北京科技大学光电一队技术报告.pdf

第五届全国大学生“飞思卡尔”杯

智能汽车竞赛

技 术 报 告

学 校：北京科技大学 队伍名称：北京科技大学光电一队 参赛队员：郭心尘

黄丽雅 徐佩林

带队教师：张文明

杨珏

关于技术报告和研究论文使用授权的说明

本人完全了解第五届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛关于保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。

参赛队员签名： 带队教师签名：

日 期：

I

目 录

引 言 .................................................................................................................................. 1 第一章 方案设计 .................................................................................................................... 3

1.1系统总体方案的选定 ................................................................................................ 3 1.2系统总体方案的设计 ................................................................................................ 3 1.3 小结 ............................................................................................................................ 5 第二章 智能汽车机械结构调整与优化 .............................................................................. 7

2.1智能汽车车体机械建模 ........................................................................................... 7 2.2 智能汽车前轮定位的调整 ...................................................................................... 8

2.2.1主销后倾角 ...................................................................................................... 8 2.2.2 主销内倾角 ..................................................................................................... 8 2.2.3 车轮外倾角 ..................................................................................................... 9 2.2.4 前轮约束 ......................................................................................................... 9 2.3 智能汽车部分结构安装及改造 ............................................................................ 10

2.3.1 智能汽车转向机构调整优化...................................................................... 10 2.3.2 智能汽车电机与中间齿轮箱调整 ............................................................. 12 2.3.3 轮胎的选用 ................................................................................................... 13 2.4 其他机械结构的调整 ............................................................................................. 14 2.5 小结 .......................................................................................................................... 15 第三章 智能汽车硬件电路设计 ......................................................................................... 17

3.1主控板设计 .............................................................................................................. 17

3.1.1电源管理模块 ............................................................................................... 17 3.1.2 电机驱动模块............................................................................................... 18 3.1.3 接口模块 ....................................................................................................... 20

III

3.1.4 主控板设计 ................................................................................................... 22 3.2智能汽车传感器模块设计 ..................................................................................... 22

3.2.1 光电传感器原理 .......................................................................................... 22 3.2.2 激光传感器的设计 ...................................................................................... 23 3.2.3加速度传感器的应用 ................................................................................... 24 3.3 舵机的测试和调试 ................................................................................................. 24 3.4 小结 .......................................................................................................................... 25 第四章 智能汽车控制软件设计 ......................................................................................... 27

4.1光电传感器路径精确识别技术 ............................................................................. 27

4.1.1光电传感器路径识别状态分析 .................................................................. 27 4.1.2 光电传感器路径识别算法 .......................................................................... 28 4.2 弯道策略分析 ......................................................................................................... 30 4.3 弯道策略制定 ......................................................................................................... 32 4.4 小结 .......................................................................................................................... 33 第五章 开发工具、制作、安装、调试过程 .................................................................... 35

5.1 开发工具.................................................................................................................. 35 5.2 调试过程.................................................................................................................. 35 第六章 模型车主要参数 ..................................................................................................... 37

6.1 智能汽车外形参数 ................................................................................................. 37 6.2 智能汽车技术参数 ................................................................................................. 37 结 论 ................................................................................................................................ 39 参 考 文 献 .......................................................................................................................... 41 致 谢 ................................................................................................................................ 43

IV

引 言

全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛是以“立足培养、重在参与、鼓励探索、追求卓越”为宗旨，鼓励创新的一项科技竞赛活动。竞赛要求在规定的汽车模型平台上，使用飞思卡尔半导体公司的16位微控制器作为核心控制模块，通过增加道路传感器、电机驱动模块以及编写相应控制程序，制作完成一个能够自主识别道路的模型汽车。智能汽车竞赛的赛道路面为宽度不小于50cm的白色面板，中心有宽度为25mm的连续黑线作为引导线。参赛队员的目标是模型汽车需要按照规则以最短时间完成单圈赛道。

在这份报告中，我们主要通过对整体方案、机械、硬件、算法等方面的介绍，详细阐述我队在此次智能汽车竞赛中的思想和创新。具体表现在电路的创新设计、算法以及辅助调试模块等方面的创新。我队成员涉及自动化、机械、计算机等专业，在准备比赛的过程中，队员查阅了大量的专业资料，反复地调试汽车模型的各项参数。所有队员都为此次智能汽车竞赛付出了艰苦的劳动。这份报告凝聚着北京科技大学智能汽车队全体队员的心血和智慧。

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第一章 方案设计

本章主要介绍智能汽车系统总体方案的选定和总体设计思路，在后面的章节中将整个系统分为机械结构、控制模块、控制算法等三部分对智能汽车控制系统进行深入的介绍和分析。 1.1系统总体方案的选定

通过学习竞赛规则和往届竞赛相关技术资料了解到，路径识别模块是智能汽车系统的关键模块之一，路径识别方案的好坏，直接关系到智能汽车最终性能的优劣，因此确定路径识别模块的类型是决定智能汽车总体方案的关键。目前能够用于智能汽车辆路径识别的传感器主要有光电传感器、CCD/CMOS传感器和此次竞赛中新增加的电磁传感器。光电传感器寻迹方案的优点是电路简单、信号处理速度快，但是其前瞻距离有限；CCD摄像头寻迹方案的优点则是可以更远更早地感知赛道的变化，但是信号处理却比较复杂；使用电磁传感器比赛是竞赛本届新增加的项目类别，主要通过对赛道中心导线产生的电磁场进行识别。在比较了三种传感器优劣之后，考虑到各种传感器的特点以及队员的知识积累和兴趣，决定选用应用广泛的光电传感器，相信通过选用大前瞻的光电传感器，加之精简的程序控制和较快的信息处理速度，传统光电传感器仍然可以达到极好的控制效果。 1.2系统总体方案的设计

遵照本届竞赛规则规定，智能汽车系统采用飞思卡尔的16位微控制器MC9S12XS128单片机作为核心控制单元用于智能汽车系统的控制。在选定智能汽车系统采用光电传感器方案后，赛车的位置信号由车体前方的光电传感器采集，经XS128 MCU的I/O口接收后，用于赛车的运动控制决策，同时内部ECT模块发出PWM波，驱动直流电机对智能汽车进行加速和减速控制，以及伺服电机对赛车进行转向控制，使赛车在赛道上能够自主巡线行驶，并以最短的时间最快的速度跑完全程。为了对赛车的速度进行精确的控制，在智能汽车电机输出轴上安装光电编码器，采集编码器转动时的脉冲信号，经MCU捕获后定时进行PID自动控制，完成智能汽车速度的闭环控制。此外，还增加了键盘作为输入输出设备，用于智能汽车的速度和控制策略选择。系统总体结构方框图如图1.1。

