Freescale芯片智能小车程序分析

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#include <hidef.h>
#include <MC9S12XS128.h>
#pragma LINK_INFO DERIVATIVE "mc9s12xs128"
#define PITTIME 5000 //50MS定时中断
#define speed_set1 3200
#define speed_set2 2000
#define NB 150 //直道最小速度
#define NS 250 //直道中小速度
#define Z 350 //中速
#define PS 500 //中高速
#define PB 600 //高速
#define NB1 275 //弯道最小速度
#define Z1 325 //中速
#define PS1 350 //中高速
#define PB1 375 //高速
int speed_data[5][7] = //直道速度表

{

{ NB, NB, NS, Z, PS, Z, NS },

{ NB, NS, Z, PS, PB, PB, Z },

{ NS, Z, PS, PB, PS, Z, NS },

{ Z, PS, PB, PS, Z, NS, NB },

{ NS, Z, NS, Z, NS, NB, NB }

};



int speed_data0[5][7] = //弯道速度表

{

{ NB1, NB1, NS1, Z1, PS1, Z1, NS1 },

{ NB1, NS1, Z1, PS1, PB1, PB1, Z1 },

{ NS1, Z1, PS1, PB1, PS1, Z1, NS1 },

{ Z1, PS1, PB1, PS1, Z1, NS1, NB1 },

{ NS1, Z1, NS1, Z1, NS1, NB1, NB1 }

};





int ad_data[10][11];

int ad_data1[11];

int pd_data[11];



int ad_min[11] = { 40, 20, 20, 30, 50, 50, 50, 50, 60, 50, 50 }; //新

int ad_mid[11];

int state;

int start_flag = 1; //启停标志

int straight_flag = 1; //直弯标志

int count = 0;

int B_cnt;

int B_cnt_last;

int count1 = 0; //赛道特殊状况检测次数

int count3 = 0; //直弯检测累计

int count4 = 0;

int state_first = 0; //赛道状态传递

int state_last = 0;

int state_now;

int state_e = 0;

int state_e_last;

int u;

int v = 200;

int steer_e; //舵机增量

float Kp = 2; //舵机K

float Kp_data[11] = { 0.6, 0.65, 0.82, 0.83, 0.84, 0.90, 0.95, 1.1, 1.35, 1.47, 1.59 };



float Kp_data2[11] = { 0 };

float Kd = 0.5; //舵机D

float Kp_s = 0.008; //速度K



float Ki_s = 0; //速度I

float Kd_s = 0; //速递D

int steer = 2600;

int speed; //光电编码器测速值

int speed_e_first = 0;

int speed_e_last = 0;

int speed_e;

int speed_set; //速度设定值

int motor_e;

int motor_pwm;









//初始化//



void PLL_Init(void) //PLLClK=2*OSCCLK*(SYNR+1/REFDV+1)

{

//锁相环=2*16=32MHz

REFDV = 1; //总线时钟=32/2=16MHz

SYNR = 1;

while (!(CRGFLG & 0x08));

CLKSEL = 0X08; //时钟选择,等待模式下锁相环停止工作

}



void PWM_Init(void)

{

PWME = 0x00;

PWMCTL = 0x70; //级联方式

PWMPOL = 0xff;

PWMCAE = 0xff; //对齐方式左对齐

PWMCLK = 0x30; //PWM时钟选择,23通道CLOCKSB

PWMPRCLK = 0x11; //PWM预分频,时钟源A=时钟源B=8MHz

PWMSCLA = 5;

PWMSCLB = 5;

PWMPER01 = 1000;

PWMDTY01 = 0;

PWMPER45 = 1000;

PWMDTY45 = 200;

PWMPER23 = 16000;

PWMDTY23 = 0;

PWME = 0x3f;

}



void AD_Init(void)

{

ATD0CTL0 = 0x0A;

ATD0CTL1 = 0x00; //7:1-外部触发,65:00-8位精度,4:放电,3210:ch

ATD0CTL2 = 0x40; //禁止外部触发, 中断禁止

ATD0CTL3 = 0xD8; //右对齐无符号,每次转换11个序列, No FIFO, Freeze模式下继续转

ATD0CTL4 = 0x01; //765:采样时间为4个AD时钟周期,ATDClock=[BusClock*0.5]/[PRS+1]

ATD0CTL5 = 0x30; //6:0特殊通道禁止,5:1连续转换 ,4:1多通道轮流采样

ATD0DIEN = 0x00; //禁止数字输入

}



void PIT_Init(void)

{

PITCFLMT_PITE = 0; //PIT关

PITCE_PCE0 = 1; //定时器通道0使能

PITMTLD0 = 160 - 1; //8位定时器初值设定。160分频,在16MHzBusClock下,为0.1MHz。即 10us.

