华南理工大学Drift队技术报告.doc

华南理工大学Drift队技术报告 陈安1，何俏君1，候鸿斌1 ，陈沃明1，何绪昊1， （1．华南理工大学自动化学院，广州 五山 510640) 文摘：我们对参赛用车建立了简化的模型，通过对模型的分析提高了控制效果。该车使用了远距离和近距离两层红外传感器探测体系对轨迹进行探测，同时，使用模糊控制算法和PID算法根据不同的路况切换控制。模糊控制算法通过机器视觉的方法进行了训练，通过matlab7.0上的模糊逻辑工具包进行了仿真，我们使用智能化的模糊控制算法在PID算法的配合下对智能汽车进行控制，取得了很好的效果设计了车辆的机械结构减轻了重量，提高了行驶性能。我们使用了飞思卡尔的S12单片机MC9S12DG128完成了整个控制，稳定可靠。 关键词：智能汽车 模糊控制 PID控制 红外探测 S12单片机 Abstract：We designed a simple model of the race car. By using this model, we improved effect of the car running. Our smartcar use both long-distance and short-distance infrared sensors to get the track. We use Fuzzy Logic control arithmetic and classical PID control arithmetic to control the smartcar. The Fuzzy Logic control arithmetic was trained by using the method of machine vision. We also simulate the Fuzzy Logic control arithmetic by using Fuzzy Logic Toolbox for use with MATLAB7.0. We improved the speed of our car by change the machine framework. We use freescale s12 singlechip MC9S12DG128 finishing all the job, perfectly. Key words: smartcar, Fuzzy Logic control, PID, infrared sensor, s12 singlechip 正文： 智能汽车的行驶控制一直以来是自动化、汽车等学科研究的目标，首届“飞思卡尔”杯全国大学生智能车大赛使更多的学校和同学有了探索研究处理这个问题的机会。大学生智能模型车竞赛是在飞思卡尔半导体公司资助下举办的以HCS12单片机为核心的大学生课外科技竞赛。组委会将提供一个标准的汽车模型、直流电机和可充电式电池，参赛队伍要制作一个能够自主识别路线的智能车，在专门设计的跑道上自动识别道路行驶，谁最快跑完全程而没有冲出跑道并且技术报告评分较高，谁就是获胜者。[1] 为了追求获胜的目标，人们对人工智能与机器人技术，汽车技术，自动化控制技术能在更广泛、更深入的层面展开研究 ,这样无疑对学术研究和生产应用都有很强的实际意义。比赛的专业知识涉及控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等多个学科，对学生的知识融合和实践动手能力的培养，对高等学校控制及汽车电子学科学术水平的提高，具有良好的长期的推动作用。 1．车辆模型的建立 2.1 车辆建模的意义 要想精确的控制车辆，车辆模型的建立尤其是运动模型的建立是十分重要的。在系统分析上，我们比赛的智能车建模应该归于汽车型非完整机器人建模。 对于这样一个模型，如果完全建立它的模型，包括悬挂，路面摩擦，滑动等的影响是一件复杂而又作用有限的事，基于简化模型，提高效率的原理，我们对车辆在无车轮打滑的情况下的运动学模型进行了建立和分析。在模型中我们先对单一车轮的运动学模型进行建立和分析，然后扩展到整个车辆。 2.2单一车轮模型。 设想一个车轮垂直的在一个水平面上滚动，如图2.1所示。 图2.1 对于独轮系统的统一化的坐标显示 这个系统的状态可以由3个变量组成的一个矢量q表示，其中x，y表示对于运动平面的相对位置，θ角表示车轮相对于y轴的方向角度。这个矢量q不能认为是独立变量，实际上，它是符合以下规律的[2] 我们设v1为车轮的行驶方向的线速度，v2为相对于垂直轴的角速度。 这就是对于单一车轮运动学的模型。 2.3 轿车型模型的建立 我们将单一车轮运动学的模型推广到一个完整的轿车型车辆模型。如图2.2所示 图2.2 对于轿车型模型统一坐标表示