湖南科技大学潇湘学院逐梦四队

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：湖南科技大学潇湘学院队伍名称：湖科逐梦四队参赛队员：陈宇环郑子弘曾祺强带队教师：吴亮红陈祖国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 14 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，比赛组委会和恩智浦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、技术报参赛队员签名： 带队教师签名： 日期： I目录引 言1第一章 整体机械结构设计21.1 整体构造21.2 传感器及电路板安装31.2.1 传感器方案31.2.2 电路板的安装5第二章 硬件电路62.1 电源6

2、2.2 主控72.3 电感传感器电路82.4 驱动电路82.5 其他主板电路92.6 小结9第三章 软件设计与流程113.1 软件功能及初始化113.2 控制算法设计123.3 传感器参数处理133.3.1 电感循迹算法133.3.2 陀螺仪角度获取算法143.2.3 摄像头、超声波、编码器参数的获取17第四章 系统开发及调试工具194.1 开发工具194.2 蓝牙调试模块19第五章 控制系统的 PID 参数整定21第六章 车模主要参数226.1 外形参数226.2 电路部分参数226.3 传感器个数以及种类22第七章 结论23参考文献24附录25程序源代码25II引言全国大学生智能汽车竞赛是

3、受教育部高等教育司委托，又教育部高等学校自动化类专业教学指导委员会主办的赛事，竞赛设秘书处，挂靠清华大学。 竞赛以“立足培养，重在参与，鼓励探索，追求卓越”为指导思想，培养大学生的综合知识运用能力、基本工程实践能力和创新意识。2008 年起，竞赛被教育部批准例如国家教学质量与教学改革工程资助项目，目前已发展为全国 32个省市自治区、两个特别行政区共 450 余所高校参与的，具有广泛的影响力的全国大学生智能汽车竞赛。 该竞赛以汽车电子为背景，涵盖自动控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械与汽车等多学科专业知识，融科学性、趣味性和观赏性为一体。竞赛过程包括理论设计、实际制作、整车调试、

4、现场竞赛等环节，要求学生组成团队，协同工作，初步体会一个人工程性的研究开发项目从设计到实现的的全过程。激发大学生从事科学研究与探索的兴趣和潜能，倡导理论联系实际、求真务实的学风和团队协作的人文精神。 第十四届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛设置有四轮组、三轮组、双车组、节能组、信标组和室外电磁组六个竞速组别，其中变形三轮组在宽度不小于 45cm 的白色 PVC 跑道，赛道中间铺设有通有 20K 方波电流的漆包线作为引导线，参赛队员的目标是模型汽车需要按照规则以最短的时间完成单圈赛道，赛道中存在多种赛道元素，车模需在断路元素内实现姿态的切换。 在这份报告中，我们小组通过对小车设计制作整体思路、

5、电路、算法、调试、 车辆参数的介绍，详尽地阐述了我们的思想和创意，具体表现在电路的创新设计， 以及算法方面的独特想法，而对单片机具体参数的调试也让我们付出了艰辛的劳动。这份报告凝聚着我们的心血和智慧，是我们共同努力后的成果1第一章整体机械结构设计对于一辆平衡车，好的结构能够使小车控制起来更加灵活，想要高速平稳的运行，主要是保持重心在一个适当的位置，不宜过高或者过低，尽量往车轮周围集中。重心过高的会出现抬轮或者侧翻，过低会使角度变化引起的重心位置变化过小，从而无法很好地控速，前后过于分散会使转动惯量过大，转向不够灵活。今年赛道元素和比赛任务的变化，使用的传感器增加了，在结构设计中，重心集中变得尤

6、为重要。 1.1 整体构造本次竞赛选用的是东莞市博思电子数码科技生产的智能车竞赛专用 D 型车模，配套 RS-380 电机。三轮改装采用尼龙万向轮作为前轮，使用两轮后驱控制智能车的速度，方向和直立角度。循迹传感器尽量往前视野广的位置安装，姿态传感器安装在车模的两个车轴中间。为了让智能车能够直立起来，有较为合适的机械零点，将最重的电池用铝制支架固定在车轮之后。 车模侧视图 2第一章整体机械结构设计1.2 传感器及电路板安装1.2.1 传感器方案今年的三轮对于传感器的限制放松了，类型和数量都不在限制，所以使用了更多更丰富的传感器，用于循迹以及配合辅助识别。主要使用了三个 10mH 电感与 6.8n

