中英文對照資料外文翻譯文獻自治智能車在模擬車輛列隊中的設計摘要自治智能車是基于考慮車輛和道路在內的車輛編隊的物理仿真的基礎。本文在車輛道路綜合的情況下，分析了車輛編隊系統的架構，并提出了自制智能車控制系統的構造和結構。在分析了自治智能車的功能要求之后，本文設計了自治智能車關鍵的硬件和軟件。它把芯片作為控制器，以及用攝像頭和超聲波傳感器作為行車導航。同時，它應用直流電機實現智能車的驅動和轉向，以及采用Zigbee技術來設計無線通信模塊。我們提出的關于識別導航線和運動控制的關鍵算法，這其中包括路徑提取和控制算法。試驗表明自治智能車有一個良好的穩定性能，滿足了車輛編隊系統的功能要求，這款車將提供測試平臺和車輛編隊系統的進一步研究的技術基礎。1.簡介近年來，隨著橫向和縱向的智能車輛控制技術等智能交通技術的發展，車輛列隊研究已成為在智能交通領域的熱點，它融合了一些技術，這其中包括車輛間相互通信，公路通信技術，智能控制技術等。在車輛道路綜合的基礎上的車輛隊列控制系統可以通過提高單個車輛的智能化水平，提高與交通環境交互信息的能力，以及增加車輛密度來提高道路通行能力。與此同時，它減少了控制對象，簡化了交通控制復雜性，增加了運輸可控性，有效地緩解了交通堵塞，并最終提高了行車安全性。此外，它可以在一定程度上減少車輛阻力和車輛油耗。圖1顯示了基于車輛道路行駛的車輛隊列架構系統，這表明智能車輛控制，車路信息交互技術，車輛隊列和控制方式和其他關鍵技術是系統的重要組成部分。然而，目前汽車隊列的結構，行為特征和智能化行程控制算法尚未完善。因此，有必要研究一些基礎東西，這包括車輛隊列，車輛隊列模型，及車輛小隊控制方法的行為特征，這些研究需要在建設有硬件循環仿真的車輛隊列系統中進行。

圖1基于車輛道路的車輛隊列系統的體系結構為實現對隊列行駛車輛的模擬，智能控制和交換信息是必要的。該系統需要智能控制，信息交互、自治的穩定性。圖2是的自治智能車系統的結構。自治智能車采用單片機作為控制器，并使用攝像頭、導航傳感器和超聲波傳感器，基于Zigbee技術的無線通信模塊。本文將首先分析基于自治智能車功能要求的整體設計方案，然后介紹了橫向和縱向的控制和導航的硬件實現方式和如何處理的關鍵問題，并討論如何通過優化控制算法和軟件來提高汽車的穩定性和智能化水平，隨后根據實際過程的測量自治智能汽車的性能介紹它的自治的策略。圖2自治智能小車控制系統自治智能模擬車整體設計自治智能車包括四個部分：檢測系統，電力系統，通信系統，控制和決策系統。檢測系統是最重要的，其主要工作是導航。我們選擇CMOS攝像機作為檢測傳感器，它可以檢測出車道，引導車輛在路上順利的行駛。考慮到單一的CMOS圖像傳感器不能理想的檢測車的距離，超車距離和其他運動參數，我們選擇了超聲波傳感器。電力系統主要控制電機的轉向角度和直流電機的速度。該控制過程如下：首先，檢測系統收集路徑信息，然后驅動器系統使直流電動機產生適當的轉速，轉向電機根據控制和決策系統的分析和判斷給出一個正確的轉向角，所以自治智能汽車可以跑得快而且平穩。為了通過車隊仿真控制得到更實際的行為特征，自治智能車在該系統中采用后輪驅動和前輪轉向的結構。在車輛與車輛之間和車輛與道路之間的無線通信網絡中，我們選擇了基于IEEE802.15.4無線標準的ZigBee技術。多節點的網絡需要大的網絡容量和自組織無線通信技術，相較于其他無線通訊技術,Zigbee有更高的數據傳輸速率和執行時的更穩定。它的網絡能夠支持上千個節點，是在小范圍內監測和控制的最好選擇。控制和決策系統以飛思卡爾16位單片機-MC9S12XDP512作為其主要控制芯片，它的40M的主頻能夠滿足實時檢測和信息處理的需要。此外，它可以提供豐富的I/O端口，精確的時鐘輸入捕捉和時鐘資源。XDP512連接所有的子模塊，收集周圍的車輛信息，并處理數據，根據控制算法輸出控制信號。圖3系統框架自治智能車硬件系統設計硬件設計對自治智能車的運行效果有直接的影響，根據自治智能車總體的分析，硬件應該含有以下模塊：（1）導航模塊，這其中包括數字CMOS攝像頭和超聲波無障礙檢測傳感器（2）控制模塊，包括行駛和轉向運動電機（3）Zigbee無線通信模塊（4）單片機控制模塊。3.1、導航裝置（1）攝像頭模塊設計使用攝像頭作為路徑檢測傳感器提前掃描前面的道路以便汽車更順暢的操作。由于CMOS圖像傳感器具有高集成度，低功耗，低像素的缺陷和其他優勢，我們選擇了356*292分辨率OmniVision的OV6620彩色CMOS圖像傳感器。圖4是圖像采集過程。首先，單片機控制攝像頭采集信息，然后傳輸圖像數據到FIFO緩沖存儲器，變換并行及串行數據，最后由單片機的SPI端口讀取這個數據。

