大学生智能汽车竞赛完整技术报告

1.项目背景与目标1.1竞赛背景全国大学生智能汽车竞赛作为工程实践类标杆赛事，聚焦自动控制、传感器技术、嵌入式系统、机器视觉等多学科融合，要求参赛队伍自主设计智能车，在特定赛道完成循迹、速度优化等任务。赛事通过“理论-设计-调试-竞赛”全流程，锤炼学生工程思维与实践能力，推动智能驾驶技术的校园级探索。1.2参赛目标本团队以“视觉-电磁融合型智能车”为参赛方向，核心目标为：硬件层面：基于TITMS320F____DSP搭建“感知-决策-执行”系统，融合OV7725摄像头（视觉）与电磁传感器（辅助）；算法层面：实现实时赛道识别、自适应PID控制、能量优化策略，使车辆在“弯道-坡道-十字交叉”复合赛道中稳定运行；工程层面：验证多传感器融合的鲁棒性，探索嵌入式系统“轻量化-高性能”设计路径。2.系统总体设计智能车采用“三层架构+模块化设计”：感知层：摄像头采集赛道图像，电磁传感器（3路电感）检测赛道中心线，编码器反馈电机转速；决策层：DSP解析传感器数据，通过“赛道识别-路径规划-控制决策”生成指令；执行层：舵机（MG996R）执行转向，无刷电机（MaxonRE25）驱动车辆，电源模块（2S锂电池+LM2596）保障供电。系统架构如图1（文字描述：感知层→决策层→执行层，数据与控制流双向交互）。3.硬件设计与实现3.1核心控制器选用TITMS320F____DSP，其150MHz主频、12位ADC（8路同步采样）、ePWM模块（6路独立输出），满足“图像采集-算法运算-控制输出”的实时性需求。3.2传感器模块3.2.1视觉传感器（OV7725）硬件：DVP接口直连DSP，分辨率320×240（降低运算量），帧率30fps；镜头焦距8mm，安装高度15cm、倾角30°，覆盖1.5m前方赛道；电源：3.3V稳压（AMS____.3）+0.1μF/10μF滤波，消除电源噪声。3.2.2电磁传感器（电感阵列）电路：3路电感（L=1mH）+运放（LMV324）组成差分放大电路，输出信号经RC滤波（R=1kΩ,C=0.1μF）后输入ADC；布局：电感间距5cm，安装于车底距赛道2cm，提高信号信噪比。3.3执行机构3.3.1舵机控制数字舵机（MG996R）通过ePWM输出50HzPWM（占空比10%~20%）控制转向；机械结构：球铰连杆连接舵机与转向机构，减小转向死区（响应时间<50ms）。3.3.2电机驱动无刷电机（MaxonRE25）+IR2130半桥驱动+6路IRF3205MOS管，组成三相全桥；电流反馈：0.1Ω采样电阻+INA219差分运放，实现过流保护（阈值2A）。3.4电源管理主电源：2S锂电池（7.4V），经LM2596输出5V（DSP/摄像头）、3.3V（传感器）；抗干扰：星型拓扑供电，关键电路（ADC参考）采用LP2985低噪声LDO，纹波<50mV。4.软件算法设计4.1架构与流程采用前后台架构：前台主循环处理“图像采集-赛道识别-控制决策”，后台中断（1ms）处理“编码器计数-PWM更新-故障检测”。4.2图像处理（视觉组核心）4.2.1预处理灰度化：`Gray=0.299R+0.587G+0.114B`，减少运算量；二值化：Otsu自适应阈值，适应逆光/阴影（阈值范围50~150）；滤波：3×3中值滤波，消除赛道毛刺噪声。4.2.2赛道识别边缘提取：Sobel算子（水平梯度）提取赛道上下边缘，得到点集`(x,y)`；中线拟合：直道用最小二乘直线拟合（`y=kx+b`），弯道用二次多项式拟合（`y=ax²+bx+c`）；特征识别：通过边缘点连续性，识别十字交叉线（边缘点数量突变）、坡道（灰度梯度变化）。4.3控制算法4.3.1舵机转向（串级PID）外环（位置环）：目标角度（由赛道曲率`k`计算：`θ=k×L`，`L`为前瞻距离）与实际角度（电位器反馈）误差，输出角速度指令；内环（速度环）：角速度指令与编码器反馈误差，输出PWM占空比；参数：`P=0.8,I=0.1,D=0.2`（阶跃响应超调<5%，响应时间<50ms）。4.3.2电机速度（PI控制）目标速度：直道1.5m/s，弯道0.8m/s（由赛道曲率决策）；反馈：编码器计数（每10ms更新速度）；前馈补偿：坡道场景下，根据图像灰度梯度（坡度估计）提前增加占空比（补偿重力）。5.系统调试与优化5.1硬件调试电源：示波器监测电压，电机启动时锂电池跌落<0.5V（增加2200μF电容解决）；传感器：摄像头标定（张氏法）消除畸变，电磁传感器信号信噪比提升（增加屏蔽罩）。5.2软件调试图像处理：串口输出中间图像（二值化/边缘提取结果），验证识别准确性；逆光场景下，直方图均衡化使识别率提升30%；PID优化：Matlab仿真（传递函数模型）+实车测试，最终舵机`P=0.6,I=0.05,D=0.3`，电机`P=0.5,I=0.2`。5.3系统优化代码：浮点转定点运算（速度提升40%），DMA传输图像（CPU占用率从80%→30%）；机械：摄像头倾角调至35°（覆盖范围+20%），舵机连杆缩短5mm（灵敏度+15%）。6.竞赛经验与总结6.1问题与解决电磁干扰：电机驱动噪声导致图像失真，驱动板加共模电感（10mH）+屏蔽罩，信噪比提升20dB；赛道适应：反光赛道（白色PVC）阈值漂移，动态Otsu阈值（每帧更新）解决；硬件可靠：电机堵转烧MOS管，INA219检测电流（>2A关断PWM）避免故障。6.2收获与展望通过竞赛，团队在嵌入式系统设计（硬件选型、PCBLayout）、算法优化（视觉处理、控制理论）、工程协作（分工调试）方面积累经验。未来将探索多传感器融合（视觉+激光雷达）、模型预测