在准备过程中，始终有大大小小的问题伴随着我们，比如图像信号的处理、舵机的复位不归零，速度传感器的不稳定不准确等等。我们始终能以科学的态度发现问题、分析问题、解决问题。经过多个月的准备，我们基本实现了智能车路径跟踪的功能。但由于时间紧迫，很多工作尚未细化、理论化，还有很多已经构思好的算法都由于时间的关系无法实现，所以，若想彻底的、深入的掌握智能车技术，我们还有很多工作要做。

1）控制周期过长

由于图像传感器场图像采集的频率固定（50HZ），若等待一场图像采集完成以后进行电机控制，则控制周期固定在20ms，这很难满足实时性的要求。可以通过使用内部或外部中断等方式调整为一行图像采集完成就进行电机控制，则可大大缩短控制周期。

2）赛道信息采集不连续

由于在进行转向控制和速度控制的过程中未进行图像采集，所以无法得到连续的赛道信息。可以通过多帧图像的存储，并使用定时等功能调整好时序，使得采集到的图像能够连续的反映等间距的赛道信息，并能缩短控制周期。由于可将图像信息压缩为特征量（如blackline_sumerror），因此不需要考虑MC9S12DG128片内RAM容量大小的问题。

3）转向和速度不配合

传统的多电机控制方法是单独对舵机和直流电机，即转向和速度进行控制，这相当于两个人在同时驾驶一辆汽车，一个人负责打方向盘，另一个人负责踩油门和脎车，必然会导致配合上的问题。在实际的舵机与直流电机联合调试的过程中也经常出现这一问题。速度过快导致转向过小，速度过慢导致转向过大。同样，转向过大会导致速度降低过大，转向过小会导致速度降低过小。仿照多传感器信息融合技术在移动机器人上的应用，多电机信息融合可以完美的解决这一问题，当前的速度一定程度上决定于当前的转向，当前的转向也一定程度上决定于当前的速度，即建立多输入多输出系统模型，这样就相当于一个人驾驶一辆汽车，能够使得转向控制和速度控制默契的配合起来。

4）参数无法自适应、自学习、自整定

很多受外界环境影响的参数，如黑白阈值、梯形视野校正系数等，均可以通过自适应方式动态获得。而在赛车行驶的过程中，可以记录相应控制量并进行分析、比较，动态调整至最优参数，从而达到自学习、自整定的功能。

5）缺乏理论指导

在控制算法设计中，我们并没有使用任何复杂的算法，只是主观的模拟现实中的汽车进行算法设计，缺乏客观的理论指导。理论指导实践，若想找到最优的控制策略，我们必须对控制算法理论化。

如表7.1所示：

表7.1 智能车技术指标表

项目			参数
车模几何尺寸（mm）		长	300
		宽	163
		高	428
车模轴距/轮距（mm）			200
电路电容总量（uf）			1380.29
传感器种类及个数			CMOS图像传感器×1
			旋转编码器×1
新增伺服电机个数			0
赛道信息检测空间精度（mm）	前端		6.0
	后端		4.1
赛道信息检测频率（HZ）			50

如表7.2所示：

表7.2 资源利用表

资源名称		实现功能
IO	PTB	指示灯显示
	PM0	奇偶场信号输入
	PTH	拨码开关输入通道
	PTA	拨码开关输入通道
PWM	PP0 PP1	控制舵机
	PP5	控制直流电机
ATD	PAD00	图像采集
ECT	PT0	行同步信号捕捉
	PT1	测速
SCI	RXD0 TXD0	发送、接受数据

在这次比赛准备期间，一直得到徐龙权指导老师的悉心指导，徐老师科学的分析问题、解决问题的思维方式和扎实、严谨的治学态度让我们受益匪浅。此外，还要感谢南昌大学教务处、自动化系相关领导、老师、学生对我们的支持和帮助。

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