7、f 的校准电容配合循迹；OV7725 小钻风硬件二值化摄像头用于辅助识别赛道元素；姿态传感器则使用 mma8451 与 mpu3050 的一体的陀螺仪加速度计；为了能够实现闭环控制，使用了两个编码器用于计算小车速度以及路程；超声波用于测量路障的距离，更好的实现避障。 循迹和元素识别用传感器安装： 三个工字电感用碳素杆支架安装在最前端,水平等间距摆放；摄像头靠后支起 20cm 高，调整到尽量电感支架影响，又能够看清路径的角度；超声波安装固定在摄像头的同一根支柱上，低于摄像头，调整角度到能够识别前方路障，因为限高，限长的规定，导致传感器的识别范围会相互影响，一定程度限制了传感器的识别范围。 车模正

8、视图3第十四届全国大学生智能汽车技术报告陀螺仪与编码器的安装： 陀螺仪和加速度计用于测量车模姿态，需要和小车紧密相连，对于加速度计， 为了减少运动产生的噪声，需要安装的尽可能靠近车轴，对于陀螺仪，则需要保 证完全水平安装，否则转弯时会产生竖直方向的分量，形成加减速的现象，陀螺 仪同时也测量了车模转弯时的角速度用来进行转向微分控制，最终我们决定将 它放在两个电机中间，并且垂直于车模正常跑时的角度；编码器安装在车模原本预留出来的位置即可，安装图如下： 车模上视图 4第一章整体机械结构设计1.2.2 电路板的安装主控板安装在点电机上方，使车模更加紧凑，同时方便连接传感器；另一块驱动板则安装在电机之上

9、，使重心后移，减少循迹传感器靠前带来的重心迁移。安装图如下： 陀螺仪加速度计安装位置图5第二章硬件电路硬件电路是模型汽车系统的必备部分。只有稳定的硬件电路才能保证程序的正确控制。我们小车的硬件电路采用的是主控与驱动分开制作的方案，减少硬件故障排查的复杂度，以及电路损坏带来的损失。大致设计思路如下图： K60 驱动OLED 显示屏蜂 鸣 器 SD 卡蓝牙（仅用于调试阶段）电感 摄像头陀螺仪加速度计超声波测距编码器3.3 v 5v12v均为直流供电Ni-Cd7.2V 电池硬件设计思路图 2.1 电源本系统中选用平衡小车采用的动力源比赛专用 Ni-Cd 7.2V 电池，电池组充满电压达 8.4V。而

10、系统的部分芯片需要 12V、5V、3.3V 和双 5V 电源供电，所以需要电源转换电路，采用的是芯片 TPS76850、TPS76833 和 ASM1117-5.0，使用ICL7660 用于双电源正 5V 进行反转，12V 则由 B0512S-1W 将 5V 升压后的 12V 直接供电，为了单独给传感器和单片机提供稳定干净的电源，给每一类用电器配置了单独的电源线路，电路原理图如图： 6第二章硬件电路电源设计原理图 2.2 主控智能车系统是以 MK60FX512VLQ15 为控制核心，将采集的信号，根据我们所研究的控制算法做出控制决策，从而驱动直流电机完成对智能小车的控制，并且能够实现对单片机硬

11、件的优化设计和整体资源的合理化使用。其最小系统电路图如图所示： 最小系统原理图 7第十四届全国大学生智能汽车技术报告2.3 电感传感器电路电感采用 10mH 工字电感和 6.8nf 的校正电容进行采集，放大电路则采用AD620 双电源放大电路，具体电路如下： 电感放大电路图 2.4 驱动电路驱动直流电机配合舵机可以完成智能小车的加速度控制和转向控制。我们选用的驱动芯片 HIP4082, 使用全桥式 MOS 管驱动器集成电路，可以较好的实现电机的正转、反转等基本操作，同时使用 74HC245 对电路进行缓冲隔离，防止影响其余电路的工作。电路图如下： 驱动原理图8第二章硬件电路2.5 其他主板电路

