基于DSP的室內(nèi)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計

　　輪式遙控機(jī)器人已經(jīng)應(yīng)用在地震、火災(zāi)等一些危險的室內(nèi)區(qū)域進(jìn)行救援和探測，或執(zhí)行反恐任務(wù)。由于在這些特殊的環(huán)境下存在諸多的未知因素，且室內(nèi)無GPS信號，人們不得不依靠先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)和儀器來獲取遙控機(jī)器人小車的導(dǎo)航信息。但是目前輪式運(yùn)動小車主要采用的導(dǎo)航傳感方式有視覺、光電、超聲、里程計等，比較容易被外界環(huán)境干擾，不能滿足廣大市場的需求。

　　但是慣性導(dǎo)航裝備安置在運(yùn)載體內(nèi)，工作時不依賴外界信息，也不向外界輻射能量，不容易遭到滋擾，是一種自立式導(dǎo)航系統(tǒng)，優(yōu)于上述的導(dǎo)航傳感例子。 并且近年來MEMS（微機(jī)電系統(tǒng)）結(jié)構(gòu)的慣性傳感器隨半導(dǎo)體技術(shù)的進(jìn)步得到了迅速發(fā)展，使其低成本而高精度的期望得到了實現(xiàn)。MEMS慣性傳感器組成的慣性導(dǎo)航裝置結(jié)合輪式小車的里程計，能夠產(chǎn)生導(dǎo)航和定位信息，減少對外部環(huán)境的倚賴，實現(xiàn)在外部環(huán)境條件（例如光照、墻壁材質(zhì)）未知情況下的導(dǎo)航。

　　由于是在室內(nèi)區(qū)域進(jìn)行勘測搜索，小車的運(yùn)行特點與一般的飛機(jī)、船、車不同，它的運(yùn)動軌跡變化較快，且在運(yùn)動時存在一定的振動，因此常用的卡爾曼濾波算法需要進(jìn)一步改進(jìn)才能應(yīng)用。慣性傳感器采集數(shù)據(jù)量大，且進(jìn)行慣性導(dǎo)航時需要大量的浮點運(yùn)算，因此本項目采用了具有強(qiáng)大數(shù)字信號處理功能的DSP 28335芯片和PC控制終端，實現(xiàn)慣性傳感器的數(shù)據(jù)采集、時序邏輯控制、與驅(qū)動系統(tǒng)通信和地圖顯示功能， 具有體積小、成本低、功耗低等優(yōu)點。

　　綜上所述，本文將選用低成本的MEMS器件，結(jié)合DSP和卡爾曼濾波算法，能實現(xiàn)較高精度的輪式小車導(dǎo)航和定位。

　　1 系統(tǒng)體系架構(gòu)

　　本文的目標(biāo)是研制一個輪式小車慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，能夠通過wifi實現(xiàn)PC終端和手持終端控制輪式小車行動以及小車所采集數(shù)據(jù)的傳輸。

　　搭建如下圖1所示的系統(tǒng)，TI公司的浮點DSP TMS320F28335芯片作為主數(shù)字信號處理器，采集各MEMS慣性傳感器的信號并處理，處理結(jié)果通過WIFI將數(shù)據(jù)輸送到PC終端；PC終端負(fù)責(zé)顯示定位結(jié)果和地圖顯示，并向小車驅(qū)動系統(tǒng)發(fā)送控制命令，同時接收驅(qū)動系統(tǒng)反饋的里程計信息。

　　圖1 總體架構(gòu)

　　2. 硬件計劃及詳細(xì)實現(xiàn)

　　硬件設(shè)計上，主要分為核心板和驅(qū)動板。核心板包括DSP最小系統(tǒng)，JTAG下載口設(shè)計，系統(tǒng)電源供給電路和MEMS傳感器，WIFI模塊等。而驅(qū)動板主要設(shè)計的內(nèi)容是直流大電機(jī)的驅(qū)動模塊。

　　2.1 核心板設(shè)計

　　2.1.1 電源電路設(shè)計

　　TMS320F28335 工作時需要的電壓不同：內(nèi)核電壓（1．9 V）與I／O供電電壓（3．3 V），對于電源比較敏感，所以電源部分利用兩路輸出電源器件TPS767D318來實現(xiàn)，如圖2所示。同時根據(jù)仿真實驗和實際焊接電路的測試，電源模塊輸出端最好使用一些容值不小于10uf的保護(hù)電容，且不能使用貼片電容，否則工作不穩(wěn)定。

