第四章 软件设计
本系统软件设计的总体流程图如下：
图4.1 程序流程图
4.1路径的检测
控制系统中，对被控对象的检测是一个非常重要的关键环节。在反馈控制系统中，控制器总是通过比较检测量和给定量来计算控制量，因此，检测环节对整个控制系统的质量起到至关重要的作用。
在本次比赛中我们先后采用了红外光电管和摄像头检测路径，也制定两个方案。
方案一：采用红外光电管检测
我们采用模拟量对黑线的位置定位。由于各环境下光电管的值不一样，为了解决这个问题，我们在比赛前先要对光电管进行标定，找到它对黑线的敏感程度，将这个过程的每个光电管的最大最小值存下来，用最大值减去最小值得到每个传感器在赛道上的输出范围，小车行使过程中，将每个传感器输出的信号减去最小值，再除以该传感器的输出范围即可得到其相对输出值， 然后找到其中最大的那个值。就说明该光电管下面的黑线比例最大，然后找到它旁边的两个光电管。就可以根据这三个值可以算出黑线的准确位置，具体公式如下式所示：
position=percent[j]*weight[j]+percent[j+1]*weight[j+1]+percent[j-1]*weight[j-1]
percent[j]为所占黑线的百分比，weight[j]为当前光电管所在位置。
方案二：采用摄像头检测
我们采用边界提取算法对黑线的位置定位，由于比赛赛道是在白色底板上铺设黑色引导线，因此干扰比较小，线提取较为容易。很自然的就想到了图像处理算法中较为简单的边界提取算法。由于黑色赛道和白色底板之间的色差较大，直接反映在图像数据中就是大于一个黑白色阀值。通过实验可以基本上确定该阀值的大小，根据现场光线的变化影响会有略微的变化。但是该阈值基本上介于22－30 之间。因为可以通过判断相邻数据点的差是否大于该阈值，作为边沿提取算法的依据和主要参数。
注：在全国总决赛中我们采用的是方案二。
4.2策略与控制量计算
对于电机的控制，我们采用闭环控制，控制量由MC33886给出，而速度反馈量由编码器测得。编码器输出的脉冲输入到PCAN0，通过定时器申请中断，计算一定时间内读取PCAN0的值，由于是一定时间内的脉冲数可以看成是电机速度。给定量是根据当前传感器的检测到黑线的位置给出的，我们选择了模糊推理给定，该模糊控制器是一个两输入，一输出。输入黑线位置和黑线位置的变化率，通过模糊推理输出一个当前所需的速度量。在通过一个增量式PID调节器使电机的实际速度尽可能快的接近给定速度。对于舵机的控制，我们采用开环控制，由于舵机的控制精度高，一个PWM占空比对应一个角度，因此开环控制的效果较好。我们采用的是PD控制，因为这样可以让舵机的控制速度更快，输入黑线位置和黑线位置的变化率，通过一个计算式输出相应的PWM值。
4.3路径记忆
由于传感器看到赛道的长度有限，不能很好的对赛道状况进行预测。因此记下路径对于小前瞻的传感器有很大帮助，但记忆路径也需要具备五大条件：
（1） 赛车必须识别起跑线。起跑线是作为记忆的起点和终点，因此检测起跑线是记忆路径的最基本的条件
（2） 赛车需要在第一圈记下正确的赛道信息。在第一圈必须完整的记好路径，如果赛车冲出跑道，那么记忆的路径就是错误的，在第二圈就会用错误的信息去控制赛车，那么赛道记忆已经完全失败。因此在第一圈就要才用比较缓慢的速度控制赛车。
（3） 正确的滤波。第一圈的信息太复杂，就要求我们通过滤波的方法去简化赛道，比如我们可以通过滤波方法让赛车直接冲过S道。
（4） 赛车必须拥有足够的存储空间。由于赛道的信息量太大，就需要足够的内存去存储这些信息。
