基于線(xiàn)性CCD的尋線(xiàn)智能車(chē)設計

右輪速度控制量=設定值-(速度控制量測量值+轉向控制量測量值)

則實(shí)際上，轉向控制量為速度控制閉環(huán)中一部分，在C語(yǔ)言實(shí)現時(shí)，將兩控制量由同一控制算法計算。最終輸出量為：

電機輸出量=直立控制量+速度與轉向控制量

由原理可知，在直道上行駛時(shí)，因為轉向控制量接近于零，所以傳統速度控制與我們所使用雙速度控制下的速度輸出量相同。轉向時(shí)，由于圖像采集后的PID控制產(chǎn)生轉彎控制量，形成左右輪差速，實(shí)現車(chē)模轉彎。傳統速度控制模式下轉彎控制量并不受速度控制調整，轉彎量相對速度控制參數來(lái)說(shuō)是一種擾動(dòng)量，在雙速度控制算法下，轉彎量因對當前輪胎轉速造成影響，故受到該輪速度控制調節。雙速度控制下，當車(chē)模運行轉彎時(shí)，雙速度控制實(shí)際上會(huì )減緩車(chē)模入彎控制速度，加快車(chē)模出彎控制速度。實(shí)驗效果上，因雙速度控制減緩車(chē)模入彎控制量，則在很大程度上減小了車(chē)模因快速入彎而造成的側滑以及側翻，而對于出彎的快速調整，使車(chē)?？梢栽诔鰪澓蟾斓卣{整車(chē)模位置，便于處理連續彎道及出彎后的障礙、虛線(xiàn)、起跑線(xiàn)等特殊賽道情況。因此，雙速度控制下，轉彎時(shí)速度控制量不為零，相當于系統轉彎時(shí)始終有速度閉環(huán)存在，輪子的左右差速由速度閉環(huán)控制。

3 實(shí)驗數據

以下為各種不同道路情況下，測得系統在不同路況下所能通過(guò)的最短時(shí)間，由光電門(mén)測量計時(shí)，如表1所列。

由以上數據可以看出，在彎道越多時(shí)，雙速度控制所帶來(lái)的速度提升越明顯，而在連續小S彎道時(shí)所帶來(lái)的提升不大。

在本屆智能車(chē)競賽中，對光電平衡車(chē)來(lái)說(shuō)，對于速度提升最大的考驗是本屆智能車(chē)首次加入的障礙部分。障礙部分最大的難點(diǎn)在于，車(chē)模直立狀態(tài)經(jīng)過(guò)障礙時(shí)，不可預測是車(chē)模的左輪還是右輪先經(jīng)過(guò)障礙。在車(chē)模高速行駛經(jīng)過(guò)障礙時(shí)，會(huì )出現車(chē)模騰空、車(chē)模電機失速的現象。當電機失速時(shí)，車(chē)模落地時(shí)左右輪哪一個(gè)先落地同樣不可控，由此車(chē)?；貧w地面速度不可控，造成車(chē)模倒地或側翻。

雙速度控制在很大程度上可以減小車(chē)模在過(guò)障礙時(shí)的失速。當車(chē)模經(jīng)過(guò)障礙時(shí)，無(wú)論是左輪還是右輪先經(jīng)過(guò)障礙，車(chē)輪失速、雙速度控制下，雙電機的速度控制是獨立的，又由于對電機的控制采用調節速度很快的PD控制，可以控制電機在失速回歸地面后迅速調整車(chē)身姿態(tài)，在車(chē)身重心較低情況下，高速通過(guò)單個(gè)障礙。經(jīng)反復試驗，PD控制下的雙速度控制可以很好地克服車(chē)模過(guò)障礙時(shí)對車(chē)模產(chǎn)生的影響，效果很好。

結語(yǔ)

本屆競賽，組委會(huì )首次要求光電組直立，本設計基于飛思卡爾K10芯片，首次嘗試使用線(xiàn)性CCD作為圖像處理傳感器。根據線(xiàn)性CCD所采圖像，通過(guò)PID控制原理，采用雙速度控制算法對高度復雜的不同路況、障礙等情況都實(shí)現較好處理，效果良好。