智能車設計與發(fā)展研究

楚士杰，徐子豪

（安徽財經大學 管理科學與工程學院，安徽 蚌埠 233000）

0 引 言

在科技飛速發(fā)展的新時代下，以美國為首的發(fā)達國家開始進行無人駕駛的研究，并在可行性方面都取得了突破性的進展。2018 年12 月28 日，百度研發(fā)的Apollo 自動駕駛汽車已經可以在公路行駛，2019 年上海國際車展上，國內外主流汽車企業(yè)都竭盡全力地傳播著各自在智能汽車領域的實力，展示著各自當下和未來的智能汽車計劃。無人駕駛是讓汽車自己擁有環(huán)境感知、路線規(guī)劃并自主實現(xiàn)車輛控制的技術。該技術的發(fā)展不僅能方便人們出行，還能助力智慧城市建設，緩解交通壓力，從一定程度上降低交通事故的發(fā)生率。

本文所研究的智能車以K66 單片機為核心控制元件，使用串級PID 算法實現(xiàn)速度的動態(tài)控制。同時，以良好的機械結構為基礎，采用電磁、紅外等多個傳感器，實現(xiàn)智能車的自動識別和自動控制。

1 人工智能應用

人工智能技術屬于計算機科學與技術的一個分支，是人發(fā)明智能機器并賦予其意識，通過智能機器實現(xiàn)只有人類才能完成的任務，給人類帶來便利，其核心就是算法。人工智能技術由認知、預測、決策和集成解決方案四個部分組成，認知是收集信息，通過預測行為推理可能造成的影響，最后決策并做出反應。當下智能手機中的智能語音系統(tǒng)便屬于人工智能的范疇，通過對人類聲音進行識別，然后做出某種響應或完成人類需要的服務。

隨著汽車在生活中越來越廣泛的應用，人們對汽車的安全性和智能化的要求越來越高，傳統(tǒng)的汽車難以以滿足市場需求。“機器人革命”是新一輪工業(yè)革命的切入點和增長點。無人駕駛將會是汽車行業(yè)的一次革命，傳感器和軟硬件的結合將代替汽車上的許多部件，以實現(xiàn)真正的人車交互和車聯(lián)網(wǎng)，還可能具備語音識別、人車會話、統(tǒng)計學習等功能[1]。

本論文研究的智能車以傳感器為“眼”，識別賽道信息；K66 核心板為“腦”，實現(xiàn)信號的處理和決策；以機械結構為“軀干”，是智能策劃的從整體構架。經過一段時間的實驗研究，所設計的智能車能夠在各種形狀的賽道上行駛。

2 設計理念

2.1 整體思路

如圖1 所示，本論文研究的智能車系統(tǒng)正常工作需要以K66 單片機為核心處理元件，六大功能模塊作為支撐。各部分獨立工作且相互配合才能完成智能車行進時的穩(wěn)定控制，各模塊功能如下。

K66 單片機是主控模塊，作為整個智能汽車的“大腦”，匯集所有信號，結合控制算法，控制智能車。

傳感器模塊，電磁傳感器用于檢測賽道中央鋪設電磁線的電感值，4 個電感配合使用能夠判斷智能車在賽道上的具體位置，而紅外傳感器用于識別前方是否存在遮擋物，以便及時判斷進行繞。

電機驅動模塊，驅動直流電機和伺服電機實現(xiàn)智能車輪胎的轉速控制，完成車的加減速，當左右輪胎出現(xiàn)差速時可以實現(xiàn)轉向。

穩(wěn)壓模塊，用于調節(jié)電源發(fā)出的電壓值，通過LM2940 芯片和LM2937 芯片即可以轉化為所需要的5 V 和3.3 V 電壓，方便各個模塊工作。

停車檢車模塊，研究過程中在停車位置下鋪設幾塊永磁體，用干簧管檢測停車位置。當永久磁鐵靠近干簧管的線圈通電形成的磁場使簧片磁化時，簧片的觸點部分就會被磁力吸引，常開接點就會吸合，此時系統(tǒng)可以檢測到干簧管狀態(tài)變化隨即執(zhí)行停車程序。

測速模塊，使用編碼器，通過編碼器脈沖數(shù)和實際前進距離便得到能夠描述車速的數(shù)據(jù)。

九軸模塊，該模塊能夠在3 個維度上檢測智能車的加速度，從而得出車模直立時的傾角和水平前進時向兩側方向的偏角。

圖1 智能車的構造

2.2 機械結構設計

本設計使用智能汽車競賽官方指定模型車（F 三輪車模），采用雙后輪驅動方案[2]。在設計機械結構前要對智能車各功能模塊有清晰的認識，并在實際的調試過程中不斷的改進和提高，主要包括車模整體長度、重心位置、電池和傳感器的安放位置，具體優(yōu)化方案如下。

