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• 第一章节为绪论，主要介绍研究背景和总体方案。比赛的背景及智能车系统总体方案的介绍；
• 第二章从智能车系统的机械结构出发，详细阐述了智能车系统各部分机械结构的安装和调整；
• 第三章重点介绍了系统中所涉及的硬电路件设计方案和原理；
• 第四章是介绍了智能系统的软件算法包括神经 络以及电机舵机的控制策略；
• 第五章对调试过程中的一些手段进行了讲解；
• 第六章是总结和鸣谢。

第二章 机械结构设计及调整

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如果说控制策略和算法是智能车的大脑，那么机械结构就是它的身体躯干，前者能拉高赛车的下限，保证赛车能够平稳运行，顺利完成比赛，甚至还能不断逼近赛车的上限，超越自我；而后者则能直接决定赛车上限，好的机械结构能够保证赛车即使在高速运行的情况下依然能保持各方面的稳定，因此它也是限制赛车速度的巨大瓶颈。如果一辆赛车的程序架构很好，但是机械部分做的不好的话，其速度也会被大大的限制。即当车速较高的时候，车模有明显的甩尾和侧滑现象，此时对车的机械结构要求很高。除了对车身姿态的影响外，机械性能影响车的加减速响应速度，运行的对称性和稳定性等，因此，我们在不违反规则的情况下对车模进行了多方面的改造以使车模具有良好的运行性能。

2.1 整车布局

我们组采用的是新L车模，底盘为高强度尼龙加纤材料，坚固耐撞、不易变形。前后齿轮差速，车模改装以后长395mm，宽350mm，高175mm，重约1.5kg，全车滚珠轴承，避震器带调整弹簧松紧的调节环。通过对减震器进行松紧调节处理，车模具有极好的减震性能。电机是定制的LS-540SM马达，DC6V-12V，空载转速17500 rpm±10%,马达后轴已加长,可安装磁性（或光栅等）编码器。舵机采用的是L车数字升级版舵机：内部全金属齿轮，带防伪易碎标签，数字伺服器，工作电压4.8-7.4V, 力矩6.2-9kg，回中更准确，定位更精确, 动作速度≤0.16±0.02sec/60°。

2.2 传感器支架

车模上面最重要的传感器就是电感，保证它的稳定性至关重要。我们车上一共使用了13个电感，根据自己的车模定做了一个铝合金支架，并且通过碳杆来固定前后电磁杆，这样可以保证稳定性的同时便于调整和拆卸。支架如图2.1所示。

2.4 转向舵机安装

舵机转向是整个控制系统中延迟较大的一个环节，为了减小此时间常数，通过改变舵机的安装位置可以提高舵机的响应速度。如果舵机调整不到位，将很大程度上限制转向角度和转向响应速度。但我们今年所使用的L车模默认安装方式为卧式安装，不可调整，因此不多赘述。我们的舵机安装如图2.3所示。

由于竞赛所用的转向舵机力矩不大，过大的主销后倾角会使转向变得沉重，转弯迟滞。
主销内倾是将主销（即转向轴线）的上端向内倾斜。从车前方看去，主销轴线与通过前轮中心的垂线之间形成一个夹角，即主销内倾角。轮胎调整为倾斜以后直线行走的时候是轮胎内侧着地，而当过弯的时候，由于惯性车体会要向弯道外侧倾斜，而这时候的外侧轮胎如果倾斜角度事先调整得当则正好可以胎面着地，从而使车辆在弯道获得最佳抓地力。使车轮转向后能及时自动回正和转向轻便。经过多次尝试后我们的主销后倾、内倾如图2.5所示。

2.6 底盘高度调节

降低车模底盘可以降低重心，车模重心低可以使车模运行更加稳定，获得 更好的转弯特性。所以，在保证车模可以通过灯盘的情况下，底盘尽可能的降低，可以使车更加快速稳定。对于L车模，想要降低底盘高度有两种方式，第一种是增加底盘配重并且调节减震器的软硬程度来拉低重心；第二种是通过外力限制前摆臂的摆动幅度从而拉低底盘。我们尝试了两种方案以后最终采取了第二种方式，如图2.7所示。

3.2 电源模块设计

电源模块为系统其他各个模块提供所需要的电源。设计中，除了需要考虑电压范围和电流容量等基本参数之外，还要在电源转换效率、降低噪声、防止干扰和电路简单等方面进行优化。可靠的电源方案是整个硬件电路稳定可靠运行的基础。

