1、“.....减小扰动因素，并为十字路口和上下坡的检测提供了比较参数。对舵机采用基于的控制算法对电机转速采用基于双极型驱动的控制，使其能够快速加减速，并具有良好的稳定性。第二章系统总体方案设计及车模各项参数通过光电传感器识别前方赛道信息，确定电机的期望速度，速度检测模块检测电机速度，将速度信号反馈给单片机，通过调节控制小车速度，使整个系统能够稳定快速的运行。这就是本次竞赛智能车的设计思想。系统总体框图般说来，智能车主要由如下几个方面组成检测体系，控制决策体系，动力体系。其中检测体系主要有两个选择红外反射式红外传感器和视频传感器。控制决策体系采用大赛组委会提供的位单片机作为主控芯片，动力体系主要控制舵机的转角和直流电机的转速。整体的流程为，检测体系采集路径信息，经过控制决策体系分析和判断，由动力体系控制直流电机给出合适的转速，同时控制舵机给出合适的转角，从而控制智能车稳定快速地行驶。系统采用伏电池供电......”。

2、“.....进而控制舵机的转向和电机的转速。系统总体框架如图所示图系统总体结构框图稳压源单片机光电传感器速度传感器电机驱动舵机控制系统的硬件参数系统的硬件参数见表表系统的硬件参数项目参数路径检测方法赛题组光电车模几何尺寸长宽高毫米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个测速传感器，前排个光电传感器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车模重量带有电池千克车模外观车模采用大赛组委会统提供的，前排对光电传感器等间距字横排，相邻两对传感器间距大约为毫米，传感器电路板能够左右转动，并与小车前轮转向保持致，转角保持定规律的联系。在车模前半部分固定了双舵机......”。

3、“.....此外，将电源管理模块电机驱动模块测速反馈模块和主控制器模块固定在车体上，并对车模在大赛规则允许的范围内进行了定的机械改造，以降低小车的重心。车模最终外观如图所示图车模外观图总结我们本着公平诚信的原则，对智能车系统地设计严格遵守第三届飞思卡尔杯全国大学生智能车竞赛的比赛规则，在控制算法传感器信息处理电源管理测速反馈等方面做了深入探讨并提出了自己的创新的设计思路。经实践检验，本智能车系统能够平稳高速寻线第三章机械结构的设计及调整车模转向舵机机械结构的设计车模采用了双舵机，前后固定在车体的前半部分，如图所示图车模的双舵机结构其中，号舵机为舵机，控制车模前轮的转向，二号舵机为舵机，控制前排传感器的转向，两者的转动同步，使小车传感器和前轮的转向致且遵循定的规律，这样能够提高小车的过弯速度，具体原因和控制策略见第七章。部分模块的安装前排传感器的安装前排对光电传感器等间距字横排，相邻两对传感器间距大约为毫米......”。

4、“.....使传感器电路板能够左右转动，如图所示图前排传感器的固定传感器支架为厚度为毫米，宽厘米的铝合金板，使用螺丝固定在舵机的转轴上，这样不仅能够保证传感器电路板的固定，还能减小车模运行过程中不平稳而引起的传感器板抖动的现象模型车的底板上，从而，智能车可以获得同步稳定的路径信息。传感器的视野范围与传感器的安装高度有关,在相同的俯仰角情况下传感器安装高度增大,传感器的视野范围也随之增大,小车的预瞄距离也会相应的增加。从扩大视场角方面考虑，安装时可以适当增加传感器的安装高度。但是，随着传感器的升高，检测出现的失误也会增大，所以，传感器也不能安装太高。传感器的俯仰角越大，则采集到的路面信息距小车越接近，俯仰角越小，则传感器采集到的信息距离小车越远。但是，当传感器采集到的路面信息距离模型车太近时，不能体现传感器的前瞻性当传感器采集的路面信息距离模型车太远时，无法检测到路面信息。因此......”。

5、“.....从而传感器俯仰角与地面成度角，既能保证检测精度，又能实现定的前瞻。测速反馈模块的安装测速传感器使用的是透射式红外传感器对模型车进行测速，在模型车的后转轴上固定了个均匀分布了齿槽的塑料圆盘，可用旧式电脑鼠标的光栅改造，通过透射式红外传感器的导通和截止来实现后轮转动频率的检测，通过频压转换芯片将测得的后轮转动频率转换成相应的电压值反馈给控制器。透射式红外传感器通过个电路板固定在金属圆盘的前方。图为测速反馈模块的实物图图测速反馈模块的固定车模上的总体结构车模的总体结构如图所示图车模的总体结构小车采用后轮驱动，前轮转向。使用对光电传感器进行导航，度倾角向上偏起，前瞻能够达到厘米左右。双舵机分别控制前轮和传感器转向。电路板分散放置于小车左腹部和后部。整个小车重心在中部偏后，底盘降低。传感器舵机舵机主控制器上电源下电机驱动模块上电机下测速反馈模块电源管理模块支架这种结构能够较为合理的利用空间，将重心降低......”。

