陈建辉，刘湘安

基于K60单片机智能小车设计与实践

陈建辉1，刘湘安*2

（1.电信科学技术第四研究所有限公司，陕西 西安 710061；2.长安大学 汽车学院，陕西 西安 710064）

为更好地参加全国大学生智能汽车竞赛，文章提出了基于K60的智能小车设计，设计了以MK60DN512ZVLQ10作为核心控制器的硬件电路系统。软件系统通过处理单目摄像头所拍摄的图像，得到小车的规划路径曲线；再通过单点预瞄最优曲率模型得到较优转向角，用比例积分微分（PID）算法控制小车的转向，实现了小车的循迹功能。采用了障碍物膨胀法，有效避免了碰撞的发生。试验结果表明，所设计的智能小车能够在赛道上直线行驶、转弯、过十字路口等，具有基本的行驶功能，满足了设计目标要求。

智能小车；K60单片机；PID算法；循迹功能

智能小车，也称轮式机器人，因其构造简单、工作效率高以及控制相对方便，成为了移动智能机器人研究领域的重要分支[1]。本文设计的智能小车能通过自身所搭载的黑白CMOS单目摄像头来识别道路信息，并在道路自主驾驶，完成一定行驶功能。研究智能小车对研究智能驾驶有一定的参考借鉴作用。

本文设计了基于K60的智能小车，该小车能够通过CMOS摄像头来识别道路图像信息；单片机通过发送控制指令给电机驱动程序和舵机驱动程序，从而可以控制小车的速度和转向，进而可以使小车能够循迹，避障。

1 系统总体设计方案

系统总体设计如图1所示，由电源模块、直流电机模块、舵机转向模块、摄像头模块、主控芯片模块和车架模块等部分组成。选用电容量为2 000 mAh、额定电压 7.2 V 的镍氢电池。单目摄像头探测信息丰富，观测距离远且成本低，因此，采用单目摄像头作为环境感知传感器。用脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation, PWM）控制驱动电机，实现电机的调速变矩。单片机选择MK60 DN512ZVLQ10单片机。车体选择单电机后驱车模，采用S-D5数字转向舵机。

图1 系统总体设计框图

2 系统硬件电路设计

硬件电路由以下几个部分组成：主控芯片、摄像头图像采集电路、舵机驱动电路、液晶与按键电路、电机驱动电路、供电电路等。

2.1 主控芯片

主控芯片是MK60N512ZVLQ10，属于K60系列的微控制单元（Micro Control Unit, MCU），内核芯片是Cortex-M4，供电电源为3.3 V，晶振频率为50 MHz，系统频率为100 MHz，数据处理能力能够满足使用要求和有足够多的外设接口。

2.2 电机驱动电路

小型电机驱动电路一般采用集成芯片驱动方式，本系统电机驱动电路以IRLR7843为核心板，将IRLR7843 MOS管组成H桥驱动电路，如图2所示。

图2 电机驱动电路板

2.3 摄像头驱动电路

本系统采用像素为762×564的黑白CMOS单目摄像头，采用LM1881芯片对视频信号进行分离，分离出同步信号，单片机根据同步信号进行图像采集的控制。根据图像采集原理设计的驱动电路如图3所示。

图3 摄像头驱动电路图

2.4 转向舵机驱动电路

本系统采用S-D5数字舵机，供电电压为4.5～6 V，扭力为49～58.8 N.m，动作速度44.352～50.688 r/min，频率范围为50～300 Hz。设计供电电压为5 V，因此，可以采用稳压芯片LM7805-5V对其供电。

2.5 显示与按键电路

需要外置按键对小车的转向角大小、车速等等进行调节，所需按键分别是选择键、增加键、减小键和保存键，同时需要一个显示屏来显示数字。本系统采用的是nokia 5110液晶显示器（Liquid Crystal Display, LCD）。

2.6 电源供电电路

电源供电电路需要有多个输出电压，以满足各个模块的电压需求。电压需求图如图4所示。系统电源输入应能提供或转换为5 V、12 V和3.3 V电压。由于电源电压为7.2 V，本系统采用LM7805- 5 V和LM1117-3.3 V稳压芯片对电源电压进行转换，采用直流转直流电源（Direct Current-Direct Current, DC-DC）可调升压模块把7.2 V升到12 V。12 V电压用来给图像采集模块提供电源；5 V电压供给舵机和电机驱动电路；3.3 V电压供给单片机和显示与按键电路。

图4 电源供电示意图

3 系统软件功能设计

所设计的智能小车系统采用单目黑白CMOS摄像头进行道路环境识别，环境识别功能包括图像采集，赛道识别及校正处理等；采用鲁棒性强且使用广泛的比例积分微分（Proportion Integra- tion Differentiation, PID）算法，对小车的转向和速度进行控制，以实现赛道路径跟随和避障功能。

3.1 环境感知与路径识别

3.1.1图像采集

本文中摄像头安装在车模的前中心部分，所采用的摄像头为 PC7030 CMOS 数字摄像头，其具有性能稳定，技术成熟，电路可靠简单（周边配套元器件成本低）和性价比高等优点。

