第一章 引言
根据第二届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛比赛规则的要求，现已完成了智能汽车系统的设计、制作、安装和调试过程。本系统主要由HCS12控制核心、电源管理单元、路径识别电路、车速检测模块、舵机控制单元和直流驱动电机控制单元组成。该系统以飞思卡尔公司的16位微处理器MC9S12DG128为控制核心，并采用CodeWarrior软件、自编CMOS串口调试软件及BDM作为调试工具。
为保证智能车能沿着大赛给定的黑色引导线快速平稳准确的行驶，本系统将路径识别和车速的检测相结合，通过控制转向伺服电机和驱动电机，使智能车系统达到所需稳定性及快速性要求。舵机控制主要采用PWM信号带前馈补偿的开环比例控制，而车速控制采用的改进的PID控制算法。通过加入智能有效的控制策略，路径和车速迅速地识别和检测，转向伺服电机和直流驱动电机准确地控制不仅避免了智能车严重抖动和偏离赛道，而且确保智能车在直线路段能够以较高的速度行驶，在弯曲路段则能基本不失速平滑地过弯。
在智能车的设计方案选取中，路径识别单元的设计是决定智能车车速及平稳性的一个十分重要因素。根据赛道的特点，目前主要有两种寻线设计方案：光电传感器方案和摄像头方案。这两种方案各有特点，其中由光电传感器构成的“线型检测阵列”的方案简单易行，但是将其应用于智能车竞赛中仍有一些局限性。例如，由于受比赛规则关于传感器数量个数关于车身长度限制，故的数量不可能太多且不可能前伸太长，直接导致单个线型检测阵列所能确定的指引线信息较少且智能车的前瞻性不够。从而限制了智能车的快速稳定运行，而且光电管较其它方案还容易受到环境光线的干扰。而如果以摄像头作为寻线传感器，不仅可以大大减少所用传感器的数量，而且检测到的赛道信息远多于“线型检测阵列”探测到的，并且摄像头也有足够远的探测距离以方便对前方的路况进行预判。另一方面，比赛规定使用飞思卡尔公司的16位微处理器MC9S12DG128的运算速度和自身A/D端口的采样速度，通过适当的倍频，能够适应对黑白低线数的摄像头的有效视频采样和对大量图像数据的处理。经过几个月的测试，本智能车从普通光电管、大前瞻光电管、双排光电管、到摄像头，最终选定采用摄像头方案，与预期的理论分析一致，以下即具体介绍摄像头方案。
本报告分为六个章节：第一章为引言介绍；第二章主要介绍了智能车机械设计；第三章具体介绍了智能车硬件电路设计；第四章为智能车软件设计；第五章为智能车开发与调试；第六章为智能车技术参数说明及总结。
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