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作者：南京师范大学  许兆健  陈 波  梁 田

指导教师：沈世斌

      作品简介

 

　　摘要

　　本文介绍了南京师范大学阿尔法车队队员们在准备第五届Freescale智能车大赛过程中的工作成果。智能车的硬件平台采用带MC9S12XS128处理器的S12环境，软件平台为CodeWarrior IDE 4.7开发环境，车模采用大赛组委会统一提供的1：16 的仿真越野车模。文中介绍了智能小车控制系统的软硬件结构和开发流程。

为了提高小车特性，我们对系统进行了创造性的优化：其一，对转向系统进行了标定。其二，硬件上采用激光传感器的方案，软件上将PID 算法、弯道预判、模糊算法。其三，独立设计了控制电路板，用旋转编码器作为速度传感器，大大提高了检测精度，实现了速度闭环控制。其四，充分利用S12 单片机现有模块进行编程，同时无线串口、拨码开关、状态指示灯等方便了算法调试。

关键字：智能车，激光管，PID控制

第一章  引  言 1.1 赛事介绍

受教育部高等教育司委托，高等学校自动化专业教学指导分委会负责主办全国大学生智能车竞赛。该项比赛已列入教育部主办的全国竞赛之一。本届的比赛，首先是在全国六大赛区进行预选赛，之后取一些优秀队伍参加总决赛。在比赛中，参赛选手须使用大赛组委会统一提供的竞赛车模，推荐采用飞思卡尔16控制器MC9S12XS128作为核心控制单元，自主构思控传感器信号采集处理、控制算法及执行、动力电机驱动、转向舵机控制等，完成智能车工程制作及调试，于指定日期与地点参加场地比赛。参赛队伍之名次（成绩）由赛车现场成功完成赛道比赛时间为主，技术方案及制作工程质量评分为辅来决定，车模改装完毕后，尺寸不能超过：250mm 宽和400mm长，高度无限制，跑道表面为白色，中心有连续黑线作为引导线，黑线宽25mm，并且跑道有坡道。

1.2 方案介绍

在方案设计的过程中，我们参阅了很多兄弟院校的往届大赛技术报告，特别是清华大学、北京科技大学，北京理工大学。在国内，他们对智能车研究起步的比较早，例如清华大学首创记忆算法、北京科技大学创先使用激光管。对于LED组来说，提高小车的速度和稳定性，核心问题是如何更早且更准确的提取到赛道信息，并作出相应的动作和判断。所以我们采取的策略是激光传感器加人工调参，共同实现我们的目标。这样大大提高赛车的前瞻性，使赛车的稳定性提高，从而提高总体速度。

1.3 技术报告内容安排

       本技术报告的正文分为四个部分。第一部分是对整个系统实现方法的一个概要说明，主要内容是对整个技术方案的概述；第二部分是对系统机械结构的说明，主要介绍系PCB板的固定和安装、前轮参数调整和舵机的升高等；第三部分是对硬件电路设计的说明，主要介绍系统传感器的设计及其他硬件电路的设计原理、创新点和实现过程等；第四部分是对系统软件设计部分的说明，主要内容是智能模型车设计中主要用到的控制理论、算法说明及代码设计介绍以及开发工具的应用等

全文请访问：光电-南京师范大学-阿尔法技术报告.doc