摘 要：基于恩智浦MK60微处理器、综合多种传感器（电磁传感器、编码器、nrf24l01、超声波、干簧管等）对赛道获取的信息以及双车本身的状态，在赛道上的完成超车以及平稳、高速地跑完赛道，也对将来的汽车行业无人驾驶提出一些宝贵的建议。

关键词：电磁双车；通信；模糊控制

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.08.122

1 前言

随着社会的进步和科技的快速发展，人们的生活要求日益提高，对于汽车的要求也自然越来越高，尤其是无人驾驶这块，谷歌公司推出的无人驾驶汽车也于2016年发生车祸，说明谷歌的无人驾驶仍然存在缺陷，但是汽车的智能控制是未来的一种趋势。

本文是基于恩智浦Kinetis系列MK60FN1M0VLQ15微处理器的电磁导航智能车双车通信控制系统的研究。该系统涉及道路识别、硬件制作、电源管理、算法控制等方面。智能车控制系统是通过传感器进行路径识别及路径规划、角色识别、多等级辅助驾驶等多功能于一体的综合控制系统。

2 硬件电路设计

（1）核心板模块：采用恩智浦Kinetis系列MK60FN1M0VLQ15微控制器，以下简称K60。我们团队并没有把芯片直接嵌入在主板上，而是采用的山外科技提供的最小系统板，这样的好处就是如果芯片烧了可以及时更换系统板而不至于更换整个主板，最终根据B车模大小确定了主板大小是12cm*5cm的圆角矩形。

（2）电源模块：K60芯片、电磁传感器、和电机模块等需要5V供电，采用TPS76850芯片来提供稳定的电压。它在压降非常低的情况下都能工作并且与输出电流成正比，故十分稳定。为保证电机和主板供电稳定，采取两片TPS76850分别供电的解决方案。采用LM2941芯片给舵机供电，以LM2941构成的供电电路可以提供可调节的电压输出，保证舵机在赛道上灵活转向。

（3）舵机模块：车模舵机是SD5舵机，此款舵机是特制的品种，工作电压只能在5.5V以下，有堵转保护功能，舵机在堵转后3秒后开始保护，降低电流，保护马达以及主板正常工作电流200mA，堵转电流800mA，频率是300HZ。

（4）电机模块：车模电机是RS540电机，采用四个mos管（LR7843芯片）组成的“H桥式驱动电路”来驱动。其中的HIP4082驱动芯片所需的12V电压通过mc34063芯片升压得到，理论上是升到12V，但是实际测试13.8V左右。

（5）电磁传感器模块：电磁赛道中间铺的是通20kHz、50mA的交变电流的铜线，作为车模的引导线。根据麦克斯韦电磁场理论，变化的电流周围能产生变化的磁场，再根据毕奥-萨伐尔定理，电流元在磁场中能激发出感应电动势。因此车模前瞻采用电感和电容的组合作为传感器来采集细铜线上的信号，电感的作用类似电流元，电容的作用保持信号稳定。信号的处理是采用AD0832芯片，并将采集的信号经放大后再发送给MK60处理。

（6）人机交互模块：采用拨码开关、按键和OLED。由于各个场地的赛道摩擦系数不一样，可以将拨码开发和四个按键可以形成不同的档位以适应不同的环境。OLED则可以显示调试车模的一些基本输出，比如采集信号的输出、按键档位和PID参数，和按键组合可以实现微调，从而使小车的参数更加精确。

（7）通信模块：采用NRF24L01作为通信方式和鸳鸯超声波作为检测两车模间距这两种传感器来完成双车之间的超车。赛道内有圆环、十字路口等多种路段来模拟真实环境的路况，当前面的车模检测到十字或者圆环时，NRF24L01发出超车信号的请求，后面的车接收到信号之后，便选择超车并完成响应标志信号。当两车在直道时，鸳鸯超声波测距模块可以检测两车模之间的距离，并调节两车之间的最优距离。

3 道路检测及PID控制算法

电磁传感器（通常说的是前瞻）垂直离地是25厘米，离车头水平是30厘米。前瞻是由六路传感器排成一列而成，最旁边两个是倾斜45度的10mH电感，最内的两个是水平的电感，还有两个分别处于倾斜和水平之间的竖直电感，标号0 4 1 2 5 3。竖直电感检测十字，其他四路每一路的电感如果在引导线的正上方，则此路的电感值最大，所以根据这个来找电感值最大的传感器，从而判断小车在赛道上的位置。

小车的位置有5种，0的左侧、0 1之间、1 2之间、2 3之间、3的右侧，这五个位置的不同就体现在中间两路电感值的差值，让舵机根据差值的不同来实现转向，经过测试，采用位置式PD的控制方法可以得到更好的效果。

PID的思想就是利用真实反馈的值和期望值之差来精确地稳定某个量。这个用在电机上的应用很广泛。在电机PID调节中，根据编码器测得真实速度和你想让车达到速度的偏差值来迅速稳定系统，再通过蓝牙传输的速度曲线，根据这个曲线的斜率就能判断系统是否快速达到稳定。

