5.6.3 舵機控制算法
在小車行駛途中，由于在直道和過彎時，攝像頭所采集到的圖像的有效行數(shù)是會變化的，在過彎時，采集到的圖像行數(shù)會減少，同時黑線的偏差值也會相應(yīng)的變化，這樣便可利用有效行的大小來分段給定舵機的Kp值，再結(jié)合偏差細化Kp值。經(jīng)過測試和調(diào)試得出以下分段控制:
按照有效行進行分段確定比例系數(shù)：
Effect_row≤12； Kp=7；
12<Effect_row≤18; Kp=6;
18<Effect_row≤25; Kp=6;
Effect_row>25&&左邊丟線數(shù)B_LZ>20||右邊丟線數(shù)B_LR>20; Kp=6;
Effect_row>25&&B_LZ≤20&&B_LR≤20; KP=5;
經(jīng)過實際調(diào)試測量控制后，小車的轉(zhuǎn)向控制是非常準確。
5.6.2 電機控制算法
小車行駛途中，在不同的路況時，攝像頭所采集到的圖像的有效行數(shù)和偏差值是會變化的。在過彎時，采集到的圖像行數(shù)會減少，偏差會增大，這樣便可利用有效行和偏差的大小來控制速度。
控制的主要思想：將一幅圖像劃分成三段，計算每一段圖像中兩條黑線的累積偏差。對于直道來說累積偏差較小，有效行較多，對于彎道來說累積偏差較大，有效行較少。若前面兩段的累積偏差大，后一段的累積偏差小，即可判定是直道入彎，此時電機減速；若前面兩段的累積偏差較小，后一段的累積偏差較大，即可判定是開始由彎道進入直道，此時電機加速。在直道和彎道中主要通過彎道計數(shù)器和直道計數(shù)器來完成對電機的控制。若正在處理的一行如上一行的偏差大于一個設(shè)定的值（通過測試得到），彎道計數(shù)器加一，否則直道計數(shù)器加一，通過一幅圖像的中彎道計數(shù)器與直道計數(shù)器的值的相應(yīng)大小即可判定是直道還是彎道，并設(shè)定相應(yīng)的速度。
這種算法的優(yōu)點是對于小S彎，計算的累積偏差不大，即可判定為直道，此時可以以最優(yōu)的路徑?jīng)_過小S彎。
5.5.4 轉(zhuǎn)角控制 根據(jù)賽道的偏差來控制舵機的轉(zhuǎn)角，采用如下： - voidduoji(void){
- if(duandianflag==0){
-
-
- if(error>0)
- duty=DUOJICENTER+error*kp;
- else
-
- duty=DUOJICENTER+error*kp;
- error1=error;
-
- }else if(duandianflag==1){
- duty= DUOJICENTER+ZHUANMAX;
- }else if(duandianflag==2)
- duty= DUOJICENTER-ZHUANMAX;
- if(duty>DUOJICENTER+ZHUANMAX)
-
- duty=DUOJICENTER+ZHUANMAX;
- if(duty<DUOJICENTER-ZHUANMAX)
- duty=DUOJICENTER-ZHUANMAX;
-
-
- PWMDTY01=duty;
- }
- ////////////////////////////////////////////////////////////////////
斜率控制
判斷賽道類型，給出速度基準
5.3 舵機控制從采集回來的圖像中提取控制量來控制舵機的轉(zhuǎn)向，實現(xiàn)智能車的自動循跡。本系統(tǒng)采用虛擬黑線的偏移量e_steer和虛擬黑線的某段斜率K_buf對舵機進行控制，可稱為PD控制器。
其控制形式如下式所表示：
e_steer=(POINT/2-(int)mid_image[1])*KD2_2;
K_buf=((int)(mid_image[1])-(int)(mid_image[hang_en]))*(KS2-2)/hang_en;
式中的POINT為攝像頭采集的列數(shù)，mid_imag數(shù)組時根據(jù)兩條黑線虛擬出來的中間線，KD2_2和KS2_2是結(jié)合小車行駛的情況整定的參數(shù)。
由于車模是個隨動系統(tǒng)，我們的小車的前瞻是70cm，而真正用到的只用我們指定的17行。在攝像頭70cm前瞻內(nèi)覆蓋的黑線超過17行，特別是前方的彎特別急的時候，在攝像頭前瞻視角范圍內(nèi)覆蓋的黑線會特別少。根據(jù)這個特點，可設(shè)置一個有效前瞻量hang_en作為對前方的彎的平緩程度的反應(yīng)。
