安徽财经大学 安徽蚌埠 233030
摘要：智能车是由车体结构、硬件系统和软件系统三个大主模块组成。传感器只是硬件系统的子模块，却对智能车实现自动循迹十分重要。传感器是支持计算机软件系统算法的“眼睛”，负责收集、传输智能小车行驶的信息，以保障各种功能实现。本研究以电磁导航技术应用于智能小车为研究基点，围绕技术应用和智能小车设计思路与框架，探讨自动循迹智能小车设计的要素与方法。
关键词：电磁导航技术；自动循迹；智能小车；传感器
无人驾驶是人工智能技术应用的一个方向，带动汽车行业正在经历一场“革命”，其中导航技术发展应用的突出价值也渐渐显露。智能车各模块的功能充分发挥才能实现智能化运行，进而实现人车交互、车联网。电磁导航技术应用对智能车能够达到预期效果提供了保障力量。
1.电磁导航技术与人工智能技术应用
1.1电磁导航技术应用
电磁导航是一种传统的导航方式，其工作原理是在规定的道路上，埋设金属线，在金属线上加载导引频率，车辆通过识别导引频率而实现无人导航运行。电磁导航技术在医疗、交通运输等领域具有应用价值。在交通运输领域，建设基于电磁引导路径识别的AGV小车的控制系统来实现无人驾驶。AGV小车是装上自动导航装置，具有安全和各种移动功能，能在固定路径上行驶的运输车。AGV小车在工厂、港口、物流中心等有广泛应用，其与计算机终端连接实现了自动化操作。
1.2人工智能技术应用
人工智能技术是计算机科学与技术的一个分支，人们通过发明智能机器并赋予其意识，让智能机器能够实现只有人类才能完成的任务，其核心是算法。人工智能技术由认知、预测、决策和集成解决方案四个部分组成，需要信息贯穿全过程，包括：收集信息——分析信息——处理信息——应用信息。
2.设计思路与整体框架
2.1设计思路
本次设计是基于电磁导航技术的工作原理及应用，设计和制作一辆可模拟在复杂道路上自动、智能、安全行驶的智能小车。
（1）线路设定：使用直径0.5mm铜质漆包线；频率范围：20±2kHz；电流范围：正弦波信号50-150mA；路线上设置直角弯道、障碍、坡道等。
（2）设计过程：安装电磁导航传感器，设计电机驱动电路，编写相关控制代码。使用前置六路电磁传感器采集信息，经内部A/D采集后数模转换反馈到核心板。通过编码器测速模块实时检测车速，利用K66的输入捕捉功能进行脉冲计数，计算速度以及进行差速控制。由PWM控制驱动电路调整电机转速，转速大小采用PID算法进行控制，从而完成对小车速度和避障的整体控制。
2.2整体框架
设计的智能小车系统由九个模块组成：主控模块——32位微控制器K66；传感器模块——电磁传感器；电机驱动模块——驱动直流电机和伺服电机；舵机控制模块；OLED显示模块；编码器测速模块；拨码开关模块；停车检测模块、障碍检测模块。
3.主要的硬件设计
3.1机械结构设计
选用“恩智浦”指定的赛车车模（F型号三轮车模），车长度30cm，双后轮驱动，电磁传感器前置，高度10-15cm。车体重心设计在两个后轮的中部，电池安装在车体尾端。
3.2主控模块
以K66作为核心控制器，该单片机具有普通I/O口、A/D转换模块，PWM模块，中断模块，通信模块，实现对信号的分析、判断、决策和处理。
3.3电磁传感器模块
采用9个电磁传感器布局，电磁线圈按照：5个横排，2个竖排，2个45°角排，使其规律分布在线路上。此结构设计能使小车在复杂道路上稳定地自动循迹行驶，导航功能稳定可靠。
3.4电源管理模块
智能车整体采用7.2V镍镉电池驱动；K66芯片、OLED显示模块、停车检测模块、拨码开关模块采用3.3V稳压电源；传感器使用5V单独电源；电机驱动模块、障碍检测模块、蓝牙调试模块、编码器测速模块使用5V电源；舵机控制模块使用7.2V电源，以提高其响应速度。
4.主要的软件设计
4.1 自动循迹
智能小车的循迹、加速和速控等需要在动态下连续检测调节，所以软件设以PID算法为核心。PID算法按偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）连续系统地、动态地品质校正数据。
