基于ARM平臺的智能汽車協同控制系統

摘 要：本文以基于ARM的飛思卡爾小車為嵌入式平臺，研究舵機、電機、車載攝像頭的協同控制原理。舵機和直流電機的控制經過了近百年的發展，在工業控制領域逐漸成熟。攝像頭的應用我們也并不陌生，但隨著時代進步的要求，人類的控制對象趨于向大系統方向發展，系統各模塊之間，系統與人的交互尤為重要。用C語言設計出應用BANG—BANG和自適應的PID的控制算法，實現了在保持車速的情況下對蛇形彎等道路的有效跟隨。

關鍵詞：Freescale；ARM；攝像頭；電機；舵機；PID

中圖分類號：TP273.5 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2014） 10-0000-02

飛思卡爾智能小車是典型的搭載著有線傳感器網絡的嵌入式平臺，飛思卡爾大賽組委會提供的1/8車模是智能汽車的微縮模型。在這個平臺上研究循跡，壁障以及人機交互將是非常有現實意義的。

大體來說，智能小車分為微控制模塊，電源模塊，電機與舵機模塊與車載攝像頭模塊幾部分。

一、硬件系統

（一）電源系統

電源模塊主要包括單片機電源模塊、舵機和電機電源模塊、攝像頭電源模塊。電源模塊分壓示意圖如下：

（二）舵機控制

伺服器以SD-5為例，研究舵機控制理論。SD-5數字舵機是一種位置隨動系統。它內部由小型直流馬達，電子控制板，可調電位器和變速齒輪組組成。它可以根據內部的位置反饋，讓它的舵盤輸出轉角正比于給定的PWM脈寬。其優越的性能決定了對于它的控制可以使用開環。但是前提是在其在負載力矩小于其最大輸出力矩的情況下。可變的PWM脈沖由為控制器的FTM模塊產生。

（三）電機控制

540電機是個典型的大慣量系統，其執行時間要晚于控制量輸出的時間，所以一定程度的預判和反饋是非常重要的，其控制用閉環的的效果好于開環。為了有力控制，使用了BTS7960雙橋驅動。

（四）攝像頭模塊與圖像數據

OV7670是帶有384Kb FIFO的數字攝像頭，總共有個有效像素，支持RawRGB、RGB（GBR4：2：2，RGB565/RGB555/RGB444）等輸出格式。對于RGB565彩色模式，一個像素占有兩個字節，其中低字節的后三位+高字節的前三位用來表示G（Green），低字節的前5位用來表示B（BLUE）高字節的后5位用來表示R（RED）。為此每幀圖像的數據量為：640×480×2×8=4915200

考慮到數據量太大，我們在采用K60的DMA傳輸。

（五）微控制器系統

飛思卡爾MK60芯片有著卓越的性能。圖3說明了了它的內核和架構。

K60有著DMA功能，使得其與攝像頭的大數據的信息傳輸成為現實。其內嵌DSP內核，計算性能超出M3系列芯片的30%左右

二、控制算法設計

（一）圖像處理算法

由于現實中的賽道是黑白分明，所以我們只需分清黑白兩種極端的情況即可，所以可以對采集的圖像進行二值化處理，我們采用的是軟件二值化方案。歷史上比較經典的算法是大津算法，其算法中心思想為：

設一幅圖像的灰度值為1一m級，在K處將其分成兩組C0=（1～k）和C1=（k+1～m），分別計算各組產生的概率ω0與ω1。，各組的組內平均值μ0與μ1。及整體圖像的灰度平均值μ，兩組間的方差用式（1）求出：

σ2（k）=ω0（μ0-μ）2+ω1（μ1-μ）2=ω0ω1（μ1-μ0）2

=[μ·ω（k）-μ（k）]2/ω（k）[1-ω（k）] （1）

從l-m之間改變k，求上式為最大值時的k，即求maxσ2（k）時的k*值，此時k*值便是所求的閾值。σ2（k）叫做閾值選擇函數。大津法得到能得到較滿意的結果，是全局閾值自動選擇的最優方法。

二值化的效果如下圖：

（二）自適應的PID算法

PID的控制模型如下：

由于直流電機的大慣量特性采用PI算法，而舵機的控制使用PD算法。并且用舵機的輸出量來整定電機PID的參數，以實現舵機和電機的交互工作。而舵機的PID參數來源于微處理器從一幀圖像中提取出來的中心線和終點的差值。

（三）BANG——BANG算法

BANG——BANG算法作為一種補償算法，在電機的控制陷入積分飽和的時候，BANG——BANG算法能夠有效地將控制輸出量拉回來，但是不可避免的造成了系統的抖動與不穩定。所以科學的閾值的確定至關重要。

三、結束語

通過軟硬件的融合，各個模塊有效地交互。飛思卡爾智能小車能在較高的車速下安全駛過大S彎，小S彎道，蛇形彎道等路況。在現實領域可以用于車輛安全方面，消除安全隱患，智能汽車的思想將會為社會帶來很大的便利和發展。

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[作者簡介]狄新凱（1992-），男，山東滕州人，山東師范大學物電學院，學士學位，研究生，研究方向：電子信息科技。