基于安卓的智能車轉速系統的設計與實現

何姣++楊靖

摘 要：為了提高智能車轉速系統的控制精度，實現速度控制系統在線可調及數據采集方便有效，將安卓引入轉速控制系統。移動終端采用WiFi通信方式實現智能車控制參數在線可調以及快速有效地采集數據等。文中基于全國大學生智能車比賽的環境和Eclipse平臺，做了基于安卓的轉速控制系統實驗，實現了手機終端在線調節控制系統參數和快速有效采集數據功能，使得智能車轉速控制系統精度得以提高，并能夠更快、更穩的運行。

關鍵詞：轉速控制系統；安卓；在線調節；控制精度

中圖分類號：TP30 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2017）07-00-02

0 引 言

從全國大學生“飛思卡爾”智能車比賽開始，現在雖然飛思卡爾公司已被合并，但全國大學生智能車比賽依然進行的如火如荼 [1，2]。智能車不僅是在學生比賽中被廣為學習，有輪式機器人之稱的智能車在日常生產中也占據了重要地位，包括在生活中被期待和反復試驗的無人駕駛技術以及在生產中被廣泛運用的智能安全巡檢技術等。

智能車的轉速控制系統一直都是研究的重點與難點，精準可調控的轉速控制系統可以為生產過程帶來很大便利[3，4]?；诎沧康闹悄苘囖D速控制系統采用安卓系統設計移動終端App，實現在線調控智能車轉速與轉速系統參數等功能，及對智能車的精準控制和在線調控功能。

1 智能車硬件設計

智能車選擇龍邱科技的32位K60單片機作為控制芯片，硬件包括電源模塊、OV7725數字攝像頭、500線編碼器、直流電機、SD5舵機、RM04串口轉WiFi模塊、手機終端等[1，5]。手機作為移動終端，通過App發送控制信號給WiFi轉串口模塊，模塊將信號傳送給單片機，單片機接收信號后執行轉速系統控制命令。圖 1所示為智能車硬件結構框圖。

智能車上安裝的編碼器檢測到車速，單片機采集到的速度信息經串口轉WiFi模塊將速度信息顯示在移動終端上?？梢詮囊苿咏K端上實時得到攝像頭獲取的圖像信息，在線修改轉速控制系統PID參數，達到提高轉速系統控制精度和在線調控的目的[4]。

系統采用紅樹偉業7.2 V/2 000 mAh電池，用穩壓芯片設計一個為攝像頭提供3.3 V電壓，為編碼器提供5 V電壓的電源模塊。攝像頭采用OV7725數字攝像頭，用于采集道路信息，經圖像處理來控制智能車的轉向和轉速。電源模塊設計如圖2所示。

圖 2 電源模塊

如圖2所示，電源模塊接入7.2 V電池電壓，經AMS1117穩壓片輸出3.3 V和5 V電壓，為攝像頭提供3.3 V電壓，為舵機和編碼器提供5 V電壓。

2 智能車轉速控制系統設計

2.1 轉速控制系統設計

道路不同，智能車的速度也不同，攝像頭采集道路圖像信息，主控制器通過控制算法分析，控制電機運行速度。編碼器將電機實際運行速度傳回主控制器，實現電機閉環控制，手機終端從主控制器獲取智能車速及PID參數信息，實現參數在線可調控。轉速控制系統框圖如圖3所示。

2.2 PID控制算法分析

智能車的轉速控制系統采用增量式PID控制[6，7]，其控制原理圖如圖 4所示。

目標值與實際值的差為誤差，誤差通過PID控制器得到一個輸出量，輸出量與控制器中的PID參數構成線性組合關系。最終實際速度在以一個接近目標值的穩態值為中心的小范圍內波動。

圖4中的PID輸入量由目標值與實際值決定，其關系式為：

（1）

PID控制系統輸出與比例、積分、微分的線性組合關系為：

（2）

其中，kp為比例系數，ki為積分系數，kd為微分系數。輸出量被電機執行，得出新的實際值，新的實際值又與目標值比較得出新的誤差，如此循環，最后實際值以一個穩態值為中心上下波動[2，7]。

2.3 參數整定

在PID控制器中，三個參數分別有不同的作用，在調整參數時，首先確定影響系統響應速度的比例系數kp，然后調整影響系統動態性能的微分系數kd，最后在系統上增加影響穩態誤差的積分系數ki。在調整微分系數kd和ki積分系數時，需要微調比例系數kp。微調三個參數以實現最優控制效果[4，8，9]。

3 移動終端系統設計

移動終端系統輸入給定速度，編碼器采集實時速度傳回移動終端，終端將采集到的速度保存到sdcard中，通過時域參數運算得出時域動態指標，超調量、調節時間、穩態誤差。移動終端實現示例如圖 5所示。

根據時域動態指標在線調節PID參數，以達到最優控制策略，畫出智能車實時速度變化曲線圖。

新建WriteButtonListener類寫入給定速度、PID參數，新建類ReadButtonListener讀取采集到的實時速度，新建類onDraws畫出輸出速度曲線圖。

4 結 語

基于安卓的智能車轉速系統在PID閉環控制基礎上采用手機終端遠程控制智能車轉速系統參數，實驗結果表明，這一系統設計提高了智能車轉速控制的精準度，實現了參數在線可調和數據采集優化，降低了調試人員的工作難度。如要獲得更加快捷有效的調試結果，可以先采用模糊或神經網絡控制算法整定PID參數，再進行在線調試。

參考文獻

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