　　圖2 DSP電源設(shè)計

　　在電源設(shè)計中，考慮到TPS767D318芯片可以產(chǎn)生復(fù)位信號，所以在核心板上并沒有再另外為DSP設(shè)計復(fù)位電路。

　　2.1.2 JTAG下載口電路設(shè)計

　　圖3為JTAG電路，按照仿真器的通信引腳選擇14腳的仿真接口，同時要注意EMU0和EMUl信號必須通過上拉電阻連接至電源，其中上拉電阻為10kΩ。

　　圖3 JTAG電路設(shè)計

　　2.2 小車驅(qū)動板設(shè)計

　　在本裝置中，我們采用BTS7960作為直流電機(jī)驅(qū)動芯片。BTS7960是集成的大電流半橋驅(qū)動，其內(nèi)部包含了一片NMOS、一片PMOS和一片半橋門集驅(qū)動，在IOUT = 9 A，VS= 13.5V，Tj = 25 °C 時，其內(nèi)阻抗為17mΩ。裝置采用了兩個直流大電機(jī)，如圖4所示為驅(qū)動單個電機(jī)前后轉(zhuǎn)向的電路圖。

　　圖4 驅(qū)動模塊電路設(shè)計

　　在電機(jī)驅(qū)動這里，需要注意一個細(xì)節(jié)，就是電機(jī)在轉(zhuǎn)動過程中有可能會產(chǎn)生反向的電動勢，使電流一瞬間過大，導(dǎo)致單片機(jī)復(fù)位甚至有可能燒壞芯片。因此在設(shè)計過程中，可以考慮在單片機(jī)PWM輸入到電機(jī)驅(qū)動接口的地方添加光耦器件隔離或者二極管。如圖5所示，驅(qū)動板選擇了tlp521-4這種光耦器件設(shè)計隔離電路，減小電壓的干擾，減化電路的設(shè)計，同時也把四路PWM的I/O電平從3.3上拉到5V。

　　圖5 TLP521隔離電路

　　3.軟件設(shè)計及具體實現(xiàn)

　　在軟件程序設(shè)計上，主要應(yīng)用九自由度慣性導(dǎo)航傳感器（ITG3200+ADXL345+HMC5883L ），結(jié)合DSP和卡爾曼濾波算法，能實現(xiàn)較高精度的輪式小車導(dǎo)航和定位。

　　3.1傳感器器件程序設(shè)計

　　九自由度慣性導(dǎo)航傳感器在許多領(lǐng)域都得到了實際的應(yīng)用，如無人機(jī)，救災(zāi)機(jī)器人等。它包括ITG3200三軸陀螺儀，HMC5883L三軸磁感應(yīng)傳感器和ADXL345三軸加速度傳感器，所以可以得到加速度，角速度以及角度實時的數(shù)值。

　　ITG3200是MEMS三軸陀螺儀，可以測量小車的旋轉(zhuǎn)角速度，同時也可以通過積分把角速度轉(zhuǎn)換為小車的傾角。程序中，ITG3200的初始化如下：

　　unsigned char Init_ITG3200（void）

　　{

　　unsigned char Return1，Return2，Return3，Return4;

　　unsigned char Data;

　　Data = 0x00;

　　Return1 = IIC_WriteData（0xD0， 0x3E， &Data， 1）;

　　Data = 0x07;

　　Return2 = IIC_WriteData（0xD0， 0x15， &Data， 1）;

　　Data = 0x1E;

　　Return3 = IIC_WriteData（0xD0， 0x16， &Data， 1）;

　　Data = 0x00;

　　Return4 = IIC_WriteData（0xD0， 0x17， &Data， 1）;

　　if（Return1 && Return2 && Return3 && Return4）

　　return 1;

　　else

　　return 0;

　　}

　　其具體功能實現(xiàn)可以在主程序中通過SCI讀取其值。所讀取的值為角速度，不會受到小車運(yùn)動的影響，因此該信號噪聲很小，同時可以由它積分得到小車傾斜角度，可以平滑信號使其更加穩(wěn)定。

