基于TMS320F2818DSP的機器人軟硬件設計

張凱杰

【摘要】本文以高性能DSP處理器TMS320F2812為核心設計系統，其目的在于為機器人提供一個可靠、開放性強的控制系統。首先，硬件部分使用Altium Designer軟件繪畫電路圖和PCB板，共設計電源模塊、傳感器模塊、電機舵機模塊等。其次，軟件部分主要研究經典PID控制、模糊控制等控制算法在機器人速度及轉向控制中的應用，使控制系統可以滿足實時、高速、高精度控制的要求。最后利用單片機處理由外部硬件采集得到的數據，實現對圖像的壓縮、簡化，最終實現對機器人的控制。

【關鍵詞】TMS320F2818DSP;機器人;軟硬件設計

1.前言

機器人是自動執行工作的機器裝置。它既可以接受人類指揮，又可以運行預先編排的程序，也可以根據以人工智能技術制定的原則行動。它的任務是協助或取代人類的工作。

如今，機器人發展的特點可概括為：橫向上，應用面越來越寬。由95%的工業應用擴展到更多領域的非工業應用。像手術、偵查，還有空間機器人、潛水機器人。縱向上，機器人的種類會越來越多，像進入人體的微型機器人，已成為一個新方向。本論文是基于TMS320F2812DSP的機器人設計，主要對機器人的自動循跡，運動控制進行了研究，與實際聯系緊密，具有重要的現實意義。

2.硬件設計

2.1 TMS320F2812的最小系統

本文使用的是Altium Designer10繪制電路圖，模擬硬件設計。

2.2 電源轉換

由于DSP的核心電壓為1.8V，I/O電壓3.3V，所以在設計電路時，需要將5V電源轉換再供電。因此使用了TI公司的TPS767D301高性能穩壓芯片，此芯片是一款雙路低壓差電壓調整器，非常適合DSP應用系統的電源設計。TPS767D301中的可調電壓調整器輸出可以1.5-5.5V范圍內進行調節，這種。調整主要是通過外接一個電阻取樣網絡來實現的，加入了30.1K和16.9K的電阻達到輸出1.8V電壓的要求。

2.3 時鐘與復位電路

TMS320F2812 DSP的時鐘可以有兩種連接方式，即外部振蕩器方式和諧振器方式。本文采用的是外部有源時鐘方式，直接選擇一個3.3V供電的30MHz有源晶振實現。復位使用按鍵復位如圖1所示。

圖1 復位使用按鍵復位圖

圖2 電路圖

2.4 JTAG仿真接口電路

幾乎所有的高速控制器和可編程器件都配有標準仿真接口JTAG，F2812也不例外。JTAG掃描邏輯電路用于仿真和測試，采用JTAG可實現在線仿真，同時也是調試過程裝載數據、代碼的唯一通道。通過JTAG接口可將仿真器與目標系統相連接。為了與仿真器通信，DSP控制板必須帶有14引腳的雙排直插管座。

2.5 AD輸入電路

DSP內置16通道12位ADC，可配置為2個獨立的8通道模塊，分別服務于事件管理器A和B，可接受的AD信號在0-3V。電路如圖2所示。

2.6 通信模塊

2.6.1 串行通信電路設計

TMS320F2812芯片內部集成了一個串行通信接口（SCI）模塊，該模塊是一個標準的通用異步接收/發送（UART）通信接口，通信接口有SCITXD（SCI發送輸出引腳）和SCIRXD（SCI接收輸入引腳）兩個外部引腳，引腳的信號電平為TTL類型。而DSP串口的異步串行通信基于RS232標準，本文使用的MAX232芯片專門為電腦的RS232標準串口的設計電路，使用+5V供電。

