基于MK60的室内导航控制系统设计

张仁均，陈 诚，田 琦

（火箭军工程大学，陕西 西安 710025）

近年来，惯性导航技术广泛运用于航天、航海、海洋勘测、石油探测等领域，具有自主性高、隐蔽性好、抗干扰性好等特点。室内定位技术主要有红外技术、超声波、WiFi和UWB定位。

红外技术的传输距离短，容易受其他光线的干扰；超声波受环境影响精度较低；WiFi技术受限于无线覆盖区域；UWB定位技术虽然精度较高，但是需要建设相应的基站，成本高。故本文采用惯性导航技术进行室内定位研究，克服了复杂的环境变化影响，以智能车作为载体，通过惯性导航系统对智能车进行导航控制，研究了基于惯性导航技术在无GPS信号地区的适用性。实验表明，在惯性元件精度可靠、速度积分处理精确的条件下，惯性导航技术的精度较高，能够在一定时间范围内用于对智能车的精确导航，具有较好的应用前景。

1 系统组成及工作原理

整个智能车惯性导航系统以恩智浦公司32位单片机MK60FN1M0VLQ15作为主控芯片，核心传感器是超核公司的IMU9250传感器、5000线高精度编码器及200w模组摄像头，在现有智能车平台上构建完整的智能车惯性导航系统。

整个智能车惯性导航系统工作原理如图1所示。首先，智能车驱动部分设计了2个闭环控制，一个是单片机通过编码器信息完成对直流电机的闭环控制，另一个是通过摄像头采集信息获取车辆偏移道路角度对舵机进行闭环控制。具体来说，利用编码器和IMU9250输出信息，并用200w模组摄像头对场地目标参数进行识别处理，输入到单片机进行加权处理，算法计算后得到智能车实时坐标及轨迹参数。其次，设计了远程调试控制，通过无线调试器对智能车轨迹进行在线调试，发送控制指令和监测参数。最后，设计数据管理，通过蓝牙通信和SD卡存储的智能车轨迹参数输入到上位机观测智能车运行时的各点位信息，进行数据分析和参数拟合。

2 硬件设计

2.1 单片机最小系统

MK60FN1M0VLQ15单片机是恩智浦公司生产的一块32位高性能单片机，具有丰富的系统资源和外部电路接口，包含144个引脚[1]。其电路图如图2所示。

图2 MK60FN1M0VLQ15电路图

MK60FN1M0VLQ15单片机的FTM3通道输出PWM用于对舵机进行闭环控制，FTM0通道连接电机的4个驱动端口，控制直流电机。NRF24L01无线传输模块通过K60的SPI0接口进行数据传输，蓝牙通信使用UART5串口，传输波特率选用115 200.2个编码器分别通过FTM1和FTM2通道进行正交解码采集转速后输入到单片机，MPU9250按照一定的通信协议通过UART2串口输入到单片机。

2.2 IMU9250传感器

一言以蔽之，课程整合即旨在通过学校教学时空的重新分配，引导学校思考存在的价值和育人模式，重新组织教育要素，调整教学秩序；引导教师重新思考学科本质、跨学科的必要性和多路径选择，引导学生穿跨学科壁垒，联通直接知识与间接知识，关联知识与生活，彰显学习的实践性与创新性，过与以往不同的学校生活。

2.3 5000线高精度编码器

2轮的速度采集由2个编码器完成，5000高精度编码器能够在很大程度上减少脉冲丢失的情况，减小积分后的位移误差。图3展示的是使用的5000线编码器。

(1)FRP布加固裂纹的等效旋转弹簧刚度和裂纹闭合临界载荷依赖于裂纹深度和FRP的材料参数等,FRP布加固裂纹的等效旋转弹簧刚度值随裂纹深度的减小以及FRP材料弹性模量和含量增加而增大.

图3 5000线编码器

图4 200w模组摄像头

2.4 200w模组摄像头

智能车系统采用200w模组摄像头悬挂在场地上方对场地信息进行采集，镜头采用120°广角镜头，输出信息已经做过无畸变处理。图4显示的是使用的200w模组摄像头。

2.5 电源模块

智能车系统采用7.2 V的Ni-Cd蓄电池供电，并根据不同模块所需的电压进行驱动设计。单片机和SD卡模块采用3.3 V供电；编码器5 V供电，利用LM1117芯片加外围电路完成；电机12～24 V供电，电池电压不足以提供这样的电压时，采用MC34063完成升压工作；舵机6.5 V供电，直接用LM1084加电位计完成调压。

舵机控制采用传统的位置式PID控制算法。通过测试，在Ki置零时，舵机的动态性能更强，所以调节参数时可以直接将Ki置零。Kp和Kd参数的设置在模糊化处理时根据每段需要进行实际调节。通过合理的PD调节，使得智能车能够按照预定的轨迹进行稳定行驶。

3 软件设计

3.1 程序整体框架

图5为软件的总体流程图。软件工作时需要初始化单片机的各个模块及需要的初始参数，其中，初始化包括I/O口初始化配置、FTM模块初始化、PIT模块初始化、UART模块初始化、单片机时钟配置、各参数的初始化、坐标初始化。初始化完毕后，等待发车指令而后发车，进入跑车阶段：各传感器采集信号输入到单片机，完成一次采样后，智能车根据当前状态与过去的状态获取电机和舵机的PWM输出值，实现智能车的闭环控制。通过上位机和无线调试器可以监测智能车的运行状态并进行调试和控制。

3.2 二维模糊控制器的程序实现

［4］仇静，夏莲.基于PID的直线电机控制方法及实验研究［D］.合肥：合肥工业大学，2014.

