基于TITM4C123的激光追蹤系統設計

郎向榮 竺春祥 顧宇豪

摘 ?要：針對激光目標追蹤易丟失、實時性差的問題，該文設計基于德州儀器的TM4C123芯片作為主控的激光目標控制系統與自動追蹤，V831攝像頭模組作為目標位置反饋測量裝置，以二維閉環步進電機云臺作為運動輸出。攝像頭模組通過串口與TM4C主控通信實時反饋目標點位置，使用PID控制算法控制電機輸出。同時通過磁編碼反饋防止步進電機丟步，實現位置閉環控制，實驗結果表明，系統追蹤精度高，實時性好。

關鍵詞：激光控制；自動追蹤；TI TM4C123；位置閉環；PID控制算法

中圖分類號：TN249 ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2024）18-0032-05

Abstract： In response to the problems of easy loss and poor real-time performance of laser target tracking， this paper designs a laser target control system and automatic tracking based on the TM4C123 chip of Texas Instruments. The V831 camera module is used as the target position feedback measurement device， and the two-dimensional closed-loop stepper motor cloud platform is used as the motion output. The camera module communicates with the TM4C main control via serial port to provide real-time feedback on the target point position， and uses PID control algorithm to control the motor output. At the same time， magnetic encoding feedback is used to prevent step loss of the stepper motor and achieve position closed-loop control. The experimental results show that the system has high tracking accuracy and good real-time performance.

Keywords： laser control; automatic tracking; TI TM4C123; position closed loop; PID control algorithm

激光技術自問世以來，便以其獨特的特性在各個領域展現出巨大的潛力。其中，激光追蹤系統作為一項引人注目的技術，不僅在軍事、航空航天等高科技領域得到廣泛應用，同時在工業、醫療等領域也逐漸展露鋒芒[1-5]。激光追蹤系統的設計旨在利用攝像頭融合多傳感器，實現對目標的高精度追蹤和定位。本文將聚焦于探討激光追蹤系統的設計原理、關鍵技術以及可能的應用場景。國內外對于激光追蹤進行了大量的研究。鄧炯等[6]基于STM32設計一種采用探測器作為目標標志的激光目標跟蹤系統。利用探測器采集追蹤激光信號，并傳遞給STM32。STM32對信號運算處理，伺服電機調整追蹤激光器角度。結合光斑中心定位程序算法設計，完成對目標的跟蹤。陳洪芳等[7]根據有限元法的模態分析理論，分析了結構材料密度、彈性模量和不同材料對系統固有頻率的影響。研究結果表明：系統的固有頻率隨著結構密度的增大而增大，隨著結構剛度的增大而減小，不同材料的影響差異較大；采用粘貼的固定方式可以增加系統的穩定性，有效保障系統的測量精度。本文設計了基于德州儀器的TM4C123芯片作為主控的激光目標控制系統與自動追蹤，V831攝像頭模組作為目標位置反饋測量裝置，以二維閉環步進電機云臺作為運動輸出。實驗結果表明，系統可實現對激光目標的事實追蹤。

1 ?追蹤系統組成

運動目標控制系統：由TM4C123核心板，二維步進云臺，閉環步進電機驅動器以及V831攝像頭模組組成。以激光筆作為運動目標的指示輸出。系統的流程：通過V831攝像頭對屏幕進行實時的拍攝，對拍攝到的圖像進行多種方式的處理，得到有效數據通過串口發送給TM4C123主控。主控通過I2C與閉環步進電機驅動板相互通信，驅動器上帶有磁編碼器返回給主控角度信息，主控通過PID等算法完成對步進云臺位置的閉環控制。步進云臺與激光筆剛性連接，激光筆射在屏幕上，攝像頭捕獲到激光光點并給主控發送位置信息，主控得到光點位置并通過相關算法完成激光位置的閉環控制。系統框圖如圖1所示，其中，使用步進電機配合高細分驅動與磁編碼器閉環控制可以精確地控制電機的輸出，更加平穩，準確。以及在受到外界干擾時能夠及時修正。使用V831攝像頭體積小，可以在Linux下開發，擁有AI硬件加速配合高清攝像頭，可以滿足多種條件下的需求。

2 ?理論分析與計算

2.1 ?PID控制

PID 算法是一種常見的控制算法，可以根據系統的誤差（目標值和實際值之間的差距）來調節控制器的輸出，從而使系統達到穩定和優化的狀態。PID 算法的名稱來自其的3個主要部分：比例（P）、積分（I）和微分（D），它們分別對應著不同的控制作用。其流程圖如圖2所示。

