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基于μC/OS-Ⅱ系统的智能寻迹模型车的设计与实现

作者: 时间:2009-11-23 来源:网络 收藏
2 软件
为使车在环境改变时做出更为及时准确的响应,在程序时应用μC/。μC/Ⅱ适合小型控制,具有执行效率高、占用空间小、实时性能优良和可扩展性强等特点,最小内核可编译至2 KB。μC/Ⅱ的代码是用C语言编写,可以直接移植到有C语言编译器的处理器上。移植主要都集中在多任务切换的上,由于这部分代码用于保存和恢复CPU现场(即写/读相关寄存器),不能用C语言,只能使用汇编语言完成,即编写OS CPU A.S文件。另外还需要修改体系结构相关的OS CPU.H文件和用户规定任务栈初始化结构的OS CPU C.C文件。
μC/OS-Ⅱ是采用的可剥夺型实时多任务内核。可剥夺型的实时内核在任何时候都运行就绪了的最高优先级的任务。μC/OS-Ⅱ中最多可以支持64个任务,分别对应优先级0~63,其中0为最高优先级。在该系统中,共应用了7个优先级,其中,操作系统建立任务,即Task Start()的优先级最高。调度工作可以分为两部分:最高优先级任务的寻找和任务切换。
在该系统中,共定义了路径识别、光电转盘检测等7个任务,控制器任务划分及说明如表1所示。其调度和通信流程如下:系统执行Task Start(),在初始化任务执行完成后,利用μC/OS-Ⅱ的OSTaskDel()函数将这个任务返回并处于休眠状态。此时,Task Po-sition Check()成为优先级最高的任务,将会一直执行。当Task Position Check()检测到路径有所改变,通过邮箱传送数据到Task Control(),并由TaskControl()控制PWM波输出的改变。任务Task Op-tical_Wheel()的优先级稍低,同样会一直执行,即当任务Task_Optical_Wheel()检测到黑白跳变时,任务中的变量加1,Task_Optical_Wheel()每隔1 s向任务Task_Path_Calculate()和Task_Speed_Calculate()发送1次消息,分别计算速度和已走的累加路程,控制器任务关系图如图4所示。

本文引用地址://m.amcfsurvey.com/article/173557.htm

2.1 路径黑线的识别
路径黑线的识别的准确程度决定车能否完成快速、稳定的寻线。识别装置由高发射功率红外光电二极管和高灵敏度光电晶体管组成,以非接触检测方式,检测距离可调整达4~20 mm。为了精确测定车的相对位置,将7对ST178并排安放在车底盘下部的前端,其分布垂直于智能车行走的方向。当车行走时,保持7个发光管发光,当某一个光电对管的下方为黑色轨迹时,相应的接收管输出为高电平,而下方为白色路面的接收管输出为低电平。再经数据处理后,控制系统就可以分析出当前车行走的位置,从而达到调整智能车运行状态的目的。例如,假设路面黑线的宽度为三组红外线对管的宽度,当黑线在车体中间时,7个输入引脚为28H(0011100);当车体左或右偏时,接收到的数据会改变,即“1”会相应的左移或右移,如0001110(右偏)、0111000(左偏),偏移幅度不同,“1”的移动位数便不同。
2.2 转向控制模块
采用PWM(脉冲宽度调制)控制,配用L298驱动电路实现直流电机的调速,方法简单且调速范围大,它利用的是直流斩波原理,假定高电平导通,在一个周期T内导通时间为t,那么一个周期T内的平均电压U=(t/T)VCC=qVCC,其中占空比q=t/T。
电机的转速与电机两端的电压成正比,而电机两端的电压与控制波形的占空比成正比,因此电机的速度与占空比成正比,占空比越大,电机转的越快,当占空比q=1时,电机转速达到最大。该智能车系统采用8 MHz的晶体振荡器,PWM信号引脚OCRO/2的频率为:

式中:变量N代表分频因子:1.8,32,64,128,256或1 024。占空比计算公式为:
t/T=(OCR0/1/256)
2.3 车速及路程测量模块
在智能车车后轮上粘贴均匀分布有黑白条纹。在轮转动的过程中,红外传感器会不断检测到黑、白条纹的出现。当红外传感器检测到的为黑条纹时,输入电压为高电平,当检测到的为白条纹时输入电压为低电平。若传感器检测到电平跳变,则计数变量加1。时钟每秒产生一次中断,Task_Clock()进程通过邮箱向Task Speed_Calculate()进程发送数据,由此可算出小车速度:速度=数据/每圈条纹数。如图5,图6所示。

3 结 语
本文介绍了一种智能寻迹车的设计与实现。实践证明,该智能车定位准确,系统响应快且稳定,具备良好的动力性能和精确的转向性能,证明了μC/OS-Ⅱ系统的有效性和稳定性。相比同类智能车,该车还具有高性能、低功耗的优点。


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