由于大棚棚内的温度相对较高，水分的蒸发较快，同时草莓的生长速度较快，因此对肥料和水分的需求量很大。施肥应以有机肥为主，化肥作为辅助肥料。施足底肥，然后在叶片数量超过3片时，浇水的同时施1次肥料，通常情况下，每亩施复合肥40公斤、菌肥20公斤、钾肥5公斤。当草莓开花结果后，应该追施肥料约4次。

图5 程序流程图

图6 理论轨迹与实际轨迹对比图

3.3 舵机量PWM输出

图3所示是本文提出的时频域结合抗干扰原理框图。前端的信号、干扰和噪声先经过A/D转换后，分别进行时域和频域的抗干扰抑制。其中，时域模块由IIR陷波器构成，频域模块由加窗、FFT、干扰抑制、IFFT和1/2数据块延迟组成。上支路加窗后进行干扰抑制，然后进行1/2数据块的延迟；下支路先进行1/2数据块的延迟，然后再加窗，最后进行干扰抑制。上支路和下支路都进行了1/2数据块的延迟保证了上下支路相加时在时间上时对应的。

公式如下：

［3］史恩秀，黄玉美.自主导航小车AGV定位方法的研究［J］.传感技术学报，2007，20（1）：233-236．

4 实验结果

实验结果如图6所示，图中白色轨迹为实际运行轨迹，黑色轨迹为理论轨迹。通过对比，在误差允许范围内，理论轨迹与实际轨迹十分吻合，证明智能车惯性导航系统具有较高的精确度和可行性。

本文研究的出发点是在文献[19]提取高置信度规则的基础上,引入了一个评估规则覆盖能力的度量,即似然比统计量。通过设置合理的阈值,即可提取具有较高置信度且具有较强覆盖能力的规则。在此基础上,给出了一种保持规则置信度不变的属性约简启发式算法。

5 结论

本文选用室内智能车导航系统作为研究平台，建立了地球坐标系与惯性坐标系的联系，并进行高精度误差处理，利用惯性导航原理对智能车进行导航控制、轨迹优化和障碍规避。结果表明，基于地球坐标系的惯性导航方法是一种高精度的辅助导航方法，可为车辆在室内或特殊环境下区域提供位置信息和导航。

［1］Freescale Semiconductor，Inc.MK60DN512ZVLQ10 芯片手册［M］.［出版地不详］.http://ishare.iask.sina.com.cn/f/35566836.html.

参考文献：

IMU9250传感器是一款高性能的9轴运动组件，它拥有易用的数据输出接口、高精度的姿态角、收敛速度极快的绝对航向角。除此之外，本模块内置了NXP低功耗微控制器，能够提供极好的用户体验。

［2］刘文超，卞鸿巍，王荣颖，等.惯导系统横向坐标法导航性能研究［J］.武汉大学学报（信息科学版），2015，40（11）：1520-1525.

式（1）中：PWM为舵机输出控制量；Perr为这次采集的输入值；Derr为2次采集值的差值；Kp和Kd分别为比例和微分系数。

本导航系统采取二维模糊控制器，输入变量qcl、Scl分别为智能车的转角值和转角变化率，输出量为前轮转向角，通过改变电路输出的PWM波的占空比来改变打角值。在智能车转角的模糊控制系统中，智能车所获取的目标打角qcl和Scl是精确的量，将此精确量转变成语言变量就是模糊化处理。在实际操作中，根据qcl和Scl的大小，按照一定的权重对控制路线进行分段处理，在每一段中再由具体的qcl和Scl分配比例转化成一个模糊量PWMbuff，作为对舵机进行PID调节的控制量。

［5］张华倩，魏东，王梦卿.卡尔曼滤波在车载组合导航中的应用研究［D］.沈阳：沈阳工业大学，2017.

［6］杨丹，曾以成.卡尔曼滤波器设计及其应用研究［D］.湘潭：湘潭大学，2014.

［7］白万民，赵传超，荆波.基于姿态传感器的检测平台设计［J］.制造业自动化，2017，39（2）：134-137.

［8］王守宽.基于MEMS低成本微型捷联惯性导航系统研究［D］.北京：北京理工大学，2016.

当外界环境温度发生变化时,作为激光器选频元件的光纤光栅的反射波长会随温度发生线性变化,激光器的激射波长也随之发生变化。光栅的反射波长与温度变化呈现一定的变化关系,所以可用探测到的激光波长反映环境的温度变化。图4(a)给出激光光谱随温度变化情况,箭头标出了温度增加的时候,光谱温漂的方向。探测信号的OSNR超过40 dB。图4(b)给出激光激射波长随温度变化关系,我们看到温度传感系数为9.571 pm/℃,激光波长与光栅温度呈现线性变化关系。

教师专业化是教学达到目标的基本前提。思想品德课和政治课教学教师应具备从事本学科的专业知识和专业技能。要严把资质关，不是什么人都能教授这门课。

［9］朱新宇，陶庭叶.基于行人航位推算和MEMS惯性传感器的室内定位算法研究［D］.合肥：合肥工业大学，2017.

红琴热烘烘的气息弥漫在茶庄，与风影冷冷的眼神形成了鲜明的对比。她是个感觉敏锐的人，总觉得气氛有些不太对头，眼前这个四大皆空的和尚好生奇怪。他素喜清静，诸事看淡，可说他四大皆空，只不过是她的戏谑之词，事实上他还没有到空的地步。他并不能完全的脱离红尘，似乎又厌倦红尘，至少他的心态是出世的。他和别人不一样，跟山下那个男人更是霄壤之别，她有些怕了，怕就怕在他与众不同，神秘莫测得反常。真没想到一个还俗的和尚还有那么坚硬的棱角。