全部硬件电路的电源由一节航模锂电池提供（额定电压7.4V，满电电压8.4V）。由于电路中的不同电路模块所需要的工作电压和电流容量各不相同，因此电源模块应该包含多个稳压电路，将充电电池电压转换成各个模块所需要的电压。为满足需要，本车模上存在5种供电电压：

(1) 智能车使用锂电池供电，正常使用时电压在7.4～8.4V。可直接用于电机供电。
(2) 使用转压芯片TPS563231输出电压5V，主要用于红外传感器供电。原理图如图3.2.1所示

(4) 使用开关稳压芯片MIC29302输出6V电压给舵机供电，用电池直接供电容易烧毁舵机，29302具有防止电流反灌功能有效提高舵机使用寿命。

3.3 电机驱动电路

在驱动芯片选择方面，我们选择BTN7971B芯片，BTN7971B芯片具有大电流、低阻抗、驱动能力强、高性能、发热小等众多优点，并且电路简单，容易布局连线。使用两片BTN7971B芯片就可以构成一个全桥驱动电路，如图3.7所示。

3.5传感器的选择

3.5.1 电磁杆

车模需在铺设电磁线的轨道上行驶,导线内通有20KHZ的交变电流,从而在电磁线周围产生交变电场，电磁杆(电感电容)组成的LC振荡回路能够感应磁场,产生的感应电动势与电感与中心导线的距离有关。单片机采集所有电感传感器的AD值,通过偏差计算程序能够计算出小车与赛道中线的偏差,通过控制小车的姿态和速度,保证小车平稳的在赛道上自动行驶。以下为团队自行设计的电磁杆。

3.7 驱动板

驱动板在除了原有的电机驱动电路外，还增加了编码器接口，主要目的是方便编码器的连线，以减少编码器连线过长导致的接触不良等问题，驱动板的实物图如图3.12

 

第四章 系统软件设计及算法实现

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高效稳定的控制程序和高适应性的算法是智能车快速平稳运行的基础。我们设计的智能车采用Infineon公司生产的TC377芯片作为控制器。其中TC377负责主要功能有跑车参数调节，电感采集，控制电机舵机。

对于本组赛题的特色——神经 络而言，我们采取离线训练训练的方式，即：采集数据后，在利用NNOM开源工具进行转换成单片机支持的C语言代码和权重信息，并部署到单片机上。具体方式将在本章进行详细阐述

4.1软件系统结构

底层方面，TC377侧采用FreeRTOS以支持便捷的多任务开发与切换。

调试过程中，可以得到类似的图标，方便调试分析。

在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。在通过神经 络输出前瞻后，我们使用了PID控制算法控制舵机、电机的输出。

PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控

制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。

PID控制器是一种线性控制器，它根据给定值与实际输出值构成控制偏差。将偏差的比例§、积分(I)和微分(D)通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制，故称PID控制器，原理框图如图4.19所示。

5.2上位机调试

为了获取车模在行驶时的电感数据，我们在车上装了WiFi，可以将电感数据实时发送到上位机采集，再通过神经 络训练。上位机我们使用系统自带的的串口调试助手。

 

第六章 总结

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最后，再次感谢哈工大智能车创新俱乐部这个大家庭，感谢一直支持和关注智能车比赛的学校和学院领导以及各位老师，也感谢比赛组委会能组织这样一项很有意义的比赛。

 

参考文献

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[1] 卓晴，黄开胜，邵贝贝．学做智能车 [M]．北京：北京航空航天大学出版 ．2007.
[2] 王淑娟，蔡惟铮，齐明．模拟电子技术基础 [M]．北京：高等教育出版 ．2009
[3] 张军．AVR单片机应用系统开发典型实例 [M]．北京：中国电力出版 ，2005.
[4] 张文春．汽车理论 [M]．北京．机械工业出版 ．2005.
[5] 殷剑宏，吴开亚．图论及其算法 [M] ．中国科学技术大学出版 ，2003.
[6] 夏克俭．数据结构及算法 [M] ．北京：国防工业出版 ， 2001.
[7] 邵贝贝．单片机嵌入式应用的在线开发方法 [M]．北京．清华大学出版 ．2004.
[8] 蔡述庭．“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛设计与实践 [M]．北京：北京航空航天大学出版 . 2012.

■ 附录1 部分核心代码

本节包含了该智能车的部分核心代码

• 主程序入口相关函数代码Main.c
• 控制部分代码 Control.c

● 附录1.1. Main.c