无线通信网络的多智能小车编队控制系统

第４３卷增刊（Ｉ）２０１３年７月

东南大学学报（自然科学版）

ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＯＬｒＩ＇ＨＥＡＳＴ

Ｖ０１．４３

Ｅｄｉｔｉｏｎ）

Ｓｕｐ（Ｉ）

ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（Ｎａｔｕｒａｌ

Ｓｃｉｅｎｃｅ

Ｊｕｌｙ２０１３

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—０５０５．２０１３．Ｓ１．００４

无线通信网络的多智１ｆｉｇ／ｉｘ车编队控制系统

申忠宇１

郑启文１’２

王

川１

张少华１

张

倩１

（１南京师范大学电气与自动化工程学院，南京２１００４２）（２博世汽车部件（苏州）有限公司，苏州２１５０００）

摘要：首先设计了基于ＡＲＭＣｏｒｔｅｘ—Ｍ３的智能小车控制系统，利用模块化理念设计了无线通

信、磁场检测传感器、电机驱动等硬件模块，采用ＺｉｇＢｅｅ设计了多智能小车协作控制的车载自组织无线通信网络，利用磁场检测完成小车的导航方式，采用旋转编码器实现小车的测速功能．然后在智能小车上移植了嵌入式ＩｘＣ／ＯＳ．ＩＩ实时操作系统，根据多智能小车协作控制要求，设计了智能小车分布式自主决策程序，实现多智能小车自由运行、队列跟随和路口协作等运行模式．最后采用线性最优二次型的车队跟随控制算法，实现多智能小车编队的启停、匀速和加减速控制，利用通信协商的路口协作算法，实现多智能小车路口协作任务．实验结果表明，设计的无线通信

网络的多智能小车系统能够满足多智能小车协作控制、编队控制和路口协作控制要求．

关键词：ＺｉｇＢｅｅ；无线通信网络；智能小车；嵌入式操作系统；多智能小车编队中图分类号：Ｕ４５９．２文献标志码：Ａ文章编号：１００１—０５０５（２０１３）增刊（Ｉ）－００１８－０４

Ｍｕｌｔｉ－ｓｍａｒｔ

ｃａｒ

ｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄ

Ｚｈｅｎ

ｏｎ

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Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇｕＩｌｉｖｅ璐ｎｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００４２，Ｃｈｉｎａ）

（２ＢｏｓｃｈＰｒｏｄｕｃｔｓ（Ｓｕｚｈｏｕ）Ｃｏ．，Ｌｔｄ．，Ｓｕｚｈｏｕ２１５０００，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：陆ｓｔ，ｔｈｅ

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ｍｕｌｔｉ—ｓｍａｒｔＣａｒｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｃｏｎｔｒ０１ｓｅｌｆ－ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇｗｉｒｅｌｅｓｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓａｒｅｄｅ—ｂｙＺｉｇＢｅｅ．Ｔｈｅｓｍａｒｔ

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Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＺｉｇＢｅｅ；ｗｉｒｅｌｅｓｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ；ｓｍａｒｔＣａｒ；ｅｍｂｅｄｄｅｄｏｐｅｒａｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍ；

ｍｕｌｔｉ—ｓｍａｒｔ

ｃａｒ

ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ

使用真实车辆进行多车编队实验，维护工作十分复杂，实验成本很高，而且真实的智能车高速运

行可能会造成危险的交通事故ｎ１．因此，采用自主开发的智能小车替代真实车辆，搭建了一个基于

收稿日期：２０１３－０５—１６．作者简介：申忠宇（１９６２一），男，教授，ｓｈｅｎｚｈｏｎｇｙｕ＠ｎｊｎｕ．ｅｄｕ．ｃａ．基金项目：江苏省自然科学基金资助项目（ＢＫ２０１２８４７）．

