基于聲源定位的智能小車控制系統設計與實現

朱 智,嚴 超,潘曉輝

(無錫太湖學院,江蘇 無錫 214063)

0 引言

聽覺傳感器技術日趨成熟,可以彌補單一視覺傳感器在視野和能見度方面的限制。將聲源定位技術[1]運用在智能汽車中,不僅可以實現緊急規避,還能根據不同聲源特征及時做出響應,提高復雜路況下無人自動駕駛控制精度。本文通過麥克風傳感器,設計實現能夠自主識別信標的智能小車,研究聲源定位技術在智能汽車領域的實際應用。

1 總體設計

為實現聲音定位需求,智能小車以麥克納姆全向輪H型車模為主體結構,采用四列麥克風陣列實現聲源定位[2],前后安裝避障模塊,實現對行進方向上障礙物的合理規避。

智能小車控制系統主要分3個部分:控制器、傳感器和驅動模塊。控制器用單片機負責處理由各傳感器采集到的環境信息,并且根據環境信息輸出控制信號[3];傳感器包括FM傳感器、麥克風模塊、編碼器等,負責采集環境信息和小車運行狀態信息;驅動模塊有電機及相應的驅動電路,接收單片機控制信號,對小車運行狀態進行控制。系統總體方案設計,如圖1所示。

圖1 系統總體方案

系統總體流程為:FM模塊和麥克風模塊檢測環境信標發出的Chirp聲音信號并傳給單片機;編碼器采集電機轉速并傳給單片機,形成速度閉環控制,電機采用增量式PID控制,用PWM波控制電機輸出功率。單片機通過FM模塊和四路麥克風模塊得到的信息,判斷出車的相對位置,計算出電機的期望速度值,通過速度環控制小車速度,并控制車模運動方向,包括旋轉、平移。

2 硬件設計

2.1 整體結構

智能小車硬件系統整體結構,如圖2所示。

圖2 硬件系統整體結構

硬件系統主要分為電源管理模塊、聲音采集模塊、速度采集模塊、單片機處理核心模塊、電機驅動模塊和交互模塊。穩定性是硬件的基本要求[4],選取線性電源芯片給MCU供電,降低主控電路復雜度,按照車模外形設計電路板的外形,將驅動電路與MCU分開,分成主控和驅動部分電路。

2.2 主控電路

智能小車采用TC264芯片作為主控芯片,該芯片具有高性能、功能全等優點,可以滿足對車模的準確控制和交互。采用線性穩壓源,結合MC34063轉壓芯片,為各模塊穩定供電。

智能小車需要接收信標燈發出的Chirp音頻信號,因此需要使用麥克風傳感器接收音頻波形[5]。采用Max9814麥克風模塊,具有可控自動增益功能,能較好地接收遠距信號。為降低信號噪聲[4],在數字處理之前對信號電平進行優化,避免噪聲被放大或衰減。在數字域內進行無損轉換和高品質音頻信號處理,保持原有信號的音質。

智能小車避障采用易于使用且性能穩定的E18-D80NK紅外避障傳感器,盡可能地減少傳感器的數量,以提高運行的穩定性。H車模適合正反雙向行駛,因此需要在前后各安裝兩個避障傳感器,增加車模的避障范圍。

2.3 驅動電路

驅動為分立元件制作的直流電機可逆雙極型橋式驅動器,其功率元件由LR7843型MOSFET管組成,能夠極大地提高電機工作的轉矩與轉速。采用IR2104S芯片實現信號控制,采用航空鋁材質的K14-ODZ-512 P/R型號編碼器構建速度采集電路,在減輕重量的同時又有極佳的耐撞性。

3 軟件設計

高效穩定的軟件程序和高適應性的算法是智能車快速平穩運行的基礎。使用PID控制算法完成對智能車的轉向和速度控制,使在尋線中的智能車達到快速的效果。程序流程如圖3所示。

圖3 程序流程

3.1 數據采集

麥克風采樣頻率為每秒2 048次。在理想情況下,返回的Chirp信號應與FM接收到Chirp信號完全一致。但是由于環境噪聲、車模自身噪聲等因素干擾,收音效果存在一定影響。采用卡爾曼濾波算法[6]過濾噪聲干擾。該算法響應速度快,靈敏度高,占用資源少,適合于嵌入式系統解決實時問題。

使用系統的動態模型,控制輸入,考慮不同時間的聯合分布以及多個連續測量來形成系統變化量的估計,較只使用單次測量獲得的估計卡爾曼濾波更精準,有明顯優勢。卡爾曼濾波器在預測步驟會生成當前狀態下的變量及其對應不確定性估計。若在實時監測中觀察環境噪聲等隨機誤差引起的異常,卡爾曼濾波器就會更新這些估計值,以更高的確定性給予估計值更多的權重。

3.2 控制算法

小車運動過程中需要躲避熄滅的信標燈和其他小車,系統接收紅外光電傳感器模塊信號,使小車接近障礙物時能夠及時進行規避動作。考慮H車麥克納姆輪可斜移的特點,如果開環控制不對車輪轉速進行精確控制則極易出現打滑、漂移、甩尾等問題。采用增量式PID控制算法[7]來實現對小車的閉環控制,以保證小車的穩定運行。

以小車實時位置為坐標原點,左右橫向為x軸,前后縱向為y軸,以目標點y軸坐標絕對值作為速度控制誤差輸入控制器。設置上限速度,距離較遠時以上限速度運動,距離近時受PD控制器調節減速,便于新一輪尋燈時輸出速度目標轉速。編碼器將捕獲的小車速度作為反饋量,經過PID計算后傳輸給MCU,主控芯片經過一系列數據的處理、分析后,將快速計算出的消除誤差控制輸出量再次實時反饋給小車驅動模塊,實現小車平滑控制。

4 結語

本文設計并實現的基于聲源定位的智能小車,依靠聲音信標信號到達各個麥克風收音模塊的時間差估計以及時間延遲估計,實現模擬環境中信號的測向和測距,使小車對運行路徑做出合理規劃,在運動過程中躲避障礙物,為智能汽車聲源檢測與定位系統的研究提供實踐參考。