摄像头所采集到的图像为灰度图像，分辨率设置为120×188。采用固定阀值对图像进行二值化处理[2]，即对采集的图像中像素点的属性值与所设定的阈值进行比较，小于阈值的点为黑点，大于阈值的点为白点，将灰度图像转换成二值化图像，如图5所示。

图5 弯道二值化图像

3.1.2赛道识别及校正

需要识别的赛道信息主要包括赛道两侧边线位置、赛道中心线位置和赛道类型判别。

单片机将二值化图像黑白跳变点进行识别和保存，将黑白跳变点连成一线，即为赛道两侧边线位置。在对两边线取中线，即为赛道中心线位置。由于赛道畸变及其他干扰等，图像效果会下降，因此，必须进行一些必要的处理，以便正确识别赛道中心及特殊赛道类型（十字交叉路口，S转弯等）。常用的校正处理方法有：赛道宽度具有一定的范围，赛道具有连续性；即通过设定约束条件，可以有效滤除干扰，如图6所示。

图6 弯道处理后的图像

3.2 运动规划与控制

3.2.1电机速度控制

本系统的电机速度控制采用PID控制中的增量式控制策略，根据单位时间电机编码器反馈的电机速度信息，构建了基于增量式PID的速度闭环控制器[3]，如图7所示。

图7 电机速度闭环控制框图

增量式PID控制算法公式为

式中，Δ()为速度控制增量；p为比例放大系数；i为积分系数；d为微分系数；()为控制器的输入（即为设定速度与实际速度之差）。

3.2.2舵机转向控制

本系统的舵机转向控制采用PID控制中位置式控制策略[4]。控制算法公式为

式中，()为PID控制器的输出；()为控制器的输入，即设定舵机转角与舵机实际转角之差；p为比例放大系数；i为积分系数；d为微分系数。

3.2.3循迹

关于智能小车对赛道中心线的跟踪控制，本系统采用单点预瞄最优曲率模型[5-7]，通过模型可以估计出最优的方向盘转角。本系统采用障碍物膨胀法，通过增大跟踪轨迹与障碍物的间隔，防止碰撞发生。

4 测试结果

如图8所示，试验测试结果表明，智能小车能够实现在赛道上直线行驶、转弯、过十字路口等基本行驶功能；但是由于单目摄像头受光照干扰大，当光照变化时，小车不能稳定地在赛道上行驶，会驶出赛道。因此，今后将在软硬件方面对智能小车进行全面改进，以提高智能小车对环境的适应性。

图8 智能小车在不同实验场景下的测试效果

5 结论

本文通过对基于K60单片机智能小车的设计，实现了智能小车自主循迹及避障等功能，满足比赛的设计目标要求。本设计有以下创新点：一是通过基于单点预瞄最优曲率模型，得到较优的转向角，能够使小车平稳地跟踪路径；二是通过增量式PID算法对电机转速进行控制，可以有效降低电机发生故障时的影响，提高电机转速控制效果。

[1] 张传正,纪旭彬,张丙哲.基于模糊控制的智能小车轨迹跟踪控制[J].汽车实用技术,2019,44(23):38-40.

[2] 刘超,蔡文华,陆玲.图像阈值法分割综述[J].电脑知识与技术,2015,11(1):140-142,145.

[3] 岳俊峰,李秀梅.基于机器视觉的智能小车自动循迹及避障系统[J].杭州师范大学学报(自然科学版), 2020,19(2):200-207.

[4] 曾喆昭,陈泽宇.论PID与自耦PID控制理论方法[J].控制理论与应用,2020,37(12):2654-2662.

[5] 丁能根,冉晓凤,张宏兵.基于单点预瞄最优曲率模型的单轨车辆驾驶员模型[J].机械工程学报,2008,44 (11):220-223,228.

[6] 郭孔辉.驾驶员—汽车闭环系统操纵运动的预瞄最优曲率模型[J].汽车工程,1984(3):1-16.

[7] 沈峘,凌锐,李舜酩.基于预瞄最优曲率模型的大曲率转向控制方法[J].中国机械工程,2012,23(17):2111- 2116.

Design and practice of smart vehicle based on K60 microcontroller

CHEN Jianhui1, LIU Xiang'an*2

( 1.Fourth Research Institute of Telecommunication Technology Company Limited, Xi'an 710061, China;2.School of Automobile, Chang'an University, Xi'an 710064, China )

In order to participate the national college students smart car competition with good score, this paper presents the design of an intelligent small car based on K60. A hardware circuit system with MK60DN512ZVLQ10 as the core controller is designed. The software system obtains the car planning path curve by processing the photos taken by the monocular camera. The better steering angle is obtained by the single-point preaiming optimal curvature model and the proportion integration differentiation(PID) algorithm controls the steering of the car to realize the tracking function. The obstacle expansion method is adopted to effectively avoid the collision. The test results show that the designed intelligent car can drive in a straight line, turn, cross the intersection and so on.It has basic driving functions and meets the design objectives and requirements.

Smart vehicle;K60 single chip machine;PID algorithm;Tracking function

TP23

A

1671-7988(2023)10-47-04

10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.010.009

陈建辉 （1981—），男，硕士，工程师，研究方向为车路协同和车联网。

刘湘安（1999—），男，硕士研究生，研究方向为车路协同和智能驾驶，E-mail:2357055607@qq.com。