基于ARM平台的智能汽车协同控制系统的设计

　中图分类号：TP273.5 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 10-0000-02 
　　飞思卡尔智能小车是典型的搭载着有线传感器网络的嵌入式平台，飞思卡尔大赛组委会提供的1/8车模是智能汽车的微缩模型。在这个平台上研究循迹，壁障以及人机交互将是非常有现实意义的。 
　　大体来说，智能小车分为微控制模块，电源模块，电机与舵机模块与车载摄像头模块几部分。 
　　一、硬件系统 
　　（一）电源系统 
　　电源模块主要包括单片机电源模块、舵机和电机电源模块、摄像头电源模块。电源模块分压示意图如下： 
　　（二）舵机控制 
　　伺服器以SD-5为例，研究舵机控制理论。SD-5数字舵机是一种位置随动系统。它内部由小型直流马达，电子控制板，可调电位器和变速齿轮组组成。它可以根据内部的位置反馈，让它的舵盘输出转角正比于给定的PWM脉宽。其优越的性能决定了对于它的控制可以使用开环。但是前提是在其在负载力矩小于其最大输出力矩的情况下。可变的PWM脉冲由为控制器的FTM模块产生。 
　　（三）电机控制 
　　540电机是个典型的大惯量系统，其执行时间要晚于控制量输出的时间，所以一定程度的预判和反馈是非常重要的，其控制用闭环的的效果好于开环。为了有力控制，使用了BTS7960双桥驱动。 
　　（四）摄像头模块与图像数据 
　　OV7670是带有384Kb FIFO的数字摄像头，总共有个有效像素，支持RawRGB、RGB（GBR4：2：2，RGB565/RGB555/RGB444）等输出格式。对于RGB565彩色模式，一个像素占有两个字节，其中低字节的后三位+高字节的前三位用来表示G（Green），低字节的前5位用来表示B（BLUE）高字节的后5位用来表示R（RED）。为此每帧图像的数据量为：640×480×2×8=4915200 
　　考虑到数据量太大，我们在采用K60的DMA传输。 
　　（五）微控制器系统 
　　飞思卡尔MK60芯片有着卓越的性能。图3说明了了它的内核和架构。 
　　K60有着DMA功能，使得其与摄像头的大数据的信息传输成为现实。其内嵌DSP内核，计算性能超出M3系列芯片的30%左右 
　　二、控制算法设计 
　　（一）图像处理算法 
　　由于现实中的赛道是黑白分明，所以我们只需分清黑白两种极端的情况即可，所以可以对采集的图像进行二值化处理，我们采用的是软件二值化方案。历史上比较经典的算法是大津算法，其算法中心思想为： 
　　设一幅图像的灰度值为1一m级，在K处将其分成两组C0=（1～k）和C1=（k+1～m），分别计算各组产生的概率ω0与ω1。，各组的组内平均值μ0与μ1。及整体图像的灰度平均值μ，两组间的方差用式（1）求出： 
　　σ2（k）=ω0（μ0-μ）2+ω1（μ1-μ）2=ω0ω1（μ1-μ0）2 
　　=[μ·ω（k）-μ（k）]2/ω（k）[1-ω（k）] （1） 
　　从l-m之间改变k，求上式为最大值时的k，即求maxσ2（k）时的k*值，此时k*值便是所求的阈值。σ2（k）叫做阈值选择函数。大津法得到能得到较满意的结果，是全局阈值自动选择的最优方法。 
　　二值化的效果如下图： 
　　（二）自适应的PID算法 
　　PID的控制模型如下： 
　　由于直流电机的大惯量特性采用PI算法，而舵机的控制使用PD算法。并且用舵机的输出量来整定电机PID的参数，以实现舵机和电机的交互工作。而舵机的PID参数来源于微处理器从一帧图像中提取出来的中心线和终点的差值。 
　　（三）BANG——BANG算法 
　　BANG——BANG算法作为一种补偿算法，在电机的控制陷入积分饱和的时候，BANG——BANG算法能够有效地将控制输出量拉回来，但是不可避免的造成了系统的抖动与不稳定。所以科学的阈值的确定至关重要。 
　　三、结束语 
　　通过软硬件的融合，各个模块有效地交互。飞思卡尔智能小车能在较高的车速下安全驶过大S弯，小S弯道，蛇形弯道等路况。在现实领域可以用于车辆安全方面，消除安全隐患，智能汽车的思想将会为社会带来很大的便利和发展。 
　　参考文献： 
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　　[作者简介]狄新凯（1992-），男，山东滕州人，山东师范大学物电学院，学士学位，研究生，研究方向：电子信息科技。