6、“.....江苏南京摘要本文按照飞思卡尔杯智能汽车竞赛的要求，设计了套智能车的光电传感器阵和相应算法，能够实现检测路径，识别路口和上下坡等功能。实验表明该方案能够使智能车车快速准确地跑完有弯道十字路口及上下坡的复杂赛道，并能够正确识别终点标志，按要求自动停车。关键字采样自整定二值化边沿检测软件迟滞比较器,引言随着智能汽车的发展，光电传感器以其体积小价格低数据处理方便等优势得到了非常广泛的的应用。目前般采用光电传感器实现智能车循迹，事实上，我们发现光电传感器有很多未被挖掘的潜力，能够实现更多的应用。结合飞思卡尔杯智能汽车大赛，我们设计了套基于采样的光电传感器阵，能够实现智能车循迹识别终点标志和上下坡。检测电路使用单片机自身集成的口可以使传感器的硬件电路大大简化，系统采用对光电传感器采集路面信息，每对传感器由红外发射管和接收管组成，均匀布置在智能车前部，并具有定仰角......”。

7、“.....由于白色背景与黑色牵引线对红外光的反射强度不同，红外接收管产生的光电流也存在差异，通过选择合适的采样电阻将光电流转化为电压信号，然后送入单片机的口进行处理。图传感器检测电路二路径识别路径识别主要分成参数自整定和跑车两个阶段，其原理如图所示。参数自整定由于传感器制造工艺的问题，每个传感器的特性存在差异，且同个传感器在不同环境中的特性也会不同，为此，在运行之前必须进行参数自整定。自整定的步骤为在赛道上推动小车，使传感器从白色区域跨越黑色牵引线到另片白色区域。在此过程中，单片机的口对每个传感器的输出电压进行采样，求得最大值和最小值，采样结束后，求得平均值参数自整定结束。其中，为第个传感器的编号。为第个传感器的电压最大值，此时检测到白色背景，为第个传感器检测到黑色牵引线时的电压，将平均值设为第个传感器的阈值。跑车在跑车过程中，对传感器的输出进行二值化处理，这样可大大降低数据量，提高了程序的执行效率......”。

8、“.....然后和阈值电压进行比较，如果大于阈值电压，则判断为检测到白色背景，若小于阈值电压，则为检测到黑色牵引线，由此确定黑色牵引线的位置。由于单片机采样的精度非常高，这使得传感器离地面的距离可以很远。在我们设计的系统中，传感器离地面的高度为，可以达到的前瞻。三检测路口比赛中要求智能车行驶完两圈后能够自动停车，这就需要传感器具有检测终点线的功能。由于光电传感器的局限性，几乎不能区分终点线和交叉路口，因此在检测算法中不区分终点线和交叉路口，作为同状态。图路径检测流程图经试验，小车在正常行驶过程中，般为个或两个传感器检测到黑色牵引线，如果单片机检测到有五个以上的传感器同时检测到了黑色牵引线，则判断是遇到了终点线或者是交叉路口，此时将计数器加但是由于程序的执行顺序非常快，在经过终点线或交叉路口的过程中，可能已经执行了很多次检测，计数器也相应加了很多次，这样将会产生误操作。这问题可以通过边沿检测算法来解决......”。

9、“.....经测试，这种算法检测起始线的正确率达以上。但必须事先知道赛道中交叉路口的数目，并通过拨码开关来进行设置正确的停车数。如在图的赛道中，计数器的参考值应设置为。四检测上下坡实际的赛道中加入了度的上下坡，如图所示，这会对普通的路口检测算法产生干扰。传感器的输出电压随着距离的减小而增加，经测试，传感器在通过坡道的过程中，电压的变化大致成如图所示的条曲线关系。图坡道示意图图传感器上下坡曲线在前面检测终点线的算法中，如果有个以上的传感器检测到了黑色牵引线，就判断是遇到了交叉路口或终点线，从图曲线中可以看出，小车运行到处和处时，传感器与赛道之间的距离突然增大，传感器下方即使为白色，其输出电压也会低于阈值，此时将会出现所有传感器均检测到黑色的情况，路口检测算法将判断检测到了路口，产生误操作。上述问题只出现在坡度大于临界角度的情况下，当坡度小于这角度时，传感器工作正常，不会产生误操作。而这临界角度又受到赛道材质环境光等因素的影响......”。