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图1.1 系统总体结构方框图

根据以上系统方案设计，赛车共包括六大模块：MC9S12XS128主控模块、传感器模块、电源模块、电机驱动模块、速度检测模块和辅助调试模块。各模块的作用如下：

MC9S12XS128主控模块，作为整个智能汽车的“大脑”，将采集光电传感器、光电编码器等传感器的信号，根据控制算法做出控制决策，驱动直流电机和伺服电机完成对智能汽车的控制。

传感器模块，是智能汽车的“眼睛”，可以通过一定的前瞻性，提前感知前方的赛道信息，为智能汽车的“大脑”做出决策提供必要的依据和充足的反应时间。

电源模块，为整个系统提供合适而又稳定的电源。

电机驱动模块，驱动直流电机和伺服电机完成智能汽车的加减速控制和转向控制。

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第一章 方案设计

速度检测模块，检测反馈智能汽车轮的转速，用于速度的闭环控制。 辅助调试模块主要用于智能汽车系统的功能调试、赛车状态监控。 1.3 小结

本章重点分析了智能汽车系统总体方案的选择，并介绍了系统的总体设、总体结构，以及简要地分析了系统各模块的作用。在今后的章节中，将对整个系统的其他模块进行详细介绍。

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第二章 智能汽车机械结构调整与优化

智能汽车系统任何的控制都是在一定的机械结构基础上实现的，因此在设计整个软件架构和算法之前一定要对整个车模的机械结构有一个全面的认识，然后建立相应的数学模型，从而再针对具体的设计方案来调整赛车的机械结构，并在实际的调试过程中不断的改进和提高。在本届比赛中光电组比赛车模由原来的A型车模更换为B型车模。车模的更换给我们带来了一定的困难，同时也给了我们更大的创新空间。本章将主要介绍智能汽车车模的机械结构和调整方案。

2.1智能汽车车体机械建模

此次智能汽车竞赛光电组专用车模更换为B型车模。该车模使用了DC 7.2V ND380马达，转速为5000转/分，其最大功率可达26.5W。智能汽车的控制采用的是四轮驱动方案。智能汽车模型外形图大致如下：

图2.1 智能汽车外形图

其基本的参数如表2.1：

表2.1 模型车基本参数

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项目 轮胎宽度 轮胎直径 模型车长 模型车宽 模型车高 2.2 智能汽车前轮定位的调整 2.2.1主销后倾角

尺寸 27mm 65mm 270mm 170mm 96mm 主销后倾角是指在纵向平面内主销轴线与地面垂直线之间的夹角。它在车辆转弯时会产生与车轮偏转方向相反的回正力矩，使车轮自动恢复到原来的中间位置上。所以，主销后倾角越大，车速越高，前轮自动回正的能力就越强，但是过大的回正力矩会使车辆转向沉重。通常主销后倾角值设定在 1°到 3°。模型车主销后倾由前齿轮箱底面与底盘间角度调整的，由于竞赛所用的转向舵机力矩不大，过大的主销后倾角会使转向变得沉重，转弯反应迟滞，所以设置为 0°，以便增加其转向的灵活性。 2.2.2 主销内倾角

主销内倾角是指在横向平面内主销轴线与地面垂直线之间的夹角，它的作用也是使前轮自动回正。角度越大前轮自动回正的作用就越强，但转向时也就越费力，轮胎磨损增大；反之，角度越小前轮自动回正的作用就越弱。通常汽车的主销内倾角不大于 8°，主销内倾的调整应该保持在一个合适的范围，“一般来说 0~8 度范围内皆可”。在实际的调整中，只要将角度调整为 5 度左右就会对于过弯性能有明显的改善。如果赛道比较滑，可以将这个角度再调节的大一些。在实际制作中，这个角度调节为 8 度左右。

对于模型车，通过调整前桥的螺杆的长度可以改变主销内倾角的大小，由于过大的内倾角也会增大转向阻力，增加轮胎磨损，所以在调整时可以近似调整为 0°~3°左右，不宜太大。

主销内倾和主销后倾都有使汽车转向自动回正，保持直线行驶的功能。不同之处是主销内倾的回正与车速无关，主销后倾的回正与车速有关，因此高速时主销后倾的回正作用大，低速时主销内倾的回正作用大。

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第二章 智能汽车机械结构调整与优化

2.2.3 车轮外倾角

前轮外倾角是指通过车轮中心的汽车横向平面与车轮平面的交线与地面垂线之间的夹角，对汽车的转向性能有直接影响，它的作用是提高前轮的转向安全性和转向操纵的轻便性。在汽车的横向平面内，轮胎呈“八”字型时称为“负外倾”，而呈现“V”字形张开时称为正外倾。如果车轮垂直地面一旦满载就易产生变形，可能引起车轮上部向内倾侧，导致车轮联接件损坏。所以事先将车轮校偏一个正外倾角度，一般这个角度约在 1°左右，以减少承载轴承负荷，增加零件使用寿命，提高汽车的安全性能。模型车提供了专门的外倾角调整配件，近似调节其外倾角。由于竞赛中模型主要用于竞速，所以要求尽量减轻重量，其底盘和前桥上承受的载荷不大，所以外倾角调整为 0°即可，并且要与前轮前束匹配。 2.2.4 前轮约束

所谓前束是指两轮之间的后距离数值与前距离数值之差，也指前轮中心线与纵向中心线的夹角。前轮前束的作用是保证汽车的行驶性能，减少轮胎的磨损。前轮在滚动时，其惯性力自然将轮胎向内偏斜，如果前束适当，轮胎滚动时的偏斜方向就会抵消，轮胎内外侧磨损的现象会减少。像内八字那样前端小后端大的称为“前束”，反之则称为“后束”或“负前束”。在实际的汽车中，一般前束为 0~12mm 。