其與DSP的接口電路如圖3所示。

2.6.2 無線通信電路設計

nRF905無線芯片是有挪威NORDIC公司出品的低于1GHz無線數傳芯片，主要工作于433MHz、868MHz和915MHz的ISM頻段。芯片內置頻率合成器、功率放大器、晶體振蕩器和調制器等功能模塊，輸出功率和通信頻道可通過程序進行配置。非常適合于低功耗、低成本的系統設計。其引腳如圖4所示所示。

與DSP連接電路圖如圖5所示。

2.7 傳感器模塊

本文采用灰度傳感器用來檢測機器人自身位置，灰度傳感器是模擬傳感器，灰度傳感器利用光敏電阻對不同顏色的檢測面對光的反射程度不同，其阻值變化在的原理進行顏色深淺檢測。灰度傳感器有一只發光二極管和一只光敏電阻，安裝在同一面上。在有效的檢測距離內，發光二極管發出白光，照射在檢測面上，檢測面反射部分光線，光敏電阻檢測此光線的強度并將其轉換為機器人可以識別的信號。

在灰度傳感器背面，有三個開關，分別控制紅、白、綠3種顏色的發光二極管。可以根據使用場合，選擇使用的顏色，這樣就可以使機器人可以識別出不同顏色的尋跡線。引出的三根導線分別是電源線、信號線、與地線。通過對信號線進行AD轉換，就可以對灰度傳感器面前的顏色進行判斷，從而控制機器人的行進。實際的電路中，灰度傳感器的電源端實際上是通過一個電位器，調整其工作電壓。通過對其工作電壓的調整，可以同時調節灰度傳感器上發光二極管的亮度。這樣，機器人就可以在外界環境光線亮度不同的情況下，正常尋跡。

被光敏電阻接收，電阻減小，輸出為高電位，（電壓上升）。紅外線發射管向表面黑色的物體發射紅外線，表面為黑色物體，反射紅外線光很弱。則接受不到紅外線光。電阻很大，S點當接入時，紅外線發射管，向正前方的物體發射紅外線光，通過物體表面反射。反射回紅外線光為低電位（電壓很低）。

圖6 開關電路圖

圖8 電路圖

2.8 電源模塊

本文采用的4944026-004 ABB型號的機器人電池，輸出電壓為7.2V的鎳氫電池。

各個供電模塊的電路繪制：機器人電源設計中要使其具備有集成度高、體積小等結構特點，并且也應有安全、穩定、承載電流大等功能特點。

（1）開關電路（如圖6所示）

（2）充電電路（如圖7所示）

（3）DSP供電

本文使用的TMS320C2812使用輸入VCC為3.3V和1.8V，所以需將7.2V的電源轉換為5V，再用TPS767D301這個專為DSP供電的可調電壓芯片，轉換到3.3V和1.8V為DSP供電。5V轉換使用低壓差正電壓調節器，電路如圖8所示。

DSP使用電壓3.3V和1.8V的轉換電路可參考本文第三章的TMS320F2812最小系統設計中的片外電源設計。

3.軟件設計

3.1 控制方法分析

（1）經典控制：經典控制方法最典型的就是PID控制。PID控制器由比例單元P、積分單元I和微分單元D組成。其輸入e（t）與輸出u（t）的關系為：

u（t）=kp[e（t）+1/TI∫e（t）dt+TD*de（t）/dt]

它的傳遞函數為：

G（s）=U（s）/E（s）=kp[1+1/（TI*s）+TD*s]

比例控制是一種最簡單的控制方式。其控制器的輸出與輸入誤差信號成比例關系。當僅有比例控制時系統輸出存在穩態誤差。在積分控制中，控制器的輸出與輸入誤差信號的積分成正比關系。對一個自動控制系統，如果在進入穩態后存在穩態誤差，則稱這個控制系統是有穩態誤差的或簡稱有差系統。為了消除穩態誤差，在控制器中必須引入“積分項”。積分項對誤差取決于時間的積分，隨著時間的增加，積分項會增大。這樣，即便誤差很小，積分項也會隨著時間的增加而加大，它推動控制器的輸出增大使穩態誤差進一步減小，直到等于零。

