基于電磁與紅外傳感器的智能車導向與避障

龍銀銀 許秩茂

摘要：本設計主要介紹基于電磁與紅外傳感器的智能車導向與避障的制作和實現。其主要由主控芯片、電源、人機交互、攝像頭、電磁傳感器、紅外測距、速度檢測、電機驅動、舵機驅動九個模塊組成。本系統基于開車產生的碰撞事件，采用電磁傳感器識別路面的電磁信號與紅外傳感器信號，自動控制小車剎車、前進、轉向與避障，從而實現啟動、加速、轉向等自動化處理，為交通事故問題提供解決方案。設計中分析無關電磁對實驗產生的影響，采取高靈敏度的電磁傳感器以及多種頻率的電磁信號，來提高小車運行的可靠性。采用PID算法控制小車運行和轉向，對該算法控制效果以及優缺點進行分析，使小車能夠在任意放置障礙物的跑道上自適應的變速以及轉向。

關鍵詞：智能車;紅外傳感器;電磁傳感器;循跡導向;避障

引言

近年來智能控制技術被廣泛運用于各種行業，汽車行業也逐步向數據化、網絡化和數據化方向發展。智能車作為一種新型產品其便捷性優勢明顯，有望成為年輕一代的首選產品。本文中采用智能車新C車模為研究平臺，以32位微處理器LPC54606為主控，全文將從智能車總體設計、機械結構、硬件電路、控制算法等方面詳細介紹整體設計思路。

一、系統總體設計

智能循跡小車的技術主要是指一種利用傳感器、單片機、電動風扇的驅動及自動控制技術，預設的小車模式，實現不同時間無需人工管理的自動跟蹤和導航。

本設計在Keil5中進行，核心控制器為LPC54606，它是一個32位的微控制器。首先利用灰度攝像頭MT9V032采集賽道信息并以圖像信號的方式傳入到微控制器中以此來獲得主要的路面相關信息;檢測車速這部分我們使用了兩個編碼器來完成，車

模的運行速度和路程由單片機脈沖計數獲得，并由此構成速度閉環控制;在轉向舵機與電機差速的配合下實現車模的控制和轉向，電機的輸出功率則是由PWM控制驅動電路來進行調整;利用上位機與OLED屏幕在調試中實現數據監測，獲得更好的調試效果。

二、實驗原理

（一）紅外探測法

表面的顏色不同的物體，其對紅外線的反射能力也不同。行駛過程中，小車會周期性的發射紅外光射向地面（這個周期很短，以此來達到更為精確地識別）。當紅外光遇到由白色地面（這里我們用白色紙板代替）時，便會發生漫反射，于是安裝在汽車上的接收管就能接收到反射光;反之如果遇到黑線（黑紙代替），紅外光會被吸收，小車上的接收管也就無法接收到紅外光。是否能接收到反射的紅外光便作為單片機判斷的依據，并以此來確定黑線的位置以及汽車的行走路線。[1]

（二）紅外避障原理

紅外避障我們采用了兩個紅外傳感器，它們被分別安裝在主板的兩側。小車正常行駛時，如果兩側傳感器的返回值是“1”（即高電平），則表明前方沒有障礙物。如果從一側傳感器的返回值為“0”（即低電平），則表明該側傳感器前面有障礙物，此時單片機會根據我們寫的程序來控制小車的運動，避開前方障礙物之后繼續行駛。重復上述操作，實現避障功能。

三、硬件

（一）電源供電模塊

電源供電模塊是智能車系統的能源動力供給來源，穩定的供電系統是小車成功運行的必要條件。鎳鎘電池輸出7.2V電壓，直接供電給電機驅動板和舵機穩壓塊，輸入給驅動板中的BTN芯片與LM1117穩壓芯片得到PWM輸出波，輸入給舵機供電穩壓LM2596芯片得到舵機供電5V電壓。

（二）攝像頭模塊

采用MT9V032數字攝像頭采集圖像進行處理，由于底層已經由廠家設計好，所以硬件設計比較簡單，只需要對應接口與單片機連接即可。

（三）電磁傳感器模塊

道路采用給流過固定電流的銅導線作為導引線，故采用電感傳感器采集電磁信號進行處理，幫助循跡。用兩對左右對稱的電感來采集信號，外側電感為一字型電感，測量穩定，不易竄道，內測電感為八字型電感，測環島時某一側八字電感與銅導線相切，電磁信號幾乎為0，便于檢測到環島。采用opa2350芯片對電感收集的電磁信號進行一級放大，得到穩定的電磁信號，再輸入給單片機，進行軟件方面的處理。

（四）紅外線測距模塊

道路元素中有坡道元素，在普通的白色賽道上使用前瞻遠的攝像頭傳感器，速度更快，但也有弊端，在行駛到坡道時，攝像頭仰角大，能采集到天花板等非賽道元素而竄道，這時候使用紅外測距模塊，提前判斷到坡道元素進而編寫程序禁止竄道，極大地增加了穩定性。

（五）速度檢測模塊

智能車的速度控制是閉環控制，故需要將運行速度反饋回來，故用到了編碼器，可以直接檢測車輪速度。

（六）陀螺儀模塊

這里我們使用的是L3G4200D，由ST推出，其三軸共用的結構可以讓軸與軸之間的信號干擾基本消失，從而讓輸出信號免受干擾信號的影響。為了讓角度計算更加精準，我們將陀螺儀固定在了主板上，并盡可能的貼近車的主軸。

