阜阳师范大学20无线节能2020tomoe

1、第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告学校：阜阳师范大学队伍名称：TOMOE参赛队员：汤忠超刘红怡钱风带队教师：朱辉王森关于技术报告和研究论文使用授权的说明本人完全了解第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论中。参赛队员签名： 带队教师签名： 日期： 第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛引 言全国大学生“恩智浦”杯智能汽车竞赛是以“立足培养、重在参与、鼓励探

2、索、追求卓越”为宗旨，鼓励创新的一项科技竞赛活动。竞赛要求在规定的汽车模型平台上，使用恩智浦半导体公司的微控制器作为核心控制模块，通过增加道路传感器、电机驱动模块以及编写相应控制程序，制作完成一个能够自主识别道路的模型汽车。本届竞赛分为光电四轮组、电磁直立组、三轮电磁组、无线节能组、双车会车组、信标对抗组六个常规组别。智能汽车竞赛的赛道路面为宽度不小于 45cm 的白色面板，赛道两侧边沿有宽为 25mm 的连续黑线作为引导线，使用电磁传感器的组别在赛道中心铺设了通有 50Hz 100Ma 电流的电磁线。电磁节能组的车模使用超级电容储能完成比赛，比赛成绩由车模运行时间和电容存储电能加权平均。车模

3、允许自行设计组装特的车模参加比赛。在本次比赛中，本组使用自制车模，采用飞思卡尔 32 位微控制器 KL26 作为核心控制单元，自主构思控制方案及系统设计，包括传感器信号采集处理、超级电容供电方案、控制算法及执行、动力电机驱动及控制等，最终实现一套能够准确识别赛道，快速完成比赛，并且保持较低功耗的智能车系统。本届比赛是节能赛题第三次进入正式组别，相较十三届的规则诸多不同，也是第三次在正式组别允许自制车模，足够开放的规则配合“环路”、“坡道”、“障碍”等元素和“充电时间”的限制，使这个组别更具有挑战性。今年节能组不能再使用传统车模，只允许使用坦克车和滚筒等类型的车模。相比较往年，今年的难度有所提高

4、，车模设计难度加大，耗能也增加。在这份报告中，我们主要通过对整体方案、机械、电流、算法等方面的介绍，详细阐述我队在此次智能汽车竞赛中的思想和创新。具体表现在车模的创新设计、电路的创新设计、算法以及辅助调试模块等方面的创新。在准备比赛的过程中，队员查阅了大量的专业资料，反复地尝试多种车模、调试汽车模型的各项参数。所有队员都为此次智能汽车竞赛付出了艰苦的劳动。这份报告凝聚着阜阳师范大学无线节能组 TOMOE 全体队员的心血和智慧。第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛第一章方案设计本章主要介绍智能汽车系统总体方案的选定和总体设计思路，在后面的章节中将整个系统分为机械结构、控制模块、控制算法等三

5、部分对智能汽车控制系统进行深入的介绍和分析。 1.1 系统总体方案的选定节能组往年可以根据现有的车模进行改装，例如 C 车换底板等方式。今年的改动比较大，几乎所有的参赛队都选择了坦克车模型，少数几个选择了滚筒，由于能力及条件等原因限制，我们选择对坦克车模进行改装设计。第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛网上卖的一般都是这两种的坦克车模，这两种都不是我们所设想的那种坦克车模，所以我们选择了自制坦克车模。关于传感器，我们选用工字型电感作为电磁信号的检测装置，此电路具有简单实用，可靠准确的优点。主控输出 PWM 波控制电机的转速和打角。 关于超级电容模块，我们使用的是红树伟业的 6F 13.5

6、V 的超级电容组。 1.2 系统总体方案的设计遵照本届竞赛规则规定，智能汽车系统采用飞思卡尔的KL26 单片机作为核心控制单元，用于智能汽车系统的控制四只工字型电感依据法拉第电磁感应定律，感知铺设在赛道中间的电磁导引线中的 20KHz 交变电流信号，返回到单第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛片机作为转向控制的依据。主控输出 PWM 波控制电机的转速以保锁定赛道。为了控制的准确性和快速性，我们使用编码器作为速度传感器。编码器返回的信号可以形成闭环，使用 PID 控制电机转速。因此整个调试过程就是要保证车身稳定的前提下不断提高车模前进的平均速度。第二章 智能汽车机械结构的调整与优化小车系统