因此，比例+積分（PI）控制器，可以使系統在進入穩態后無穩態誤差。在微分控制中，控制器的輸出與輸入誤差信號的微分（即誤差的變化率）成正比關系。自動控制系統在克服誤差的調節過程中可能會出現振蕩甚至失穩。其原因是由于存在有較大慣性組件或有滯后組件，具有抑制誤差的作用，其變化總是落后于誤差的變化。解決的辦法是使抑制誤差的作用的變化“超前”，即在誤差接近零時，抑制誤差的作用就應該是零。這就是說，在控制器中僅引入“比例”項往往是不夠的，比例項的作用僅是放大誤差的幅值，而目前需要增加的是“微分項”，它能預測誤差變化的趨勢，這樣，具有比例+微分的控制器，就能夠提前使抑制誤差的控制作用等于零，甚至為負值，從而避免了被控量的嚴重超調。所以對有較大慣性或滯后的被控對象，比例+微分（PD）控制器能改善系統在調節過程中的動態特性。

（2）模糊控制：所謂模糊控制，就是在被控制對象的模糊模型的基礎上，運用模糊控制器近似推理手段，實現系統控制的一種方法，模糊模型是用模糊語言和規則描述的一個系統的動態特性及性能指標。

模糊控制的基本思想是用機器去模擬人對系統的控制.它是受這樣事實而啟發的：對于用傳統控制理論無法進行分析和控制的復雜的和無法建立數學模型的系統，有經驗的操作者或專家卻能取得比較好的控制效果，這是因為他們擁有日積月累的豐富經驗，因此人們希望把這種經驗指導下的行為過程總結成一些規則，并根據這些規則設計出控制器。然后運用模糊理論，模糊語言變量和模糊邏輯推理的知識，把這些模糊的語言上升為數值運算，從而能夠利用計算機來完成對這些規則的具體實現，達到以機器代替人對某些對象進行自動控制的目的[10]。

模糊邏輯用模糊語言描述系統，既可以描述應用系統的定量模型也可以描述其定性模型，模糊邏輯可適用于任意復雜的對象控制。但在實際應用中模糊邏輯實現簡單的應用控制比較容易，簡單控制是指單輸入單輸出系統（SISO）或多輸入單輸出系統（MISO）的控制。因為隨著輸入輸出變量的增加，模糊邏輯的推理將變得非常復雜。

3.1.1 轉向控制方案

在道路識別模塊給出路況識別后，轉向控制算法的優劣決定了機器人能否尋跡前進。本文選擇模糊控制來實現對方向舵機的控制，此方法響應快，超調小且能夠有較好的魯棒性。模糊控制算法處理過程分為3個環節：模糊化、模糊推理以及反模糊化。

3.1.2 車速控制方案

考慮到系統設計的復雜性和DSP處理數據的響應速度，由于模糊推理需要進行大量矩陣計算，而運動時需要指令具有快速和實時性，所以僅對方向控制采取模糊控制，而車速控制采用成熟的PID控制。

3.1.3 傳感器隨動舵機控制方案

傳感器隨動舵機用來控制裝有發射器和接收管的傳感器PCB電路板，由于傳感器數量較多，所以對其控制精度要求不高，采用開環比例控制即可滿足要求。

最終，根據實際情況和簡化設計的原則，僅在方向控制上采用了模糊控制，其他模塊仍沿用傳統PID控制。

3.2 基于模糊控制的智能尋跡控制設計

3.2.1 轉向模糊控制

模糊控制器有三個功能模塊：模糊化模塊、模糊推理模塊、反模糊化模塊，在對模型車轉向的控制中，選取傳感器對所測信號的偏移誤差E、誤差的變化量EC為輸入，對方向舵機的控制量u為輸出。按照模糊集能較好覆蓋論域和提高控制性能的原則，選取E和u的模糊集均為{LB，LM，LS，0，RS，RM，RB}，其中LB=left big，表示左轉急彎。LM=left middle，表示左轉略急彎。LS=left small，表示左轉緩彎。0表示直行。選取EC的模糊集為{N，0，P}，N=negative，表示負向大偏差。P=positive，表示正向偏差。