FIFOiMtmj應瀏0VW2(l圖4FIFOiMtmj應瀏0VW2(l圖像采集過程有兩種模式:上電模式和SCCB模式。該系統采用SCCB模式:經過SCCB初始化OV6620和啟用VSYNC，系統判斷是否已獲得一幀圖像，FIFO存儲了一幀圖像之后，系統通過單片機獲取數據。（2）超聲波模塊設計如果讓智能汽車能自動避開障礙和導航，則它需要建立在行駛中車輛的距離測量系統。超聲波測距系統，可避開障礙并定位他們，根據攝像頭獲得的信息進行決策控制，并協助路徑的規劃。但是少量的超聲波傳感器不能滿足高精度測距和避障的要求。為了確保高精確度，汽車需要增加測量距離的電路通道，用來補償傳感器角度的限制。該系統采用8個超聲波測量通道，利用角度補償手段使主要障礙的位置和距離的信息更加準確。圖5是安裝結構圖，圖6是距離測量系統的數據流結構圖。圖5超聲波傳感器安裝結構該系統通過檢測從發射到返回的時間間隔來計算距離。因為時間與超聲波的路程成正比，當超聲波發射端發送幾個振蕩的脈沖，微控制器開始計時；當接收器接收到第一個反饋脈沖，時間停止。測量距離如下：D=CT/2。（1）在公式（1），C是空氣中的聲速，T為從發射到返回的時間間隔。圖6如下：3.2控制單元直流電機驅動，速度檢測RS-380S型直流電動機是用于速度控制，自治智能車采用閉環控制技術，并以MC33886H橋驅動器作為電機驅動器。如果電機采用開環控制，它會受到許多干擾，如電池電壓，電氣傳動摩擦，路面摩擦力和由前輪轉向角引起正向電阻，這些因素將導致智能車的運行不穩定。因此，閉環控制方法是迫切需要的。閉環控制系統測量速度，并采用PID算法，它需要在很短的間隔內獲得速度變化，計算出瞬時速度和期望速度之間的差值，速度傳感器采用歐姆龍E6A2-CWZ3C編碼，其精度可達360P/R。轉向電機控制轉向電機控制由直接改變輸入PWM占空比的不同來轉動不同的角度，該轉向電機輸出角與給定的PWM信號有一定的線性關系。由于電機的轉向力矩足夠大，單片機計算橫向控制量，并直接給出了PWM控制信號，使電機實現轉向。3.3無線通信模塊自治智能車的通信系統包括以ZigBee為基礎的通信衛星網絡，它由一個網絡協調器和一些網絡終端節點組成。網絡協調員負責網絡的管理工作，而終端節點一方面獲得模擬數據;在另一方面，把這些模擬數據通過無線網絡傳輸給協調員。通過這種方式，不僅降低了ZigBee網絡的復雜性，而且也方便了數據的集中管理。圖7描述了通信網絡的設計方案效果：在PAN無線網絡覆蓋里，網絡終端節點的數目已經確定。在這個系統中，每臺車是一個智能終端節點。裝載著MC13192無線收發器的汽車通過MC13192與XDP512之間的數據交換來進行無線通信。yNodeElNode』圖7yNodeElNode』3.4.單片機及其外圍電路模塊XDP51是自治智能車的核心部件，它控制著所有其他模塊，獲得路徑、速度、無線信號和其他數據，并在此基礎上將參數歸類并計算出最優的控制策略。因此，該系統必須擁有非常高的穩定性。為了提高單片機的穩定性，設計的主要措施已經采取如下：①MCU電源電路設計;②濾波電路的優化;③單片機系統PCB板的布局;④單片機時鐘電路。自治智能車和相關算法的軟件系統設計該智能車系統軟件包括以下模塊：初始化模塊，實時路徑檢測模塊，防沖突模塊，橫向和縱向閉環控制模塊，通信模塊。該系統的軟件流程圖如圖8所示。在大多數時候，微控制器處理數據和圖像。因此，高效的圖像處理算法和閉環控制算法可以節省單片機的CPU資源，提高自治智能車的反應速度和它的整體性能。路徑提取算法和運動圖像采集后的反饋控制算法如下。4.1路徑提取算法路徑是目標檢測線邊緣的準則。算法是：一個灰度圖像中的每個設定的閾值的二維矩陣，得到兩個相鄰像素的自頂向下的差值。如果邊緣大于或等于閾值，它的下一個點對應的像素是指向邊緣的，該像素被認為是特征點，在同一時間記錄它。當發現邊緣的排列，我們可以找出靠近這一行的下一行近的邊緣，因此花更少的時間找到了這一點。該算法能始終在每一列的邊緣附近跟蹤這一列，并找出下一行的邊緣，所以它是高效的。在橫向控制，我們根據坐標來使電機轉向，該查表方法可以控制橫向方向。