引文格式：申忠宇，郑启文，王川，等．无线通信网络的多智能小车编队控制系统［Ｊ］．东南大学学报：自然科学版，２０１３，４３（ｓ１）：１８—２１

［ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—０５０５．２０１３．Ｓ１．００４］

增刊（Ｉ）申忠宇，等：无线通信网络的多智能小车编队控制系统

１９

ＺｉｇＢｅｅ无线通信网络的多智能小车编队控制研究如图１所示，在分布式控制结构体系下，根据

实验平台．本文提出一种基于无线通信网络的多智能小车编队控制系统，设计了系统的协作体系结构、通信方法、硬件电路与软件编队算法，在实验环境下实现了多智能小车编队控制．

１控制系统结构和无线通信网络设计

多智能小车编队控制系统采用分布式控制结

构，没有集中控制单元，各智能小车关系平等，均能够与其他机器人通过通信进行信息交流以协调各自行为，各智能小车具有高度的自治能力，自主地规划与决策ＢＪ．这种结构有较好的容错性、适应性

和扩展性．

小车内的感知模块获取外界环境信息，再由通信模块获取区域内其他小车的状态信息，通过程序分析处理发送控制命令到小车的执行机构，使智能小车能够自主规划与决策．在多辆智能小车编队协作过程中，每辆智能小车具有独立的行驶方向和速度，需要通过车一车组成的无线网络通信协商，其网络拓扑结构是频繁变化的，通过无线通信网络获取区域内其他小车的状态信息．当２辆车之间的距离低于安全距离时，智能小车通过信息的交互，后车自主地参与协作，调整速度以维持一定的安全距离并以接近前方车辆的速度行驶，形成一个局部的跟随

模型．

图１分布式编队控制系统结构

无线通信网络的建立是基于ＺｉｇＢｅｅ协议

栈∞Ｊ．ＺｉｇＢｅｅ协议的体系结构由物理（ＰＨＹ）层、媒体接入控制（ＭＡＣ）层、逻辑链路层、网络层和应用层组成．其中，ＰＨＹ层和媒体介质访问层采用ＩＥＥＥ８０２．１５．４协议标准．上层ＭＡＣ、逻辑链路层和网络层由ＺｉｇＢｅｅ联盟定义．应用层可以实现的功能是管理高级的协议栈．用户应用程序在端点

