基于飞思卡尔单片机的智能车控制系统设计

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2 智能车方案设计

2.1 智能车设计的基本要求

比赛跑道表面为白色，中心用连续黑线作为引导线，黑线宽2.5cm。比赛规则先顶了赛道的宽度和拐弯最小半径等参数，赛道具体形状在比赛当天现场公布。车模自主识别引导线并控制模型车沿着赛道运行。在保证模型车运行稳定既不冲出跑道的前提下，跑完一圈的时间越小，成绩越好。在严格遵守规则中对于电路限制条件，保证智能车可靠运行的前提下，电路设计尽量简洁紧凑，以减轻系统负载，提高智能车的灵活性，同上应坚持充分发挥创新原则，以结构简单功能完美为出发点，并以稳定性为首要前提，实现智能车快速运行。

2.2 智能车的双排传感器循迹策略方案设计

本设计以循迹策略为主要研究对象，以采用双排传感器的智能车为例，辅以做了优化的直线、大弯、S弯等不同道路情况的循迹策略。经实验证明，此策略紧密结合双排红外的特点，发挥出了双排的优势，使智能车实现了以稳定为先，并追求极限速度的要求，适应能力强，能在各种赛道上均有出色发挥。 2.2.1 双排传感器的优势

目前，大多数光电智能车采用单排传感器的道路检测方式，这种方式获得的道路信息少，对智能车的状态和道路的状况都不能很好地区别，造成控制上的麻烦。为了弥补不足，形成了大功率大前瞻的单排传感器的道路检测方式，这种方式检测的距离更远，能够更早地判断出道路的走向，在一定程度上弥补了检测精度低的缺点，但也无法有效地区分智能车状态与道路状况[6]。

比赛的车模可选用摄像头或传感器的方式进行道路信息检测，我们的车模采用的是双排红外的循迹方式，采用大前瞻双排传感器可以得到更多的赛道信息，更早地采取策略处理，形成更好的行车轨迹。是采用复杂的摄像头方案的一种替代方式。

可以在直道中实现稳定控制，加速顺畅的能力；在S弯中以小曲线的方式前进，减少行进路线和舵机调整次数。在大弯中实现提前转弯，切内弯的效果。尤其是在转弯方面，通过前后排共同对弯道的预测，达到延伸物理识别距离的能力，从而做出提前的动

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作，减少由于检测距离近而带来的负面影响，达到上述效果。 2.2.2 传感器阵列布局

图2.1中仅以接受管示意传感器位置。

图 2.1传感器阵列布局

布局方式说明：

前排传感器伸出距离较远，小车中心偏离黑线后，会在前排传感器上产生较大偏移量。

后排传感器伸出距离较近，小车中心偏离黑线后，会在后排传感器上产生较小偏移量。

利用前后排传感器对小车偏移时不同的敏感度对小车进行控制。

为了使前后排体现出更明确的分工和采集到更远处的信息，我们把前排传感器倾斜约50°角，使前排的前瞻距离更大（28cm），更能体现出前排的优势和特点。 2.2.3 直道识别方式控制策略

1 直道识别方式

(1)采用此种方式布局双排红外，对于直道的判别方法可有以下5种物理方式，每种方式应用的时机列在表后。

第一种直道情况(图2.2)

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图2.2第一种直道情况

在左转大弯后，出弯时最可能出现的前后排传感器检测到黑线时的组合情况。适用于左转 90°弯、180°弯。提前得到出弯信息，舵机向左转动较小角度，并在此时采取加速动作，起到弥补前瞻不足的作用。此情况在赛道的s弯出现时，不满足直道的第二种识别方式，故不会加速。

第二种直道情况(图2.3)

图2.3第二种直道情况

此情况是对第一种情况的再确认，左转大弯并经过第一种情况后，再经历此种情况，可确认无误前方为直道，继续提升小车的加速能力。控制程序由弯道程序切换到直线稳定程序。

第三种直道情况 (图2.4)

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图2.4第三种直道情况

此时采取直线稳定控制。由于前两种情况已经明确识别为直道，此种情况只是增加直道识别的成功率。

第四种直道情况(图2.5)

图2.5第四种直道情况

与第二种情况类似，对第五种情况的再确认，右转转大弯并经过第五种情况后，再经历此种情况，可确认无误前方为直道，继续提升小车的加速能力。控制程序由弯道程序切换到直线稳定程序。

第五种直道情况(图2.6)