開始圖8自治智能車系統的軟件流程圖4.2運動反饋控制算法在縱向控制中，我們建立一個二維數組，有10*33種元素，每一行對應一個速度值，在一定的速度下，每個排列對應著不同的角。在縱向控制的過程中，我們根據當前的速度和道路狀況設置安全速度值，所謂的安全速度值是車能拐過拐角的速度。當反饋速度小于設定速度，汽車加快速度，如果反饋速度等于設定速度，汽車保持原來的狀態，否則減慢或加快。加速和減速算法公式(2)：u(k)=Kp[e(k)-e(k-1)]+Kie(k)+Kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)](2)△u(k)是速度變量的增值、e(t)是控制誤差、Kp相當增益,Ki=KpT/Ti是積分系數，Kd=KpTd/T是微分系數，Ti是積分時間常數，Td是導數時間常數，T是采樣時間。自治智能車測試和分析如圖9所示的是智能車的外觀，我們從四個方面測試它的性能表現。

圖9智能車的外觀5.1智能車的巡線經調整后，智能車的巡線功能實現了。它會自動加速和減速。用計算機模擬的軌跡圖，如圖10,我們可以看到，車開動的路線，有一定的橫向誤差。分析發現，橫向控制數據不夠精細，那么方向的控制是不能滿足控制精度。圖10自治智能車運動軌跡5.2汽車蔽障測試當自治智能車需要改變車道或超車，在避開障礙的實驗過程它可以自動避開障礙物.分析表明有關蔽障策略不能良好的處理速度、距離和轉角的關系。精確模型應建立在其中。5.3單個智能車速度控制的測試在公示（2）里面改變Kp,Ki,Kd的值，測量電機控制和智能汽車在高速運行的關系，這種關系見圖11。橫坐標是測量周期和Y坐標是測量速度的脈沖，曲線1表示對象速度，曲線2,曲線3是當Kp,Ki,Kd變化時的速度曲線。在實驗中，我們發現系統受Kp影響非常大，圖11顯示，在調整過程的速度的過程中，由于不同的PID參數值，會出現不同幅度的振動。特別是在響應速度下降時，會產生更大的穩態誤差。I；TOTime圖11電氣特性和是將時間的關系5.4反干擾和通訊測試在正常情況下，自治智能車在軌道線上運行時，在不脫軌的前提下速度比安全速度小。在增加人為光線或覆蓋一些道路標記，自治智能汽車能在遇到盲點時自動停止，所以系統需要通過增加反干擾能力提高性能。同一時間，在自治的智能車上進行的測試表明：通信系統可以正確地接受指令，做出正確的動作。6,結論與展望基于車輛道路綜合情況的車輛隊列控制是智能交通領域的熱點，半實物仿真技術是車輛隊列控制的重要研究工具。汽車的通信能力是車輛隊列的物理模擬仿真系統的基礎。在本文中，16位芯片MC9S12X-DP1512是用于控制的核心；除此之外，CMOS攝像頭ov6620傳感器與超聲波傳感器，用于收集交通信息；直流電動機及其它元件組成自治智能車的控制系統；Zigbee技術是用于通信，這種通信符合單輛車在車隊中的智能化，信息化，自治性，穩定性的要求。試驗表明，自治智能車可以自動識別路徑，在高速運行時保持穩定性。在通信中，Zigbee數據傳輸模塊傳輸數據穩定、正確，這樣自治智能車可以根據通信協議控制另一個智能車。超聲波傳感器有4毫米的位置精度可有效檢測周圍的障礙。汽車的結構提供了用于智能車輛道路系統和實施自治車輛隊列控制的下一步發展測試平臺和技術基礎。今后，將進一步研究自主智能車，車輛隊列控制器算法和控制策略，這項研究包括自治智能車自動跟蹤算法和自動避障算法，多輛車之間的通信，車輛動力學模型和運動模型的控制策略的結合。鳴謝它是由國家自然科學基金項目中國科學基金(No.50578128)和中國高新高技術研究發展計劃(863)(編號2006AA11Z215)。外文原文：TheDesignofAutonomousSmartCarUsedinSimulationofVehiclePlatoonAbstractTheautonomoussmartcaristhefoundationofphysicalsimulationofvehicleplatoonbasedonvehicleandroadcooperation.Thispaperanalyzedthearchitectureofvehicleplatoonsysteminthecaseofvehicle-roadcooperation,andproposedtheconstitutionandstructureofautonomoussmartcarcontrolsystem.Afteranalyzingfunctionalrequirementoftheautonomoussmartcar,thepaperdesignedthekeyhardwareandsoftwareoftheautonomoussmartcar.Ittookthemicrochipasthecontroller,andusedcameraandultrasonicsensorforthelanenavigation.Atthesametime,itusedDCmotorforcontroldrivingandsteering,andtheZigbeetechnologywasadoptedtodesignthewirelesscommunicationmodule.Thekeyalgorithmaboutrecognizingnavigationlaneandmovementcontrollingmethodwasproposed,includingpathextractionandcontrollingalgorithms.Thetestindicatedtheautonomoussmartcarhadagoodandstableperformance,whichmetfunctionalrequirementofvehicleplatoonsystem.Thecarwillprovidetestplatformandtechnologicalbaseforfurtherstudyofvehicleplatoonsystem.1.IntroductionReducethevehicleresistanceandthevehicleoilconsumptioninsomedegree.Figure1showsthearchitectureofvehicleplatoonsystembasedonvehicle-roadcooperation,whichshowthattheintelligentvehiclecontrol,thevehicle-roadinformationinteractivetechnology,thecontrolwayofvehicleplatoonandotherkeytechnologiesaretheimportantparts[3]However,atpresentthevehicleplatoon'sarchitecture,thebehavioraltraitsandintelligenttravelcontrolalgorithmhavenotbeenconsummated.Therefore,itisnecessarytoresearchthefoundation,includingthebehavioraltraitsofvehicleplatoon,modelingofvehicleplatoon,andthecontrolmethodofvehicleplatoon.Theseresearchneedtobeconductedbyconstructingthesimulationsystemofvehicleplatoonwithhardwareintheloop.