比例部分是根據當前的誤差來調節輸出，可以使系統快速響應，但是可能會導致系統震蕩或者不能完全消除誤差。積分部分是根據過去的誤差累積來調節輸出，其可以消除系統的靜態誤差，但是可能會導致系統響應過慢或者超調。微分部分是根據誤差的變化率來調節輸出，其可以預測系統的未來變化，從而抑制震蕩和超調，但是可能會放大系統的噪聲。

PID算法的數學表達式為

式中：u（t）是控制器的輸出，e（t）是系統的誤差，Kp是比例增益，Ki是積分增益，Kd是微分增益。本文采用臨界比例度法整定PID參數，具體流程如下。

將調節器積分時間設定為無窮大、微分時間設定為0，即只有比例控制作用。

逐步減小比例度，在外界干擾作用下，觀察系統響應，直到出現等幅振蕩的臨界狀態。

記錄此時的比例度為臨界比例度δk，以及振蕩周期為臨界周期Tk。

根據以下經驗公式計算出調節器參數

Kp=0.6δk，Ti=0.5Tk，Td=0.125Tk 。 ? ? ? ? （2）

將計算所得的參數輸入調節器后再次運行系統，觀察響應情況，適當調整參數。

最后經過調整PID參數：Kp=0.01，Ti=0，Td=0.02，此時運動目標控制系統與自動追蹤系統都可以在2 s內達到平穩并且具有很小的超調量與調節時間，增量式PID算法流程圖如圖3所示。

2.2圖像篩選

首先利用激光與背景亮度的不同降低曝光，使激光的顏色更加明顯。再使用激光的顏色的單一性在LAB色彩空間上與背景區分。區分后取得二值化圖像，對圖像進行腐蝕操作，進一步減少雜光干擾。最后依據色塊的大小進一步篩選。此方法可以獲得激光的準確位置，但缺點是圖像運算過多。低性能的處理器芯片需要更多的時間，對比OPENM與V831后選擇性能更強的V831取得更高的精度與更快的速度。

3電路與程序設計

3.1硬件電路設計

1）電源電路。由于系統多個外設所需電壓不同，因此需要多個電源模塊進行供電。電源模塊采用SCT2450開關電源芯片將2S鋰電池的7.8 V電壓降為5 V，使用AMS117線性穩壓芯片將5 V轉換為3.3 V，電路圖如圖4所示。

2）SN74HC244NSR緩沖器是一種由德州儀器TI公司生產的邏輯芯片，可用于主控PWM輸出的緩沖器，提高信號的效率，原理圖如圖5所示。

3）A4988步進電機驅動。A4988是一款帶轉換器和過流保護的 DMOS 微步驅動器，該產品可在多種步進模式時操作雙極步進電動機，其原理圖如圖6所示，只要在“步進”輸入中輸入一個脈沖，即可驅動電動機產生微步。無須進行相位順序表、高頻率控制行或復雜的界面編程。

4）AS5600磁編碼器是一種常用于角度測量的傳感器，基于磁阻原理工作，通過測量磁場的強度來確定旋轉物體的位置。徑向磁化的磁鐵放置在步進電機軸背后和軸一起旋轉，單片機通過讀取磁編碼器的輸出數值完成角度閉環控制，原理圖如圖7所示。

3.2 ?軟件設計

攝像頭識別光斑的算法中，采用openMV尋找色塊，該函數可以識別紅色光斑和綠色光斑，并將返回2種光斑的位置信息，軟件流程圖如圖8所示，算法可以把白板畫面從攝像頭拍攝的畫面中提取出來并進行放大，然后對放大后的圖像進行處理，該算法可以極大地避免環境中負責光線對于攝像頭識別光斑的干擾，提高控制系統的穩定性。在白板四角的支架上貼4個紅色色塊，讀取到色塊的坐標后，即獲得了要放大的畫面范圍，然后調用窗口設置函數，將獲取的坐標參數傳入該函數，畫面將自動放大。

紅色光斑位置控制算法采用PID控制算法，PID控制器是一種常用的閉環控制算法，用于實現系統的穩定控制。PID代表比例（Proportional）、積分（Integral）和微分（Derivative），其通過計算控制器的輸出信號使得系統的反饋信號與給定的目標值之間的誤差最小化。