這樣，從一場的黑線位置數(shù)據(jù)中，系統(tǒng)提取了有效行hang_en、e_steer、K_buf 3個量來對舵機進行控制。在實際情況中，K_buf可以很靈活，因為前方黑線的斜率可以取不同段得到，可以根據(jù)實際要求得到不同段的斜率值．如速度快時可以適當?shù)娜【嘬囕^遠處的黑線斜率，以實現(xiàn)超前控制。在智能車調(diào)試參數(shù)的時候．對這3個量的理解很是重要，具體來說，hang_en表征車模的有效前瞻， 即看得有多遠，對于智能車在道路上行駛，看得遠說明黑線都在前方，看不遠說明智能車前方的黑線已經(jīng)偏左或者偏右，而這個量的大小正好可以表征彎的平緩與急切。另外，看得遠則攝像頭采集的黑線多，系統(tǒng)信息量大，那么怎么處理這些大量的信息為我們所用就變得很關(guān)鍵，如看得70cm都能看見．說明小車必然在長直道上，不然也是小S彎，稍作處理就可以過濾掉小S彎了，讓小車像都是在直道上跑；看得很近說明彎已經(jīng)很急，這時候，只要能夠判斷出彎往那邊拐就可以給舵機一個極值急拐。e_steer表征在某一個特定視野下．小車與黑線偏離的程度，這個量可以讓智能車在某個特定視野下決定給舵機多大的轉(zhuǎn)角。K_buf則在有效前瞻遠的時候尤為關(guān)鍵，因為它可以預(yù)判前方的彎，從而超前的轉(zhuǎn)彎。 5.4 速度控制 電機控制方面我們才用的是增量式PID。行駛過程中給定的速度主要要六種，這六個速度值對應(yīng)舵機賽道的不同半徑的彎道，也就是說在半徑小的圓彎，速度不能太大，因此賦予小的速度值，而半徑大的圓彎則要賦予較高的速度值。這樣在小車行駛過程中既保證了小車的穩(wěn)定性，也提高了速度。具體實現(xiàn)程序如下所示： - if(Steer_PWM>1125) //右彎
- {
- if(Steer_PWM>1215)
- {speed_goal=speed_strategy.very_slow;}
- else if(Steer_PWM>1185)
- {speed_goal=speed_strategy.slow;}
- else if(Steer_PWM>1155)
- {speed_goal=speed_strategy.medium;}
- else
- {speed_goal=speed_strategy.high;}
- }
- else if(Steer_PWM<1095) //左彎
- {
- if(Steer_PWM<1005)
- { speed_goal=speed_strategy.very_slow;}
- else if(Steer_PWM<1035)
- { speed_goal=speed_strategy.slow;}
- else if(Steer_PWM<1065)
- { speed_goal=speed_strategy.medium;}
- else
- {speed_goal=speed_strategy.high;}
- }
- else{if(Judgment_straight(hang_en))speed_goal=speed_strategy.very_high;}
為了加快系統(tǒng)的響應(yīng)，使用PID控制器來提高響應(yīng)速度.具體的實現(xiàn)如下代碼： ek=(int)speed_goal-(int)speed; out=(int)(ek*Kp)-(ek_1*Ki)+(ek_2*Kd); 其中ek為當前速度與期望值的偏差，ek_1為上一次的偏差，而ek_2為更早一次的偏差，Kp為比例系數(shù)，Ki為積分環(huán)節(jié)系數(shù)，Kd為微分環(huán)節(jié)系數(shù)，這三個參數(shù)經(jīng)過大量的調(diào)試得來
////////////////////////////////////////
5.3.2 舵機轉(zhuǎn)向控制算法
經(jīng)過上面的圖像處理方法，得到本場第一個有效行為istart，最后一個有效行iend。為了使智能車的路徑更優(yōu)化，需要把賽道分類。針對不同賽道選用不同的走線策略。由(istart,cent[istart])和(iend,cent[iend])兩點確定一直線y=a*i+b記為L。當有效行大于3行時，從istart+1開始到iend-1結(jié)束進行逐行處理。每行計算cent[ i]-a*i+b[ i]。如果掃描中發(fā)現(xiàn)有的行導(dǎo)航線在L左側(cè)，有的在L右側(cè)，因為只有S彎才會看到此現(xiàn)象，所以此時賽道為S彎，再根據(jù)bulb（bulb為一場中最大的cent[ i]-a*i+b[ i]）的大小可確定是大S彎還是小S彎。如不是S彎，再根據(jù)iend的大小來判斷。iend大說明看到的圖像長，那轉(zhuǎn)彎處必定較遠，記為遠彎。相應(yīng)的iend小則為近彎。如果有效行小于3行，再看istart是否為第0行。是則說明比較信息比較可靠，且彎很急記為急彎，否則信息不可靠記為不可靠信號。因為直道上不管以哪一行控制差別都不大，所以直到也可歸為遠彎。