FigurelArchitectureofvehicleplatoonsystem

basedonvehicle-roadcooperationFortherealizationofthevehicleplatoononsimulated,intelligentcontrolandinformationexchangedisneeded.Thesystemneedsintelligentcontrol,interactiveinformation,self-governmentstability.Figure2isthesystemstructureoftheautonomoussmartcar.TheautonomoussmartcartakesMCUasthecontroller,andusescameraandultrasonicsensorasnavigationsensors,Zigbeeasthewirelesscommunicationmodule.Thispaperwillanalyzetheoveralldesignoftheautonomoussmartcarbasedonthefunctionalrequire-mentsfirst,thenintroducethelateralandlongitudinalcontrolandtheimplementationofthehardwareofnavigationandthewayhowtodealtwiththekeyissues,andalsodiscusshowtoimprovethecar'sstabilityandintelligencelevelthroughoptimizingthecontrolalgori-thmsandsoftware,subsequentlypresentitsautonomystrategybasedontheactualprocessoftestingtheautonomoussmartcar'sperformance.Finally,itwillanalyzethetestdataandmakefurtherimprovementabouttheautonomoussmartcarcontrolalgorithms.Longitudinal

:information、Wirelesstransmisting

andreceivingmoduleLateralinformationDistanct-mtaiuredsensorCamer——RqMwSpeEd-measuredsensorMCUAnglesensorSpeedmeasure

產XLongitudinalcontrolLongitudinal

:information、Wirelesstransmisting

andreceivingmoduleLateralinformationDistanct-mtaiuredsensorCamer——RqMwSpeEd-measuredsensorMCUAnglesensorSpeedmeasure

