飞思卡尔智能车 智能车源代码光电组(有注解)

智能车源代码光电组(有注解)

#include /* common defines and macros */

#include /* derivative information */

#include "math.h"

#include "PWM.h"

#include "A TD.h"

#include "LQprintp.h"

#pragma LINK_INFO DERIV A TIVE "mc9s12dg256b"

unsigned int i = 0;

unsigned int j = 0;

unsigned int t = 0;

byte ad_value[13];

uchar data[13];

int sum = 0;

uchar start_flag = 0;

uchar num = 0;

uchar lw=0;

unsigned int per = 65530;

int SPWM = 0;

int L_SPWM = 0;

unsigned int SPmax = 1000;

int MPWM = 0;

uchar current_corrd = 0;

static unsigned int mem_num = 0;

//***********************PID**************** ***************

static unsigned int Kp=25;

static unsigned int Kp2=60;

static unsigned int Ki=9;

static unsigned int Kd=30;

static unsigned int rKp=100;

static unsigned int rKp2=60;

static unsigned int rKi=0;

static unsigned int rKd=60;

unsigned short E = 5;

unsigned char q = 1;

int Mp = 0;

int Mi = 0;

int Md = 0;

int Mp2 = 0;

int P_Speed = 0;

int L_u[3];

//****************************************** ****************

//***********************舵机PID变量**********************

static unsigned int s_sKp=35; //直道PID的P值

static unsigned int s_sKp2=0; //直道PID 的二阶P值

static unsigned int s_sKi=0; //直道PID的I值static unsigned int s_sKd=10; //直道PID的D值

//****用于防止PID溢出******

unsigned short s_sE = 5;

unsigned char s_sq = 1;

//*************************

//****分别存放P I D 值*****

int s_sMp = 0;

int s_sMi = 0;

int s_sMd = 0;

int s_sMp2 = 0;

//*************************

int sL_u[3]; //存放前3次理论速度与实际速度的差值

int last_corrd[3][10] ={{0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},

{0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},

{0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}};

//****************************************** ***************

//*********************PID调试中断**************************

unsigned char cp = 0;

unsigned char ci = 0;

unsigned char cd = 0;

unsigned int search_PACN10;

unsigned int np = 0;

unsigned int sp[500];

//****************************************** ****************

//*********************存储前20点的数据*********************

int L_num[10] = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};

int sum_corrd = 0;

int wb = 0; //记录当前状态黑为0，白为1；

//****************************************** ****************

//********************红外滤波*****************************

int corrd[10] = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};

int T_corrd = 0;

int is_white = 0;

int numb = 0;

//****************************************** ****************

//***********************数据统计***************************

int corrd_sate[23] = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,

0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};

int SPWM_sate[15] = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};

int MPWM_sate[11] = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}; uchar corrd_time[512];

uchar SPWM_time[512];

uchar MPWM_time[512];

uchar PACN_time[512];

//****************************************** ****************

void setbusclock(void)

{

CLKSEL=0X00; //disengage PLL to system

PLLCTL_PLLON=1; //turn on PLL SYNR=1;

REFDV=1;

//pllclock=2*osc*(1+SYNR)/(1+REFDV)=32MHz;

_asm(nop); //BUS CLOCK=16M

_asm(nop);

while(!(CRGFLG_LOCK==1)); //when pll is steady ,then use it;

CLKSEL_PLLSEL =1; //engage PLL to system;

}

void Dly_ms(int ms)

{

int ii,jj;

if (ms<1) ms=1;

for(ii=0;ii

for(jj=0;jj<2670;jj++);

//busclk:16MHz--1ms

}

static void SCI_Init(void)

{

SCI0CR2=0x2c; //enable Receive Full Interrupt,RX enable,Tx enable

SCI0BDH=0x00; //出口波特率为9600

SCI0BDL=0x68;

//SCI0BDL=busclk/(16*SCI0BDL)

//busclk 8MHz, 9600bps,SCI0BDL=0x34

//busclk 16MHz, 9600bps,SCI0BDL=0x68

//busclk 24MHz, 9600bps,SCI0BDL=0x9C

} //busclk 32MHz, 9600bps,SCI0BDL=0xD0

static void IOC_Init(void)

{ PERT = 0XFF;

//PPST=0XFF;

DDRT=0XFe;

PBCTL=0X50;//PT0 PIN,PACN10 16BIT,FALLing edge,NOT INTERRUPT

//PACN0=200;

//PACN1=0xFF;

TCTL4=0x01;//40表示ICx禁止, 1表示上升沿, 2表示下降沿, 3表示任何沿

//TIE =0x00;//每一位对应相应通道中断允许,0表示禁止中断

TIOS =0xfe;//每一位对应通道的: 0输入捕捉,1输出比较

}

unsigned int get_Speed()