12、传感器像陀螺仪加速度计、编码器、摄像头和超声波；OLED 显示屏，蓝牙和 SD 卡都是直接使用接口或者焊盘焊接与主控板连接起来就好，比较方便且更换灵活，过于简单就不一一介绍了。 2.6 小结硬件作为和软件并列的单元，构成了小车的基本骨架，其硬件电路对于整个小车系统的稳定性有着非常重要的作用，而其中电源电路可以说是核心。本章主要介绍了硬件系统的各个基本的模块，他们相辅相成，互相配合，统一构 成一个整体，各个模块经过了我们的精心设计和测试，从认真地设计电路板， 对电路进行最合理的布局和布线，尽量避免信号线之间的干扰，最终制作出属 于我们自己的 PCB 板，最后经过测试成功后才安装到小车上进行使用。

13、自制 PCB 图如下： 2212312312 397531001 112108642121 212124 3 2 112121124112222222121 212214 1 32 1 14 132 11413211432 112 342021321 12113212256 7 8 56 7 8 5 6 7 8 56 782211212121221121212122222221111921212111111 11111212212132 22 222456127821567 81212345612811221276 2 512871218632114 321121271215422112112

14、362112451222122212211113234212341423211122222 2 222121121254111 11111112263222172128 765214 811122112321121112112 2221221221 211212112 3 46 54 1 3 2 2 3 1 41 2 3421202200000 01 011222111主控板 PCB 图 9第十四届全国大学生智能汽车技术报告65432122121161212152983141071413111211651212526111211347102121438921215212211313116113

15、131212211211221123131243131222121132111114221222212213221223211121221221214驱动 PCB 图 102 122222212211111212第三章 软件设计与流程第三章 软件设计与流程3.1 软件功能及初始化软件的主要功能包括有： （1）各传感器信号的采集、处理； （2）电机 PWM 输出； （3）平衡车运行控制：直立控制、速度控制、方向控制； （4）平衡车运行流程控制：程序初始化、平衡车启动与结束、平衡车状态监 控； （5）平衡车信息显示与参数设定：状态显示、上位机监控、参数设定等。 程序上电运行后，便进行单片机的初始化

16、。初始化的工作包括有两部分，第一部分是对于单片机各个应用到的模块进行初始化。第二部分是应用程序初始化， 是对于车模控制程序中应用到的变量值进行初始化。其中单片机的初始化， 包括 GPIO 初始化、PWM 初始化、定时器初始化、串口初始化等。具体实现流程如图所示： 否元素识别运行参数关闭电机是识别停车软件设计框图 11角度环速度环方向环是否启动电机显示车模状态及参数设定传感器数据处理芯片外接器件初始化芯片内部初始化上电第十四届全国大学生智能汽车技术报告3.2 控制算法设计（1）直立 PD 控制 两轮平衡车童立控制是为了实现平衡车的自平衡，车体直立控制是平衡车控 制的首要任务，对平衡车速度的控制以

17、及转向的控制都是在此基础上进一步实现 的。本文中对平衡牢直立的控制采用 PD 控制器，PD 控制器的输入为 MPU6050 中加 速度计和陀螺仪数据进行互补滤波融合算法后输出的角度值，该值反映了平衡车 的姿态信息，平衡车直立控制器如式（1）所示： PWMangle(k)=Kpangle(k)+Kdangle(k)-(k-1) （1） 在卖际控制过程中，可以甩陀螺仪的输出角速度来普代微分环节： PWMangle(k)=Kpangle(k)+Kdangle(k) （2） 在公式（1）和（2）中:(k)表示 k 时刻平衡车车身倾角；(k)表示 k 时刻平衡车 车身倾角的角速度；PWMangle(k)

18、表示 k 时刻 PD 控制器的输出量；Kpangle 表示 PD 控制器的比例系数；Kdangle 表示 PD 控制器的微分系数。 （2）速度 PI 控制 理论上来讲，通过直立 PD 控制便可以实现平衡车的平衡控制，但在实际控制 过程中，由于目标平衡点与平衡车的重心不会完全相重合， 仅在直立控制器的作 用下，平衡车还会继续加速，直到维持车子平衡所需要的速度超出了电机所能提 供的转速时，平衡车就会朝着运动的方向倒下。因此， 必须给系统加入速度控制。 通过测量两轮平衡车左右车轮的线速度后取平均值可以计算出小车的速度，对小 车速度的控制仍然采用 PID 控制，但速度测量反馈过程中伴随着噪声信号的存在