產XLongitudinalcontrol廠DrivingMotorsSteeringMotorsLateral￡二controlTheautonomoussmartcarincludesfourparts:thedetectionsystem,thepowersystem,communicationsystem,controlanddecision-makingsystem.Thedetectionsystemisthemostimportant,whosemainworkisthenavigation.WechooseCMOScameraasthedetectionsensorwhichcandetectlaneandguidevehiclestotravelsmoothlyontheline.InviewofasingleCMOSimagesensorcan’tdetectthevehicledistance,overtakingdistanceandothermovementparametersideal,wechoosetheultrasonicsensoratthesametime[4].ThepowersystemmainlycontrolstheangleofthesteeringmotorandthespeedoftheDCmotor.Theprocessofcontrolareasfollows:first,thedetectionsystemgathersthepathinformation,thenthedrivesystemmakethedirectcurrentmotorgiveaproperrotationalspeedandthesteeringmotorgivearightsteeringanglebythecontrolanddecisionmakingsystem’sanalysisandjudgmeits,sotheautonomoussmartcarcanrunningfastandsmoothly[5].Inordertogetmorerealisticbehaviortraitsthroughthesimulationcontrolofvehicleteam,theautonomoussmartcarinthissystemusesthestructureofrearwheeldriveandfrontwheelsteering.Inthevehicle-vehicleandvehicle-roadwirelesscommunicationnetwork,weselectzigbeetechnologybasedontheIEEE802.15.4wirelessstandard[6].Multinodenetworkneedslargenetworkcapacityandself-organizationofwirelesscommunication.Comparedtootherwirelesscommunicationtechnologies,Zigbeehaveahigherdatatransferrateandperformmorestably.It’snetworkcansupportthousandsofnodesandisthebestchoicetomonitorandcontrolinsmall-scale.Controlanddecision-makingsystemtakesthefreescale’s16-bitMCU—MC9S12XDP512asitsmaincontrolchip[7].It’s40Mmainfrequencycanmeettheneedofrealimedetectionandprocessingofinformation.Also,itcanproviderichI/Oports,thepreciseclockinputcaptureandclockresources.XDP512connectsallsub-modules,collecttheinformationaroundthevehicle,andprocessesthedata,outputcontrolsignalinaccordancewiththecontrolalgorithm.Figure3isthesystemframework.Figure3theframeworkofautonomoussmartcarAutonomoussmartcarhardwaresystemdesignHardwaredesignhasadirectimpactontheoperatingeffectoftheautonomoussmartcar.Accordingtotheaboveanalysisoftheautonomoussmartcar,hardwareshouldhavefollowingmodules:(1)navigationunitsincludingdigitalCMOScameraandultrasonicbarrierdetectedsensor;(2)controlunitsincludingdrivingandsteeringmotor;(3)Zigbeewirelesscommunicationmodule;(4)MCUcontrolmodule.NavigationUnit(1)CameramoduledesignUsingcameraasapathdetectionsensorscansthefrontpathinadvance,sothatthecarcanoperatemoremoothly.AsCMOSimagesensorhashighintegration,lowpowerconsumption,lowpixeldefectsandotheradvantages,weselectOmniVision’smulticolorCMOSimagesensorOV6620witharesolutionof356*292pixels.Figure4istheprocessofimageacquisition.First,MCUcontrolsCOMScameragatheringinformation,thentransfertheimagedatatothebuffermemoryFIFO,transformtheparallelandserialdata,finallyreadthedatabytheMCU’sSPIport.Fll'0memflrizerDY物幻Fll'0memflrizerDY物幻Figure4ImageAcquisitionprocessImageacquisitionprocesshastwomodes:powerupmodeandSCCBmode.ThesystemusesSCCBmode:AfterSCCBinitializingOV6620andenablingVSYNC,thesystemjudgewhetherithasobtainedaframeimage.AfterFIFOstoredaframeimage,thesystemgetsthedatabyMCU.