光电 - 第四届 - 天津工业大学一队技术报告 - 图文

第四章 系统控制算法

collect_num==0? Y N 开启新的一轮采集； PTS_PTS7=1; collect_num ==D? N Y Y coll=PORTA_PA0; sen_flag[1]+=coll; coll=PORTA_PA3; sen_flag[7]+=coll; 关闭改组： PTS_PTS2=0; 开启下组： collect_num==(D+15)? N 以5为一个单位执行一次 采集： coll=PORTA_PA0; sen_flag[1]+=coll; coll=PORTA_PA3; sen_flag[7]+=coll; 采值： sen_flag[1]=PORTA_PA0; sen_flag[7]=PORTA_PA3; collect_num ==(D+n*5)? Y N collect_num++ 图4.3 循环采集流程图(D代表每组发射管的开始采值的相对时间变量)

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4.1.3 舵机角度控制 1.加权求和法：

（1）将每个传感器进行加权处理，给相应各个传感器的权重值，如下图所示。

图4.4 传感器的位置

（2）当传感器检测到黑线时相应的传感器返回所在的权重值，并计算所有传感器的平均加权值，即偏离程度。计算公式为:

Sen_Jiaquan? hi[i]?Sen_Flag[i]?Sen_QuanZ?Sen_Flag[i] 公式(4 .1)

式中，Sen_Flag[i]为对应传感器的状态值，Sen_QuanZhi[i]为对应传感器的权重值，Sen_Jiaquan为传感器的加权平均值。 for(i=0;i<13;i++) {

Sen_Jiaquan+=(Sen_Flag[i]*Sen_QuanZhi[i]); Sen_FlagCount+=Sen_Flag[i]; }

Sen_Jiaquan= Sen_Jiaquan /Sen_FlagCount;

由上程序段即可以计算出此时模型车传感器的加权平均值，由此可以得到模型车的状态，为下一步控制决策提供必要的信息。

（3）建立偏离程度和舵机转动角度所对应的PWM脉宽关系的模型，拟合二者的函数关系曲线。

在这里我们认为舵机转动的角度是和PWM脉宽成线性的正比关系，因此以一次函数来唯一确定PWM脉宽与舵机转动角度之间的关系。 建立的一次函数方程为：

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第四章 系统控制算法

angle?PWMMiddle?Sen_JiaquanFactor 公式（4 .2)

式中，TurnAngle为舵机应转的角度，PWMMiddle为车轮摆正是舵机PWM脉宽应赋的PWMDTYx的值，Sen_Jiaquan为由传感器状态求得的偏离程度，Factor 为转角比例因数。由此，我们求出了在不同的传感器状态下舵机应转的角度。 2.黑线段的求取

该方案中我们采用的是利用跳变沿来检测黑点出现的位置，并且记录相关的信息。

1>检测当前采集所得序列中的跳变沿，记录上升沿的传感器的位置up_point与相邻的下降沿的传感器的位置down_point,并得到相应的黑线起始值； 2>通过检测及计算得到采集序列中的每段黑点值的宽度，记录进black_long[i]；

3.通过每段黑线的up_point与down_point得到相应黑线的准确位置，并利用转角与该位置的关系确定舵机所需调整的角度。 因为采集到的信号为纯数字量的，黑线为1，白区为0。 赛车在正常情况下传感器的识别状态：

black_long[0 ]

up_point down_point

当出现干扰或因电流不够而造成某些激光管识别瞬间失效时，采用该种算法也可以滤掉此类干扰：

black_long[0black_long[1

] ]

up_point down_point down_point up_point 1>当第一部分的up_point+down_point>line，并且第一部分与第二部分的间隔比较大时，选用第一段黑线为有效线段，略去第二部分黑线；

2>当第二部分的up_point+down_point

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比较大时，选用第二段黑线为有效线段，略去第一部分黑线；

3>当两部分的间隔比较小时，不能略去任何一段，因为在进出窄道的三角标志处会出现此类情况，此时需要对两段综合处理。 ? 起跑线 black_long[0 ] up_point

在起跑线处传感器序列会出现如上图的图形，出现三段的黑线值，在该种

black_long[1] black_long[2] down_point down_point up_point down_point up_point 情况下我们只需对各段黑线的长度进行辨析来判断是否为起跑线。 ? 空白区域

当赛车进入白区后，传感器序列上将不再存在上升沿与下降沿，通过与上次黑线所在位置判断该次是从赛车的哪侧进入的白区，在白区内启动白区变量，随着白区变量的变化，赛车在白区的转角也是连续变化的，而并非为一定值。这样可以将传感器所对应的角度值缩小，改善大前瞻所带来的弊端，在小S弯会出现滞后的现象，而在识别大S与圆时会出现较长时间的白区，这样人为的添加角度的优势就会显现出来。

经过实际的验证，通过对准确性等因素的比较，我们选用第二种方案作为赛车的黑线识别算法。

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