電動小車坡道起步系統的研究

楊 楠 王恩澤 霍艷忠

（佳木斯大學 信息電子技術學院，佳木斯 154007）

1 系統設計

如圖1所示，該設計采用STM32G4 MCU單片機作為電機的控制單元[1]。該款單片機資源豐富，內置運行速度可達170 MHz的32位ARM? Cortex?-M4內核（支持FPU和DSP指令集）與兩種不同的硬件加速器——程序執行加速器和數學運算加速器，數據處理速度可達微秒級，大大提高了電機的轉角精度和控制精度。L9110S為控制和驅動電機設計的雙通道推挽式功率放大專用集成電路器件[2]，將分立電路集成在單片機IC中，使外圍器件成本降低。內置的鉗位二極管能釋放感性負載的反向沖擊電流，使它在驅動繼電器、直流電機、步進電機或開關功率管中的整機可靠性提高。N20減速電機的減速比為1:100，電壓為6 V，具有體積小、扭矩大的特點[3]；齒輪減速模塊組合的傳動比分級細密，傳動效率高，耗能低，性能優越。

圖1 系統總體框圖

1.1 智能小車外圍設計

智能小車采用獨立雙輪驅動模式，前輪固定不動作，為從動輪提供支點，后輪驅動。控制轉向時以前輪中心為中心點，后輪驅動提供扭矩轉向，使小車沿標記線行駛。普通萬向輪只適應于干凈平整的地面，不適用于坡道定點停車的要求，所以需要使用3D打印為電動小車定制車輪。車輪表面包裹塑料泡沫減震[4]，通過控制左右驅動輪的轉速差，實現前進、后退和轉向等各種基本動作。當旋轉半徑為零時，由于小車能繞輪距中心旋轉，因此十分有利于在狹窄場所中改變方向。智能小車樣車圖，如圖2所示。

圖2 智能小車樣車圖

1.2 控制器設計

STM32G4作為控制器，通過控制算法將模擬信號轉化為能被控制器識別的數字信號。單片機控制信號的變化完全依靠硬件計數，完成運算后將計算結果轉化為脈沖寬度調制（Pulse Width Modulation，PWM）信號輸出到電機。

由于在上坡過程中車輛需要提供足夠的驅動力控制速度，通常不需要額外的制動力，可以利用模糊PID控制器，實現時變坡角下的縱向速度的跟隨控制。其中，設坡道的角度θ為0°～90°，輸入變量為坡道角度，輸出變量為左右兩輪的速度差，定義的全部模糊子集存放在規則庫中[5]，與傳統控制器依賴于系統行為參數的控制設計及方法不同，改善模糊控制性能的最有效方法是優化模糊控制規則。每3°為一個層級，共30個層級，設0～10級為不太陡，15～20級為稍陡，20～30級為非常陡。將此推理寫入數據庫和規則庫，從而精確控制電動小車在坡道上的行駛。

2 單速比電動小車坡道起步的理論分析

電動小車處于坡道工況下時，車輛所受重力G可分解為平行于路面方向的分力G1和垂直于路面方向的分力G2[6]。平行于路面方向的分力G1將以坡道阻力F1的形式作用于車輛的坡道運動，而垂直于路面方向的分力G2將以正壓力F的形式作用于路面。在坡度值為α的坡道上起步時，受驅動力Ft、空氣阻力Fw、坡道阻力Fi、加速阻力Fj以及滾動阻力Ff的共同作用，有：

式中：Tm為電機驅動轉矩；i0為單級減速器傳動比；η為傳動系統效率；r為車輪半徑；Cd為風阻系數；A為迎風面積；m為整車質量；g為重力加速度；υ為車速；δ為汽車旋轉質量換算系數；a為車輛加速度；f為滾動阻力系數。

車輛可以發出的最大驅動力Ft應大于沿坡道向下的各種阻力之和，即Ff＞Ft+Fw+Fi+Fj+f，車輛才不會沿坡道滑下。該條件也對應于驅動輪發生打滑導致的驅動力不足而引起的通過失效[7]。

電動小車滿足剛體運動規律，運動方程為：

而電動小車的質心運動方程為：

式中：v為電動小車質心的線速度；ω為電動小車質心的角速度；VL和VR分別為左右輪的線速度；ωL、ωR分別為左右輪角速度；θ為質心運動轉向角；R為左右輪的半徑；L為兩輪的間距；x、y代表電動小車質心的二維平面坐標。

方程（13）中各變量相互關聯，設計控制器時比較復雜，因此需要先對方程（13）進行解耦處理。因為θ只與質心的角速度有關，x、y只與質心的線速度有關，故可將控制變量轉為質心的線速度和角速度，方程如下：

由式（14）可知，根據移動電動小車（質心）設定的目標線速度和角速度，可分別求得左右輪的實時角速度。當x′=y′時，質心的角速度ω為0，即電動小車沿直線運動；當x′=-y′時，質心的線速度為0，則智能小車可實現原地轉身，此時電動小車將以零半徑轉彎。電機驅動機構響應單片機完成速度調節，從而實現移動機器人運動方向和速度的實時控制。

3 測試方案與測試結果

3.1 軟硬件聯調

在前期測試中，進行無程序時小車坡道行駛的測試、轉速控制、舵機直線及轉向運動測試，測試達到滿足要求的最小時間。在取得較好的效果后，利用5 V電池供電保證小車可正常爬坡，給穩壓電源測試電機轉速比，實驗電機是否符合題目對于時間的要求，以保證小車在穩定性、速度以及時間上均達到要求。

通過模糊PID算法，模仿出PWM波并測量是否能通過電機驅動來使電機控制小車運動。通過多次測試，找出小車轉向調速的PWM值。此外，通過串口向主控板發送數據，檢測數據是否正確。通過軟件編程對顯示的數據進行修改，再進行小車在不同角度時各方面性能表現距離的測試。

3.2 測試結果及分析

在木板上作一全程為1 m的圓弧標記線，電動小車從出發點開始計時騎線行駛，在停車點停止計時，逐漸增大坡度角，得到行駛該標記線所用時長的測試結果，如圖3所示。圖3對比了坡道起步系統改進前后的爬坡性能，證明爬坡性能有所改善，系統適應性良好。

圖3 測試結果圖

4 結語

針對智能小車坡道行駛性能的優化問題，提出了以STM32G4 MCU為核心，利用模糊PID算法控制智能小車的轉向并完成爬坡任務的設計。根據仿真與試驗分析顯示，該設計改善了電動小車坡道起步的性能，減少了起步延遲，電動機輸出轉矩足以克服坡道起步所需轉矩，解除了駐車制動力，從而使電動小車在坡道上行駛更省力，并利用模糊PID控制算法優化算法規則庫實現了更加精準的控制。