(2)theDesignofUltrasonicModuleIftheintelligentcarautomaticallyavoidsbarrierandnavigates,itneedstoestablishthedistancemeasurementsystemofthemovingvehicle[8].Theultrasonicdistancemeasurementsystemcanavoidobstaclesandlocatethem,makedecisionlevelfusionofinformationwiththecamera,andassistpathplanning.Butasmallquantityofultrasonicsensorscan'tmeetthehighprecisionrequirementsofdistancemeasurementandobstacleavoidance.Inordertoensurethehighprecision,thecarneedtoaddchannelsofthedistancemeasurementcircuit,whichcompensatetheanglelimitationofsensor.Thesystemuses8ultrasonicmeasurementchannels,usinganglecompensationmeanstomakelocationanddistanceinformationofambientmainobstaclesmoreaccurately.Figure5isinstallingstructure,Figure6isthedataflowThesystemcalculatesdistancebydetectingtimeintervalfromemissiontoreturn.Becausethetimeisproportionaltoultrasonicdistance,whentheultrasonictransmittingterminalsendsseveraloscillatingimpulses,MCUbegintiming;whenthereceiverreceivesfirstfeedbackpulse,timingstop.Measureddistanceasfollow:D=CT/2(1)Onformula(1),Cissoundspeedinair,Tisthetimeintervalfromemissiontoreturn.Figure6UltrasonicsensordataflowstructureControlUnitDCMotorDriveandSpeedDetectionRS-380S-typeDCmotorisusedforspeedcontrol.Theautonomoussmartcartakestheclosed-loopcontroltechnique,anduseMC33886H-bridgedriverICasamotordriver.Ifthemotorusesopen-loopcontrol,itwillbesubjecttomanydisturbing,suchasbatteryvoltage,theelectricaltransmissionfriction,roadfrictionandforwardresistancecausedbythefrontwheelsteeringangleThesefactorswillcauseoperationinstabilityofthesmartcars.Soclosed-loopcontrolmethodisinurgentneed.Theclosed-loopcontrolsystemmeasuresspeedandadoptsPIDalgorithm,whichneedstoacquirethespeedchangesinaveryshortintervalandcalculatethedifferencebetweeninstantaneousspeedanddesiredspeed.SpeedsensorusesOMRONE6A2-CWZ3Cencodewhoseaccuracyisupto360P/R.SteerMotorControlSteermotoriscontrolledbydirectlychangingthePWMdutycycleofinputtochangethedifferentturningpoint[10].TheoutputangleofthesteermotorhasalinearrelationshipwiththePWMsignalgiven.Duetotheshifttorqueofthemotorislargeenough,MCUcalculatesthelateralcontrolstrategy,anddirectlygivesthePWMcontrolsignalstomakerealizesthemotorshift.WirelesscommunicationmoduleTheautonomoussmartcar’scommunicationssystemincludesasatellite-basednetworkofZigBeecommu-nications,whichconsistsofanetworkcoordinatorandanumberofnetworkterminalnodes.Networkcoordinatorisresponsibleforthemanagementof