7、任何的控制都是在一定的机械结构基础上实现的，因此在实际整个软件架构和算法之前一定要对整个车模的机械结构有一个感性的认识，然后建立相应的数学模型。从而在针对具体的设计方案来调整小车的机械结构，并在实际的调试过程中不断的改进和提高。 本章将主要介绍智能车车模的机械结构和调整方案。 2.1 智能汽车车体机械建模此次竞赛的赛车车模是自主改装完成的。小车的机械结构所有部分是自主设计完成的。小车整体运行控制采用前驱方案。配套的电机是 260 强磁电机及改装的减速箱。 我们在参考了很多的坦克车模型之后，选择自制坦克车模型，所以我们所有的机械零件都是通过 Solid Works 建模，由 3D 打印制出模型。

8、 第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛 前轮支撑 后轮支撑 第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛 前轮 后轮 这些是我们自己设计建模完成的，在建模之后，我们要用 3D 切片软件对文件切片， 然后通过 3D 打印机打印出来。 第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛 3D 切片 我们采用的是前轮驱动方式，后轮作为从动轮，我们使用了C 车后轮的丝杆和轴承作为我们后轮的支撑。 一般的坦克车履带太宽了，不符合我们的要求，所以我们选择了 5MM 宽的传动带。但是当我们上赛道测试时发现，传动带摩擦力太小，在赛道上容易打滑，我们多方验证，最后选择使用硅橡胶涂抹在履带表面以增大和赛道的摩擦。 2

9、.2 智能汽车部分结构安装及改造2.2.1 智能汽车转向机构调整优化理想的转向模型，是指在轮胎不打滑时，忽略左右两侧轮胎由于受力不均产生的变形，忽略轮胎受重力影响下的变形时车辆的转向建模。在这种理想的模型下，车体的转向半径可以计算得到。 假设智能车系统为理想的转向模型，且其重心位于其几何中心车轮满足转向原理，左右轮的轴线与后轮轴线这三条直线必然交于点。 转向机构在车辆运行过程中有着非常重要的作用。合适的前桥和转向机构可以保证在车辆直线行驶过程中不会跑偏，能保证车辆行驶的方向稳定性;而在车辆转向时，合适的转向机构可以使车辆自行回到直线行驶状态，具有好的回第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛

10、正性。正是由于这些原因，转向系统优化设计成为智能车设计中机械结构部分的重点，直接关系到小车能否顺利地完成比赛。在实际操作中，我们通过理论计算的方案进行优化，然后做出实际结构以验证理论数据，并在实际调试过程中不断改进。 2.2.2 智能汽车差速机构调整差速作用就是在电机向两边半轴传递动力的同时，允许两边半轴以不同的转速旋转，满足两边车轮尽可能以纯滚动的形式作不等距行驶，减少轮胎与地面的摩擦。模型车在过弯时车轮的轨线是圆弧，如果向左转查。在相同的时间里，右侧走的弧线比左侧长，为了平衡这差异，就要左边慢，右边快，用不同的转速来弥补距离的差异。模型车在加减速的时候，后轮没有差速，而在过大弯道时有很大的

11、差速。这样，即能加速又能过弯灵活。但是，实际的差速机构不可能达到这种效果，我们调节差速只是平衡两项，在转弯较灵活地方情况下尽量不影响加速性能。 第三章 智能车硬件电路设计3.1 电源管理模块电源模块为系统其他各个模块提供所需要的电源。设计中，除了需要考虑电压范围和电流容量等基本参数之外，还要在电源转换效率、降低噪声、防止干扰和电路简单等方面进行优化。可靠的电源方案是整个节能组硬件电路稳定可靠运行的基础。 全部硬件电路的电源由超级电容模组电压提供。由于电路中的不同电路模块所需要的工作电压和电流容量各不相同，因此电源模块应该包含多个稳压电路， 将超级电容模组电压转换成各个模块所需要的电压。 为满足