前束的调整总是依据主销内倾的调整。只有主销内倾确定后才能确定合适的前轮前束与之配合。前轮前束的调整是方便的。主销内倾的调整由于要拧开螺丝钉，固定件又为塑料，所以频繁的调整容易引发滑丝现象。而前束不会，所以调整前束是最安全、方便的。

前束在摩擦大的时候有明显的效果。但是一定不要太大，适当的放开一两圈就够了。

在模型车中，前轮前束是通过调整伺服电机带动的左右横拉杆实现的。主销在垂直方向的位置确定后，改变左右横拉杆的长度即可以改变前轮前束的大小。在实际的调整过程中，我们发现较小的前束，约束 0~2mm 可以减小转向阻力，使模型车转向更为轻便，但实际效果不是十分明显。调节合适的前轮前束在转向时有利过弯，还能提高减速性。将前轮前束调节成明显的内八字，运动阻力加大，提高减速性能。由于阻力比不调节前束时增大，所以直线加速会

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变慢。 智能汽车采用稳定速度策略或者采用在直道高速弯道慢速的策略时，应该调节不同的前束。后一种策略可以适当加大前束。

虽然模型车的主销后倾角、主销内倾角、车轮外倾角和前束等均可以调整，但是由于车模加工和制造精度的问题，在通用的规律中还存在着不少的偶然性，一切是实际调整的效果为准。 2.3 智能汽车部分结构安装及改造 2.3.1 智能汽车转向机构调整优化

理想的转向模型，是指在轮胎不打滑时，忽略左右两侧轮胎由于受力不均产生的变形，忽略轮胎受重力影响下的变形时车辆的的转向建模。在这种理想的模型下，车体的转向半径可以计算得到。

图2.2 智能汽车转向示意图

如图 2.3.1，假设智能汽车系统为理想的转向模型，且其重心位于其几何中心。车轮满足转向原理，左右轮的轴线与后轮轴线这三条直线必然交于一点。转向机构在车辆运行过程中有着非常重要的作用。合适的前桥和转向机构可以保证在车辆直线行驶过程中不会跑偏，能保证车辆行驶的方向稳定性；而在车辆转向时，合适的转向机构可以使车辆自行回到直线行驶状态，具有好的回正性。正是由于这些原因，转向系统优化设计成为智能汽车设计中机械结构部分的重点，直接关系到赛车能否顺利地完成比赛。在实际操作中，我们通过理论计算的方案进行优化，然后做出实际结构以验证理论数据，并在实际调试过程中不断改进。

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第二章 智能汽车机械结构调整与优化

图2.3 智能汽车转向示意图（r50cm）

图2.4 智能汽车转向梯形示意图（r50cm）

图2.3.2和图2.3.3为智能汽车在转向半径为 50cm 的转向前轮及其转向梯形的理论变化情况。可见在转向过程中，中间连杆的长度是变化的（由 121.05mm 减小到 120.11mm），三杆转向机构无法达到这种变化，因此，我们采用五杆转向机构。中间连杆为舵机连片（转向拉杆）。

在模型车制作过程中，赛车的转向是通过舵机带动左右横拉杆来实现的。转向舵机的转动速度和功率是一定，要想加快转向机构响应的速度，唯一的办法就是优化舵机的安装位置和其力矩延长杆的长度。由于功率是速度与力矩乘积的函数，过分追求速度，必然要损失力矩，力矩太小也会造成转向迟钝，因此设计时就要综合考虑转向机构响应速度与舵机力矩之间的关系，通过优化得到一个最佳的转向效果。经过最后的实际的参数设计计算，最后得出一套可以稳定、高效工作的参数及机构。

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如图2.5，我们最终设计的这套舵机连片（转向拉杆），我们综合考虑了速度与扭矩间的关系，并根据模型车底盘的具体结构，简化了安装方式，实现了预期目标。

图2.5 舵机连片(转向拉杆)图

舵机的安装方式目前我们实验室较为主流的是直立式安装和倒置式安装。都采用图 2.5 的舵机连片。然而舵机与连片的啮合是类似齿轮的啮合，由于连片的长度的以及齿宽的影响，很难调节到合适的舵机机械中值。为了弥补这种连片的缺陷，我采用了可调中值的舵机连片。 2.3.2 智能汽车电机与中间齿轮箱调整

模型车采用 RS-380SH 电机驱动，电机轴与齿轮箱之间的传动比为 14：32（电机轴齿轮齿数为 14，齿轮箱传动齿数为 32）。齿轮传动机构对车模的驱动能力有很大的影响。齿轮传动部分安装位置的不恰当，会大大增加电机驱动齿轮箱的负载，会严重影响最终成绩。调整的原则是：两传动齿轮轴保持平行, 齿轮间的配合间隙要合适，过松容易打坏齿轮，过紧又会增加传动阻力，浪费动力；传动部分要轻松、顺畅，不能有迟滞或周期性振动的现象。判断齿轮传动是否良好的依据是，听一下电机带动后轮空转时的声音。声音刺耳响亮，说明齿轮间的配合间隙过大，传动中有撞齿现象；声音沉闷而且有迟滞，则说明齿轮间的配合间隙过小，或者两齿轮轴不平行，电机负载变大。调整好的齿轮传动噪音很小，并且不会有碰撞类的杂音，后轮减速齿轮机构就基本上调整好了，动力传递十分流畅。

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第二章 智能汽车机械结构调整与优化

2.3.3 轮胎的选用

模型车在高速行驶（2.7m/s~3.5m/s）的状态下，轮胎花纹为模型车提供反作用力，使其快速行驶。模型车的轮胎是纵横兼有的花纹。在实验调试中表明，轮胎过软致使转向向心力不足，影响弯道速度。为解决这个问题，我们将轮辋内的两个透气孔封住，防止弯道转向时轮胎变形过大。此外，我们发现轮胎的速度等级大概为2.5m/s（负重1.2kg），当行驶速度超过速度等级时，快速变化的加减速过程，使轮胎胎肩纵向花纹磨损严重，以致在模型车转弯时出现严重的侧滑现象。为解决这个问题，我们在实验调试时，应严格控制速度，以免轮胎过度磨损。

