线距离的变化非常小（20~40之间），不能作为主要信号来判断小车偏离赛道的程度。但可以作为小车所处赛道状态的判断，如果在一段时间内，传感器S0，S1都保持较小的值，且变化范围不大，则可认为小车在直道运行，把小车方向控制的主控权交给横向放置的传感器，配合调速子程序，使小车在直道上高速行驶。横向放置的传感器的感应电动势随小车中心距引导线距离的变化如图4所示。可见，横向对称布置的传感器对小车偏移量的变化非常敏感，其差值的变化趋势接近一条直线，与小车到赛道中心的偏移量有很好的线性关系，极大的方便了方向的编程控制。但是也应注意到，S2-S3 的变化范围非常大，灵敏度很高，而直道上所需的调节量比较小，因此，若用PID控制，应降低这里的比例系数。一般说来，直道上的控制相对简单，不必使用PID控制，只要简单的比例控制即可满足控制要求。若小车由弯道进入直道时姿势不正，在开始阶段，S2-S3的绝对值就比较大，这时，尽管控制的比例系数比较小，但由于差值很大，小车舵机也会大幅度调整，过度调节的结果就是使小车的位置进一步偏斜从而使小车在直道上不停的震荡下去，速度难以提高。为解决这一问题，可引入限幅控制的思想。如前所术，可根据纵向姿势放置的传感器来判断直道，曲率小的大弯道和弯道。在已判定是直道的前提下，可对舵机转角做出上下幅值限制。若计算所得的舵机转角超过设定幅值，则让舵机以设定幅值摆舵，忽略过大值。这样即使小车偶然的偏离赛道，也不会引起整车沿直道的来回震荡[5]。而且，由于没有了舵机大幅度摆舵的风险，可以适当提高比例系数，使小车偏离赛道中心不远时加大调节量，及早回到赛道中心，增加了小车运行的稳定性。

小车由直道入弯时，可利用纵向传感器的前瞻性尽早得知弯道从而做出响应的动作，如提前减速，调整姿势为入弯做好准备等。在小车前轮逐渐接近入弯点时，横向放置的传感器差值S2-S3的绝对值并没有大的变化，而纵向放置且具有一定仰角的传感器S0和S1的变化比较明显，依据此现象可判定为直道入弯的条件，作为控速调节减速的依据。并把方向控制的主控制权移交S0和S1。由于提前转向，小车切弯道的内侧通过，传感器的S2，S3的差值出现了反向变化，这并不影响小车的控制，因为此时传感器的S2，S3不再起主要控制作用。S0-S1，S2-S3的变化关系如图5所示，其中，在-60处，方向控制权已由S0-S1掌握，为切内道行驶做好和姿势准备。从图5中还可以看出，在前轮没有入弯之前，S0-S1的差值已经比较明显。足以说明了纵向放置的传感器具有较远的前瞻。纵向姿势的传感器的差值S0-S1随弯道曲率的大小并不是线性变化的。在弯道的曲率半径较小时，传感器S0，S1的值变化不大，其差值S0-S1变化也比较小，但随着入弯深度、弯道曲率的加大，其中一侧的传感器的感应电动势迅速增长，差值S0-S1也迅速加大。为了能适应纵向放置传感器的这种非线性变化，必须对差值S0-S1做分段处理。现假定将S0-S1的值分为四段。分段点分别取为A，B，C，且，A

十字交叉处的处理是电磁导航车的一个难点。由于磁场的叠加，十字交叉区的磁场与弯道处的磁场十分接近。小车很容易误认为是弯道而提前转向冲出赛道。可放置一对纵向的没有任何仰角的传感器来识别十字交叉。带有一定仰角的S0和S1也可以在一定程度上判断出十字交叉，但比较迟，小车可能已经严重偏离赛道。从图6中可以看出，在S0，S1先是差值比较明显，随后一起上升到较大值。如果参数选择不当，小车不能识别出十字交差。没有仰角的纵向放置的传感器S4，S5的变化同步，差值一直维持在一个比较低的水平。经测试知，只有在十字交叉处，S4，S5才会出现上表中同时上升的情况。在弯道处两传感器的值上升不是同步的，或者只有一边上升一边维持在较小的值。由电磁理论易知，在直道上线圈与导线平行，有效横截面积为0，S4，S5的值应该非常小，接近于0。在弯道上也只是一侧的传感器略微上升。这一特点可作为判断十字的条件。在实际的布置中，可以把S4，S5的位置比S0，S1放置的更靠前，这样可以提前检测出十字路口，避免小车转过一定角度后又回转。

参考文献

[1]汪晓元，廖红，赵黎，刘想宁.大学物理学[M].武汉理工大学出版社，2008，6.

[2]孙冠，等.星际航行者技术报告[R].北京：北京理工大学，2008，8(13).

[3]张琛.直流无刷电动机原理及应用[M].机械工业出版社，1999(7).

[4]胡杰.基于16位单片机MC9S12DG128智能模型车系统开发研究[D].武汉：武汉理工大学，2008.

[5]汤兵勇，路林吉，王文杰.模糊控制理论与应用技术[M].清华大学出版社，2002.

[6]杨国田，白焰.摩托罗拉（Motorola）68HC12系列为控制器原理、应用于开发技术[M].中国电力出版社，2003.