系统功能及应用
本系统主要完成将智能车行驶过程中的各种状态信息(如传感器亮灭,车速,舵机转角,电池电量等)实时地以无线串行通信方式发送至上位机处理,并绘制各部分状态值关于时间的曲线。有了这些曲线就不难看出智能车在赛道各个位置的状态,各种控制参数的优劣便一目了然了。尤为重要的是对于电机控制pid参数的选取,通过速度—时间曲线可以很容易发现各套pid参数之间的差异。对于采用ccd 传感器的队伍来说,该系统便成为了调试者的眼睛,可以见智能车之所见,相信对编写循线算法有很大帮助。而且还可以对这些数据作进一步处理,例如求取一阶导数,以得到更多的信息。
系统的硬、软件设计
设计方案主要分成三部分:车载数据采集系统,无线数传系统,上位机数据处理系统。系统基本构建如图1所示。
图1智能实时监测系统结构框图与流程图
车载数据采集系统
车载数据采集系统主要由单片机负责采集赛车行驶过程中的速度、传感器状态、电池电压、舵机转角等信息。为了使监测系统不占用s12单片机的内部资源并且支持热插拔,我们将除供电之外的监测系统与智能车控制系统相分离。我们选择atmel公司的atmega16
单片机作为该数据采集系统的处理器。二值型光电传感器信号的采集直接使用该单片机的i/o口进行采集,连续型光电传感器、电池电压及ccd摄像头信号则采用该单片机的a/d口进行采集,速度信息则通过光电编码器和该单片机的计数器来采集。采集到的数据每20ms向上位机发送一次。
无线数传系统
下位机向上位机传输的是以每20ms传输一组包含了光电编码器值(speed),电池电压(battery),舵机转角值(angle),传感器当前状态 (sensor)的数据,如果是在理想状态下,上位机接收到的应是上述各值循环出现的周期性数据,此时上位机只需将这些数据按顺序装入各自的数组并画图即可。但在实际的无线传输过程中可能出现数据丢失现象。因此加入适当的数据校验是必要的,否则会出现数据装入错误,造成画图的混乱。我们在实际过程中是在每组数据中加入0x00,0xff的帧头,当数据出现错误时,则舍弃该帧数据。
数据的无线收发部分采用的是sunray公司的qc96型无线收发模块,该模块可以收发波特率为9600bps的串行数据,距离可达100m。
上位机的数据接收及处理
上位机部份主要由四个模块构成:
·数据接收模块
功能:上位机通过串口采集下位机发送的原始数据。
实现:vc++中实现串口通信一般有二种方式,分别是mscomm控件和windows api函数。mscomm简洁易用,适用于比较简单的系统,windows api函数应用较广但比较复杂繁琐,由于此模块的串口通信功能相对简单,本系统采用前者。在实际过程中使用的是事件驱动的方式,这种方法响应及时,可靠性高,并且比查询法占用更少的资源。
·存储模块
功能:可直接存储采集到的原始数据,以备以后更多的分析处理。
实现:在每个oncomm事件被触发后,将串口接收到的数据直接存入temp临时文件,并且可以在用户的要求下将temp临时文件里的值存储到指定文件。
·数据的分析和处理模块
功能:将采集到的原始数据进行用户选定的分析和处理,主要包括丢弃错误数据,以及去除帧头并进行数据装入任务,同时也可以对已保存的数据进行分析和处理。
实现:将temp临时文件或用户指定文件的数据读出并装入,以下为主要程序代码:
void cchuankokjdlg::find_data(car_data c_data[], byte c_source[], int c_length)
{
int i=“0”;
while(i
{ if((c_source[ i]==0x00)&&(c_source[i+1]==0 xff)&&(c_source[i+6]==0x0 0)&&(c_source[i+7]==0xff))//判断帧头并进行数据装入
{
c_data[length].speed_data=c_source[i+2];
c_data[length].battary_data=c_source[i+3];
c_data[length].direction_data=c_source[i+4];
c_data[length].sensor_data=c_source[i+5];
i=“i”+1;
}
else
i++;
}
}
·图形显示模块
功能:以图形界面来显示处理后的数据,以便更直观地观察智能车的运行状态。
实现:将上一模块中装入各数组的数据在用户的选择的模式下进行画图,可以只看一幅图,也可以将四幅图放在一起进行对比观看。实际的运行界面及效果如图2。
图2 图形显示介面运行模块
结语
该系统通过添加无线收发模块,将智能车的实时状态信息传到上位机上,通过vc++编程,用图象直观形象地将其表现出来,很好地达到了对智能车状态实时监测的目的,极大地方便了我们调节pid等智能车参数,对赛道记忆算法的研究提供了很大的帮助。
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