19、， 若采用微分环节，必定会加大噪声对控制系统的影响。所以对平衡车速度的控制 最终采用 PI 控制器。PI 控制器如式（3）所示： PWMangle(k)=Kpangle(k)+Kdangle(k) （3） 在公式（3）中: direct(k)表示 k 时刻速度的偏差角；PWMspeed(k)表示k 时刻 PI 控制器的输出控制量；Kpspeed 表示 PI 控制器的比例系数；Kiangle 表示 PI 控制器的 积分系数。 （3）转向 PD 控制两轮平衡车转向杆底部安装的霍尔转向电路可以检测到转向杆的偏移角度，通过对左右电机转速分别进行调节，使两个电机之间形成转速差就可以使平衡车完成转弯动作，

20、理论上来讲只需要加入比例控制器就可以完成对小车方向的控制，但实际上由于平衡车在转弯的过程中存在着过冲现象，因此，还需要在控制器中 加入微分环节，通过增加转弯过程中的阻尼达到抑制12第三章 软件设计与流程 过冲现象。最终采用 PD 控制 器来对平衡车的转向进行控制。平衡车转向 PD 控制器如式（4）所示： PWMdirect(k)=Kpdirect (k)+Kddirect direct(k)- direct(k-1) （4） 假设 k 时刻转向偏差角度的变化率为 direct，则上式可以改写为: PWMdirect(k)=Kpdirect(k)+Kddirectdirect(k) （5） 在上

21、式中(k)表示 k 时刻小车与赛道与赛道的偏差；PWMdirect(k)表示是k 时刻两轮平衡车转向 PD 控制器的输出控制量；Kpdirect 表示转向 PD 控制器的比例 系数；Kddirect 表示转向 PD 控制器的微分系数。 3.3传感器参数处理3.3.1 电感循迹算法在我们的智能车上安装了上三个电感用于循迹，其中安装在两侧的电感用于赛道主循迹，中间电感用于辅助赛道预算识别。 电感值采集： 由于系统中存在干扰，导致又 AD 采集通道采集回来的电感值噪声比较大， 进行算法滤波抑制和防止干扰是一项重要措施。在这里选择“加权递推平均滤波法”。定义一个循环队列，把连续取 N 个采样值入 队，

22、假设队列的长度为N，每次采样到一个新数据放入队尾，队满后对首数据出队 原队首位置成为队尾并入队（即始终保持队列中的 N 个数据为最新）。越接近现时 刻的数据，权取得越大。把队列中的 N 个数据进行加权平均运算，就可获得新的滤波结果。特点是给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越差。 优点是 适合采样周期较短的系统，改变权重即可调整灵敏度。 13第十四届全国大学生智能汽车技术报告电感值的处理： 电感偏差的偏差的提取主要是使用两边的差合比，其计算方式为： 方向偏差=（左-右）/（左=右）。再把得到的偏差放大一定系数就可以用于简单的方向控制了。而第三个电感，放在中间则是为了检测坡道和圆

23、环这样的特殊元素，圆环由于电磁线的排布，导致电感值都高于正常值，跑道由于电磁线的抬升，导致电感值也明显高于正常值，将三个电感值取和，与正常值比较，再依据偏差的变化率即可分辨出两个赛道元素。 电感值处理程序截图 3.3.2 陀螺仪角度获取算法当决定使用加速度计（反应角度）以及陀螺仪（反应角速度）以后，我们对 参考的论 文中为何要同时使用加速度计以及陀螺仪产生过一些疑问。因为如果需要角速度，我们可以通过 x(t)-x(t-1)/T 这样的方法对加速度计进行微分， 计算出角速度，或者可以通过对于陀螺仪 x(t)dt 积分，从而获得角度。既然如此为何我们需要使用两个传感器。 首先我们建立系统的状态方程

24、和测量方程，由于倾角和倾角角速度存在导数关系，系统倾斜真实角度可以用来做一个状态向量。在该系统中，采用加速度传感器估计出陀螺仪常值偏差 b，以此偏差作为状态向量得到相应的状态方程和观测方程： 14第三章 软件设计与流程 g b + 0 + 1 =(0 -1)gyro0 00b acce=10 b +a式中，gyro为包含固定偏差的陀螺仪输出角速度，acce为加速度计经处理后得到的角度值，g为陀螺仪测量噪声，a为加速度传感器测量噪声，b 为陀螺仪漂移误差，g和a相互独立，此处假设二者为满足正态分布的白色噪声。令 Ts为系统采样周期，得到离散系统的状态方程和测量方程： 同时，要估算 k 时刻的实际