在紅色光斑位置控制過程中，通過攝像頭獲取到光斑相對于目標位置的偏移量，然后將偏移量發送給PID控制器，PID控制器在計算后得到輸出作用于執行器，即電機，以實現云臺平穩巡矩形框的功能。

PID控制器的輸出可以表示為

Output=Kp×Error+Ki×Integral+Kd×Derivative，（3）

式中：Output是控制器的輸出信號，用于調節控制系統的執行器。Error是目標值與實際值之間的誤差，可以表示為Error = Setpoint - ProcessVariable，其中Setpoint是設定值（期望值），ProcessVariable是實際值。Kp（比例增益）、Ki（積分增益）和Kd（微分增益）是控制器的參數，用于權衡比例、積分和微分項在控制信號中的影響。

接下來，將推導PID控制器的公式。假設控制系統在t時刻的控制信號為u（t），系統的輸出（實際值）為y（t），目標值為r（t），誤差為e（t）=r（t）-y（t）。

1）比例項（Proportional term）：比例項與誤差成正比，用于產生一個與誤差大小成比例的控制修正量。比例增益Kp控制了比例項的權重。比例項的計算公式為

Proportional=Kp×e（t）。（4）

2）積分項（Integral term）：積分項與誤差的累積量成正比，用于消除系統存在的靜態誤差。積分增益Ki控制了積分項的權重。積分項的計算公式為

Integral=Ki×∫e（t）dt，（5）

式中：∫表示對時間的積分。

3）微分項（Derivative term）：微分項與誤差的變化率成正比，用于預測系統未來的誤差變化趨勢，以便提前調整控制信號。微分增益Kd控制了微分項的權重。微分項的計算公式為

Derivative=Kd×de（t）/dt，（6）

式中：de（t）/dt表示誤差e（t）對時間的導數。

最終，將比例項、積分項和微分項加權求和得到控制信號

Output=Proportional+Integral+Derivative。（7）

整個PID控制器的公式可以表示為

Output=Kp×e（t）+Ki×∫e（t）dt+Kd×de（t）/dt。（8）

通過調節Kp、Ki和Kd這3個參數的值，可以優化PID控制器的性能，使其更好地完成巡矩形框的功能。

4 ?系統測試

4.1 ?測試儀器和測試方法

測試方法：控制變量法。以屏幕左上角為原點，橫向為X軸，縱向為Y軸建立坐標系，等距選取多個測試點，測量實際光點的坐標。

4.2 ?測試過程及數據分析

測試過程開展了兩方面的性能測試，一方面是坐標誤差，見表1，誤差在0.2～9.6 cm；而在追蹤實時性方面，在2 s左右即可追上目標，見表2。

誤差分析：經實際測試，在不同的位置下，識別的誤差有這比較大的差別，中間的精度相對邊上的精度更高。通過分析，系統的主要誤差來自于攝像頭畫面的處理，一方面，攝像頭的像素有限且環境噪聲復雜，攝像頭在圖像處理的時候，很容易濾除有效信息；另一方面，屏幕離云臺距離較遠，實際步進電機的有效運動角度比較小，角度控制容易產生誤差。

5 ?結論

本系統通過攝像頭模塊獲取位置數據再通過PID算法計算進行解算，再通過步進云臺閉環控制激光指向。PID參數調試需要大量的調試與實驗，找到最適合運動狀態的參數組。如果少量的實驗數據并不能實現小車運動狀態的的精確控制，但通過測試得到的參數基本上可以滿足要求。同時，攝像頭對于光斑識別的精準度不僅需要合理地利用圖像處理算法，而且還需要合適的濾波算法，以提高識別精確度。最后，各種電路模塊的相互配合的控制算法也是完成本題的關鍵所在。系統能夠基本完成測試指標，但因為聲源定位跟蹤系統是通過麥克風采集聲音，所以對麥克風的采樣能力要求很嚴格，為了達到降低誤差的能力，要求麥克風有足夠的分辨率。在設計該聲源定位控制系統的過程中，已經能夠熟練使用所用到的設備，并完成了聲源定位跟蹤。但是該系統在硬件上仍然存在誤差，麥克風陣列的規模小導致在遠距離時存在較大的噪聲，后續可通過增加麥克風數量和間距，軟件上改善濾波的性能，來提高系統的精度。

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