4 模糊控制算法及“点刹”思想

小车的转向以及与电机配合的实时性，用精确的数学的模型将其描述出来是一个非常繁琐的任务。总的来说小车在赛道上只需要三点配合好——电磁传感器检测、舵机转向、电机动力。硬件连接不能有问题。那么就是舵机的位置式PD和电机的增量式PI需要适当配合。为什么需要模糊PID控制？因为小车在赛道上不同位置是需要不同的PID达到最佳状态，这个时候可以根据位置的不同选取不同的PID，比如直道、大S弯、小S弯、圆环，调试出适合这些位置的PID，这个时候就叫分段式PID，但是比如在大S弯和小S弯衔接处、直道与弯道的衔接处突然变换PID就会产生一些意想不到的问题，这个时候才引入模糊PID控制。

模糊控制器由模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口组成。

模糊化接口就是将得到偏差模糊化进入一个论域。

规则库包括模糊控制器参数库和模糊控制规则库。模糊控制规则建立在语言变数的基礎上。语言变数取值为“大”、“中”、“小”等这样的模糊子集，各模糊子集以隶属函数表明基本论域上的精确值属于该模糊子集的程度。因此，为建立模糊控制规则，需要将基本论域上的精确值依据隶属函数归并到各模糊子集中，从而用语言变数值（大、中、小等）代替精确值。

模糊推理就是将精确的输入量转化为模糊量有两种方法：将精确量转换为标准论域上的模糊单点集，精确量X经对应关系G转换为标准论域X上的基本元素。或者将精确量转换为标准论域上的模糊子集，精确量经对应关系转换为标准论域上的基本元素，在该元素上具有最大隶属度的模糊子集，即为该精确度对应的模糊子集。

清晰化接口推理得到的模糊子集要转换为精确值，以得到最终控制量输出Y。目前常用两种精确化方法。最大隶属度法：在推理得到的模糊子集中，选取隶属度最大的标准论域元素的平均值作为精确化

（下转第143页）

（上接第135页）

结果。重心法：将推理得到的模糊子集的隶属函数与横坐标所围面积的重心所对应的标准论域元素作为精确化结果。在得到推理结果精确值之后，还应按对应关系，得到最终控制量输出Y。

“点刹”思想：首先小车的速度控制必须闭环控制。上文道路检测的五个位置，如果一直检测位置在12之间，说明小车一直在赛道中间，这时小车想达到的速度就是你设定的的最大速度，小车就在不停的加速，因为PID就是总想达到算法里的期望速度并维持稳定。但是直道之后突然遇到急弯，这时道路检测的位置肯定不是直道，是0的左侧或者是3的右侧，这时开一个计数器，不停的自加反馈的速度，当自加的速度累加到算法里设定的一个值，然后把这个计数器的值清零，这样就能明显地看到一段刹车距离，这个距离跟设定的值有关系，跟急弯的长度也有关系，需要慢慢调试。

5 超车停车算法

超车是指在圆环或者十字的时候，后面的车超过前面的车，并且不相撞，超车之后依然能安全行驶在赛道上，称之为超车。

圆环分两种，一种是左部分圆环与右部分圆环是1：1，另一种是左部分圆环右部分是3：1。小车入1：1的环时的引导线是类似于“T形”，前面的车检测后必然会进入左边圆环或者右边圆环，假设进入右边圆环，进入右边圆环就会停下并通过NRF24L01发送信号给后面的车告诉它进入了右边圆环，后面的车就会走左边圆环。上文的检测算法中，当检测到“T字形”时，四路中最大的值是两边的电感。当后面的车收到信号，如果它检测到最左边的电感最大，自然就会走左边，但是如果检测到最右边的电感值最大呢，代码里面就会强制将左右两边的电感值交换，交换后左边的电感值就是最大的，所以车子仍然会走左边圆环。同理如果前面的车先入左圆环，后面的车就会入右圆环。3：1的圆环经过测试，由于电磁车车身较长，几乎不能在3：1的圆环处超车，所以就没有设计。

再说说十字路口超车，道路检测中的45两路就是用来检测十字的，检测到十字之后会拐进弯道从而让出赛道并发送信号给后面的车，当后面的车接收信号完成超车并发送完成信号，这时之前拐进弯道的车接收信号并回到赛道再发送完成信号。经过测试，可以实现两车在十字路口稳定超车。

鸳鸯模块可实现测量两车在直道的车距，两车车头和车尾都配备一套鸳鸯模块，实现可控距离的解决方案。

6 结语

本文以恩智浦智能汽车竞赛为背景，设计了涉及硬件规划、电路制作、自动测速、算法控制分析等以及机电、通信等多学科与一体的的综合系统，并且锻炼大学生的动手能力、思考能力、以及团队协作能力。

基金项目：2017年国家级大学生创新创业訓练项目（编号：201710378252）

作者简介：陈磊（1995-），男，安徽铜陵人，本科，研究方向：嵌入式系统设计。