（协调器、路由器、终端节点）上实现．通过

ＺＩＣＭ２４１０

１黼肾

传感器Ｆ２２２书

测速

ＰＷＭ输出

Ｐ

Ｉ速度传感器ｌ堡旦、Ｉ（里程传感器）广———叫

ＵＳＡＲＴ

智能小车控制微处理器

左右直流电机驱动模块

．Ｊ、—１一

左右直流电机

Ｉ无线通

信模块

Ｉ．接Ｉ：１。ｆ、

ｒ

司…一纠人机交互

图２硬件整体设计

ＺｉｇＢｅｅ芯片供给用户进行交互的控制

命令可以对网络内端点的通信信道、目的地址、数据显示形式、休眠状态和通讯模式进行设置．

３）速度传感器（里程传感器）模块．智能小车的运动速度和运行里程通过旋转增量式编码器进行检测，为准确获得运动速度和运行距离采用在车

体上加装与道路接触的测速轮，再将旋转增量式编码器的转轴和测速轮同轴连接．

２控制系统硬件和软件设计

智能小车的硬件采用模块化设计理念．智能小车的硬件整体设计如图２所示，主要包括以下几个

模块：

１）处理器模块．该模块是智能小车的“大脑”，用于接收信息、发出控制命令．ＭＣＵ选用了

基于灿ｉＭＣｏｒｔｅｘ—Ｍ３内核的ＳＴＭ３２Ｆ１０３ＶＥＴ６微处理器芯片．

２）磁场检测传感器模块．智能小车处理器通

４）无线通信模块．智能小车为获取编队中其他小车的运动状态信息，需要通过无线模块和编队中其他小车进行通信．将获取到的信息通过ＵＳ—ＡＲＴ串口输入处理器模块．

５）电机驱动模块．智能小车获取环境信息后，

处理器经过运算发出２个ＰＷＭ波至驱动模块，控制左、右２个直流电机．通过改变ＰＷＭ波的占空比，改变２个直流电机的速度实现小车的转向、加减速、启停控制．

过Ａ／Ｄ接口读入磁场检测传感器输出的电压，进

而判断引导线的位置，实现智能小车的导航控制．

东南大学学报（自然科学版）

第４３卷

表１应用程序的任务列表

６）人机交互模块．小车需要设定参数和显示运行状态，所以设计了键盘、状态指示灯．智能小车的处理器通过普通Ｉ／Ｏ口控制键盘和状态指示灯．

根据软件系统实现智能小车的编队控制的功能目标，软件既要保证实时性，又要完成多项复杂的功能．简单的状态机开发模型已不能满足需要，

于是引入了嵌入式实时操作系统（ＲＴＯＳ）．如图３

优先级任务名称

．

任务描述

用和操作系统组件后即挂起．

初始化任函数名为ｉｎｉｔ—ｔａｓｋ—ｃｏｒｅ（），启动后完成初始化应务

，。

检测和控函数名为ｃｏｎｔｒｏｌ—ｔａｓｋ—ｃｏｒｅ（），启动后周期（２０制任务ｍｓ）运行．串口通信函数名为ｃｏｍ＿ｓｅｎｔ—ｔａｓｋ—ｃｏｒｅ（），启动后挂起等发送任务待串口发送信号量的到来，运行结束后挂起．人机交互函数名为ｋｌＸｉ—ｔａｓｋ—ｃｏｒｅ（），启动后周期（１５０处理任务ｍｓ）运行．

，

”

所示，智能小车控制系统软件体系自下而上包括以

下几个层次‘４｜：

．

想间距．第ｆ辆智能小车与其前车ｉ一１车的跟随关系转换为状态方程形式：

戈＝Ａｘ＋Ｂｕ＋Ｅｗ＝【：ｊ］工＋［！。】“＋［：】ｗ

（１）

式中，状态变量ｚ＝［（ｓｌ＿１一Ｓｉ）一ｄ。１，ｆ．１一ｖｆ］。，Ｕ

＝ａｉ，ｗ＝ａｆ一１．

图３软件系统结构

１）硬件驱动层．外设驱动主要有磁传感器驱动、测速传感器驱动、电机驱动模块驱动、无线模块驱动、人机交互驱动等．

２）嵌入式实时操作系统层．负责任务调度、任务间通信、内存的管理、信号量管理等．ｐ，Ｃ／ＯＳ—ＩＩ是由Ｌａｂｒｏｓｓｅ编写的一个源代码公开的嵌入式实时操作系统，具有可移植性强、可固化、可剪裁、占先式内核、多任务处理等特点，还具有极高的稳定

性与可靠性，但人机界面部分不是很完善．适合于

图４多智能小车编队跟随

多智能小车编队跟随系统中，跟随控制的目标是最小化跟随距离误差和速度误差，并且使控制量尽量小，因此跟随控制可被视为一个最优控制问

题．采用线性最优二次型（ＬＱ）控制方法Ｍ１求解，优化的目标函数为二次型指标函数：

．∞

ｌ，＝Ｊ（工７Ｑｘ＋ｕＴＲｕ）ｄｔ

ｄ

（２）

０

对实时性要求较高的小规模嵌人式系统中使用，因

此可应用于小型移动机器人控制系统中”Ｊ．

式中，Ｑ为状态变量的权重矩阵；Ｒ为控制量的权

重矩阵．最小化性能指标函数得到最优控制率为

ｕ＝一Ｒ。１Ｂ’Ｐｘ

３）智能车编队控制应用程序层．属于用户应用程序层，是实现智能小车编队控制功能的主体部分．Ｉ山Ｃ／ＯＳ—ＩＩ操作系统可以管理６４个任务，但一

般都保留８个任务，留给用户应用程序的最多可有

（３）

矩阵Ｐ的计算可以根据李雅普诺夫第二方

法，Ｐ需要满足Ｒｉｃｃａｔｉ方程：

Ａ１Ｐ＋ＰＡ一船尺。１８７Ｐ＋Ｑ＝Ｏ

（４）

５４个任务，优先级可以为４—５９之间的任何数，数值越低，表示优先级越高．

主要设计了初始化任务、检测和编队控制任

务、串口通信发送任务和人机交互处理任务等用户任务，见表１．

状态变量权重矩阵Ｑ和控制量的权重矩阵Ｒ的选取对系统的控制性能影响很大．先选取适当的Ｑ和尺，并利用ＭａⅡａｂ软件画出系统的状态响应曲线，根据曲线的效果，最终确定Ｑ２