thenetwork,whileterminalnodesacquiresimulateddataontheonehand;ontheotherhand,thesesimulateddataaretransmittedthroughawirelessnetworktothecoordinator.BythiswayitnotonlyreducesthecomplexityoftheZigBeenetwork,butalsofacilitatesthecentralizedmanagementofdata.Figure7describesthecommunicationsnetworkffectinthedesignscheme:withinthePANwirelesscoverageofthecoordination,anumberofnetworkterminalnodeshavebeenset.Inthissystem,eachcarisasmartterminalnode.ThecarloadedwithMC13192wirelesstransceiveroperateswirelesscommunicationthroughdataexchangebetweenXDP512andMC13192..Figure7theuutonumousFigure7theuutonumoussmartcarcomniunkationsvstpniNtruetiire3.4.MCUandPeripheralCircuitModuleXDP512isthecoreoftheautonomoussmartcar,itcontrolsalltheothermodules,andacquirespath,speed,andwirelesssignalsandotherdata,onthebasisofwhichitalsoclassifiestheparametersandcalculatestheoptimalcontrolstrategy.Therefore,thesystemmusthaveaveryhighstability.InordertoenhancethestabilityofMCU,themainmeasuresofthedesignhavebeentakenasfollow:①MCUpowercircuitdesign;?filtercircuitoptimization;③MCUsystemPCBlayoutoftheboard;④MCUclockCircuit.ThesoftwaresystemdesignofautonomoussmartcarandrelevantalgorithmThesmartcarsystemsoftwareconsistsofthefollowingmodules:initializationmodule,real-timepathdetectionmodule,anti-collisionmodule,lateralandlongitudinalclosed-loopcontrolmodule,andcommunicationmodule.TheflowchartofthesystemsoftwareisshowninFigure8.Inmostofthetime,MCUisprocessingdataandimages.Sohighly-efficientimageprocessingalgorithmsandclosed-loopcontrolalgorithmcansavetheMCU’sCPUresourceandimprovetheresponsespeedoftheautonomoussmartcarandit’swholeperformance.Pathextractionalgorithmsandmovementfeedbackcontrolalgorithmsafterimageacquisitionareasfollow.

PathExtractionAlgorithmsThepathistheedgeofthelineoftargetdetectionguidelines[11].Algorithmis:asettingthresholdofgray-scaleimage,foreachrowinthetwo-dimensionalmatrix,top-downtwoadjacentpixelsobtainedthedifferencebetweenthevaluesof(thecut).Ifthemarginisgreaterthanorequalthethreshold,itsnextpointofthecorrespondingpixelistheedgeoftheguidelines,andthepixelisconsideredasthefeaturepoint,atthesametime,recordit.Whenfindingtheedgeofarrange,wecanfindouttheedgeofnextlinenearthisline,sotakelesstimetofindthepoint.Thealgorithmcanalwaystrackineachcolumnontheedgeofthenearby,andfindouttheedgeofnextrow,Soitishighefficient.Inlateralcontrol,wemakethemotorshiftaccordingtothecoordinates.Thelook-uptablemethodscancontrolLateraldirection,InitializeMCUDetectPathNewsirarcgyDetectBurner(Stop-)Figure8TheautonomouNsmartcarsystem