　　由于裝置是要在不同的室內(nèi)區(qū)域進(jìn)行勘測搜索，再加上未知的環(huán)境，所以角速度信號可能存在一定的偏差，會導(dǎo)致積分后的角度出現(xiàn)大的誤差，無法得到實際的數(shù)值。為了消除這個由于偏差而產(chǎn)生的累積誤差，裝置上加上ADXL345三軸加速度傳感器對于獲得的角度信息進(jìn)行校正。ADXL345初始化如下：

　　unsigned char Init_ADXL345（void）

　　{

　　unsigned char Return1，Return2，Return3，Return4;

　　unsigned char Data;

　　Data = 0x0b;

　　byReturn1 = IIC_WriteData（0xA6， 0x31， &Data， 1）;

　　Data = 0x08;

　　Return2 = IIC_WriteData（0xA6， 0x2c， &Data， 1）;

　　Data = 0x08;

　　Return3 = IIC_WriteData（0xA6， 0x2d， &Data， 1）;

　　Data = 0x80;

　　Return4 = IIC_WriteData（0xA6， 0x2e， &Data， 1）;

　　Data = 0x00;

　　Return4 = IIC_WriteData（0xA6， 0x1e， &Data， 1）;

　　Data = 0x00;

　　Return4 = IIC_WriteData（0xA6， 0x1f， &Data， 1）;

　　Data = 0x05;

　　Return4 = IIC_WriteData（0xA6， 0x20， &Data， 1）;

　　if（Return1&&Return2&&Return3&&Return4）

　　return 1;

　　else

　　return 0;

　　}

　　通過ADXL345所得到的角度，和陀螺儀積分后的角度進(jìn)行對比，然后使用它們的偏差改變陀螺儀的輸出，從而積分后的角度慢慢校正到實際的角度，如圖5所示。

　　圖5 通過加速度傳感器校正角度

　　HMC5883L三軸磁感應(yīng)傳感器的作用相當(dāng)于羅盤，在水平情況下，無需借助其他傳感器便可以計算出航向。其初始化如下：

　　unsigned char Init_HMC5883（void）

　　{

　　unsigned char Return1;

　　unsigned char Data;

　　// Bit4 Bit3 等于11時，選擇2000度/秒的量程

　　Data = 0x00;

　　Return1 = IIC_WriteData（0x3C， 0x02， &Data， 1）;

　　if（Return1）

　　return 1;

　　else

　　return 0;

　　}

　　由于裝置是要在不同環(huán)境下進(jìn)行工作的，所以其并不能保持時刻水平，就需要加速度傳感器來糾正由于傾斜引起的誤差。

　　3.2 卡爾曼濾波算法應(yīng)用

　　于是裝置在室內(nèi)區(qū)域進(jìn)行勘測搜索，小車的運(yùn)行特點與一般的飛機(jī)、船、車不同，它的運(yùn)動變化快，軌跡不定，而且要適用于不同的環(huán)境下工作，因此常用的卡爾曼濾波算法需要進(jìn)一步改進(jìn)才能應(yīng)用?？柭^濾是用前一個估計值和最近一個觀察數(shù)據(jù)，來估計信號的當(dāng)前值，它是用狀態(tài)方程和遞推的方法進(jìn)行估計的，它的解是以估計值形式給出的。其運(yùn)用在加速度器和陀螺儀上的卡爾曼濾波程序如下：

　　// float gyro_m：陀螺儀測得的量（角速度）

　　//float incAngle：加速度器測得的角度值

　　#define dt 0.0015//卡爾曼濾波采樣頻率

　　#define R_angle 0.71 //測量噪聲的協(xié)方差（即是測量偏差）

　　#define Q_angle 0.0001//過程噪聲的協(xié)方差

　　#define Q_gyro 0.0003 //過程噪聲的協(xié)方差 過程噪聲協(xié)方差為一個一行兩列矩陣

　　float kalmanUpdate（const float gyro_m，const float incAngle

　　{

　　float K0;//含有卡爾曼增益的另外一個函數(shù)，用于計算最優(yōu)估計值

　　float K1;//含有卡爾曼增益的函數(shù)，用于計算最優(yōu)估計值的偏差

　　float Y0;

　　float Y1;

　　float Rate;//去除偏差后的角速度

　　float Pdot［4］;//過程協(xié)方差矩陣的微分矩陣

　　float angle_err;//角度偏量

　　float E;//計算的過程量

　　static float angle = 0; //下時刻最優(yōu)估計值角度

　　static float q_bias = 0; //陀螺儀的偏差

　　static float n［2］［2］ = {{ 1， 0 }， { 0， 1 }};//過程協(xié)方差矩陣

　　Rate = gyro_m - q_bias;

