基于ZigBee的多车协作控制研究

摘 要： 采用ZigBee无线通信模块、超声波传感器、Arduino UNO控制器等模块构建能够模仿真实车辆的智能小车，搭建基于ZigBee的多智能小车实验平台，实F车与车之间的无线通信，进行多车协作控制研究，且根据多车协作控制要求，设计智能小车控制应用程序，实现多智能小车队列跟随、转向、加减速控制等工作模式。实验结果表明，采用ZigBee技术能够初步实现智能小车之间的信息交汇以及满足多智能小车系统协作控制，为进行复杂的多车协作研究奠定了理论和实践基础。

关键词： ZigBee； 无线通信网络； 智能小车； 多智能车协作

中图分类号： TN915?34； TP319 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）06?0114?04

Abstract： The ZigBee wireless communication module， ultrasonic sensors and Arduino UNO Controller are used to build intelligent vehicles to imitate the real vehicles， and establish the multi?smart?car test platform based on ZigBee to realized a wireless communication between intelligent vehicles， and promote the research on multi?vehicle cooperation control. According to the requirements of muti?car cooperative control， a intelligent car control procedure is designed to achieve follow， steering， acceleration and deceleration control of muti?smart car queue. The experimental results clearly demonstrate that ZigBee technology can preliminarily realize information interchange between intelligent vehicles and meet the requirements of cooperative control to the multi?intelligent car system. It has laid the theoretical and practical foundations for the further study on the complex multi?vehicle cooperation.

Keywords： ZigBee； wireless communication network； intelligent vehicle； multi?intelligent?vehicle coordination

0 引 言

随着人们生活与消费水平的不断提高、城市人口数量的不断增加以及汽车拥有量与日出行量的急剧增长，导致城市交通拥堵问题日益严重，出现各种交通瓶颈等问题，同时给经济与能源问题上都带来了巨大的损失和浪费，而大量的修路搭桥也只能为城市交通问题带来暂时的扩充。为了解决交通拥堵、安全等问题，国内外学者提出了智能车辆、智能交通系统等概念，做了深入、广泛的科学研究，并取得了重要突破[1?2]。但是仅对单车的研究早已不能满足当今智能化领域的发展需求，又在如今计算机技术、人工智能和电子通信技术的发展下，多智能车协作控制研究已受到了各国政府、高校、科研机构的深度重视[3]。在国外，美国加州的PATH团队、欧洲的CyberCars?2，CHAUFFEUR，PREVENT计划及日本的DEMO2000计划都在城市交通或高速公路等工况下开展了多车协作理论和实验研究[4?5]，并取得一定的研究成果。其中欧洲和日本分别制定了VANET的发展计划和开展相关研究项目，包括基于车间通信的驾驶员辅助驾驶系统CarTalk2000项目，由汽车公司和大学而建立的Fleet Net项目[6]、“Network on Wheels”项目和eSafety 计划的子项目ComeSafety，这些项目都推动了车车通信的发展、对车间和车路通信的智能交通通信系统的设计进行了研究[7]。同时，在欧洲由6家大型汽车制造厂商进行合作而组成了车车通信联盟（Car2Car Communication Consortium，C2C?CC），通过建立公开的V2V通信标准，使其不同制造商的汽车都能够采用统一标准实现车间通信。另外，法国知名科研机构（国家信息与自动化研究所）也对多车协作控制进行了研究，并通过不同类型的智能车辆在多种交叉路口工况下进行大量实验，最后在复杂路口处实现了基于通信技术的多车协作[8]。

在国内，清华大学智能技术与系统国家重点实验室研制的智能车辆THMR?V配备了GPS、激光雷达等多种传感器，通过深入的理论研究与反复的实验验证，其智能车辆能够在高速公路和一般道路上正常行驶，能够实现基于车道线的车辆自动跟踪、多工况下的主动避障和基于新兴的视觉临场感的遥控驾驶等功能[9]。西安交通大学的Spingrobot 和“夸父一号”两个智能车平台可以同时面向城市道路和越野环境，且能识别一定的交通标志和信号灯。2001年9月，国防科技大学与著名汽车厂商中国第一汽车集团公司通过校企合作对高自动化的智能驾驶技术进行了深入研究与实验，且在2003年7 月，该研究项目在汽车智能驾驶技术上达到了先进水平[9]。由此可见，国内外对单车的研究都取得了重要性的成果与突破，为多智能车的协作研究奠定了一定的理论与实验基础，如上海交通大学智能车实验室经过经过研究后自主开发了CyberC3智能车系统，并开展了智能车辆队列启停、超车、路口协作等系列的研究和其实验验证[10]。