softwareflowdiagramDetectPathNewsirarcgyDetectBurner(Stop-)ControllingalgorithmsofmovementfeedbackInlongitudinalcontrol,wesetatwo-dimensionalarrayhave10*33elements,eachrowcorrespondstoaspeedvalue;eacharrangecorrespondstodifferentcornerundersomespeed.Inthecourseoflongitudinalcontrol,wesetsafespeedvalueaccordingtothecurrentspeedandroadconditions.Theso-calledsafespeedisthatthecarcanruncrosscornersatthespeed.WhenspeedfeedbackissmallerthanSpeed-Set,caracceleratethespeed,ifSpeed-FeedbackequalSpeed-Set,carmaintainthestatusandgesture,otherwise,slowdownorspeedup.Accelerationanddecelerationalgorithmtakeastheformula(2):u(k)=p[e(k)-e(k-1)]+Kie(k)+Kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]△u(k)isincrement,whichstandsforthevariableofvelocitye(t)isthecontrolerrorKpisproportionalgain,Ki=KpT/Tiisintegralcoefficient,Kd=KpTd/Tisderivativecoefficient,Tiisintegralconsttime,Tdisderivativeconsttime,andTisthesampletime.TestoftheautonomoussmartcarandanalysisAsfigure9showstheappearanceofsmartcar.Wetestit’sperformancefrom4aspects.Figure9Theappearanceofsmartcar5.1.PatrollineofsmartcarAfteradjustment,thefunctionthatautonomoussmartcarcanpatrollinecametrue.Itacceleratesanddeceleratesautomatically.Computersimulatesitstrajectorymap,figure10,wecanseethatcarmovesbasedline,andthereiscertainlateralerror.Theanalysisfoundthatdataoflateralcontrolisnotdetailedenough,thendirectioncontrolisnotmeetthecontrolprecision.Figure10theautonomyunsmartcarexperimentmapTestofcaravoidobstacleWhentheautonomoussmartcarneedstochangelaneorovertake,itcanavoidobstaclesautomaticallywithshockintheprocessofobstacle-avoidingexperiment.Theanalysisshowsthatthestrategyaboutavoidingobstacledoesnothandletherelationofvelocity,distanceandturninganglewell.Anaccuratemodelshouldbefoundedamongthem.TestofsinglesmartcarvelocitycontrolChangethevalueofKp,Ki,Kdintheformulate(2)andmeasuretherelationshipofmotorcontrolandtimewhensmartcarisrunninginhighspeed,therelationshipseefigure11.X-coordinateisthemeasurecycleandy-coordinateistheimpulseofmeasuredspeed,curve1indicatesobjectspeed,curve2andcurve3arethespeedrespectivelywhenKp,ki,kdischanged.Inexperiment,wefindKpinfluencethesystemmostly.Figure11showsthatdifferentamplitudevibrationwilloccurduetodifferentvalueofPIDparametersintheprocessofspeedadjustment.Especiallywhenthespeeddeclineintheresponse,moresteady-stateerror.imTimeFigure11ThereJationshipbetween

opto-electricalencoder'spulseHndtimeTestofanti-disturbingandtestofcommunicationsUndernormalcircumstances,autonomoussmartcarrunsonthetracklinewithoutderailingpremiserunningspeedlessthansafespeed.Afterincreasingthelightartificiallyorcoveringsomeoftheroadsmarks,theautonomoussmartcarautomaticallystoppedwhenranintotheblindspot,sothesystemneedtobeimprovedbyincreasingtheabilityofanti-disturbing.Atthesametimethetestiscarriedoutontheautonomoussmartcar,whichdemonstratesthatcommunicationsystemscanacceptinstructionscorrectlyandmakerightexecution.ConclusionandProspectVehiclesplatooncontrolbasedoncooperationofroadvehiclesisveryhotinthefieldofintelligenttraffic,andthesemi-physicalsimulationtechnologyisanimportantresearchtoolforvehiclesplatooncontrol.Thecarwiththeabilityofcommunicationisthebasetoconstructthesimulationsystemofvehiclesplatoon’sphysicalsimulation.Inthispaper,16bitsmicrochipMC9S12X-DP1512isusedforthecorecontrol.Besidesthis,CMOScameraov6620sensorwhichisusedtocollecttrafficinformationcooperatedwithultrasonicsensors,DCmotorsandothercomponentswhichcomposetheautonomoussmartcarcontrolsystem,Zigbeewhichisusedforcommunicationmeettherequirementsofintelligentization,informationization,autonomyandstabilityofsinglecarinvehiclesqueue.Testsshowthatautonomoussmartcarcanautomaticallyidentifythepath,runinthetrafficlanestabilityathigh-speed.DatatransmissionofZigbeemoduletransmitsdatastablyandcorrectlyinthecommunications,andtheautonomoussmartcarcancontrolanothersmartcaraccordingtocommunicationprotocol.Ultrasonicsensorhavinglocationaccuracyof4mmcaneffectivelydetectthesurroundingobstacles.Theconstructionofthecarprovidestestplatformandtechnicalbasisforthenextstepofdevelopmentofintelligentvehicleroadsystemandimplementationautonomyrunningcontrolofvehiclequeue.Inthefuture,furtherstudywi