12、需要，本车模上存在 4 种供电电压： 1） 智能车使用超级电容模组电压，充满时电压在 16V 左右，用于电机驱动供电。 2） 使用 MC34063 升压芯片输出 12V 电压，同样用于电机驱动供电。 3） 使用自制升降压模块输出电压 5V，用于电路供电。 第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛4）使用稳压芯片 AMS1117 输出电压 3.3V，用于需要 3.3V 电压供电的电路。 3.2 传感器模块根据竞赛组委会的相关规定，我们选用磁传感器，磁传感器的应用首先在于选型，为了找到适合的磁传感器，我们查阅了很多的产品资料，进行了大量的电感测试，发现只有在 10mH 电感中，得到感应电动势曲线

13、是较为规整的正弦波，频率和赛道电源频率一致，为 20kHz，幅值较其他型号的大，且随导线距离变化，规律为近大远。其它电感得到信号不好，频率幅值变化杂乱，不宜采用。 3.2.1 电感传感器的原理根据电磁学，我们知道在导线中通入变化的电流（如按正弦规律变化的电流），则导线周围会产生变化的磁场，且磁场与电流的变化规律具有一致性。如果在此磁场中置一由线圈组成的电感，则该电感上会产生感应电动势，且该感应电动势的大小和通过线圈回路的磁通量的变化率成正比。由于在导线周围不同位置，磁感应强第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛度的大小和方向不同，所以不同位置上的电感产生的感应电动势也应该是不同。据此，则可

14、以确定电感的大致位置。3.2.2 磁传感器信号处理电路确定使用电感作为检测导线的传感器，但是其感应信号较微弱，且混有杂波，所以要进行信号处理。要进行以下三个步骤才能得到较为理想的信号：信号的滤波，信号的放大，信号的检波： （1）信号的滤波 比赛选择 20kHz 的交变磁场作为路径导航信号，在频谱上可以有效地避开周围其它磁场的干扰，因此信号放大需要进行选频放大，使得 20kHz 的信号能够有效的放大，并且去除其它干扰信号的影响。使用 LC 并联谐振电路来实现选频电路（带通电路）如图 3.2.1 所示。图 3.2.1 信号滤波电路 其中，E 是感应线圈中的感应电动势，L 是感应线圈的电感值，R0

15、是电感的内阻，C 是并联谐振电容。电路谐振频率为： =12pLCf 已知感应电动势的频率 f =20kHz，感应线圈电感为 L=10mH，可以计算出谐振电容的容量为C=6.3310-9 F 。通常在市场上可以购买到的标称电容与上述容值最为第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛接近的电容为 6.8nF，所以在实际电路中选用 6.8nF 的电容作为谐振电容。在实际电路中我们选用一片 6.8 nF 1206 封装的电容作为谐振电容。(1)信号的放大 由第一步处理后的电压波形已经是较为规整的 20kHz 正弦波，但是幅值较小， 随着距离衰减很快，不利于电压采样，所以要进行放大，官方给出的参考方案即

16、用三极管进行放大，但是三极管放大有一个不可避免的缺点就是温漂较大，而且在实际应用中静电现象严重。 因此我们放弃三极管放大的方案，而是采用集成运放进行信号的放大处理，集成运放较三极管优势是准确受温度影响很小，可靠性高。集成运放放大电路有同相比例运算和反相比例运算电路，我们在实际中使用同相比例运算电路。（2）信号的检波 测量放大后的感应电动势的幅值E 可以有多种方法。 最简单的方法就是使用二极管检波电路将交变的电压信号检波形成直流信号，然后再通过单片机的 AD 采集获得正比于感应电压幅值的数值。我们采用的为竞赛组委会给出的第一种方案即使用两个二极管进行倍压检波。倍压检波电路可以获得正比于交流电压信