轮胎的参数如下：

气压：轮胎内部的空气每平方英寸向外的压力，单位是“磅/平方英寸”(PSI)或者气压的公制单位“千帕”(kPa)。

四轮定位：调整车辆上的所有车轮，令其处于相对路面和彼此最佳的方向,四轮定位不良会造成轮胎异常磨损缩短轮胎的使用寿命。

高宽比：轮胎的胎侧高度与其横截面宽度之比。

滚动阻力系数：车速达到某一临界速度，滚动阻力迅速增大，轮胎发生驻波现象。气压降低时 f 值迅速增加。

附着系数：主要决定于道路的材料，路面的状况和轮胎的结构、胎面花纹、材料以及汽车运动的速度等因素。良好、平整的沥青路面上，有胎面花纹的轮胎，其附着性能比无胎面花纹的轮胎光整的轮胎要好，车速也有影响。有的路面差别小。胎面花纹深度减小，附着系数显著下降。增大轮胎与地面的接触面会提高附着能力。

侧偏刚度：高宽比小的轮胎可以提高侧偏刚度。气压增大，侧偏刚度增加，气压过高，刚度不再变化。

因此，在选用轮胎时，可以根据简单的测试（轮胎测试实验），选择性能较好的轮胎并在其最佳状态时使用。

附：轮胎测试实验原理和相关数据

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原理：用滑动摩擦系数近似于附着系数，用滚动摩擦系数近似于滚动阻尼系数，推算出车的加速性能和附着能力。

实验条件：

试验车模重心分布参数 （mm） b L a（L-b） 123.7 270 146.3 轮胎状态（单位：N） 后轮压力 前轮压力 载荷G 地面对前轮法向反作用力Fzf 地面对后轮法向反作用力Fzr 5.4 5.3 7.6 3.7 3.9 实验数据：

轮胎测试工况及数据（单位：N） 四轮均未抱死 四轮均抱死 前轮抱死 后轮不抱死 后轮抱死 前轮不抱死 2.4 其他机械结构的调整

另外，在模型车的机械结构方面还有很多可以改进的地方，比如说底盘、车身高度、悬架等。

合理的底盘刚度和底盘高度调节会提高智能汽车的加速性能。智能汽车的重心应该越低越好，降低地盘时实现重心下降的较为直接的方式。应注意到底盘高度的调节是将智能汽车的其他性能提高以后间接的帮助加速性能提高。为适应各种不同的桥面，我们采用底盘高度可调的连接方式，能够在现场调试过

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0.45，0.40，0.25，推：0.20，0.22 14.40，13.60，13.20，13.00 第一次擦轮：6.45,6.35,6.48,6.30,5.,5.,5.60,5.47,5.40 第二次擦轮：6.40，8.10（几分钟后），8.10，7.60，7.15，7.10，6.40，6.90，6.95，6.80 13.5，12.30，12.51，12.30，10.72，11.42，11.23，11.33，12.00，12.50，11.60，12.90 第二章 智能汽车机械结构调整与优化

程中针对不同情况进行调节。本次比赛组委会提供的智能汽车模型中，我们将前后的减震器全部拿去，并对底盘进行了相应的加固，从而使得智能汽车前后连接更加稳定，提高传动效率。

在车的调试过程中，由于电源等原因，车的实际速度与程序所给的值往往有区别，于是，我们采用了光电编码器。光电编码器的安装如图。通过光电编码器的反馈值，程序可以调整电机的 PWM 波占空比来控制车速。 2.5 小结

模型车的性能与机械结构有着非常密切的联系。良好的机械结构是模型车提高速度的关键基础。在同等的控制环境下，机械机构的好坏对其速度的影响十分显著。我们非常重视对智能汽车的机械结构的改进，经过大量的理论研究和实践，我们将光电传感器安装在汽车模型的前半部分，以达到合适的前瞻；为了使转向力臂最长，转向舵机采用传统的立式安装方式。由于B型车模的自身特点，车模底盘可利用空间很小，硬件组成员改进了电路板形状，使电路板和汽车模型底盘形成了完美契合。

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第三章 智能汽车硬件电路设计

硬件电路是智能汽车系统不可或缺的重要组成部分。鉴于B型车模的外形特点，对主控电路板的简洁实用程度要求很高。 3.1主控板设计 3.1.1电源管理模块

电源模块对于一个控制系统来说极其重要，关系到整个系统是否能够正常工作，因此在设计控制系统时应选好合适的电源模块。

竞赛规则规定，比赛使用智能汽车竞赛统一配发的标准车模用7.2V 2000mAh Ni-cd供电，而单片机系统、路径识别的光电传感器、光电码编码器等均需要5V电源，伺服电机工作电压范围为4V到6V（为提高伺服电机响应速度，采用7.2V 供电），直流电机可以使用7.2V 2000mAh Ni-cd蓄电池直接供电，智能汽车电压调节电路示例见图3.1。

图3.1 电源管理模块原理图

5V电源模块用于为单片机系统、传感器模块等供电。常用的电源有串联型线性稳压电源（LM2940、7805等）和开关型稳压电源（LM2596、LM2575等）两大类。前者具有纹波小、电路结构简单的优点，但是效率较低，功耗大；后者功耗小，效率高，但电路却比较复杂，电路的纹波大。对于单片机，

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需要提供稳定的5V电源，由于LM2940的稳压的线性度非常好，所以选用LM2940-5单独对其进行供电；而其它模块则需要通过较大的电流，而LM2596-5，转换效率高，带载能力大，缺点是其纹波电压大，不适合做单片机电源，不过对其它模块供电还是能保证充电的电源。利用LM2940-5和LM2596-5对控制系统和执行部分开供电，可以有效地防止各器件之间发生干扰，以及电流不足的问题，使得系统能够稳定地工作。 3.1.2 电机驱动模块

常用的电机驱动有两种方式：一、采用集成电机驱动芯片；二、采用 N 沟道 MOSFET和专用栅极驱动芯片设计。市面上常见的集成 H 桥式电机驱动芯片中，飞思卡尔公司的33886 型芯片性能较为出色，该芯片具有完善的过流、欠压、过温保护等功能，内部 MOSFET导通电阻为 120 毫欧，具有最大 5A 的连续工作电流。使用集成芯片的电路设计简单，可靠性高，但是性能受限。由于比赛电机内阻仅为 430 毫欧，而集成芯片内部的每个 MOSFET导通电阻在 120 毫欧以上，大大增加了电枢回路总电阻，此时直流电动机转速降落较大，驱动电路效率较低，电机性能不能充分发挥。