（1）實驗結果表明，在一定長度范圍內，車模的前瞻越長，電磁傳感器的安放位置便可以更靠前，允許車模能夠擁有更高的速度，但這樣的設計偏離實際。綜合考慮決定將車長設定的30 cm，電感置于最前端。電感高度控制在10～15 cm 為最佳，太高導致測量結果不準確，太低使電感值波動太大。

（2）車模重量應該盡量小，重心集中在后輪胎的中間位置。電池是智能車中重量最大的部件，放置于車模尾端。車模上所有部件必須固定，任何微小的抖動都會影響車模的穩(wěn)定性。

3 硬件結構設計

3.1 電路設計思路

智能車所有模塊聚集在一塊電路板上，設計思路是在保證正確采集信號的前提下使電路更加精簡[3]。設計時將主板電源和電機驅動電源分開，并在兩個開關處安裝兩個LED 燈，通電時指示燈點亮，采集數(shù)據(jù)時只需要打開主板電源，這樣便克服了測量某些參數(shù)時輪胎不停轉動的問題，真正在賽道上行駛時需要將開關全部打開。核心板需要3.3 V 電壓供電，電機驅動需要5 V 電壓供電。使用AD（Altium Designer）軟件制作電路板時要保證各節(jié)點連接線足夠寬度，布線不宜太過密集，否則有燒壞電路板的風險。電路板上還需要配置按鍵和OLED 顯示屏，按鍵實現(xiàn)動態(tài)調參，避免每次都上機操作；OLED 顯示屏是實現(xiàn)人車交互的平臺，通過編寫程序可在OLED上顯示任何智能車數(shù)據(jù)。

3.2 傳感器安裝

圖2 模擬了智能車所需要的4 個電磁傳感器布局（黑色是碳素桿，黃色是電磁傳感器）。電感A 和D是所在直線與賽道中央的電磁先垂直，電感B 和C 與電磁線呈一定夾角，兩側電感對稱分布[4]。電磁傳感器固定在智能車最前端的碳素桿上，最大為寬度20 cm，水平高度10 cm。測試之前，需要手動調節(jié)左右兩側電感值相等。多次試驗后得知，將A 和D 電感值調節(jié)為1 400，BC 電感值調解為1 100 效果最佳。4 個電感配合使用基本上能夠適應所有賽道情況，判斷依據(jù)如下。

（1）無圓環(huán)賽道：使用A 和D 兩個電感差值正負判斷智能車偏離賽道的方向。若A 值大于D 值，可知電感A 更靠近中央，此時智能車便向左偏轉。

（2）存在圓環(huán)賽道：圓環(huán)形賽道處磁感應強度分布復雜，需要4 個電感協(xié)助判斷。當B 電感值先達到峰值，C 電感值也突然增大時表明到達圓環(huán)，從電感B所在一側進入圓環(huán)；若C 電感先達到峰值，則從電感C 所在一側進入圓環(huán)。

圖2 智能車所需要的4 個電磁傳感器布局

4 軟件算法研究

軟件設計時使用IAR 提供的C 語言編譯器，該軟件支持眾多半導體公司微處理器。該研究采用了PWM調速、信息融合技術等，結構化代碼設計，調試過程中只需要修改某些參數(shù)和部分模塊算法。

每個輪胎連接兩個電壓輸入接口，兩接口電壓差值越大，輪胎轉速就越大。單片機使用PWM 算法調控，通過控制電壓在一個周期中的占空比，可以實現(xiàn)輪胎正反轉和加減速。

循跡代碼如下：

PID 算法是基于反饋的動態(tài)調節(jié)算法，它是在測量出實際與計劃發(fā)生偏差時，按定額或者標準來調節(jié)輸出值，在過程控制系統(tǒng)中有著非常廣泛的應用。這些代碼中，D 是經濾波處理后兩側電感值的差比和，該值經過PID 算法處理后得出能夠直接合并到PWM 上的值，PID_D 和PID_P 都是根據(jù)實際情況而調節(jié)的參數(shù)，與智能車的加速度關聯(lián)[5]。LeftPWM 和RightPWM 直接與左右輪胎對應的數(shù)值。利用這些代碼，反復實驗調試后便能夠找到最佳參數(shù)，可以實現(xiàn)智能車的自動行駛。

5 結 論

本研究基于MK66 單片機設計了智能車，為汽車實現(xiàn)真正的智能化提供了研究方法和思路。人工智能技術是汽車智能的核心，將在極大程度帶動汽車產業(yè)革新。