17、号峰峰值的直流信号。为了能够获得更大的动态范围，倍压检波电路中的二极管推荐使用肖特基二极管或者锗二极管。由于这类二极管的开启电压一般在 0.10.3V 左右，小于普通的硅二极管（0.7V），可以增加输出信号的动态范围和增加整体电路的灵敏度。这里选用常见的的二极管 1N5819。如图 3.2.2 信号放大检波电路。 图 3.2.2 信号放大检波电路 第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛3.2.3其他传感器电路干簧管编码器3.2.4系统主板设计电路的各个模块设计完成后，各个部分需要连接到系统主板形成完整的系统才能保证电路工作，主板电路上包含有J_Link 下载接口、信号采集板接口、PWM 电

18、机输出接口、OLED 显示接口、编码器接口、拨码开关、按键等， PCB 图如图 3.2.3所示。第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛图 3.2.3PCB 图3.3 电机驱动模块因为所使用的车模采用了双电机驱动，所以用到了两组 H 桥驱动电路，H 桥驱动电路功率元件由四支 N 沟道功率 MOSFET 管组成，实现了电机的正反转，大大提高了电动机的工作转矩和转速。该驱动电路主要由以下部分组成： 图 3.3.1 H 桥驱动电路 PCB 3.4 无线充电模块根据第十四届全国大学生智能汽车竞赛节能组无线充电系统说明中的 规定，车模通过无线电磁感应获取电能需要通过无线电能发送模块和无线电能 接收模块

19、共同完成。其中发送模块由组委会统一提供，接收模块为自行制作。 利用电磁互感现象，通过磁场耦合的两个线圈可以完成电能的传输。3.4.1 无线充电接收线圈采用纱包线缠绕制成空心线圈，放置于模型车底部。通过对比赛规则的解读，无线充电的时间对比赛时间具有非常重要的影 响。在对不同匝数、不同大小，不同高度的线圈充电的效率对比后，结合车身 结构，最终决定采用如下形状铜箔绕制两圈 作为无线充电的接收线圈。如图 3.4.1 所示； 第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛 图 3.4.1 第十四届节能组依然采用无线充电，我们采用的是中间抽头的线圈构成波整流的充电方案，采用的线圈电感 6.8uH；根据公式：

20、Q=wLR=2fLR Q=1/wCR=1/（2fCR） 算出电感的值；根据电路图进行全波整流。 3.4.2 无线充电电路设计接收电路如上图 3.4.2 所示，先通过匹配电容电感值完成谐振回路，后用 SK1010倍压整流。第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛第四章 智能车控制软件设计说明4.1 软件设计总体框架程序使用了 KL26 芯片中的 SysTick 模块、AD 模块、I/O 模块。其中编码器和电机通过 FTM 模块来控制，舵机频率 50Hz,电机频率 20000Hz。AD 模块用来读取电磁传感器采样回来的电压信息，用来判断车体相对赛道位置和赛道地形，I/O模块主要用来作为人机交互模

21、块使用。SysTick 模块作为定时器产生 1ms 的定时中断，其中转向控中断当中完成。 务程序，速度控务程序，AD 采样服务程序均在 SysTick程序大概流程如下：（1）进行各个模块的初始化。（2）在按下启动键之后程序进入大循环，扫描是否有暂停键按下。（3）AD 中断服务程序进行 AD 采样， PIT 中断服务程序，进行电磁传感器数据分析，陀螺仪数据的分析。（4）转向控制，速度控制，使智能小车在赛道上平稳运行。为了方便控制，主函数里面除了初始化和起跑线检测的程序，其他所有的核心操作放在定时中断中处理。 4.2 采集传感器信息及处理4.2.1 电感的布局电磁车需要能够通过自动识别赛道中心线处

22、由通有 20kHz、100mA 交变电流的导线所产生的电磁场，进行路径检测。由于赛道的各种形状，使得磁场发生叠加，不同的赛道形状形成不同的特征磁场。磁场是矢量，在空间的分布为具有方向性，所以传感器检测到的信号也具有特定的方向性。在实际检测的时候发现， 不同方向传感器的变化规律有很大的不同，所以一个合理的电感排布对信号的采集有着至关重要的作用。下面是我们试验过的几个方案。 方案一 在最初做车时，采用左右对称分布的两个电感，采用差/和的方式进行偏差控制，这样的控制方式我们发现一个致命的缺点，当导线偏离两个电感之间区域之后解算变得很困难。经过一段时间的试用之后我们决定修改方案。 方案二 采用四个电感

