8.1 总结
经过队员们几个月的努力，我们完成了智能车系统的制作。整个车模硬件电路简单，在CCD传感器的控制下，通过判断，使模型车转向准确稳定，能够完全通过各种弯道和十字交叉路口。该模型车在满足大赛要求的前提下，具有良好的自主道路识别能力和稳定性，并能够以较快的速度行驶。
在最初的方案选择阶段，通过比较不同方法可能得到的结果明确了我们研究的方向。
在机械设计方面，我们对模型车的性能不断的探索改进了前轮定位、差速、舵机力矩等，使得舵机的转向更加灵活、更容易控制，打滑现象基本解决。
在控制算法方面，我们通过建模和仿真，最终确定使用模糊控制算法对模型车的方向和速度进行控制。
在图像采集和图像处理方面，我们以S12单片机为核心，结合摄像头的安装设计了合理的采集方法，并对采集的图像用阈值二值化方法进行处理，降低干扰。
8.2 展望
同时由于时间的不足，在模型车的研究中还有许多需要改进的地方：
1、本文所建立的智能汽车的运动模型是在理想情况下建立的，其实际情况要复杂的多，所建立的模型过于简单。另一方面，智能汽车是一个高度非线性化、时变的系统，如何对模型中的参数进行估计以及使模型更能反映实际车辆运动是一个需要进一步解决的问题。
2、模糊控制对数学模型很难建立的系统具有先天性的优势，而在本文中只是用一种很简单的模糊控制方法来控制模型车，考虑的模型车的其他干扰因素还不够多，因此如何进一步改进控制算法是十分有必要的。
3、在本模型车在处理算法中，处理的频率为50Hz，模型车的处理算法的频率，极大地限制着模型车整体速度的提高，在以后的研究中，我们将考虑使用非标准的频率高的特殊摄像头或者在算法中实现处理频率的提高。
4、模型车的测速装置为自制的光栅式编码器，模型车后轮每转动一圈输出16个脉冲，这样使得测得的速度只有参考的价值，而不能定量的去使用，限制模型车速度的提高，我们以后将考虑使用更高精度的轴编码器或者测速电机，使得反馈的速度值更加精确，以便提高控制算法的可靠性。