１０４；ｏＪ，尺

３控制系统实验结果

３．１多智能小车编队算法

如图４所示，在多智能小车编队跟随过程中，

＝［４００］，结合式（３）可计算得跟随车辆ｆ的控制

输入量Ｕ为

Ｕ＝ａｆ＝一０．０５［（ｓｆ—ｌ—ｓｆ）一ｄ。］＋

１．１０（’，ｆ－ｌ一１，ｆ）

３．２多智能小车编队控制实验

（５）

设ＳＨ，Ｊ；分别为ｉ一１辆车和ｉ辆车的位移，１，Ｈ，１，，

分别为ｉ一１辆车和ｉ辆车的速度，ａＨ，ａ，分别为第ｉ一１辆车和第ｉ辆车的加速度，ｄ。为２辆车的理

在一个单车道的交通道路实验场景，对线性最

优二次型编队控制算法进行实验【＿７｜．如图５所示，３

增刊（Ｉ）申忠宇，等：无线通信网络的多智能小车编队控制系统

２１

辆智能小车编队行驶，智能小车通过无线通信网络广播实时状态信息（如车速、位置等），运用线性最优二次型算法对编队进行控制旧Ｊ，智能车之间的初始车间距为５７ｃｍ，由于间距的设定采用时距法，即车间距与车辆速度成线性比例，车速越高设定车间距也越大．

求人手，采用ＺｉｇＢｅｅ车载自组织无线通信网络，实现车一车通信方式的信息交互．智能小车采用磁场检测导航方式，控制芯片选择了基于ＡＲＭＣｏｒｔｅｘ．Ｍ３内核的微处理器，硬件采用模块化设计理念设计了无线通信模块、磁场检测传感器、电机驱动模块等硬件模块．在智能小车上移植了嵌入式ＩｘＣ／ＯＳ—ＩＩ实时操作系统，设计了多智能小车编队控制

应用程序．在实验室环境下，设计了基于线性最优

二次型的车队跟随控制算法，实现了多智能小车编队的启停、匀速和加减速控制任务．本系统作为一个基于无线通信网络的多智能小车协作控制研究

实验平台具有十分重要的意义．

图５

多智能小车编队控制实验

参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）

［１］ＹａｎｇＭ，ＰａｒｅｎｔＭ．Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃ

Ｃｈｉｎｅｓｅ

ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｆｏｒ

ｃａｒｓ

如图６所示，多智能小车编队实验数据中的前

ｉｎ

车与后车速度和间距分别是车队中１号车与２号

车的行驶速度和车间距．前车在ｔ＝９０Ｔ（Ｔ为控制

ｃｉｔｉｅｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＣｉｔｙＴｒａｎｓＣｈｉｎａ．

Ｓｈａｎｇｈａｉ，Ｃｈｉｎａ，２００４：１７—１８．

周期）时刻启动，后车很快响应并与前车保持相近的速度（略微延时１０个控制周期，约为Ｏ．２ｓ）．在前车停车时，前车的速度降为０，后车的速度也降

为０，前车与后车的间距与初始车间距相同．前车的速度在０，５６，１００ｃｒｎ／ｓ这３档变化，后车的速度能够快速地与前车保持一致，车间距的变化与２辆

［２］祖丽楠，田彦涛，梅吴．大规模多移动机器人合作任务

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ｒｏｂｏｔｓ［Ｊ］．Ｒｏｂｏｔ，２００６，２８

车的速度变化保持一致，以保持安全车间距．实验表明，线性最优二次型的控制算法在车队启动、停车、变速的情况下，既能使车间距保持在一定的安全范围内，又能够使跟随车辆的速度有较快的响应