25、角度，就必须根据 k-1 时刻的角度值，再根据预测得到的 k 时刻的角度值得到 k 时刻的高斯噪声的方差，在此基础之上卡尔曼滤波器进行递归运算直 至估算出最优的角度值。在此,须知道系统过程噪声协方差阵 Q 以及测量误差的协方差矩阵 R，对卡尔曼滤波器进行校正，Q 与 R 矩阵的形式如下： 式中。q_acce 和 q_gyro 分别是加速度传感器和陀螺仪测量的协方差，其数值代表卡尔曼滤波器对其传感器数据的信任程度，数值越小表明信任程度越高。在该系统中陀螺仪的值更为接近准确值，因此取 q_gyro 的值小于 q_acce的值。当前状态: X(k|k-1)=AX(k-1|k-1)+BU(k) (1)

26、 式中， ， B = 0X(k|k-1) ，是利用 k 预测的结果，X(k|k-1)是 k-1 时刻的最优结果。 则有对应于 X(k |k-1)的协方差为: (2) 式中，P(k|k-1)是 X(k-1|k-1)对应的协方差，表示 A 的转置矩阵，15第十四届全国大学生智能汽车技术报告Q 是系统过程的协方差，式子（1）、(2)即对系统的状态更新。 则状态 k 的最优化估算值 X(k|k)： X(k|k) = X(k|k-1) + K(k)(Z(k) - H X(k|k-1) （3） 其中 H = 1 0,K 为卡尔曼增益： K(k) = P(k|k-1)|(HP(k|k-1)+R) (4) 此

27、时，我们已经得到了 k 状态下最有的估算值 X(k|k), 但是为了使卡尔曼滤波器不断的运行下去直到找到最优的角度值，我们还要更新 k 状态下 X(k|k) 的协方差： P(k|k) = (I-Kg(k)H)P(k|k -1) (5) 1其中 I 为单位阵，对于本系统则有 I = 。当系统进入 k +1 状态时，1P(k|k)就是式子（2）的 P(k-1|k-1)。（3）、（4）、（5）式为卡尔曼滤波器状态更新方程。计算完时 间更新方程后，再重复上一次计算得到的后验估计，作为下一次的计算的先验估计，这 样，周而复始、循环往复地运算下去直至找到最优的结果。 以下就是我们组程序中卡尔曼滤波的简化算

28、法实现： X1=X0+gyro*dt; X0=X1+(acc-X1)*kg; 化简后的卡尔曼滤波框图如下： 角速度角度卡尔曼滤波框图 16卡尔曼增益（Kg1）加速度计（acc）积分陀螺仪（gyro）第三章 软件设计与流程 卡尔曼滤波参数整定： 化简后的卡尔曼滤波主要是对 dt 以及 Kg 两个参数进行整定。需要特别指出的是，这里的 dt 并不只是一个采样间隔。由于陀螺仪的输出和加速度计输出的量纲并不相同，所以陀螺仪采样值*dt 并不直接反应一个角度，而是与实际角度相差一个系数。因此此处的 dt 可 以等效理解为 dt=采样间隔*比例系数。 dt 越大，积分速度越快，卡尔曼输出追随实际角度的情况

29、越好（当然不能太大，不然可能会出现超前相位）。但是 dt 越大，陀螺仪漂移造成的影响也就越大。Kg 决定了加速度计的权重。Kg 越大，实际输出的漂移就越小，但是滤波效果的噪声也 就越大。所以 dt 和 kg 是一对矛盾，不能太过于。首先是静态整定。将车模保持在稳定直立状态，让车轮以恒定 PWM（80%以上）转动，然后调节参数。 卡尔曼滤波参数整定图 3.2.3 摄像头、超声波、编码器参数的获取摄像头参数获取： 智能车使用的是 OV7725 小钻风硬件二值化摄像头，摄像头比较简单，比较常见，有直接可以使用的库函数解压缩程数组，即可拿来处理识别赛道元素。 超声波测距： 使用 US-100 超声波测

30、距，使用 UART 模式，调节波特率 9600，即可获取超声波测量的数据（输出上午距离值为两个字节，第一个字节是距离的高八位（HDate），第二个字节是距离的低八位（LDate）经过距离计算公式即可获得距离，即： S=（HDate*256+LDate）mm 17第十四届全国大学生智能汽车技术报告编码器读数： 编码器使用的是 1024 线双相增量式 Mini 迷你编码器，K60 自身具有正交解码功能，因此这里无需使用任何外围计数辅助器件，只需要将接口连接到单片机上相应的接口即可。 18第四章 系统开发及调试工具4.1 开发工具IAR Embedded Workbench for ARM 是 IA