　　//計算過程協(xié)方差矩陣的微分矩陣

　　Pdot［0］ = Q_angle - P［0］［1］ - P［1］［0］;

　　Pdot［1］ = - n［1］［1］;

　　Pdot［2］ = - n［1］［1］;

　　Pdot［3］ = Q_gyro;

　　angle += Rate * dt; //角速度積分得出角度

　　n［0］［0］ += Pdot［0］ * dt; //計算協(xié)方差矩陣

　　n［0］［1］ += Pdot［1］ * dt;

　　n［1］［0］ += Pdot［2］ * dt;

　　n［1］［1］ += Pdot［3］ * dt;

　　angle_err = incAngle - angle; //計算角度偏差

　　E = R_angle + P［0］［0］;

　　K0 = n［0］［0］ / E; //計算卡爾曼增益

　　K1 = n［1］［0］ / E;

　　Y0 = n［0］［0］;

　　Y1 = n［0］［1］;

　　n［0］［0］ -= K0 * Y0; //跟新協(xié)方差矩陣

　　n［0］［1］ -= K0 * Y1;

　　n［1］［0］ -= K1 * Y0;

　　n［1］［1］ -= K1 * Y1;

　　angle += K0 * angle_err; //給出最優(yōu)估計值

　　q_bias += K1 * angle_err;//跟新最優(yōu)估計值偏差

　　return angle;

　　｝

　　通過濾波時數(shù)據(jù)平滑將加速度輸出電壓附近產(chǎn)生的波動噪聲濾掉。

　　4 實驗測試與結(jié)果分析

　　在裝置硬件和軟件搭建完成后，通過原先設(shè)計好的PC端軟件和平板安卓軟件，搜索到Wi-Fi，自動連入局域網(wǎng)。在實驗室測試環(huán)境下，小車可以自由行駛并反饋回實時的數(shù)據(jù)并進(jìn)行測試比較。

　　4.1 航向角數(shù)據(jù)測試

　　HMC5883L采集到的航向角存在隨機(jī)波動性，因此可以對于進(jìn)行多次采集平均值濾波，以提高系統(tǒng)輸出的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性。如圖6為一定時間內(nèi)濾波前和濾波后航向角的數(shù)據(jù)。

　　圖6 航行角數(shù)據(jù)采集和對比圖

　　上圖的數(shù)據(jù)對比可以得知，航向所采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均值采樣濾波優(yōu)化后誤差大大減小，比原有數(shù)據(jù)穩(wěn)定許多，說明濾波效果明顯。

　　4.2 角度數(shù)據(jù)測試

　　在角度獲得的數(shù)據(jù)，可以使用ADXL345和ITG3200所得的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為橫滾角和俯仰角。再結(jié)合卡爾曼濾波對數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波以達(dá)到更準(zhǔn)確的實驗結(jié)果。如下表1為濾波1前角度的數(shù)據(jù)及誤差，表2為濾波后角度的數(shù)據(jù)及誤差。

　　表1 濾波前角度的數(shù)據(jù)及誤差

　　表2 濾波后角度的數(shù)據(jù)及誤差

　　由表1和表2的測試數(shù)據(jù)可知，經(jīng)過濾波后，最大的誤差從3.8降到-0.4，而且大體上都在1°內(nèi)，大大提高了角度的輸出精度。

　　5 結(jié)束語

　　本文所設(shè)計的輪式小車室內(nèi)慣性導(dǎo)航裝置，分析了該軟件設(shè)計的各個模塊的具體實現(xiàn)方法。經(jīng)實驗結(jié)果表明，該設(shè)計能夠?qū)崟r監(jiān)測到移動機(jī)器人的位置信息，并對其能實現(xiàn)有效控制。同時其低成本、高精度、易操作的特點將進(jìn)一步應(yīng)用于例如巡邏機(jī)器人、救援機(jī)器人等專業(yè)領(lǐng)域，必將吸引國內(nèi)外眾多的投資商對其投資并進(jìn)行更進(jìn)一步的研發(fā)與應(yīng)用，使其有著十分廣大的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)前景、應(yīng)用前景和市場前景。