基于CH32 的雙車協同智能控制系統設計

王子豪，李錚，李文良，吳巖

（杭州電子科技大學 電子信息學院，浙江杭州，310018）

0 引言

智能汽車自動駕駛技術是汽車行業發展的跨時代標志，推動汽車行業走向智能化方向發展的道路[1]。隨著科技的發展，人們對智能汽車的需求也趨于多元化，智能車逐漸成為代替人們在危險環境進行探索和開發有限資源的重要工具。但單智能車存在不能高效執行并行度高且復雜的任務的缺點，所以近年來許多學者展開對多車協同系統的研究[2]。為了深入研究多車協同合作時遇到的難題，本文基于CH32V307VCT6（CH32）單片機自主設計并實現了雙車協同智能控制系統，通過傳感器檢測距離和藍牙通信，保持隊列次序，并設計數字攝像頭圖像處理算法和電磁感應處理算法，采用無線充電方案，真正實現高穩定性和高速度的雙車協同系統。

1 系統總體方案設計

本系統總體方案設計如圖1 所示，主要分為三大模塊：道路信息采集與處理模塊；車輛控制與運行模塊以及雙車協同與信息交互模塊。系統通過多傳感器采集道路信息，核心控制器CH32 融合各傳感器數據，根據算法實現跟蹤控制。雙車協同模塊能夠實時獲取雙車距離，藍牙通信交互配合，同時實現雙車無線充電功能。實際車模如圖2 所示。

圖1 系統總體方案

圖2 實際車模

2 硬件系統電路方案

2.1 電路總體設計

硬件系統設計采用以CH32 為核心運算的設計方案，整套硬件系統可共分為3 大模塊：電源模塊、傳感器模塊、驅動模塊。圖3 是主控芯片原理圖。

圖3 主控芯片原理圖

2.2 系統電源設計

根據系統設計，5V 電源選擇TPS7A8001，提供超低壓差，高輸出電流和低地電流；3.3V 電源使用TPS7333，具備超低靜態電流和睡眠狀態電流；舵機采用TPS5450 作為開關電源，轉換效率高，能量損耗小。TPS545 不僅為舵機提供穩壓電源，同時也作為唯一的前級電源，作為5V電源和3.3V 電源的輸入。

2.3 驅動電路設計

2.3.1 電磁運放電路

電磁線的信號由LC并聯諧振得到，為模擬信號，因為感應電動勢為差分信號且較小，需要特殊電路進行調理。本系統最終采用雙電源儀表放大器[3]方案，通過直接放大差分信號實現效果。同時系統選擇運放檢波方案將信號轉化成對應的直流電平。

2.3.2 無線充電發射端與接收端電路

無線充電方案發射端如圖4 所示，接收端如圖5 所示。

圖4 充電發射端電路

圖5 充電接收端電路

2.3.3 驅動板電路

電機驅動電路，是控制電路的關鍵，因此本系統選用H橋[4]的全橋電路，使智能車具有優秀的控制效果，具有良好的動態性和準確性。具體驅動電路如圖6 所示。

圖6 驅動板電路

3 軟件系統設計方案

系統軟件設計方案分為五大模塊：無線充電、道路信息采集與處理、舵機轉向控制、電機速度控制和雙車協同交互。系統程序流程如圖7 所示，系統初始化各模塊進行無線充電，充電完成后進行正常的道路信息采集與處理，通過控制系統，實現智能車隊穩定、有序而安全地行駛；識別到車庫元素后，前車停在車庫附近，后車停入車庫，系統結束。

圖7 系統程序流程圖

3.1 道路信息采集與收集

本系統選擇MT9V034數字攝像頭作為圖像傳感器，直接采集灰度圖像。本系統先通過簡單去噪處理降低圖像噪聲的干擾再采用大津法過濾非必要圖像信息。大津法基本的思想是在圖像灰度差異的基礎上，自動選取合適的閾值，將圖像分為背景和目標兩個部分[5]。但僅僅使用基礎大津法得到的道路二值化圖像受光線影響較大，本系統采用陽光算法，對不同區域采取獨立大津法計算，使整體圖像減少腐蝕和膨脹，效果如圖8 所示。