23、均匀排布，内侧两个电感水平方置，外侧两个电感呈一定角度倾斜放置，这样一来电感数量增加，有效信息量增多，处理起来也比较方便，特第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛别是在直角弯上有了很大的效果。但我们发现这种排布方式对于九十度弯进十字交叉有一定的弊端，导致不能顺利通过十字交叉，所以我们决定换方案。 综合上述方案，最终改进的方案如下：采用四个电感均匀排布，呈“一”字排布，每个电感相距约为 6.25cm，这样覆盖赛道范围约为 25cm。四个“一”字排布的电感可以大大提高检测密度和广度，这样一来电感数量增加，有效信息增多，处理起来也比较方便，特别是在直角弯上有了很大的效果。 方案三 采用六个电感均

24、匀排布，内侧两个电感水平方置，在车头的和碳素杆链接处下外侧两个电感呈一定角度倾斜放置，这样一来电感数量增加，有效信息量增多， 处理起来也比较方便，特别是在环岛弯上有了很大的效果。 呈“一”加一个“八”字排布，“一”字每个电感相距约为 6.25cm，这样覆盖赛道范围约为 25cm。四个“一”字排布的电感可以大大提高检测密度和广度。在 1 和2 号电感下加“八”字中的一个倾斜电感，在 2 和 3 号电感的位置加上“八”字的另一个倾斜的电感。4.2.2 传感器滤波传感器采集回来的数据跳动较大，并且小车在运行过程当中不可避免的收到干扰，例如支架的抖动，相邻赛道的干扰，电机加减速拉低电压对传感器的影响。

25、为了不被这些因素干扰，在做好硬件滤波的同时也要做好软件的滤波，最终我们采用均值滤波+去极值滤波，该方法具有运算速度快，滤波效果好等特点。 电感值的 ad 采集： void AD_Sampling_Smoothing()unsigned char count;uint16_t AD_Sampling_S1_Save20 = 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;uint16_t AD_Sampling_S2_Save20 = 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;uint16_t AD_Sampling_S3_S

26、ave20 = 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;uint16_t AD_Sampling_S4_Save20 = 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;uint16_t AD_Sampling_S5_Save20 = 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;uint16_t AD_Sampling_S6_Save20 = 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;for(count = 0;count 20;count +)第十

27、四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛AD_Sampling_S1_Savecount = adc_once(ADC0_SE13,ADC_10bit);AD_Sampling_S2_Savecount = adc_once(ADC0_SE12,ADC_10bit); AD_Sampling_S3_Savecount = adc_once(ADC0_SE15,ADC_10bit); AD_Sampling_S4_Savecount = adc_once(ADC0_SE14,ADC_10bit); AD_Sampling_S5_Savecount = adc_once(ADC0_SE11,ADC_

28、10bit); AD_Sampling_S6_Savecount = adc_once(ADC0_SE10,ADC_10bit);electric_quantity =adc_once(ADC0_SE4,ADC_12bit); AD_Save0 = AD_ValueFilter(AD_Sampling_S1_Save); AD_Save1 = AD_ValueFilter(AD_Sampling_S2_Save); AD_Save2 = AD_ValueFilter(AD_Sampling_S3_Save); AD_Save3 = AD_ValueFilter(AD_Sampling_S4_S

29、ave); AD_Save4 = AD_ValueFilter(AD_Sampling_S5_Save); AD_Save5 = AD_ValueFilter(AD_Sampling_S6_Save);/完成存储for(int i = 0;i15;i+)AD_Save_Towi0 = AD_Save_Towi+10; AD_Save_Towi1 = AD_Save_Towi+11; AD_Save_Towi2 = AD_Save_Towi+12; AD_Save_Towi3 = AD_Save_Towi+13; AD_Save_Towi3 = AD_Save_Towi+14;AD_Save_T