由于分立的 N 沟道 MOSFET 具有极低的导通电阻，大大减小了电枢回路总电阻。另外，专门设计的栅极驱动电路可以提高 MOSFET 的开关速度，使 PWM 控制方式的调制频率可以得到提高，从而减少电枢电流脉动。并且专用栅极驱动芯片通常具有防同臂导通、硬件死区、欠电压保护等功能，可以提高电路工作的可靠性。

1.专用栅极驱动芯片的选择：

IR 公司号称功率半导体领袖，所以我们主要在 IR 公司的产品中进行选择。其中 IR2104 型半桥驱动芯片可以驱动高端和低端两个 N 沟道 MOSFET，能提供较大的栅极驱动电流，并具有硬件死区、硬件防同臂导通等功能。使用两片 IR2104型半桥驱动芯片可以组成完整的直流电机 H 桥式驱动电路。由于其功能完善，价格低廉容易采购，所以我们选择它进行设计，如图3.2 所示：

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第三章 智能汽车硬件电路设计

图3.2 IR2104应用图

2. MOSFET 的选择：

选择 MOSFET 时主要考虑的因素有：耐压、导通内阻和封装。智能汽车电源是额定电压为 7.2V 的电池组，由于电机工作时可能处于再生发电状态，所以驱动部分的元件耐压值最好取两倍电源电压值以上，即耐压在 16V 以上。而导通内阻则越小越好。封装越大功率越大，即同样导通电阻下通过电流更大，但封装越大栅极电荷越大，会影响导通速度。常用的 MOSFET 封装有 TO-220、TO-252、SO-8 等，TO-252 封装功率较大、而栅极电荷较小。于是我们最终选择了 IR 公司TO-252 封装的 IRF3205 型 N 沟道 MOSFET，VDSS = 55 伏、RDS(on) = 8.0 毫欧、ID= 110 安。

3. 控制逻辑电路设计：

IR2104 的控制信号有两个管脚：IN 和 SD。IR2104输入输出信号关系图如图3.3所示：

图3.3 IR2104输入输出关系图

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而当两片 IR2104 驱动如图 3.4所示可逆桥式电路时，其真值表为表 3.1：

图3.4 可逆桥式电路

表3.1 可逆桥式电路中IR2104输入输出信号真值表

状态 正转 反转 上桥臂制动 下桥臂制动 关闭 3.1.3 接口模块

1．传感器接口模块

H L H L X 输入 输出 IN1 SD1 IN2 SD2 HO1 LO1 HO2 LO2 H H H H L L H H L X H H H H L H L H L L L H L H L L H H L L H L L H L 从简洁的设计角度，我们直接从微控制器的电源线上串联上限流电阻，再和光电传感器串联使用。限流电阻既在光电传感器检测时起到了上拉电阻的作用，又和微控制器共地，简化了电路结构。传感器接口模块电路图如图3.5所示：

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第三章 智能汽车硬件电路设计

图3.5 传感器接口模块电路图

2．编码器连接模块

为了达到更加精确的速度控制，在本届比赛中我们在汽车模型上附加了编码器模块。和其他元件相比，选用编码器可以使电路更加完善，信号更加精确。编码器功耗低，重量轻，抗冲击抗震动，精度高，寿命长，非常实用。

图3.6 编码器电路鉴相电路原理图

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3.1.4 主控板设计

智能汽车控制系统主板电路图如下图所示：

图3.7 智能汽车控制系统主板电路图

3.2智能汽车传感器模块设计

在确定智能汽车总体方案时，我们选择光电传感器的方案。为了获得更大前瞻距离，为控制系统后续处理赢得更多的时间，在从众多光电传感器中选择了大前瞻的激光传感器，前瞻距离可以达到普通光电传感器的数倍甚至十几倍，完全满足竞赛的要求。 3.2.1 光电传感器原理

光电传感器检测路面信息的原理是由发射管发射一定波长的红外线，经地面反射到接收管。如图3.8，由于在黑色和白色上反射系数不同，在黑色上大部分光线被吸收，而白色上可以反射回大部分光线，所以接收到的反射光强是不一样，进而导致接收管的特性曲线发生变化程度不同，而从外部观测可以近

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第三章 智能汽车硬件电路设计

似认为接收管两端输出电阻不同，进而经分压后的电压就不一样，就可以将黑白路面区分开来。

图3.8 光电传感器原理图

3.2.2 激光传感器的设计

激光传感器与普通的光电传感器原理都是一样，但是其前瞻能力远大于普通的光电传感器，可以达到40-50厘米，对于智能汽车来说已经足够。

在竞赛中，规则规定传感器最多不能超过16个，我们选用了15个激光，所有的激光呈“一”字排布。激光传感器由两部分构成，一部分为发射部分，一部分为接收部分。发射部分由一个振荡管发出180KHz频率的振荡波后，经三极管放大，驱动激光管发光；接收部分由一个相匹配180KHz的接收管接收返回的光强，经过电容滤波后直接接入S12单片机的PA与PM口(PA与PM口下8位的数据口组成一个16位的数据口，用于检测15路传感器信号)，检测返回电压的高低。由于激光传感器使用了调制处理，接收管只能接收相同频率的反射光，因而可以有效防止可见光对反射激光的影响。

为了简化15路激光传感器的控制，减少激光传感器相互之间的干扰，传感器的控制采用了分时发光的策略，使用74LS1作为分时控制器，由S12的3个IO口来控制7组传感器的开断，同一时间控制每组相隔最远的两路传感器发光，这样接收管就接收不到相邻传感器发射的激光了，因而达到了防止相互传感器之间干扰的目的。

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第五届全国大学生智能汽车竞赛技术报告

图 3.9 光电传感器设计电路原理图

3.2.3加速度传感器的应用

在此次比赛中，我们选用了二维加速度传感器以防止汽车模型在弯道处侧滑。 3.3 舵机的测试和调试

新车模舵机质量较差容易损坏，为此我们提出了理想舵机模型，并将真实舵机向理想舵机模型进行修正以取得较好的控制效果。

理想舵机模型：

1、响应时间为零，在接到指令后即可转动到指定位置。 2、力矩为无穷大，可以克服一切机械阻力。

3、对外界的电磁干扰不敏感，也不对外产生电磁干扰。 4、工作中中值恒定。 5、控制精度足够高。

6、舵机转角与高电平时间呈线性关系。 真实舵机与理想舵机的差距和修正措施有：

1、真实舵机的响应速度为0.12s/60°。所以我们使用合适长度的转向拉杆，使响应速度与上位机测得的转向最大速度基本相当。

2、力矩较小，克服较大机械阻力时容易损坏。在程序上严格控制舵机转角，以防舵机卡死。经试验发现力矩与电压和PWM波频率有关。电路硬件上我们使用了2940降压供电，配合自恢复保险丝使用，控制电流在0.5A以下。

