【电磁循迹】从0到1

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分类专栏： 智能车 文章标签： 单片机 嵌入式硬件
于 2023-01-03 21:55:26 首次发布
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电磁循迹日记

一、智能车电磁循迹基础条件

1-1、电磁引导线

  • 赛道铺设有中心电磁引导线。引导线为一条铺设在赛道中心线上，直径为0.1~1.0mm的漆包线，其中通有20kHz、100mA的交变电流。频率范围20k±1kHz，电流范围100±20mA。

  • 参赛队伍可以使用自行制作的信号源。信号源通过单通道耳机插头直接插入现场信号源的插座中，即可替代缺省的信号源，为场地内的电磁导线提供信号激励了。

  • 选手自带信号源所使用的信号频率、波形和幅度没有任何限制，只要能够满足当前铺设的电缆和插座中允许的最大电压、电流和频率范围即可。
    在这里插入图片描述

二、电磁循迹基础原理

在这里插入图片描述

电感是电磁车的眼睛，赛道中漆包线流过的微弱的电流与电感产生电磁感应，产生的感应电流经过运放放大，最后传给单片机的AD采集口，即可获取赛道信息。

选频–>放大–>倍压检波–>输出直流量

2-1、 电磁感应效应

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  • 闭合电路中的导体在磁场中做切割磁感线的运动 ，产生感应电流
  • 漆包线产生磁场，电感感应磁场
  • 电感与漆包线平行时感应电流最小
  • 电感与漆包线垂直时感应电流最大

根据电磁学相关知识,我们知道在导线中通人变化的电流(如按正弦规律变化的电流).则导线周围会产生变化的磁场，且磁场与电流的变化规律具有一致性。如果在此磁场中置个电感，则该电感上会产生感应电动势,且该感应电动势的大小和通过线圈回路的磁通量的变化率成正比。由于在导线周围不同位置,磁感应强度的大小和方向不同,所以不同位警上的电感产生的感应电动势也应该不同。据此,则可以确定电感的大致位置

2-2、带宽

为将信号的频率失真限制在容许的范围之内，就要求在设计放大电路时，正确估计信号的有效带宽（即包含信号主要能量或信息的频谱宽度），以使放大电路带宽与信号带宽相匹配。

  • 若放大电路带宽不够.则会带来明显的频率失真;
  • 而带宽过宽，往往造成噪声电平升高或使电路成本增加。
  • 在有些情况下，特别是对信号的波形形状有严格要求的场合，确定放大电路的带宽还须兼顾其相频响应特性。

2-2、电感安装

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  • T字形和八字形
  • T 字形面对拐弯反应更迅速，八字形更平滑
电感安装讲究

2-3运算放大器电源滤波

【运放大师讲运放1：运放的供电，去耦与PCB设计】https://www.bilibili.com/video/BV12T4y1M7us?vd_source=a5058e7a9022325237e9d20af2d2a2de

2-3-1去耦电容的位置

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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2-3-2去耦电容的选型在这里插入图片描述

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

2-3-5运算放大器单电源供电

  • 大多数运算放大器支持单电源供电，如果信号不超过100KHZ可以用单电源

三、器件选购

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四、电磁循迹软件设计

4-1、滤波

  • 由于环境突变，比如电池电压突变，造成采集到的信号突变（不正确）
  • 目的是为了消除降低误差

4-1-2、平均值滤波

4-1-2、冒泡排序法（中值）滤波

  • 采集10个数据，排序，取中间两个计算差值，作用到输出PWM

结合在这里插入图片描述

4-2、归一化

  • 作用：提高对赛道的适应性----->不同的赛道相同的位置，电感测到的数据是不一定相同的，但是比值反应位置是相同的
  • 归一化就是差值占比

通过赛道扫描，得到每一个电感的检测到数据的最大值和最小值，对每一个电感进行处理，最后反馈到PWM的信号是一个比例值，这样就不会收到环境的影响影响PWM输出的大小

赛道扫描

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谐振选频

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六、参考资料和书籍

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智能电磁车直角弯代码
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智能电磁车在直角弯道行驶的代码通常涉及路径规划、电机控制和车辆动态模型的结合。以下是一个简化版的概述： 1. **环境感知与路径规划**: - 使用传感器（如超声波、摄像头或激光雷达）获取当前车辆的位置和周围障碍物的信息。 - 应用算法（如A*、Dijkstra或RRT）计算出从当前位置到目标点的最优路径，特别是处理直角转弯部分。 ```python def plan_path(current_pos, target_pos): # 在这里实现路径规划算法 path = calculate_trajectory(current_pos, target_pos) return path ``` 2. **车辆模型**: - 建立车辆运动模型，考虑电机力矩、轮子直径、摩擦系数等因素。 - 利用车辆动力学方程（例如双轴模型或四轮独立驱动模型）计算所需电机转速。 ```python def calculate_motor_speeds(path, vehicle_params): # 在这里实现车辆动力学计算 motor_speeds = calculate_from_vehicle_model(path, vehicle_params) return motor_speeds ``` 3. **电机控制**: - 根据计算出的电机速度控制电磁铁，调整磁场强度来驱动车辆转弯。 ```python def control_motors(motor_speeds, electromagnetic_coils): # 控制电磁铁，根据电机速度调整磁场 control_coils(emagnetic_coils, motor_speeds) ``` 4. **实时更新与反馈**: - 在实际运行中，持续监控车辆状态，并根据实时反馈调整路径规划和电机控制。 ```python def main_loop(): while True: current_pos = get_current_position() # 获取当前位置 path = plan_path(current_pos, target_pos) # 计划路径 motor_speeds = calculate_motor_speeds(path, vehicle_params) # 计算电机速度 apply_motors(motor_speeds) # 执行电机控制 check_performance() # 评估性能并调整策略 ```
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