30、owi3 = AD_Save_Towi+15; for(int i = 0;i5;i+)AD_Save_Threei = AD_Save_Threei+1;AD_Save_Tow150 = AD_Save0; AD_Save_Tow151 = AD_Save1; AD_Save_Tow152 = AD_Save2; AD_Save_Tow153 = AD_Save3; AD_Save_Tow153 = AD_Save4; AD_Save_Tow153 = AD_Save5; AD_Save_Three0 = AD_Save3;4.2.3 赛道信息计算赛道位置的计算是整个智能车运行的基础，精确的

31、计算，可以获得准确的导线和智能车的相对位置信息，从而应用转向控制策略和速度控制策略，使智能车平稳快速运行，根据电感线圈在磁场中感应电动势的计算公式：E=Ah/(h*h+x*x),其中 E 为谐振电压，A 为常数，h 为电感距离赛道高度，x 为水平方向电感离导第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛线距离。可以知道，在传感器越靠近电磁线的地方，传感器获得的电压信号越大，反之越小，其函数关系如下图。 图4.3.1感应电动势曲线 采用分段控制，取电感的绝对值，然后判定导线处于传感器哪一段，然后在作出相应处理，这样一来可以做到导线处于中间附近位置时，弱化舵机打角，从一个区域到另一个区域时解算比较连续

32、，并且当丢线时能实时锁住丢线位置，取得了比较理想的效果。 4.3 速度控制算法4.3.1 增量式 PID 控制原理比例-积分-微分(Proportion-Integral-Differential，简称 PID)控制器是一个三项控制器，在自动控制领域拥有悠久历史。具有原理简单，结构灵活，适应性强等特点，能够提供一系列令人满意的过程，实际上它在工业中已成为标准控制器。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时， 控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID 控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有第

33、十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛效的测量手段来获得系统参数时，最适合用 PID 控制技术。PID 解决了自动控制理论所要解决的最基本问题，既系统的稳定性、快速性和准确性。PID 控制器是一种线性控制器，它根据给定值与实际输出值构成控制偏差。将偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制，故称 PID 控制器，原理框图如图： 在计算机控制系统中采用数字式 PID 控制器。数字 PID 控制算法通常分为位置式 PID 控制算法和增量式 PID 控制算法。 位置式 PID 公式为： 由上式可得出增量式 PID 公式为： 增量式 PID 具有以下优点： （

34、1）由于计算机输出增量，所以误动作时影响小，必要时可用逻辑判断的方法关掉。 （2）手动/自动切换时冲击小，便于实现无扰动切换。此外，当计算机发生故障时，由于输出通道或执行装置具有信号的锁存作用，故能保持原值。 第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛（3）算式中不需要累加。控制增量u(k)的确定仅与最近k 次的采样值有关， 所以较容易通过加权处理而获得比较好的控制效果。但增量式PID 也有其不足之处：积分截断效应大，有静态误差；溢出的影响大。使用时，常选择带死区、积分分离等改进PID 控制算法。 4.4 速度策略分析速度控制部分是智能车除了舵机控制之外最为核心的内容。一个好的速度控制就是能十

35、分准确的给出目标速度，电机对目标速度响应迅速，系统在干扰下速度依然稳定。 我们采用的速度决策方法是闭环匀速控制，并且舵机要很好的进行相应的配合，不过随着速度的提高，会感觉到有舵机响应跟不上的情况。 影响电机速度的因素有很多，例如超级电容模组电压、赛道摩擦力等，所以针对不同的环境应该制定不同的参数，这就需要多次反复的测验和调试，具备一定经验之后，才能在比赛舞台上发挥出应有的实力。 第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛结论“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛已经成功举办了十三届，该竞赛涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科，培养了学生的知识融合和实践动手能力。 文中分章节分别介绍了小车车模的改装、机械结构的调整和优化，赛车各个硬件模块的工作原理和设计思路，并且详细的叙述了整个智能车系统的开发工具，软件和各个调试模块的设计方法和使用方法。经过半年多的设计、制作和调试，在队员们的分工和配合下，我们最终顺利