考虑到开展实际车辆之间的多车协作研究的实验平台体积巨大、实验过程耗时耗力且危险性较高等特点，所以本文搭建了以智能小车为基础的多车协作实验平台[11]，采用ZigBee无线网络技术作为车车通信协议[12]，对两车之间的通信系统设计、数据传输、车车协作进行研究与实验。

1 系y整体设计

1.1 智能小车总体描述

智能小车的硬件部分以简化的车体为载体，其功能模块主要有： Arduino单片机模块、超声波传感器模块、舵机模块、电机驱动模块、电源模块及其他电路部分，如图1所示。其中Arduino核心控制器通过控制程序设计直接驱动智能小车的转向伺服电机。为了能使智能车稳定执行各动作，所选择单片机就必须具备迅速判断与处理数据并快速执行动作的能力，同时将与Arduino核心控制器相连的转向伺服电机和直流驱动电机紧密连接。而且如果传感器不能对数据进行正确采集识别，以及核心控制器处理失效等，都会导致小车不能正常工作。最后，如果直流电机驱动模块对其控制不好，或者进行快速转弯等都会影响小车的正常行驶。

本研究以超声波侦探避障智能小车作为前车，不具有导航作用的普通智能小车为后车，两车总体结构类似，所以本文以超声波侦探避障智能小车的设计做其简单介绍。此智能小车的单片机模块采用Arduino UNO芯片作为核心控制器，所选电机工作模式为双直流电机驱动，通过直接对左右两个直流电机的控制来实现小车的转向。其中超声波传感器模块由发送、接收传感器、控制部分（核心部分）和电源部分构成。图2为起导航引领作用的前车―超声波侦探避障智能小车。

1.2 硬件设计

在基于ZigBee的多车协作控制系统的硬件模块设计中电机驱动电路与电源稳压模块通过网口连接，而其Arduino核心控制器与超声波传感器模块通过 A/D接口连接，Arduino核心控制器会根据传感器模块检测到并向传回的数据发出相应控制信号，从而通过对电机驱动模块的控制来改变小车左右两侧直流电机的转速和转向，进而实现了对小车的控制。其中智能小车主要包括以下四大模块：Arduino UNO核心处理器，如图3所示；超声波传感器模块；电机驱动模块；XBee通信模块，如图4所示。

1.3 软件设计

小车终端控制器Arduino开发板采用Arduino IDE进行程序设计，两智能小车之间的通信通过Arduino程序来实现，一个XBee通信模块为发送端，另一个为接收端，通过测试软件XCTU对两个XBee通信模块进行配置和在所编写的程序基础上，实现车车之间数据的传输。

1.4 流程设计

此实验采用超声波侦探避障智能小车作为前车起导航作用，当前车启动前行时，会主动向后车发出前进信号，此信号会通过无线通信系统传输给后车，当后车收到前进信号，会马上做出前进动作，跟随前车并保持一定速度，而当前车在行驶过程中遇到障碍物，前车会通过超声波传感器采集数据并通过控制程序进行判断，然后会给予电机与舵机相应的控制信号，使其根据赛道信息调整相应转速与方向，同时会将其信号传递给后车，后车会做出相应动作与前车保持协作。其流程图如图5所示。

2 基于ZigBee通信网络平台搭建

2.1 ZigBee及其协议栈分析

目前除ZigBee技术外，短距离无线通信技术还包括WiFi技术、蓝牙技术等，它们的主要性能参数比较如表1所示，由表1易知，ZigBee技术是一种具有低功耗、低成本、低速率、单点覆盖距离广、网络节点数多等特点的新兴无线通信网络技术，所以本实验的通信模块采用了ZigBee技术。其协议栈主要包括：ZigBee应用层，ZigBee网络层，IEEE 802.15.4MAC层，IEEE 802.15.4PHY层。与常见无线通信标准相比，ZigBee协议相对简单，易实现，只需8位处理器，如单片机80C51，软件需要32 KB的ROM，如一种高度集成的芯片CC2430等。图6为其协议栈框架图。栈主要有应用层（APL：Application Layer）、网络层（NWK：NetworkLayer）、媒体访问控制层（MAC）和物理层（PHY： Physical Layer）。其中MAC与PHY由 IEEE 802.15.4标准定义（见表2），其主要特点是用于个人局域网，支持简单器件，同时具有安全性。

