8.1 结论
该智能车模型是以飞思卡尔的HCS12系列中的MC9S12DG128B为主控芯片，在大赛提供的模型车体的基础上制作完成的。具有探测距离远，加减速及时、制动安全、转弯流畅等优点，在典型的实验跑道上可以达到2.7m/s的速度。
模型车的制作从2007年1月开始，我们自己设计了智能模型车的MCU控制板、CMOS图像采集板、电源板、电机驱动板，通过对各个部分的独立设计，精简了电路板的面积和功耗，使得系统尽量简单可靠，在任何比赛环境下都有很好的表现。
在软件方面，通过上位机监控平台、超级终端等软件的使用，对检测效果和算法计算结果可以获得直观的了解，这些都加快了我们对系统的调试和修改过程。
控制算法方面，结合了单行控制与曲线拟合，在S弯实现了直线似的直冲，大大提高了速度；在直线末端实现提前减速，既可以在直线放心的提速，又可以顺利过弯。
存在的问题是，检测不到黑线的时候的处理方法。一般来说偏出的位置与上一次的情况是有关系的，所以处理时是在上一次控制变量的基础上进行运算，特别是在过急弯和圆形弯时候，坏帧处理很影响转弯的流畅和速度。经过长时间的调试，在流畅与速度之间找到了平衡点，取得良好的效果。
8.2 展望
扩大视野：对于弯道的处理方面还有很多可以改进的地方，现在在弯道时候由于检测到坏帧会自动减速以避免冲出跑道，这样很影响过弯速度，并且不同弯道可以采取不同的速度通过。扩大视野可以避免或减少坏帧的出现，使得速度得以提高。不同弯道用不同的速度可以节省更多的时间。
自动适应不同的摩擦力环境：调试过程中发现，跑道的摩擦力对智能车的行驶有很大的影响。摩擦力大时，智能车可以较快的速度过弯，同时也可能由于舵机转向过大而产生“蛙跳”现象。所以，在程序中设定相应的开关适应不同摩擦力环境是很有必要的。
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