基于电磁场检测的寻迹智能车系统设计

4 位置分析整体思路
由于电磁寻迹本身的特点，得到的黑线位置是相对精确的模拟量。同时在很大程度上无法预测轨迹位置，借鉴摄像头的弯道半径计算思路，提出双排传感器的角度控制方案。舵机的反馈控制量选用智能车前方20 cm处赛道的斜率以及第一排传感器的偏移量。在实际的跑道中，赛车的偏移量、斜率以及转向的关系如图12～17所示。

4．1 数据采集
系统的主控芯片选用的微控制器是Freescale公司的MC56F8013。因为要直接采集正弦波的交流信号，而该信号的频率为20 kHz，根据采样定理：当fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息。系统直接利用主控芯片的片内晶
振，主频为32 MHz，A／D采样频率最大可达到2．67MHz，该系统通过分频将A／D的转换频率定为200kHz。
因采集得到的数据量较大，在处理方便且不丢失有效信号的原则下，系统仅使用信号中的最大值。为了减少最终误差，在每个处理周期，选取其中的最大值及次大值的平均值作为采样值。
4．2 数据处理
4．2．1 PD算法
在PID控制算法的基础上，选用了增量型的PID控制算法。所需公式为：
△U(k)=Kp·[e(k)-e(k-1)]+Ki·e(k)+Kd·[e(k)-2e(k-1)+e(k+2)] (8)
式中，△U(k)表示增量；e(k)为系统的控制偏差；Kp为比例增益；表示积分系数；表示微分系数。
本设计去掉了PID中的积分环节，采用了变参数的PD控制器。因积分环节主要是用于消除静态误差，相对于干扰较大的舵机控制来说，它的作用并不明显，反而会降低响应速度。
4．2．2 软件设计
系统中，主要计算赛车位置的是前排传感器。通过左右两端传感器的电压来判断赛车与轨道的距离，利用差值来判断赛车偏离轨道的程度，并计算得到赛车的转角。
在压差求解中，主要利用的是左、右两端各自的传感器检测得到的电压值进行权值可变的加权。权值的变化与当前传感器采集到的电压值相关联，这样有效地避免丢失信号及误差。
AD N=AD maxN0[2]·l1+AD_maxN1[2]·l2 (9)
式中，AD_N是左或右端获得的电压值，AD_maxN0[2]、AD_maxN1[2]是一个周期中该端传感器0、1电压的最大值和次大值的平均值；l1、l2是传感器0、1此时采用的权值。
数据处理部分采用变参数的PD算法。软件设计初期，仅对最后送入舵机的转角采用了PD算法。相比仅简单利用压差计算转角，在小S弯道处赛车运行更连续、更加稳定。中期进行了改进，增加了前排传感器的压差值的PD运算，进一步提高了赛车的连续性。上述两次PD算法的参数由前排压差值及前排和后排的传感器压差得到的斜率而确定。
由于直接输出θ角对应的PWM波进行转角控制，需要建立角度与PWM占空比的精确数学关系，在实际操作中很难实现。在末期，对转角引入了增量逐次逼近控制算法。
具体做法是利用取平均值的方法将通过上述方法所得的6次转角取平均值，同时利用求得的需要输出角度与上次输出角度的差值，引入一个D环节，经过计算后得到的角度作为实际输出。经过多次实验证明，采用这种方法在直道和S弯道时可以避免频繁的大角度修正，减小系统过冲，使行驶更平稳。采用逐次逼近和PD算法的方法实现智能车转弯控制，降低对模型精确度的要求，更好地满足智能车的容错能力。
系统主程序流程如图18所示。

结语
实验结果表明，该导航方法满足竞赛要求，采用该方法的赛车在第五届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛上获得全国一等奖。
但该方法中，由于磁传感器检测到的始终是当前位置与导航线之间的相对位置信息，前方路径信息受局限，所以下一步需要考虑赛车的前瞻性，进一步提升赛车速度。