31、R Systems 公司出品的 ARM 微处理器集成开发环境。跟其他的 ARM 开发环境相比，IAR EWARM 具有入 门 容易、使用方便和代码紧凑等特点。跟 Keil for ARM、CodeWarrior 相比较， IAR for ARM 是编程界面最简单的，编译效率高的集成开发环境，在嵌入式系 统的调试方面还提供了可供调试的插件，方面用户调试程序。IAR 使用界面如 图 5.1： IAR 界面截图 4.2 蓝牙调试模块在智能汽车的方案测试，元素识别，参数整定等过程中，需要获取小车得到各种运行信息，实时的传回给电脑，并且结合车辆状态进行分析，有针对性的解19第十四届全国大学生智能汽车技术

32、报告决遇到的问题。由于小车在行驶时不能通过有线的方式获得其运行参数，所以我们选择 HC-05 蓝牙模块进行无线通信。HC-05 嵌入式蓝牙串口通讯模块（以下简称模块）具有两种工作模式：命令响应工作模式和自动连接工作模式，在自动连接工作模式下模块又可分为主（Master）、从（Slave）和回环（Loopback）三种工作角色。当模块处于自动连接工作模式时，将自动根据事先设定的方式连接的数据传输；当模块处于命令响应工作模式时能执行下述所有 AT 命令，用户可向模块发送各种 AT 指令，为模块设定控制参数或发布控制命令。通过控制模块外部引脚输入电平，可以实现模块工作状态的动态转换。 在调试中为了更

33、加直观的显示这些数据，所以需要一个方便编写的上位机软件，我们使用的该软件的截图入下： 虚拟示波器界面截图 20第五章 控制系统的PID 参数整定用 PID 控制的关键是调整三个比例系数，即参数整定。PID 整定的方法有 两类：一是理论计算整定法。它主要是依据系统的数学模型，经过理论计算确定控 制器参数。由于智能车整个系统是机电高耦合的分布参数系统，并且要考虑赛道具 体环境， 要建立精确的智能车运动控制数学模型有一定难度，而且对车身机械结构 经常进行不断修正，模型参数变化较频繁，可操作性不强；二是工程整定方法，它 主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简单，采用了这种方法。 方向环

34、： 方向控制采用位置式 PID 控制。将积分项系数 Ki设为0，发现车能在直线高速行驶时仍能保持车身非常稳定，没有震荡，所以没有必要使用Ki参数。该控制方案调整为PD控制。Kp和Kd参数由工程整定得出，经过多次试验，得到一组稳定快速的参数。 角度环： 角度环采用 PD 控制，参数调整路线一般先设定 D=0，逐步增加 P 参数,知道车模发生震荡。然后逐步增加 D 消除震荡，知道车模发生抖动。然后再适当增加P 参数，消除抖动。反复几次之后便可以找到合理的 P、D 参数。 速度环： 速度控制采用P、I控制，设定车模给定速度为0，首先增加I，知道车模出现来回摆动，然后逐步增加P参数同时适当增加I参数，

35、知道车模在外部干扰作用下可迅速恢复到平衡点。 21第十四届全国大学生智能汽车技术报告第六章车模主要参数6.1 外形参数车长：295mm 车宽：235mm 车高：186mm 6.2电路部分参数自制 PCB： 两块（主控板、驱动板） 电源： 一块比赛标准 7.2V 电池供电 6.3 传感器个数以及种类电 感 ： 三 个 10mH 超声波： 一个 US-100 超声波模块 摄像头： 一个 ov7725 小钻风硬件二值化摄像头 陀螺仪加速度计： 一个 mma8451 与 mpu3050 的一体的陀螺仪加速度计 编码器： 两个 1024 线双相增量式 Mini 迷你编码器 22第七章 结论今年是第十届全国大学生智能汽车竞赛，比赛规则进行了大的改变，传感器的限制，电池型号的限制，电机数量都有明显的放宽，但是对应的赛道元素变难了，我们选择的是变形三轮组，需要在断路变形切换姿态，同时需要绕过断路元素，对车模的硬件结构的设计，传感器的选择和安装都有高的要求，对软件程序的控制算法以及赛道元素的识别难度很大，这份报告是我们队经过五六个月的