（1）編碼：將基本變量基本論域映射到對應模糊集論域的過程稱為編碼

根據轉彎時傳感器接收信號的實際情況，并在查閱一些相關資料后，確定對E的編碼如表1所示。

則論域E為{-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5}。考慮到采樣速度快，傳感器搖頭舵機的響應速度遠小于采樣速度，所以取EC的論域為{-1，0，+1}。再取輸出u論域為{-5，-4，-4，-2，-1，0，1，2，3，4，5}。

（2）確定模糊變量賦值表

模糊變量誤差E、誤差變化EC及控制量u的模糊集合論域確定后，須對模糊語言變量確定隸屬函數，即所謂對模糊變量賦值，就是確定論域內元素對模糊語言變量的隸屬度。根據查閱文獻資料以及相關論壇資料，確定賦值表如表2所示。

表1

表3 模糊變量E和u的賦值表

-1 0 1

N 1 0 0

0 0 1 0

P 0 0 1

（3）建立模糊規則表

本文系統有兩個輸入E和EC，參考部分相關文獻，初步確定轉向控制模糊規則表如表4所示（此規則可根據調試過程做修改）：

表4

EC ? ? ? ? ? ? E ? ? ? ? ? ? ? LB LM ? ? ? ? LS 0 ? RS RM RB

N LM LS 0 0 0 RS RM

0 LM LS 0 0 0 RS RM

P LB LM LS 0 RS RM RB

（4）模糊推理

推理方法有很多種，本文使用MAX-MIN法，根據MAX-MIN法的原理，每一條規則的強度等于前件中的最小值并上后件中相應語言值時的隸屬度。公式表達為：

其中，表示min。

MAX-MIN法規定，對于相同輸入在不同規則下的隸屬度，模糊輸出取其最大值。最終結論是由綜合推理結果，，…得到的，即：

其中，表示max。

根據以上以上推理過程，求得不同輸入下的輸出U模糊子集共計33個。

1）E=-5，EC=-1，u=0.33/-4+1/3+0.33/-2;

2）E=-5，EC=0，同1）;

3）E=-5，EC=1，u=1/-5+0.67/-4;

4）E=-4，EC=-1，u=0.33/-4+0.67/-3+0.33/-2+0.33/-1;

5）E=-4，EC=0，同4）;

6）E=-4，EC=1，u=0.67/-5+0.67/-4+0.33/-3+0.33/-2;

7）E=-3，EC=-1，u=0.67/-2+0.67/-1;

8）E=-3，EC=O，同7）;

9）E=-3，EC=1，u=0.33/-4+1/-3+0.33/-2;

10）E=-2，EC=-1，u=0.33/-2+0.33/-1+0.67/0;

11）E=-2，EC=0，同10）;

12）E=-2，EC=1，u=0.33/-4+0.33/-3+0.67/-2+0.67/-1;

13）E=-1，EC=-1，u=0.33/-1+0.67/0+0.33/1;

14）E=-1，EC=O，同13）;

15）E=-1，EC=1，u=0.67/-2+0.67/-1+0.33/0+0.33/1;

16）E=0，EC=-1，u=0.33/-1+1/0+0.33/1;

17）E=0，EC=O，同16）;

18）E=0，EC=1，同16）;

19）E=1，EC=-1，u=0.33/-1+0.67/0+0.33/1;

20）E=1，EC=0，同19）;

21）E=1，EC=1，u=0.33/-1+0.33/0+0.67/1+0.67/2;

22）E=2，EC=-1，u=0.33/-1+0.67/0+0.33/1+0.33/2;

23）E=2，EC=O，同22）;

24）E=2，EC=1，u=0.67/1+0.67/2+0.33/3+0.33/4;