速率．

１００暑９０

（５）：４７０—４７７．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［３］Ｇｒａｄｉｎｅｓｃｕ

Ｖ，ＧｏｒｇｏｒｉｎＣ，ＤｉａｃｏｎｅｓｃｕＲ，ｅｔａ１．Ａａａｐ－

ｔｉｖｅｔｒａｆｆｉｃｌｉｇｈｔｓｕｓｉｎｇＣａｒ—ｔｏ・Ｃａｒｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ［Ｃ］／／

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台上的实现［Ｊ］．计算机应用与软件，２００７，２４（１２）：

１８０—１８１，２１７．

塞。８０。

辱６０

５００

１００

２００

３００

４００ｔ／ｍｓ

５００

６００

７００

８００

Ｗａｎｇ

Ｙｏｎｇｎｉｎｇ，Ｚｈａｏ

Ｓｈｉｊｉｅ，ＱｉＣｈａｎｇｙｕａｎ．Ｉ山Ｃ／ＯＳ－

ｏｎ

ｌＩａｎｄｉｔｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ

ｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄ

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ｉｖ—

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２ｎｄ

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ｋｅｒｎｅｌ［Ｍ］．

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ＳＤ，ＫａｒｕｎａｓｅｋａｒａＰＰＣ，Ｌａｋｍａｎａａｒａｃｈｃｈｉ

［６］Ｄｉｓｓａｎａｙａｋｅ

ｔ／ｍｓ

ｆ

（ｂ）前车速度

ＤＤ．ｅｔａ１．Ｚｉｇｂｅｅｗｉｒｅｌｅｓｓｖｅｈｉｃｕｌａｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ

ｏｎ

｝１５０

ｓｙｓｔｅｍ［Ｃ］／／４ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ

量ｌｏｏ

ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｆｏｒＳｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ．Ｃｏ－

Ｌａｎｋａ，２００８：２５７—２６０．

簧５０

甚ｏ

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１００

２００

３００

４００ｔ／ｍｓ

５００

６００

７００

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ｌｏｍｂｏ，Ｓｒｉ［７］Ｓｅｉｌｅｒ

（ｃ）后车速度

Ｐ，ＰａｎｔＡ，ＨｅｄｒｉｃｋＫ．Ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｉｎ

ｖｅｈｉｃｌｅ

ｓｔｒｉｎｇｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ

Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ

ｏｎ

Ａｕｔｏｍａｔｉｃ

Ｃｏｎｔｒｏｌ，２００４，４９（１０）：１８３５—１８４１．

图６多智能小车编队实验数据

［８］Ｈａｌｌｅ

Ｓ，ＬａｕｍｏｎｉｅｒＪ，Ｃｈａｉｂ

Ｂ．Ａ

ｄｅｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄａｐ－

Ｉｎ－

ｐｒｏａｃｈｔｏｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｄｒｉｖｉｎｇ

ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ［Ｃ］／／７ｔｈ

４结语

本文主要从分析多智能小车编队控制系统需

ｔｅｍａｔｉｏｎａｌＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ

ｏｎ

ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ

Ｓｙｓｔｅｍｓ．Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＤＣ，ＵＳＡ，２００４：４５３—４５８．

无线通信网络的多智能小车编队控制系统

作者：作者单位：

申忠宇， 郑启文， 王川， 张少华， 张倩， Shen Zhongyu， Zheng Qiwen， Wang Chuan， Zhang Shaohua ， Zhang Qian

申忠宇,王川,张少华,张倩,Shen Zhongyu,Wang Chuan,Zhang Shaohua,Zhang Qian(南京师范大学电气与自动化工程学院,南京,210042)， 郑启文,Zheng Qiwen(南京师范大学电气与自动化工程学院,南京210042;博世汽车部件(苏州)有限公司,苏州215000)

东南大学学报（自然科学版）

Journal of Southeast University(Natural Science Edition)2013,43(z1)

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本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_dndxxb2013z1004.aspx