得到了路徑識別的結(jié)果，再確定不同路徑的控制行。先按在直線上以每行作為控制行分別得到的轉(zhuǎn)角相等為標準，確定每行的轉(zhuǎn)角系數(shù)。這樣同樣大小的cent[ i]所對應(yīng)的轉(zhuǎn)角隨著i增大而減小。如果路徑為小S彎，就以iend為控制行，以達到直走的效果。如果是大S彎，根據(jù)S玩的大小，分別以iend和ibulb控制行算得的轉(zhuǎn)角按一定權(quán)值求平均值作為最終轉(zhuǎn)角。如果是遠彎，如果以iend行的黑線中值來控制舵機會使智能車過彎太提前，容易從彎內(nèi)側(cè)沖出賽道，為此要沿線走較合理，而ibulb正好是相當于直線與拐彎交界處，所以以ibulb為控制行。如果是近彎，以iend控制，會走內(nèi)線，既不易沖出賽道又縮短路徑。
如果是急彎，以iend控制轉(zhuǎn)的最大。如果是不可靠信號，就以近處某一固定行控制，以達到循線走的效果。
為了更好的解決轉(zhuǎn)向的問題，我們采用分段轉(zhuǎn)角系數(shù)控制舵機。根據(jù)不同的路況信息來設(shè)定不同的轉(zhuǎn)角系數(shù)。因為在直道或小S上轉(zhuǎn)角系數(shù)太大，往往會導(dǎo)致舵機的抖動使得小車在直線上左右搖擺，所以如果小車行駛在直線上那么舵機的轉(zhuǎn)角系數(shù)應(yīng)該比較小；如果小車舵機行駛灣道上，那么轉(zhuǎn)角系數(shù)應(yīng)該同時變大否則很可能不能及時地過彎道。
5.3.3 直流電機的控制算法
根據(jù)路徑識別的情況，如果當前路徑為直道，則需要加速；若是彎道，則需要降速，而且根據(jù)不同的彎道速度也是有所區(qū)別，這個區(qū)別體現(xiàn)在速度設(shè)定上。我們根據(jù)iend、舵機轉(zhuǎn)角、bulb等多個變量的大小來確定速度設(shè)定的策略。
當iend等于最遠行時，說明彎道離得很遠，速度可以設(shè)為很高的值。這時需要根據(jù)bulb來確定遠處是彎道還是直道，bulb越大速度應(yīng)該越小，bulb為0時速度為最高檔。當iend不等于最遠行時，速度需要降一個檔，再根據(jù)iend越大速度越高，舵機轉(zhuǎn)角越大，速度越低的原則，對速度做進一步微調(diào)。當iend小于4時，說明有沖出賽道的危險，速度再降一檔，再根據(jù)iend越大速度越高，舵機轉(zhuǎn)角越大，速度越低的原則，對速度做進一步微調(diào)。由于速度太低時，電機動力不足難以推動智能車前進。因此速度設(shè)定應(yīng)該有個最低限幅值。當運算得到的速度設(shè)定小于該限幅值時，速度直接賦值為最低值。速度設(shè)定中用到的各參數(shù)都可用撥碼開關(guān)來改變，這在實際比賽中有較大的實際意義。
以上只是速度設(shè)定的算法，實際的車速還需要閉環(huán)控制，用PID算法來實現(xiàn)穩(wěn)定、準確、快速地跟隨速度設(shè)定。下面介紹速度的控制算法。
系統(tǒng)利用測速模塊反饋的當前速度值，和設(shè)定速度值來選擇不同的P參數(shù)來進行調(diào)節(jié)，從而控制直流電機對當前路徑進行快速反應(yīng),利用I的作用使得消除靜差，加入D使得速度更加穩(wěn)定。
本系統(tǒng)采用的是數(shù)字PID 控制，通過每一控制周期讀入脈沖數(shù)來間接測得小車當前轉(zhuǎn)速vi_FeedBack，將vi_ FeedBack與模糊推理得到的小車期望速度vi_Ref比較，既而算得速度偏差error，再通過調(diào)用PID函數(shù)來獲得速度的控制。 考慮到CMOS方案的控制周期較長，假設(shè)按2.5m/s的平均速度計算，則一個控制周期小車大概可以跑過5cm，如果按這種周期用上述PID調(diào)節(jié)速度，則會導(dǎo)致加速減速均過長的后果，嚴重的影響小車的快速性和穩(wěn)定性。為了解決這個問題，可以在PID調(diào)速控制中適當加入Bang-Bang控制：根據(jù)error的大小，如果正大，則正轉(zhuǎn)給全額占空比；如果負大，則自由停車或給一個反轉(zhuǎn)的PWM，否則就采用PID來計算所需的占空比。
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