PITLD0 = PITTIME - 1; //16位定时器初值设定。PITTIME*0.01MS 50ms定时

PITINTE_PINTE0 = 1; //定时器中断通道0中断使能

PITCFLMT_PITE = 1; //PIT使能

}



void PACA_Init(void) //初始化脉冲累加器A

{

TCTL3 = 0X40; //下降沿捕捉脉冲

PACTL = 0x40; //脉冲累加使能

PACNT = 0X0000;

}



//功能函数//



void delay_ms(int ms) //延时函数

{

int i, j;

for (i = 0; i < ms; i++)

for (j = 0; j < 2770; j++); //16MHz--2ms

}



int abs(int num) //绝对值

{

if (num<0)

return -num;

else

return num;

}

void Reverse(int* arr, int b, int e) //数组元素对换

{

for (; b < e; b++, e--)

{

int temp = arr[e];

arr[e] = arr[b];

arr[b] = temp;

}

}

void RightShift(int* arr, int N, int K) //数组循环移位

{

K %= N;

Reverse(arr, 0, N - K - 1);

Reverse(arr, N - K, N - 1);

Reverse(arr, 0, N - 1);

}



//单片机处理/

void ATD_data(void) //AD采集

{



int i;



for (i = 0; i<10; i++)

{

while (!ATD0STAT0_SCF);



ad_data[i][0] = ATD0DR0L;

ad_data[i][1] = ATD0DR1L;

ad_data[i][2] = ATD0DR2L;

ad_data[i][3] = ATD0DR3L;

ad_data[i][4] = ATD0DR4L;

ad_data[i][5] = ATD0DR5L;

ad_data[i][6] = ATD0DR6L;

ad_data[i][7] = ATD0DR7L;

ad_data[i][8] = ATD0DR8L;

ad_data[i][9] = ATD0DR9L;

ad_data[i][10] = ATD0DR10L;

ATD0CTL5 = 0x30;

}

}



void PD_data(void) //AD数据处理

{

int i, j, k, temp;

for (i = 0; i<10; i++) //每个传感器采样10次的数据进行排序

{

for (j = 0; j<11; j++)

for (k = j + 1; k<10; k++)

{

if (ad_data[j][i]>ad_data[k][i])

{

temp = ad_data[j][i];

ad_data[j][i] = ad_data[k][i];

ad_data[k][i] = temp;

}

}

}

for (j = 0; j<11; j++) //对中间的两个值求平均作为本次采集的结果

ad_data1[j] = (ad_data[4][j] + ad_data[5][j]) / 2;

}



void STATE_data(void) //位置判断

{

int i;



B_cnt_last = B_cnt; //B_cnt为当前检测到黑线传感器的个数

B_cnt = 0;

for (i = 0; i<11; i++) //对采集的数据进行二值化处理

{

ad_mid[i] = ad_min[i] + 60;

(ad_data1[i]<ad_mid[i]) ? (pd_data[i] = 1) : (pd_data[i] = 0);

}



for (i = 0; i<11; i++) //位置计算,判断采集黑线传感器的个数

{

if (pd_data[i] == 1)

B_cnt++;

}

if (B_cnt == 1)

for (i = 0; i<11; i++) //判断黑线的位置

{

if (pd_data[i] == 1)

state = 2 * i - 10;

}

if (B_cnt == 2)

for (i = 0; i<10; i++)

{

if (pd_data[i] == 1 && pd_data[i + 1] == 1)

state = 2 * i + 1 - 10;

}

if (B_cnt>5 && B_cnt_last<6) //特殊状况,十字,起跑线

count1++;



}





void START_judge(void) //起跑线识别

{

int i, knum, SATurn;

int kA[4] = { 0 };

if (count1>2)

for (i = 0, knum = 0, SATurn = 0; i<10; i++)

if (pd_data[i] ^ pd_data[i + 1])

{

SATurn++;

kA[knum] = i;

knum++;

}

if (SATurn == 4)

if ((kA[1] - kA[0]) <= 2 && (kA[1] - kA[0]) >= 1 && //起跑线左白区域

(kA[2] - kA[1]) <= 2 && (kA[2] - kA[1]) >= 1 && //起跑线中黑区域

(kA[3] - kA[2]) <= 2 && (kA[3] - kA[2]) >= 1 && //起跑线右白区域

(B_cnt <= 9 && B_cnt >= 7)) //状态1传感器总数



start_flag = 0;