25）E=3，EC=-1，u=0.67/1+0.67/2;

26）E=3，EC=0，同25）;

27）E=3，EC=1，u=0.33/2+1/3+0.33/4;

28）E=4，EC=-1，u=0.33/1+0.33/2+0.67/3+0.33/4;

29）E=4，EC=0，同28）;

30）E=4，EC=1，u=0.33/2+0.33/3+0.67/4+0.67/5;

31）E=5，EC=-1，u=0.33/2+1/3+0.33/4;

32）E=5，EC=0，同31）;

33）E=5，EC=1，u=0.67/4+1/5;

（5）反模糊化

反模糊化有多種方法，最常用的是最大隸屬度法和重心法。

最大隸屬度法簡單易行，算法實時性號，這種方法突出了隸屬度最大元素的控制作用，對于隸屬度較小的控制作用沒有考慮，利用信息量少。

在要求較高的系統中，反模糊化一般采用重心法，即求所有模糊輸出量的重心。計算公式如下：

針對33種不同輸入，由上述公式和所求模糊集，取整后可以將控制輸出的精確量制成表格以供查詢，稱為控制表或查詢表（如表5所示）。

對于TMS320F2812DSP，由于C擁有對數組和表格強大的編程能力，所以對轉向的模糊控制采用查表法實現。將變量的編碼表和輸出控制表以數組的形式輸入，屆時只需使用查表指令便可得出值，再乘以對應的量化因子即可對舵機予以控制。

3.2.2 對車速的PID控制

本文采用增量式PID，增量式算法的優點是：（1）數字調節器只是輸出增量，計算機誤動作時造成的影響比較小。（2）手動-自動切換沖擊小。（3）算式中不需要累加，增量只與最近的幾次采樣值有關，容易獲得較好的控制效果。由于式子中沒有累加，消除了當偏差存在時發生飽和的危險。

增量式PID控制算法公式為：

其中：

由上式可以看出，如果計算機控制系統采用恒定的采樣周期T，一旦確定A、B、C，只要使用前后三次測量的偏差值，就可以求出控制量。

增量式PID控制算法與位置式PID算法相比，計算量小得多，因此在實際中得到廣泛的應用。

速度控制部分的部分代碼如下：

e[2]=expectedspeed-speed;

if（speed>expectedspeed+3&&（yuanpai_state[1]<=3||yuanpai_state[1]>=19））

{DIANJI=0;

//急彎超速較多時，電機最快反轉剎車

SHACHE=SHACHE_LIMIT;

}

else if（speed>expectedspeed）

{DIANJI=0;

SHACHE=SHACHE_LIMIT/2;

//超速不多時，反轉速度減緩

}

else （speed<=expectedspeed）

{SHACHE=0;

uk=a*e[2]-b*e[1]+c*e[0];

//速度為達到設定時，用PID算法

}

if（uk>400）uk=400;

//速度限幅

if（uk<0）uk=0;

if（SHACHE==0）{DIANJI=uk;SHACHE=0;}

e[0]=e[1];

e[1]=e[2];

3.2.3 對傳感器隨動舵機的開環控制

由于安裝有多個傳感器，所以其探測范圍較大，傳感器只需大體上隨轉彎方向轉動，就可以實現道路探測，對于隨動舵機的轉動精度并沒有精確的要求。根據調試情況，在傳感器返回不同信號時，給定隨動舵機一個增量式輸出值，不僅可以防止計算機誤操作時發生巨大的偏差，而且很好的滿足了舵機輸出的要求。隨動控制部分代碼如下：

switch（yuanpai_state[1]）{

case -1：{

SUIDONG+=21;break;}

case 0：{

SUIDONG+=21;break;}

case 1：{

SUIDONG+=18;break;}

case 2：{

SUIDONG+=15;break;}

·

·

·

case 22：{

SUIDONG-=21;break;}

case 23：{

SUIDONG-=21;break;}

default：break;

}

參考文獻

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