圖8 道路二值化圖像

賽道邊沿的提取是所有識別的基礎，我們對賽道邊沿提取時先從近幾行入手，根據近處的邊線給定遠處邊線的尋找范圍，通過閾值判斷找出下一行的準確邊界，從而提取賽道的中線。最終邊緣提取得到的道路輪廓如圖9 所示。

圖9 道路輪廓圖像

3.2 舵機轉向控制

舵機控制是控制算法中最重要的方面之一，本系統舵機的控制采取傳統的PID 控制。基于偏差的比例、積分和微分的控制器簡稱為PID 控制器。是工業中最常見的一種控制器。由于該控制器算法簡單、魯棒性強，因而被廣泛應用于各種工業過程控制系統[6]。

數字PID 控制器在實際應用中一般可分為兩種：增量式PID 控制器和位置式PID 控制器。本系統對舵機的控制采用位置式PID，具體算法實現公式如式（1）。

PID 公式展示：

式中：Kp為比例時間系數；Ki為積分時間系數；Kd為微分時間系數。

3.3 電機速度控制

3.3.1 差速系統

大量的研究和實驗表明，較為簡單的PID 控制差速在汽車高速狀態下逐漸展現疲態，而本系統采用的阿克曼轉向系統是目前四輪汽車較為普遍的差速轉向系統，擁有更強的穩定性和更高的速度上限。阿克曼原理是在忽略汽車質心側偏、汽車行駛過程中的側向力、橫擺角或者極端的路況下，使每個車輪的運動軌跡都可以完全符合它的自然運動軌跡，從而保證輪胎與地面間處于純滾動而無滑移[7]。

3.3.2 電機控制

本系統采用閉環電機控制，通過配合編碼器，實現速度精確控制。具體算法中，電機速度控制采用了前饋增量式PID 控制方法。

增量式PID 算法在實時性、穩定性、抗干擾能力和參數調節方面具有一定的優勢，適用于一些對實時性要求較高的控制系統。

3.4 雙車協同交互

3.4.1 交互系統

本系統選用雙CH9141 藍牙模塊進行通訊，通過藍牙傳輸協議發送信號實現前后車的簡單交互。在通過大量試驗后，發現該藍牙模塊受外部藍牙信號干擾較大。為解決該問題，本系統通過設定獨有的藍牙通信包：特殊的幀頭和幀尾，使其傳輸成功率和準確性大大提高。本系統通過特定的藍牙傳輸協議，使得雙車在高速情況下面對不同的道路元素也能保持有序和穩定。同時為應對各種突發事件和提高協作效率，本系統提供一種全新的協作模式，基于高成功率識別道路信息的情況，雙車可以通過指令實現不同元素的不同協作方式，例如斷路元素脫離跟隨狀態、環島元素減小跟隨距離等一系列操作。實驗證明這種全新協作模式大幅提升了雙車協作的安全性和效率。

3.4.2 定位系統

本系統通過超聲波測距和圖像識別達到定位后車的位置，主要通過超聲波測距模塊實時獲取前后兩車的直線距離，通過圖像識別檢測兩車當前的路況信息，再將兩者結合得到較為準確的實際距離。前車實時根據后車的位置和當前雙車協作模式調整自身速度，使雙車隊列有序。本系統在特殊道路時采用UWB 精準定位[8]。即提高整體安全性能，同時保證系統流暢性和省電功能。

4 系統調試與實際運行

雙車系統的研究，是一個不斷測試的過程，分析處理以適應不同道路狀況。實測圖如圖10 所示。測試不同長度的道路的行駛情況，記錄實際情況，測試發現系統存在的缺陷在于隨著路程的增長，發生相撞的概率增加[9]，通過修正PID 參數和完善圖像處理算法，最終完賽率接近90%，雙車速度能達到2.7m/s，并獲得第十八屆全國大學生智能汽車競賽電能接力組第一名。

圖10 雙車實際運行圖

5 結論

本文設計并實現了基于單片機的雙車協作智能控制系統，通過藍牙通信使得雙車在高速行駛的情況下面對不同的道路元素也能保持有序和穩定，并且利用阿卡曼轉向PID控制，保持較強的魯棒性。此外，基于邊緣檢測、大津法和貝塞爾曲線[10]等圖像識別算法和電磁濾波方案，結合動態參數調整，配合全新的定位協作模式，使得雙車協同智能控制系統具備強穩定性、高安全性和高速度性的特點。