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电磁感应行驶智能车传感器

2016-05-14

发明与创新·中学生 2016年5期
关键词:漆包线电磁场谐振

一、系统总体设计

电磁感应智能车以检测电磁场信号为基础,通过单片机处理信号实现控制车体准确沿着预设路径寻迹。

系统电路包括单片机控制单元、电机驱动电路、电磁传感器电路等部分,此外系统还需要一些外部设备,如编码器测速、伺服器控制转向、直流电机驱动车体等。系统结构如图1所示。

二、传感器的设计与实现

用线圈做的传感器有很强的适应能力,能满足电磁场检测的要求,并且容易实现,适合检测变化的电磁场。

磁阻以及磁敏三极管对本电磁场信号(20KHz,100mA)响应较差,所以本系统采用线圈作为电磁场传感器,通过串联谐振原理,输出信号较大,并且随着位置改变,输出信号也有很明显的变化。

根据传感器总体结构图,设计的传感器电路图包括LC串联谐振电路感应电磁场信号,经后级放大电路放大弱小信号,通过半桥检波和低通滤波器后输出直流信号。

在选取LC串联谐振电路时,采用电感和自制线圈方法,由于自制线圈不易固定其电感值,无法找到匹配电容。考虑到诸多因素,最终选取10mH电感和6.8nF电容作为LC串联谐振电路。

选取三极管作为放大元件。半波检波电路通过两个二极管实现,经试验后本系统采用FR104高速二极管作为检波二极管,前级输出半波波形经过低通滤波器后输出直流信号。传感器电路如图2所示。

通过LC串联谐振电路感应出的波形为频率20KHz的正弦波,当传感器远离通电漆包线时,其峰-峰值大约为54mV。当传感器靠近漆包线时,其峰-峰值大约为452mV。随着偏移位置的改变,输出波形强度会有很大的变化。

在相同距离下,经过后级放大、检波、滤波电路后,输出直流信号在远离通电漆包线时,其直流输出信号平均值大约为279mV,靠近漆包线时,其直流输出信号平均值可达4.32V。

此信号可直接输入单片机A/D接口采样。使用12位A/D进行采样,数值变化范围为44~3539。

不同位置最终直流输出信号的图形如图3所示。纵坐标Y为直流电压值,单位是mV,横坐标X是偏移位置,单位是cm。对左右两个传感器数值进行差值线性化处理可得到图4。该曲线展示了一个位置所对应的不同电压数值,利用该曲线可辨别出车体偏离漆包线的位置。

三、单片机的设计与实现

系统核心控制采用Freescale的MC9S12XS128型号16位单片机,5V电压供电。单片机内部资源有128KB的FLASH、8KB的RAM、8KB的DATA FLASH、I/O口有91个、总线频率为40MHz,内部有CAN总线、SCI、SPI,16路12位A/D、8路8位PWM输出、16位定时器、4路PIT。

其中,16位PWM输出能很好地控制S3010伺服器工作,实现精确转向。12位A/D工作时钟最大可达到8M,满足信号采样的需求。4路PIT可实现对脉冲信号的上升沿和下降沿捕捉。丰富的I/O口资源能扩展外部设备,如键盘、LCD、LED。

本系统使用了单片机内部PWM模块、脉冲捕捉模块、A/D模块、SCI模块、SPI模块及I/O。PWM模块分为三路输出,其中一路PWM输出频率为50Hz,正脉宽约为1.5ms~2.5ms的信号用于控制S3010伺服器。不同的正脉宽对应不同的转向值,恒定某一输出值后,伺服器会保持转角不变。

另外两路PWM输出频率为1KHz的信号,当A路输出低电平,B路输出PWM信号时电机实现正转,通过改变正脉宽可实现电机转速调节。当A路输出PWM信号、B路输出低电平时则实现电机反转,用于减速控制。

脉冲捕捉模块配置为上升沿、下降沿检测方式,用于捕捉编码器输入脉冲数,通过测量输入脉冲得到智能车运动速率。

A/D模块用于对传感器输入电压采样,获得传感器电压数值。采用12位精度采样,时钟配置为2M/s,配置为4路通道循环采样,关闭中断采用查询方式获取转换数值。

使用SCI模块与无线模块通讯,发送数据至电脑端,其波特率配置为9600bit/s,大约一秒能发送1200字节数据。SPI模块用于读写TF卡,速率配置为2M/s,能实现高速读写TF卡,记录智能车的重要数据。

四、传感器架设方案

由于电磁传感器靠被动检测电磁信号感知道路信息,所以传感器所在位置感应的信号为此位置的信号。为提高车速,必须在小车入弯前感知弯道,并且感知距离(称为前瞻)越大越好。

电磁传感器只能通过前移传感器提高前瞻距离,架设越靠前则前瞻越大,但过于靠前会影响车体重心,降低车体的机械性能。最终本系统采用铝制支架以大约40°倾角伸出,如图5。

最初,采用4个传感器架设方案。但4个传感器在入弯和出弯时切换会有复杂的耦合过程。采用3个传感器时直接对最外面两个传感器进行差值即可得到偏移量,从而消除不同组传感器切换时带来的不连续变化过程。

实验证明,本方案效果很好,在第九届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛中获得39秒的好成绩。(指导老师:焦 畅)

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