基于摄像头的直立智能车控制策略研究与设计

2018-07-26徐宇宝张晓东曹昌勇

焦作大学学报 2018年3期

林华徐宇宝李颖张晓东曹昌勇

（皖西学院机械与车辆工程学院,安徽六安 230712）

两轮直立的自平衡机器人能够完成特殊场合中多轮机器人无法完成的一些复杂运动等，其动力学系统具有非线性、多变量等特点，是一种本质上不稳定的移动机器人，两轮自平衡智能车是其应用领域的新拓展。对基于摄像头导航的两轮直立自平衡智能车进行研究具有重要的理论和现实意义[1-4]。

“恩智浦”杯智能车竞赛前身为“飞思卡尔”杯智能车竞赛，迄今已成功举办了12届，自第七届开始设立直立组。直立组相对于四轮组的设计制作要困难一些，调试也更为繁琐，直立组车模的制作与调试需要投入大量时间和精力，所以参赛人数相对四轮组也就偏少些。本文针对第十二届“恩智浦”杯智能汽车竞赛中的摄像头导航两轮直立智能车进行了机械结构、硬件电路优化设计，研究并改进了其控制策略，有效提升了车模的运行效果。

1.整车设计

智能车整车系统是一个多反馈系统，系统的整体框如图1所示。整车由CMOS摄像头OV7725采集赛道图像信息、姿态检测传感器采集车身姿态信息、光电编码器采集车模运行速度信息作为速度反馈信号,以及按键拨码等调试工具信号输入给恩智浦Kinetis系列单片机主控芯片K60DN512Z处理，通过一定的算法解算出控制量，输出到两个直流电机执行速度输出和方向差速。经过精心设计、优化和调试，可以实现摄像头导航的两轮直立智能车准确识别路径并平稳高速地运行，车模实物如图2所示。

图1 系统整体框图

图2 直立智能车实物图

车模的最终目的是能高速平衡地行驶在PVC赛道上，而直立车仅仅靠两个电机来控制车模平衡速度和方向，这就要求在设计过程中多方面进行考虑，以达到高速及其平衡性，可以从以下几点进行考虑。

（1）总体机械结构设计。不合理的设计会导致车模质量过大、重心分散，会导致车模转动惯量增大、车模在高速过弯时会出现打滑并损失大量速度分量，车模运行的稳定性和速度大打折扣。因此，为了使车模有更好的加减速性能和高速过弯的稳定性能，首先在重心上要求尽量低且质量相对集中，并且车模总体重量也不宜过大；其次在重量分配上需注意调整车模的机械零点，因为有机械零点的车模其加减速可控，不会导致速度过快而无法减速。本文经过优化设计安装，最终将车模重量控制在800-900g之间，摄像头架设高度在30cm,行驶时前瞻在1m左右。

（2）陀螺仪加速度计模块的安装。应尽量安装在车模的中轴线上且尽可能靠近车轴位置，既能反映车模前后摆动幅度，又可以大大减少加速度计的运动噪声。还必须保证完全水平安装，因为车模转向要用到横向角速度进行微分控制。加速度和角速度融合后的角度波形需平滑且无过冲及毛刺。

（3）车模其他零部件调整。由于出厂的车模都存在偏差，在车轴大齿轮和电机齿轮啮合处需要精细调整。轮胎的摩擦力是高速行驶的一项重要指标，车模的橡胶材质轮胎需经过小幅度打磨，保持轮胎的湿润亦可增加轮胎的摩擦力。

（4）控制算法。为保证行驶过程中的稳定性，算法中直立控制周期需要短一些，可以高效地反应车模姿态并做出调整；速度控制周期长一些，可以减少对直立的干扰。另外需要对速度的输入输出作限幅，对速度作平滑输出以达到最理想的匀速行驶状态，即使是遇到恶劣路况时甚至是单轮跳起的情况下依然可控不至于翻车。

2.主控板设计

为使直立车模有更好的机械结构，本文在主控板的设计上也作了相应优化。前几届的直立车主控部分普遍是由两块PCB板组成，主控和驱动板各一块，而且芯片都采用市面上购买的核心板，这样会使得整体车模重量相对较大，而又由于该车模上可配置的理想空间非常有限，在摆放时很难摆到理想位置，使得车模重量分布比较分散，严重影响车模的调试和运行。电池等配件形状和质量不易修改和控制，故本文基于轻量化思想优化设计了主控电路板。首先将整个系统的电路设计在一块PCB上，大小仅10cm×6cm；其次采用的并非市面上的核心板，而是采用LQFP封装的芯片，直接焊在主控板上。当然，一体化设计的板子需要注意做好隔离，如芯片供电和信号采集供电分别供电等。本文设计参加第十二届比赛的使用板整体板图如图3、图4所示。

图3 PCB整体板图1

图4 PCB整体板图2

整个系统由一块官方提供的7.2V镍镉电池供电，由于各个模块额定电压电流的不同，在硬件设计上需要多路稳压、滤波和隔离。电源设计上，采用了TPS公司的降压稳压芯片，先使用TPS7350对电池电压7.2V稳压到5V，给部分液晶按键等5V器件供电；再用TPS7333对5V稳压到3.3V,给主控芯片K60、姿态传感器和CMOS摄像头等3.3V器件供电。这几个电压满足整个系统的供电要求。