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第三章 智能汽车硬件电路设计

而程序通过PWM波频率来保证舵机的最大力矩：直道、保持转向角和转向时使用50Hz的PWM波频率并保持高电平时间不变。在我们的使用条件下力矩最大为2.5kg·cm，基本够用。

3、电机工作负荷较大时影响舵机工作。将电机驱动模块从主板上分离开来，并加大给舵机供电的2940的电容，取得了较好的效果。舵机由于频率较低，不对外产生电磁干扰。

4、中值与舵机温度有关，而且是非线性关系。为此我们采用了中值动态调整的方法：首先在行驶前使舵机冷却到室温，然后在车行驶的时候对舵机的负荷（累计转角变化）进行估算，进而算出相应的中值。经过对参数的多次调整，最终取得了较好的效果。

5、舵机死区为10μs。不过控制程序中每次舵机调整值大于该值，所以无影响。

6、舵机转角与高电平时间不是线性，而是大致呈二次函数关系。经试验建立相应的函数关系，即可达到想要的转角。 3.4 小结

硬件电路是模型汽车系统的必备部分。只有稳定的硬件电路才能保证程序的正确控制。我们的硬件电路的设计思想是在保证正确检测信号的前提下，尽可能精简电路。

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第四章 智能汽车控制软件设计

4.1光电传感器路径精确识别技术

在智能汽车系统中，光电（激光）传感器就是整个系统的“眼睛”，其对于路径的识别在控制系统中尤为重要。MC9S12XS128单片机通过对光电传感器采集到的赛道信息进行处理，进而控制智能汽车按照黑线行驶。 4.1.1光电传感器路径识别状态分析

由于往届竞赛对光电传感器排布方式研究已经比较深入，传统的“一”字型排布方式在众多排布方式中效果显著，是最常用的一种排布方式。模型车也充分利用了往年的成熟的传感器技术。

图 4.1 模型车激光传感器一字排布图

对于我们模型车，传感器在赛道上可能的状态有：在普通的赛道处、在起点处、在十字交叉线处，分别如下图（并未列出所有的状态图），下面将分别进行分析。

图4.2 激光传感器在起点处

图4.3 激光传感器在普通赛道上

图4.4 激光传感器在十字交叉道处

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为了识别赛车是处于什么样状态下，用于进行速度控制，对于我们的数字型激光传感器，每个传感器只有0与1两种状态，我们分别把15路激光标记为1到15号传感器，每个传感器又可以对应一个是否在黑线上的标志位，分别为 Sen_Flag[0]到Sen_Flag[14]，相应在黑线上为1，不在黑线上为0，从而通过对任一时刻传感器标志位的读取就可以知道此时模型车的状态。

为了精确地识别起跑线和十字交叉线，在程序设计时还定义了一个名为Sen_ChangeCount 的变量，表示传感器状态变化（由1变为0和由0变为1）的次数。

从上面的传感器状态图中可以轻松看出，在普通赛道上出除了赛车移出赛道之外传感器变化次数都为2次，而在起跑线处模型车的传感器状态变化次数为4次，在十字交叉线时传感器状态变化次数为0次。

为了进一步把各种状态分开，在程序中还定义了变量 Sen_FlagCount，用于统计所有传感器状态标志位之和，即在黑线上的传感器的数目。结合以上几个变量，就可以准确地分清各个传感器状态了。各个传感器状态如下表：

表4.1 传感器状态判定表

模型车状态 起跑线处 十字交叉线处 在普通赛道上未移出黑线 在普通赛道上移出黑线 Sen_ChangeCount 4 0 2 0 Sen_FlagCount >=8 且<=11 =14 >=1且<=3 0 通过上表，就可以轻松地把模型车任一时刻的传感器状态识别出来，也为识别起点等提供的必要的保障。 4.1.2 光电传感器路径识别算法

路径识别算法是我们使用的是模糊算法，这种算法的优点是能够根据传感器返回的状态值，得到车的中心偏离黑线的程度，还可以通过一定的算法，计算出舵机的转向角度，并且在一定程度上具有抗拒微小干扰的能力。具体算法介绍如下：

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第四章 智能汽车控制软件设计

图4.5 激光传感器中心权值分配图

（1）将每个传感器进行加权处理，给相应各个传感器的权重值。 （2）当传感器检测到黑线时相应的传感器返回所在的权重值，并计算所有传感器的平均加权值，即偏离程度。计算公式为：

式4.1

式中，Sen_Flag[i]为对应传感器的状态值，Sen_QuanZhong[i]为对应传感器的权重值，Sen_Jiaquan 为传感器的加权平均值。

for(i=0;i<15;i++) {

Sen_Jiaquan+=(Sen_Flag[i]*Sen_QuanZhong[i]); Sen_FlagCount+=Sen_Flag[i]; }

Sen_Jiaquan= Sen_Jiaquan /Sen_FlagCount;

由上程序段即可以计算出此时模型车传感器的加权平均值，由此可以得到模型车的状态，为下一步控制决策提供必要的信息。

（3）建立偏离程度和舵机转动角度所对应的PWM脉宽关系的模型，拟合二者的函数关系曲线。

在这里我们认为舵机转动的角度是和PWM脉宽成线性的正比关系，因此以一次函数来唯一确定 PWM 脉宽与舵机转动角度之间的关系。

建立的一次函数方程为：

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式4.2

式中，TurnAngle 为舵机应转的角度，PWMMiddle 为车轮摆正是舵机 PWM 脉宽应赋的 PWMDTYx 的值，Sen_Jiaquan 为由传感器状态求得的偏离程度，PWMHalf 为舵机由中心摆到车轮允许的最大值 PWMDTYx 的变化值，Factor 为影响比例因数。由此，我们求出了在不同的传感器状态下舵机应转的角度。 4.2 弯道策略分析