（七）人機交互模塊

實驗調試中，為了實時、便捷的掌握車的運行狀態和參數變化如傳感器的狀態、舵機的轉角等，用于輸入參數、策略調整的撥檔開關與含有液晶屏幕的數字鍵盤也必不可少。

（八）電機驅動模塊

雙極性電機驅動電路和單極性驅動電路是橋式電機驅動電路的兩種通常選擇。由于輸出電流交流成分較多，雙極性驅動電路更容易導致電機發熱和消磁;因此可逆單極型橋式直流電動機成為了我們的首選，四支N溝道功率 MOSFET管組成了它的功率元件，得益于此功率元件，100A以上的額定工作電流不在話下，這也讓電動機的工作轉矩以及轉速獲得了很大的提升。[2]

（九）舵機驅動模塊

舵機上每個固定的占空比都對應著固定的打角，使用時只要將舵機先標定好，就可以輕松控制它的打角。在 S3010舵機中，為使其兩側打角最大程度地對稱，理論中值便顯得尤為重要，因此我們需要先測得它——分別測試它的左極限和右極限對應的占空比，取平均后得到的值，這便是舵機的理論中值，將舵機調到該中值之后，再安裝到車模上。

四、軟件

（一）圖像處理簡介

我們認為整個設計的核心所在是智能車采集圖像信息的底層處理算法部分，它是整個上層控制策略的基礎。而上層控制策略受到三個方面的影響：一是圖像采集的穩定性，二是圖像處理方法，三是路徑識別的準確性，因此必須準確的識別出路徑信息，智能車才能實現高速穩定行駛，全局快門攝像頭MT9V034則成為了我們實現它的利器。

（二）圖像處理

利用攝像頭采集技術單片機得到圖像信號。實驗中需對這些信號進行處理，否則會出現過多的干擾信息。為了適應不同光線的場地，對采集到的圖像二值化的黑白閾值要做到隨環境調控。對于灰度圖像閾值的確定最終采用了最佳迭代法。首先最佳迭代法確定圖像黑白閾值的運算時間僅僅為大津法的1/5，同時在同一個環境的光線下，在第一次滿足給定的約束條件后，將此閾值作為下一次逼近的初值，可以更快的劃分黑白閾值。迭代法圖像二值化：首先初始化一個閾值Th，然后按特定的策略對其不斷更迭代新，直到滿足給定的約束條件為止。

（三）道路識別及處理

1.正常循跡

正常循跡中我們利用來道路雙邊特征明顯的特性，以此來作為攝像頭進行判斷的依據。同時我們采用了動態多行平均判斷，即通過對攝像頭采集的每一行數據進行分析計算出中點值，提取出最優化的道路特征，并以此特征進行循跡。

2.十字識別及處理

當攝像頭采集的圖像中存在多行全白時，則表明小車遇到了十字路口，此時小車會按照四個角進行補線，之后會正常循跡行駛。

3.環島識別及處理

使用中間電感的加倍特征來判斷已經處于環島狀態。當判斷進入環島狀態后，通過內八電感進行左右環島判斷，當內八電感到達特征值時進行強制舵機定時打角處理。

4.坡道識別及處理

對于坡道的處理，通過使用陀螺儀直接采集車身的狀態來判斷坡道。

5.電磁尋跡處理

根據電感值提取出直道與彎道的賽道類型，采用動態PD，即相當于在直道P較小，彎道時P很大，是一個動態P且是連續順滑的控制曲線，電磁尋跡采用基本差比和方法，作為輔助備用尋跡策略。

五、控制算法

（一）PID算法

詳見下文中的圖7，描述了PID的算法流程;圖像識別模塊的角度環PLD控制原理圖如圖8所示，PID算法的公式如圖9所示。

（二）舵機PD控制

由實際賽道的中值與理想的賽道中值之間的偏差，和當前偏差與前一次偏差只差，共同作用計算出舵機的占空比，使舵機打角及時準確。我們使用的PD控制器能讓舵機快速響應且提高穩定裕度。

（三）電機PI控制

在閉環控制的部分中，電機通過PI控制器消除靜差，提高系統無差度。

（四）濾波器的設計與實現

內部低通不在我們的考慮范圍內，這里我們用傳感器實現，用他確定由震動產生的噪音截止頻率，噪聲信號進行處理則由二階巴特沃斯濾波器實現。

六、結論

在本設計中，我們成功實現了智能小車的兩個基本功能。但現實應用時，路面情況更為復雜多變，僅靠基本功能難以應對高難度、高精度的任務，還需配合更先進的技術與元器件以及更好的控制程序實現來這些任務。

參考文獻：

[1]李雷.基于MCS-51控制的軍用自動倉儲搬運機器人設計實現[J].系統仿真技術，2011，7（2）100-103

[2]吳祥，王冠凌.基于電磁導航智能車的控制研究及實現[J]四川理工學院學報（自然科學版）2015，（6），42-46

基金項目：安徽財經大學2020年省級大學生創新創業訓練計劃項目，項目名稱：基于物聯網的智能車導向與避障，S202010378383。

作者簡介：

1.龍銀銀（2000.—），女，漢族，安徽池州人，安徽財經大學日語專業四年級在讀本科生，主要從事日本文化、中日翻譯研究并參與智能車技術研究。

2.許秩茂（2001.—），男，漢族，安徽銅陵人，安徽財經大學計算機科學與技術專業三年級在讀本科生，主要從事計算機原理、數據結構、算法設計研究并參與智能車技術研究。