基于激光二极管的智能循迹小车的硬件设计

摘要 介绍了一种基于红外激光二极管的智能循迹模型车硬件系统的设计方法。该系统以MC9S12XS128为控制核心，采用红外激光二极管及红外接收传感器采集路径信息，同时应用内部集成H桥电路的MC33886芯片进行电机驱动，并运用LM331芯片来设计测速电路。此系统可对采集到的路径信息及反馈的车速数据进行分析和处理，能及时控制舵机转向和调整电机转速，从而实现小车的自动循迹功能。
关键词 路径识别；智能车；红外激光二极管；MC33886；自动循迹

全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛是在规定的模型汽车平台上，使用飞思卡尔半导体公司的8位、16位微控制器作为核心控制模块，通过增加道路传感器、电机驱动电路以及编写相应软件，制作一个可自主识别道路的模型汽车，按照规定路线行进，完成时间最短者为优胜。该竞赛涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机和机械等多个学科的内容。文中基于此竞赛为背景，设计了一套智能车控制系统。本系统针对智能车的路径检测，提出了一种基于激光强反射原理的实现方案，实现了高精度的路径检测效果。该系统利用MC9S 12XS128控制器，对红外接收传感器采集到的道路黑色引导线的信息与测速模块反馈的车速信息进行分析并处理，然后根据道路前方黑色引导线距车体中心线之间的偏差，分别送出控制信号给转向舵机和电机驱动模块，进而控制车辆实现快速稳定的自主循迹行驶。

1 系统硬件总体设计方案
该系统硬件设计主要由MC9S12XS128控制核心、电源管理模块、激光发射及接收模块、舵机控制模块、直流电机驱动模块、车速检测模块、串口及调试接口模块、数码开关与LED指示模块等组成，整个系统构成一个速度闭环控制系统，其结构如图1所示。图中，拨码开关及LED指示模块主要用于选择车辆的运行模式，即可在程序中实现几种运行的算法，而通过拨码开关便可实现快速切换，以适应不同的运行环境。

2 核心控制主板设计
系统的核心控制板是MC9S12XS128的最小硬件系统。其是由MC9S12XS128芯片、时钟晶振电路、复位电路、BDM接口电路、RS232串口电路、滤波电容、电感及接插件等构成。该S12XS系列单片机是在S12XE系列基础上去掉XGate协处理器的单片机，采用了S12X V2 CPU内核，可运行在40 MHz总线频率上，带有ECC模块、2个SPI模块、2个CAN总线模块。同时2个SCI串行通信模块支持LIN总线，4路外部事件触发中断输入端口，8路16位计数器，8路PWM及16路8位、10位、12位A／D，转换时间为3μs。通过BDM接口可向目标板下载程序，还可完成基本的调试功能，如设置断点、读写内存、读写寄存器、单步执行程序、运行程序、停止程序运行等。另外，通过串口可向PC机上传采集到的路径数据及其他测试数据。

3 各模块电路设计
3．1 电源管理模块
电源模块除了为单片机、传感器、舵机和电机驱动等供电外，还为运算放大器提供正负双电源。因此需提供多种电压值以满足各模块的要求。另外，设计所使用的Ni—cd蓄电池在电量充足时，其空载电压约有8 V，而且随着电池的消耗，电压逐渐降低。另外电机启动及反转制动时的电流过大，也可能将电池电压拉至更低。为避免由于电源电压的不稳定而影响单片机和传感器及其信号放大电路的正常工作，本电源设计使用了DC—DC变换芯片MC34063以及低差压稳压器LM2940和LM2990。通过MC34063输出稳定的+8 V电压给激光发射二极管，再由LM2940将+8 V变压为+5 V给运算放大电路及测速电路提供正电源。而运算放大器的负电源则通过一个自绕的变压器L2感应输出一个-8 V电压，再经过LM2990稳压成-5 V电压供给。MC9S12XS128单片机和红外接收电路所需的+5 V电压则由电池电压直接串入LM2940稳压所得。在Ni—cd蓄电池与电源输入之间还串入了一个共模电感L1作为隔离，由此电机驱动电路便可连接电池两端，从而保证电机的动力，并且有效抑制电机产生的高频干扰串到电源模块中，同时也确保了系统在各种速度下的稳定运行。其电源管理模块电路原理如图2所示。

3．2 红外激光发射及接收模块
包括了红外发射传感器和红外接收传感器两部分。为使小车拥有远瞻及高精度的优势，系统选用红外激光二极管HLD780060H7J作为红外发射传感器。此发射器是一种半导体激光二极管，发出的波长为780 nm，工作电压为DC=2 V，工作电流125 mA，发射功率可达60 mW，反射效果可满足要求，只需加装一套可聚焦的透镜，其发射能力不但会加强一倍，且还实现了精度可调的功能，需只要对透镜稍作调节即可调整其聚焦精度。而接收器可采用一种高灵敏度硅光敏三极管。本智能车对路径的检测原理是通过红外激光发射管发出的红外光在遇到反光性较强的物体后被反射回来，并被光敏二极管接收，使得光敏二极管的光生电流增大，再将这一变化电流转换为电压信号，由处理器进行A／D转换及比较判断，进而实现反光性不同的两种物体的识别。