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数据采集/无线通讯 |
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智能车运动状态实时监测系统的设计及实现 |
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作者：艾宁 谭启寅 马文军 李宗洋 |
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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。(end)
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(12/12/2007) |
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