驱动部分是由IR2104作为驱动芯片的MOS驱动电路，具有负载能力强等优点，在控制电机加减速性能方面更快速、更强劲。由于整个控制板在一块PCB上，因此中间用74LVC245做了隔离。

本文设计的电路板在智能车的整个调试和参赛过程中没有出现电路问题，且足够稳定，满足使用要求。

3.软件设计

系统软件流程图如图5所示。整车控制系统从各个模块初始化开始，之后进入一个主函数的while循环，在循环里利用K60的DMA获取摄像头图像并进行处理，得到赛道边线，然后检测拨码状态来决定串口调试是否使用。因为串口使用会占用主控运行时间，所以比赛时一般不打开串口调试。最后进行起跑线检测，检测到之后关闭中断服务，停车完成比赛。控制函数全部在定时器中断完成。本文利用K60的PIT中断，设置了1ms的中断时间，并分步实现直立的1ms控制周期，速度的100ms的控制周期，方向的10ms控制周期以及电机的1ms控制输出周期。

图5 系统控制流程图

3.1 速度控制

本文车模使用欧姆龙的512线编码器采集当前速度后反馈至单片机，形成速度闭环控制，再经过PID环节，输出PWM信号至电机实现车模按预定速度运行。

在速度控制算法上一开始采用参考文献[5]《电磁组直立行车参考设计方案》的PI控制方法，经过调试发现，在速度为0时可以保持较好的稳定效果，当给车模一定速度时，会出现起步发车倾角变化太大，而且行进过程中会出现明显的突然减速现象。在积分环节I的调试方面，过大的I参数会引起振荡，过小的I参数加速较慢。当然由于直立车的特性，车模很难做到匀速行驶，I的加入也不能做到像四轮车一样给一个合适的I来消除稳态误差。

为解决这一控速问题，本文首先对积分作了限幅控制，并且对车模速度变化率进行限制，输出时也经过低通滤波再限幅输出，可以解决这一直立组普遍问题；其次对车模研究了积分分段控制方法，即在实际速度与期望速度相差不大时引入积分项以消除稳态误差，在速度与期望速度偏差过大时不再引入积分项，取消积分作用。使用此方案后车模速度能稳定在2.4m/s左右，不会出现车模前后摇摆的问题。

3.2 直立、方向控制

车模的直立控制包括姿态检测、直立PD控制。姿态检测使用加速度计和陀螺仪互补滤波完成，通过PD控制车模直立。在角速度和加速度融合时参考《电磁组直立行车参考设计方案》[5]里的互补滤波，也可以采用卡尔曼滤波。卡尔曼滤波的自矫正效果好，但是对于采用数字陀螺仪加速度计，互补滤波完全可以达到很好的效果。所以最终采用的是互补滤波。

在车模方向控制上，摄像头识别后计算出赛道信息，判断车模的当前位置，最终给定方向输出值。本车模使用了 “PD+补偿”的方向控制算法，保证高速过急弯时不至于滑出赛道。方向偏差利用边沿跟踪的方式采集到赛道两个边缘，再利用两边面积求差法即左边边缘以外的面积减去右边边缘以外的面积，得到车模偏离赛道的数值。例如对于像素是80×60的图像，面积差的求法是：

采用上述的直立及方向控制策略的车模在行驶中效果较好。

3.3 串级控制

传统的直立车分为直立环、速度环和方向环三个控制环，最后将三个环的输出求和作为总输出，也就是常说的并级控制,文献[3]中采用的就是并级控制策略。

本文在实验中将上述速度、直立及方向控制算法进行并级输出，控制流程图如图6所示。其中，电机速度输出是直立环的输出减去速度环的输出，即二者加减产生PWM输出作用在电机上。理想状态是匀速行驶，然而当车模在速度较高时，由于各种原因加减速频繁，这时速度控制输出就会干扰直立输出，容易产生直立不稳定。另外在控制周期上一般采用直立周期1ms，速度控制周期100ms，目的就是为了防止速度过分干扰直立。在实验室调试时发现，使用并级控制时，车模均速只能稳定在2.4m/s左右，若再提速，车模运行时角度变化以及过弯时速度变化都很大，这时候采集到的图像有着很大的畸变，调节简单参数已经无法解决这些问题。由此可见，实际中采用并级控制在高速时容易有直立稳定性不够高的问题存在。

图6 速度、直立、方向并级控制示意图

为了使智能车的速度控制不直接过多地干扰直立，为了有更高的稳定姿态，在直立智能车中引入四轴飞行器保持稳定姿态的角度环和角速度环串级控制思想[6]，并引入一个角速度环，与角度环一起作为直立环，即“速度环PID控制—角度环PID控制—角速度环PID控制”三环串级控制。

在实验中，本文设计三环串级控制方案如图7所示（图中方向环未画出），“速度环PI控制”串级是最外环，且作为“角度环PD”中间环的输入，“角速度环PID控制”作为最内环。在串级控制中，速度环的输出是产生一个直立的倾角变化值作为正反馈和姿态传感器的反馈值共同加在直立环上，可以理解成速度环输出的不再是PWM变化值，而是输出车模的直立倾角变化值。