在软件设计时，使用IAR提供的C语言编译器，采用PWM调速，信息融合技术等，应用结构化代码设计，在调试过程中再适当修改某些参数和部分模块算法。
后轮连接两个电压输入接口，两接口电压差值越大，轮胎转速也就越大。单片机使用PWM算法调控，通过控制电压在一个周期内的占空比，可实现轮胎正反转和加减速。循迹代码如下：
D=（float）（ad[3]- ad[0]）/（ad[0]+ad[3]）；
ControlOut=（int）（D*PID_KP+D_dot*PID_D）；
左轮：PWM= SPEED_OUT+ControlOut；
右轮：PWM= SPEED_OUT-ControlOut；
其中，D是经滤波处理后两侧电感值的差比和，该值经过PID算法处理后得出可直接合并到PWM上的值；PID_D、PID_P是调节后的参数，与智能小车的加速度关联。左轮PWM和右轮PWM直接与左右轮胎对应的数值。利用上述代码，反复实验调试后获取最佳参数，才能够实现智能小车的自动循迹行驶。
4.2 转向处理
路径识别算法、方向控制算法设计和电机控制程序设计是满足智能小车避障功能的软件设计。路径识别是实现智能小车自动循迹的技术保证，依靠通过电磁传感器识别线路发出的交变电磁波。在软件设计上，要及时处理传感器采样值，利用软件处理后的值控制智能小车转向。
工作流程：通电后首先进行路况检测，通过A/D采集信息，利用软件进行信息处理与计算，获得道路宽窄等信息，算出道路曲率，结合对小车实时检测的速度值，控制舵机转向、直流电机转速，控制方向和速度，保证小车自动循迹行驶。
4.3弯道处理
在弯道处理上，有切内道和切外道两种方式。切内道，线路短，但若地面附着系数会造成小车不稳、侧滑、翻车，在曲率半径小和高速行驶状态下，车体所需向心力大，这几乎是全靠车轮与地面摩擦来获得向心力，因此，道路表面的附着系数较为关键。切外道，线路稍长，因为曲率半径大，车体调整较容易，相对安全，拐弯不需要急剧减速，对行驶速度影响较小。
4.4 速度控制
车速控制的软件方面主要也是基于PID算法，由于不需要考虑小车之前走过的路线，因此将PID控制简化成PD控制。本设计的车模是双后轮电机驱动，左右电机的差速控制采用位置式的PD控制，速度闭环控制采用了增量式PID控制。通过运用试凑法确定控制器的比例、积分和微分参数。
试凑法是控制理论的一种应用，它是通过闭环试验，观察系统响应曲线，根据各控制参数对系统响应的影响，反复试凑参数，最后确定PID控制参数。比例调节（P）是按比例反应系统的偏差调节，系统一旦出现偏差，其立即产生调节作用来减少偏差。积分调节（I）是使系统消除稳态误差，提高无差度，在有误差时，积分开始调节，无误差时，其输出为常值。微分调节（D）反映系统偏差信号的变化率，可以预见偏差变化的趋势，在误差未形成时，其提前发挥纠正作用，因此是智能车实现超前控制的要素，可以改善运行系统的动态性能。
5.总结
自动循迹智能小车是人工智能技术发展应用的产物，其核心是K66芯片构成的主控模块，而电磁导航技术应用是实现智能小车自动循迹行驶的保障。电磁传感器的主要功能体现在A/D信息采集等方面，以发挥连接软硬件各子系统的作用，支持PID算法运行，全程保障智能小车自动循迹、转向、避障、速度控制等功能平稳、精准实现。电磁导航技术应用在智能小车上有设计简单、稳定可靠等优点，不仅在车模设计领域有应用价值，AGV小车自动化货运、医学手术、危险区域自动驾驶、城市交通等方面也显示出较高的应用前景。
参考文献：
[1]李祖晓.基于单片机控制的智能立体库运输小车的研究[D].南昌大学，2016.10
[2]侯海燕.自动循迹智能车的设计与实现[D].东南大学，2013.06
基金项目：
项目名称：基于电磁导航技术的自动循迹智能小车的研究与设计（编号：S201910378388，指导老师：隗玮）。