（5） 赛车在第二圈如何应用第一圈记下的信息。要想赛车在第二圈跑出好成绩，就必须正确使用第一圈记下的信息。
下面根据上面的五个条件一一进行说明
（1）起跑线的检测
图4.2 起始线尺寸图
从图4.2的起始线的特点可以看到，在两条黑线之间有大约两厘米的白色区域，可以检测这个特征来区别起始线和十字交叉线。
用CMOS摄像头对起跑线的检测难度较大，要从每图像中提取出起跑线需要占很多单片机的资源。我们的做法是：由于我们使用的左边缘提取黑线法，先将检测到的图像进行滤波，因为起跑线在图像上一定会出现这种情况：一行黑线位置与它相临的两行黑线位置相差很大。就把这一行提出来单独处理，如果这一行的值明显变化四次，则表示检测到起跑线。否则为十字交叉线。但是连续几幅图像都会检测到十字交叉线，用哪一幅作为起始，怎样才能防止检测的错误呢？由于赛道的长度不可能很小，所以只需要设置一个控制量，使智能车在检测到起跑线后，多远的距离不能再次检测即可。一般选用第一幅检测到的起始线为准，然后就可以开始记忆赛道了。
（2）赛车如何在第一圈记下正确的赛道信息
起跑线检测到后，开始对赛道进行记忆。我们采用的是分段式记忆算法，当黑线的位置在中间某个区域内记为直道，在右面的区域记为右弯道，在左面的区域记为左弯道。我们采用了编码器可以记录小车走过的路程，具体做法为：用PCAN1记录编码器的脉冲数，输入到定时器当中，我们采用了定时器的溢出中断来定距离对赛道进行记忆，当定时器的脉冲数达到溢出的脉冲数时，这时定时器申请溢出中断从而实现对赛道定距离记忆。当第二次检测到起起始线时记忆结束。
（3）正确的滤波
正确的滤波对赛道记忆来讲是至关重要的，它决定了在第二圈赛车的运行路线和运行速度，对赛道滤波需要分两种情况，第一种就是在记忆过程中对赛道滤波，由于我们采用的是分段式记忆方法，当某一段记到的脉冲数小于某个数时，这时我们把它归为上一段。第二种就是在第二次检测到起始线后对赛道进行全局滤波，这时我们要从赛道中滤出小S道。大S道和连续弯道。具体做法如下：首先我们必须先找出它们的特征，对于小S道，由于我们采用的是分段式记忆算法，如果当连续几段的脉冲数都很少时，我们可以把这几段可以看成一个整体，把它从赛道中滤出来，从而实现小S道直冲。当然这个脉冲数的阈值必须是通过大量的测试而得，否则将造成错误。大S道不能像小S道那样直接冲过去，否则小车将冲出跑道。我们必须将连续弯道提出来，因为在第二圈回忆跑道时，连续弯道最容易出错。
要想将连续弯道滤掉，就必须将它的特征找到。我们采用分段式记忆算法，假如我们把左弯设为1，直道设为2，右弯设为3，那么检测到连续弯道记下的弯道类型是13131，我们可以抓住这个特征来判断连续弯道。
（4）赛车必须拥有足够的存储空间
由于赛车的RAM空间只有8K，所以EEPROM必然成为了存储赛道信息的最佳选择。通过编写WriteEEPROM和ReadEEPRROM这两个函数，将EEPROM当作ROM来使用。这样就解决了存储空间不足的问题，而且EEPROM在程序复位和断电后数据不会丢失。
（5）赛车在第二圈如何应用第一圈记下的信息
根据第一圈记录下来的信息，小车就可以提前预知直道弯道。对于直道，小车在前段以常规的速度行驶，以便小车调整车身姿态，中段则以全速行驶，后段则提前减速到一个最佳的速度，为过弯而做准备。在弯道中，小车会根据第一圈记下来的不同曲率，以设定速度匀速行驶。特别的是在过小S弯时，我们人为地让小车减小调节舵机的大小，这样小车便能以近似直道冲过去。记忆算法流程图如图4.3所示：
图4.3 记忆算法流程图