在车辆进弯时，需要对三个参数进行设定：切弯路径、转向角度、入弯速度。

其中，切弯路径主要决定了车辆是选择内道过弯还是外道过弯。切内道，路经最短，但是如果地面附着系数过小会导致车辆出现侧滑的不稳定行驶状态，原因是切内道时，曲率半径过小，同时速度又很快，所以模型车需要的向心力会很大，而赛道本身是平面结构，向心力将全部由来自地面的摩擦力提供，因此赛道表面的附着系数将对赛车的运行状态有很大影响。切外道，路径会略长，但是有更多的调整机会，同时曲率半径的增加会使得模型车可以拥有更高的过弯速度。

转向角度决定了车辆过弯的稳定性。合适的转向角度会减少车辆在转弯时的调整，不仅路径可以保证最优，运动状态的稳定也会带来效率的提高，减少时间。在考虑转向角度设置时需要注意以下几个问题：对于检测赛道偏移量的传感器而言，在增量较小时的转向灵敏度；检测到较大弯道时的转向灵敏度；对于类似 S 弯的变向连续弯道的处理。

对于入弯速度的分析，应该综合考虑路径和转向角度的影响。简单而言，我们会采取入弯减速，出弯加速的方案，这样理论上可以减少过弯时耗费的时间。然而，在过去几届比赛中，通过观察各参赛车对弯道的处理后，我们发现并不是所有人都选择了相同的方案。正如前面说到的那样，不联系路径和转向角度，只是单纯地分析过弯速度，会造成思路的局限甚至错误。例如，在不能及时判断入弯和出弯的标志点就采取“入弯减速、出弯加速”的方案，会出现弯道内行驶状态不稳定、路径差，同时出弯加速时机过晚，一样会浪费时间。所以现在本系统参考实际驾驶时的一些经验，对过弯速度的处理方式确定为：

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第四章 智能汽车控制软件设计

入弯时急减速，以得到足够的调整时间，获得正确的转向角度；在弯道内适当提速，并保持角度不变，为出弯时的加速节约时间；出弯时，先准确判断标志，然后加速，虽然会耗费一些时间，但是面对连续变向弯道可以减少判断出错的概率，保证行驶状态的稳定性，而且弯道内的有限加速对后面的提速也有很大的帮助。综合考虑用可以接收的额外时间换回行驶稳定性还是值得的。

下面以常见的几种弯道转角处理方式解释各方案的优缺点，其中，横坐标表示由传感器采集回来的赛道中心线相对赛车中心线的偏移量，纵坐标表示转角大小。

偏移量ab偏移量c偏移量偏移量de偏移量

图4.6 弯道转角处理方式

a图表示偏移量与转向角度呈线性关系，在计算及程序编写上都比较简单，也可以实现控制赛车行驶的目标，但是由于规则制定比较简单，对赛车实际行驶状态的分析不够全面，所以在实际应用时不能简单套用。

b图表示的是在赛车略微偏离赛道中心时，不要对行驶方向作太大调整，而是在当偏离度大到预定值时急速调整转角以保证过弯的及时，同时在以判断出是急弯后，也不要进行大的变动，因为此时转角的值已经很大，仅需对舵机进行微调就可以保证方向的正确性。这种方案的优点是综合考虑了赛车对个弯道的适应程度，同时保证了在直线行驶时的稳定性，和抗干扰性，但是对急弯的响应可能不够及时，这是该方案的主要缺点。

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c图表示的对弯道的处理方案与B图恰好相反，它提高了相应灵敏度，降低了抗干扰性，对于多弯道，且弯道曲率半径较小的赛道有比较好的适应性。

d、e图是两种比较特殊的处理方案，它们不能用于赛车的全程控制，只是考虑到赛车的实际运行特点对某部分的偏移量有特别要求是使用。对于传统四轮车辆，转向时前轮有比较严格的角度关系，而它们的得到是由转向系统决定的。这样两套系统都对某个值做出了，必然会有矛盾，在车由0度转到最大转角时，并不是每时每刻都能同时满足两种条件的，那么为了赛车行驶的稳定性，我们可能会在小范围内对转角波动，以得到附近最合适的转角值，减小矛盾。 4.3 弯道策略制定

在智能汽车比赛中，我们使用的是通用二输入一输出系统，其中两个输入量是中心线偏移量，和相邻两次检测的偏移量差值；输出量可以分别选用舵机转角值和速度输出值做两套系统。中心线偏移量的隶属度函数表为9级：

表4.2 中心线偏移量的隶属度函数表

Lable 下底小值 下底大值 左腰斜率 右腰斜率 1 0 9 255 28 2 7 17 51 51 3 16 28 42 42 4 24 40 32 32 5 37 49 42 42 6 46 58 42 42 7 55 71 32 32 8 68 82 36 36 9 80 65535 25 255 偏移量差值的隶属度函数表为3级（计算时需要先做加100运算）：

表4.2 偏移量差值的隶属度函数表 Lable 下底小值 下底大值 左腰斜率 右腰斜率 1 0 90 255 12 2 111 23 23 3 110 255 12 255 速度规则表为：

表4.4速度规则表

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偏移量差值 big big big big midbig midbig 中心线偏移量 midbig midbig mid mid mid mid lowmid lowmid low low low low 速度精确值为：

表4.5速度精确值

Low 26 lowmid 32 mid 32 midbig 28 big 37 转角规则表为：

表4.6转角规则表

偏移量 差值 tiny tiny tinysmall small 中心线偏移量 smallmiddle middle smallmiddle middle middlelarge middle middlelarge large middlelarge large largehuge large largehuge huge huge tiny tinysmall small smallmiddle tiny tiny tinysmall small 转角精确值为：

tiny 2 tinysmall 25 small 80 smallmiddle middle middlelarge 135 170 240 large 320 largehuge 410 huge 510 表4.7转角精确值

这套控制方案是基于07年第二届“飞思卡尔”全国大学生智能汽车竞赛的要求制定的，它实现了对不同曲率弯道的转角合理分配，速度精确等目标。 4.4 小结

本章详细介绍了智能汽车的控制软件的设计和思路。传感器部分重点介绍了激光传感器的原理和算法。在控制策略上主要介绍了对弯道信息的处理和控制上。

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第五章 开发工具、制作、安装、调试过程

5.1 开发工具

程序的开发是在组委会提供的CodeWarrior IDE下进行的，包括源程序的编写、编译和链接，并最终生成可执行文件。

CodeWarrior for S12 是面向以HC1和S12为CPU的单片机嵌入式应用开发软件包。包括集成开发环境IDE、处理器专家库、全芯片仿真、可视化参数显示工具、项目工程管理器、C交叉编译器、汇编器、链接器以及调试器。 5.2 调试过程