2.2 ZigBee通信网络平台搭建

此实验搭建了简单且高效的智能小车试验平台，设计了两车之间进行数据传输的通信系统，关于XBee通信模块的配对方法介绍如下：先将XBee通信模块与相应扩展板相连，然后将其整体连接于USB转TTL模块。连接引脚：TX?DIN RX?DOUT 5 V?5 V GND?GND， 如图7所示，再将USB转TTL模块的USB端与PC端连接，通过软件XCTU，进行相应设置完成XBee点对点的通信配置。最后将其与之前设计的两智能小车进行连接，在此基础上开展车车协作实验，实验结果证明其能够有效地实现两车之间的数据传输。

3 实验研究

本研究分别对两智能小车的启停、转向及加减速进行了实验，两智能小车的转向与启停都是通过digitalWrite（pin，value）函数来实现，其中pin参数表示所要设置的引脚，value参数表示输出的电压（HIGH为高电平，LOW为低电平）。

小车的加减速由analogWrite（pin， value）来实现，参数pin表示所要设置的引脚，只能选择函数支持的引脚， PWM输出的占空比由参数value表示，其范围在0～255区间，占空比用百分数表示，对应为0～100%。两车之间的通信是通过Serial.println（）与Serial.read（）两个函数实现，前车使用Serial.println（）函数，发出相应信号，经设计好的ZigBee通信系统进行数据传输，后车由Serial.read（）进行接收，收到前车发出的信号会做出相应动作，与前车保持实时通信，实现车车协作。如当前车做出左转和右转动作的同时会通过Serial.println（“L”）和Serial.println（“R”）向后车发出左右转信号，而后车会通过Serial.read（“L”）和Serial.read（“R”）接收前车发出的左右转信号，然后调用相应的子程序来实现相应动作从而与前车保持一致，也成功地实现了基于无线通信网络的多车协作控制。如图8所示，图8（a）为前后两车从匀速到加速的跟随通信实验，图8（b）为其转向实验。

4 结 语

本文主要从基于无线通信网络的多车控制系统方面开展工作，采用ZigBee无线通信技术即XBee通信模块，实现了基于通信网络的多车信息交互。通过自主设计超声波侦探避障智能小车来完成导航，小车选择了Arduino UNO核心处理器、XBee通信模块、超声波传感器、电机驱动等硬件模块，并在XCTU软件端完成了两智能小车信息的交汇、协同控制应用程序的设计。

图8 两智能小车跟随、转向实验

通过对通信系统的设计，有效地实现了两智能小车之间的信息传输，在此基础上开展了智能小车之间的跟随、启停、转向等实验并成功地验证了智能小车与通信系统的可行性和有效性。当然本实验还只是多车协作研究的一个开始，在今后的研究中还需进一步研究复杂的多车跟随动作以及信息的交互，同时在小车的设计上和为保证系统具有更好的实时性等问题上都还需做更深入的研究。

注：本文通讯作者为赵津。

参考文献

[1] VARAIYA P. Smart cars on smart roads： problems of control [J]. IEEE transactions on automatic control， 1993， 38（2）： 195?207.

[2] ZHAO J， LEFRANC G， KAMEL A E. Lateral control of autonomous vehicles using multi?model and fuzzy approaches [J]. Large scale complex systems theory & applications， 2010， 43（8）： 514?520.

[3] S卫，陈里得.智能运输系统概论[M].北京：人民交通出版社，1999.

[4] PARENT M. Advanced urban transport： automation is on the way [J]. IEEE intelligent systems， 2007，22（2）： 9?11.

[5] TSUGAWA S. An introduction to Demo 2000： the cooperative driving scenario[J]. Intelligent transportation systems， 2000， 15（4）： 78?79.

[6] FRANZ W， EBERHARDT R， LUCKENBACH T. Fleetnet?Internet on the road [C]// Proceedings of the 8th World Congress on Intelligent Transportation Systems （ITS 2001）. Sydney， Australia： [s.n.]， 2001： 11?18.

[7] New Electronics. Network on wheels （NoW）. [2005?07?14]. http：//www.new electronics. com.

[8] BOURAOUI Laurent， PETTI Stephen， LAOUITI Anis， et al. Cybercar Coperation for safe intersections [C]// Proceedings of the IEEE ITSC. [S.l.： s.n.]， 2006： 456?461.

[9] 张朋飞，何克忠，欧阳正柱，等.多功能室外智能移动机器人实验平台：THMR?V[J].机器人，2002，24（2）：97?101.

[10] YANG M， PARENT M. Cybernetic technologies for cars in Chinese cities [EB/OL]. [2004?11?21]. http：//www.perso.telecom?paristec.

[11] 戈惠梅，徐晓慧，顾志华，等.基于Arduino的智能小车避障系统的设计[J].现代电子技术，2014，37（11）：118?120.

[12] 瞿雷，刘胜德，胡咸斌.ZigBee技术及应用[M].北京：北京航空航天大学出版社，2007.