}





void STATE_judge(void) //滤波&&直弯判断

{

state_last = state_now;

state_now = state;

if (abs(state_now - state_last)>2)

{

state_now = state_last;

}

if (count3<40)

count3++;

if (abs(state_now)<5)

count4++;

if (count3 == 40 && count4>35)

{

straight_flag = 1;

count3 = 0;

count4 = 0;

}

if (count3 == 40 && count4<30)

{

straight_flag = 0;

count3 = 0;

count4 = 0;

}



Kp = Kp_data[abs(state_now)];



}





void STATE_e(void) //误差变化计算

{

if (count == 0)

{

state_first = state_now;

}

count++;



if (count>5)

{

state_e_last = state_e;

state_e = state_now - state_first;

count = 0;

}

}





void STEER_pd(void) //舵机PD控制

{

/* if(abs(state_now)<4) //速度对转角的影响,速度大时,直道K值取小

Kp-=speed/speed_set1;

if(abs(state_now)>4) //弯道K值随速度增大

Kp+=speed/speed_set2; */

//Kp=Kp_data[abs(state_now)];

steer = (int)(2550 + Kp*state_now * 70 + Kd*(state_e - state_e_last) * 70);

// steer+=(int)(Kp*(state_now-state_last)*80+Kd*(state_e-state_e_last)*80);





if (steer > 3400)

{

steer = 3400;

}

if (steer < 1700)

{

steer = 1700;

}



PWMDTY23 = steer;

}



void SPEED_set(void)

{

int i, j;

if (state_e>4)

i = 4;

else if (state_e<-4)

i = 0;

else

{

i = (state_e + 4) / 2;

j = (state_now + 10) / 3;

}

if (straight_flag == 1)

speed_set = speed_data[i][j];

if (straight_flag == 0)

speed_set = speed_data0[i][j];

// speed_e_first=speed_e_last;

speed_e_last = speed_e;

speed_e = speed_set - speed;





}







void SPEED_pd(void)

{

if (start_flag == 0)

{

delay_ms(50);

PWMDTY01 = 200;

}

else

{

if (speed_set - speed>300)

{

motor_pwm = 700;

}

else if (speed_set - speed<-300)

{

motor_pwm = 0;

}

else

{

motor_e = (int)(Kp_s*speed_e + Kd_s*(speed_e - speed_e_last));

//motor_e = (int)(Kp_s*(speed_e-speed_e_last)+Ki_s*speed_e+

// Kd_s*(speed_e-2*speed_e_last+speed_e_first));

motor_pwm = motor_e + v;

v = motor_pwm;

}

PWMDTY01 = motor_pwm;

}



}



/* 定时中断 */

\#pragma CODE_SEG __NEAR_SEG NON_BANKED

void interrupt 66 PIT0(void)

{

PITTF_PTF0 = 1; //清中断标志位

speed = PACNT;

PACNT = 0x0000;

}









/********************************/

/* 主函数 */

/********************************/

void main(void)

{

PLL_Init();

PWM_Init();

AD_Init();

PIT_Init();

PACA_Init();

EnableInterrupts;

for (;;)

{

ATD_data();

PD_data();

STATE_data();

START_judge();

STATE_judge();

STATE_e();

SPEED_set();

STEER_pd();

SPEED_pd();

}

}

这份源代码的不足和错误还是比较多, for(i=0;i<10;i++) //每个传感器采样10次的数据进行排序

排序采用了冒泡排序,效率大打折扣,而且采用排序的方法处理数据稳定但并不是特别好。更改排序算法效果也不明显。

for(j=0;j<11;j++) //对中间的两个值求平均作为本次采集的结果

ad_data1[j]=(ad_data[4][j]+ad_data[5][j])/2;

效果 这句求平均值浪费一个循环,完全可以将这个求平均放在排序循环下。

换一种思路,不排序,选出接受的最大最小的数据,排除后求平均,这样少了排序,理论上能减少时间复杂度,不过效果仍不明显。

改进算法似乎不能限于程序的微调,可以建立跑道模型,分析历年的跑道无非直道,90度弯道,s弯道,小幅度弯道,回环型道。对这些跑道建立最优模型,通过接受的数据大概估算出恰当的模型,然后利用最优的方法执行。再利用定时中断接受数据看看和估算的模型差别大不大,不大就继续执行,差别大就判断其他模型,如果都没有再利用这种及时探测行驶。

作者

Wu Rang

发布于

2010-07-19

更新于

2024-06-13

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