通过组委会提供的CodeWarrior IDE编译软件的在线调试功能，可以得到大量的信息，为智能汽车的调试提供了很大的帮助。

在智能汽车的调试过程中，有针对性的开发一个便于人机交互的上位机系统，通过简单明了的可视化界面直观的显示智能汽车的状态对调试有很大帮助。我们开发了用于监测智能汽车实时状态的实时监测系统，大大提高了调试效率。智能汽车通过无线模块与实时监测系统进行通讯。通过该系统，我们可以实时了解到智能汽车的实际行驶路线，并且能够监测智能汽车在行驶过程中转角、传感器状态及速度等相关信息。实时监测系统还有一些其他辅助功能，为智能汽车调试过程提供了大量有用的信息。

北科大智能汽车实时监测系统是在Visual Studio 2008软件平台下用C#语言开发完成的。该系统通过PC机串口与无线模块连接。上位机软件随着智能汽车调试进度做了很多版本。从一开始只能接收并处理一些简单的信息到最后可以完整的画出赛道图，我们的上位机软件有了很大的进步。最终形成了比较成熟的版本。实时监测系统主界面如图5.1所示：

第五届全国大学生智能汽车竞赛技术报告

图5.1 北科大智能汽车实时监测系统

在该版本监控系统中，我们不仅可以监控智能汽车行驶过程中的状态，并且可以保存一些重要信息，比如各种特殊道路上传感器的状态，速度及赛车路径图等。通过该系统，我们可以综合智能汽车实际行驶中的信息，分析得出最优控制策略，进而得到最优控制策略。

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第六章 模型车主要参数

6.1 智能汽车外形参数

经过改装后，智能汽车的外形参数为：

车长：265mm；车宽：175mm；车高：145mm；车重：1.24kg 6.2 智能汽车技术参数

智能汽车相关技术参数如表6.1所示：

表6.1 智能汽车技术参数

项目 车模轴距/轮距（毫米） 车模平均电流（匀速行驶）(毫安) 电路电容总量（微法） 传感器种类及个数 新增加伺服电机个数 赛道信息检测空间精度（毫米） 赛道信息检测频率（次/秒） 主要集成电路种类/数量 参数 175/150 3000 1600 激光3路 2 10 250 7/12 37

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结 论

“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛已经成功举办了四届，该竞赛涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科，培养了学生的知识融合和实践动手能力。

在此份技术报告中，我们主要介绍了准备比赛时的基本思路，包括机械，电路，以及最重要的控制算法的创新思想。在传感器的制作上，我们分析了 W 型，A 型，V 型等多种排布方法的优劣，考虑到程序的稳定性、简便性，我们最后敲定了“一”字形排布，并通过反复实践决定了传感器的数量和位置。在电路方面，我们以模块形式分类，在电源管理，电机驱动，接口，控制，信号采集，传感器这六个模块分别设计，在查找资料的基础上各准备了几套方案，由队员分组实验，最后确定了最终的电路图。在算法方面，使用 C 语言编程，利用比赛推荐的开发工具调试程序，经过小组成员不断讨论、改进，终于设计出一套比较稳定的程序。在这套算法中，我们结合路况调整车速，做到直线加速，弯道减速，保证在最短时间跑完全程。

准备初始阶段，由于自身知识积累不够，我们遇到很多困难，也犯了不少错误。通过不断学习和实践，最终解决了问题也完善了自己。让我们感触最深的就是舵机的问题，由于对其性能了解不够以及其自身存在的缺陷，使我们损坏了不少舵机。经过不断地摸索和实验，通过对软硬件的改进，才解决了这个问题。

在前四届比赛中我们看到智能汽车的发展非常迅速，很多汽车模型的已经达到了很高的速度。随着CCD、电磁等新型传感器的引入，采用激光传感器的压力越来越大。如何利用激光传感器采集更多的赛道信息，并且充分利用单片机资源，加强信息处理能力以及选用更加智能化的控制方式才能使光电智能汽车有更大的进步空间。

我们相信通过这段时间的辛勤努力和付出，我们一定能在此次比赛中取得优异的成绩！

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参 考 文 献

[1] 邵贝贝. 嵌入式实时操作系统[LC／OS-Ⅱ(第2版)[M]. 北京．清华大学出版社．2004 [2] 邵贝贝．单片机嵌入式应用的在线开发方法[M]．北京．清华大学出版社．2004 [3] 王晓明．电动机的单片机控制[M]．北京. 北京航空航天大学出版社．2002 [4] 臧杰，阎岩．汽车构造[M]. 北京. 机械工业出版社．2005

[5] 安鹏，马伟．S12单片机模块应用及程序调试[J]. 电子产品世界. 2006．第211期．[6] 童诗白，华成英．模拟电子技术基础[M]．北京. 高等教育出版社．2000 [9] 沈长生．常用电子元器件使用一读通[M]．北京. 人民邮电出版社．2004 [10] 宗光华．机器人的创意设计与实践[M]．北京. 北京航空航天大学出版社．2004 [11] 张伟等．Protel DXP高级应用[M]．北京. 人民邮电出版社．2002 [12] 张文春．汽车理论[M]．北京．机械工业出版社．2005

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162-163 第五届全国大学生智能汽车竞赛技术报告

附 录

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致 谢

在准备第五届全国大学生智能汽车竞赛的过程中，首先要特别感谢北京科技大学校领导对我们的大力支持，为我们参加比赛提供了很多帮助。也非常感谢北京科技大学教务处各位老师对智能汽车队的鼓励和支持。其次，非常感谢北京科技大学土木环境工程学院车辆工程系刘立教授和杨珏副教授对我们的谆谆教导，给予我们很多技术上的支持和帮助。最后，感谢曾经参加过智能汽车竞赛的老队员对我们无私的帮助，他们不仅教给我们很多与智能汽车相关的专业知识，他们还以自身的经历给我们的人生带来启迪，在此，对他们表示衷心的感谢！

本报告参考了大量文献资料，最后，向学术界的前辈们致敬！

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