{

int Speed;

Speed = PACN10;

PACN10 = 0;

return Speed;

}

void s_PID_MPWM()

{

L_u[2] = L_u[1];

L_u[1] = L_u[0];

L_u[0] = P_Speed - search_PACN10;

Mp = Kp * L_u[0];

Mi = Mi + Ki * L_u[0];

Md = Kd * (L_u[0] - 2 * L_u[1] + L_u[2]);

Mp2 = Kp2 * (L_u[0] - L_u[1]);

if(((Ki * L_u[0]) > E)||((Ki * L_u[0]) < -E)) q = 0; else q = 1;

MPWM = MPWM + Mp + q * Mi + Md + Mp2;

if(MPWM > 1000) MPWM = 1000;

if(MPWM < -1000) MPWM = -1000;

Set_MPWM(MPWM);

}

void r_PID_MPWM()

{

L_u[2] = L_u[1];

L_u[1] = L_u[0];

L_u[0] = P_Speed - search_PACN10;

Mp = rKp * L_u[0];

Mi = Mi + rKi * L_u[0];

Md = rKd * (L_u[0] - 2 * L_u[1] + L_u[2]);

Mp2 = rKp2 * (L_u[0] - L_u[1]);

if(((rKi * L_u[0]) > E)||((rKi * L_u[0]) < -E)) q = 0; else q = 1;

MPWM = MPWM + Mp + q * Mi + Md + Mp2;

if(MPWM > 1000) MPWM = 1000;

if(MPWM < -1000) MPWM = -1000;

Set_MPWM(MPWM);

}

//*******************舵机PID控制函数*************************

void s_PID_SPWM()

{

sL_u[2] = sL_u[1];

sL_u[1] = sL_u[0];

sL_u[0] = ((current_corrd+last_corrd[0][1]) - (last_corrd[0][2]+last_corrd[0][3]))/2;

//*********计算PID值***********

if(sL_u[0]<20 && sL_u[0]>-20)

{

s_sMp = s_sKp * sL_u[0];

s_sMi = s_sMi + s_sKi * sL_u[0];

s_sMd = s_sKd * (sL_u[0] - 2 * sL_u[1] + sL_u[2]);

s_sMp2 = s_sKp2 * (sL_u[0] - sL_u[1]);

//*****************************

//***********I项溢出防止*******

if(((s_sKi * sL_u[0]) > s_sE)||((s_sKi * sL_u[0]) < -s_sE)) s_sq = 0;

else s_sq = 1;

//*****************************

SPWM = SPWM + s_sMp + s_sq * s_sMi + s_sMd + s_sMp2;

//*********PWM溢出防止*********

if(SPWM > 70) SPWM = 70;

if(SPWM < -70) SPWM = -70;

//*****************************

}

else sL_u[0] = sL_u[1];

Set_SPWM(SPWM);

}

//****************************************** ****************

void show_SPWM_data()

{

for(j = 0; j < 15; j++)

{

printp("%10d", SPWM_sate[j]);

}

}

void show_MPWM_data()

{

for(j = 0; j < 11; j++)

{

printp("%10d", MPWM_sate[j]);

}

}

void show_corrd_data()

{

for(j = 0; j < 23; j++)

{

printp("%6d", corrd_sate[j]);

}

}

void show_corrd_time()

{

for(j = 0; j < 512; j++)

{

printp("%c", corrd_time[j]);

}

}

void show_SPWM_time()

{

for(j = 0; j < 512; j++)

{

printp("%c", SPWM_time[j]);

}

}

void show_MPWM_time()

{

for(j = 0; j < 512; j++)

{

printp("%c", MPWM_time[j]);

}

}

void show_PACN_time()

{

for(j = 0; j < 512; j++)

{

printp("%c", PACN_time[j]);

}

}

void main(void) {

/* put your own code here */

setbusclock();

SCI_Init();

AD_Init();

IOC_Init();

Ini_PWM();

EnableInterrupts;

for(;;)

{

Dly_ms(10);

//*************红外滤波*************************

for(j=0; j<10; j++)

{

adc_get(ad_value);

for(i = 1; i<12; i++)

{

if(ad_value[i]>=160)

{

data[i] = 1;

num = num + 1;

}

else data[i] = 0;

sum = sum + data[i] * 2*i;

//printp("%10d", data[i]);

}

if(num == 0)

{

corrd[j] = -1;

}

else

{

corrd[j] = sum/num;

}

sum = 0;

num = 0;

}

is_white = 0;

for(i=0;i<10;i++)

{

if(corrd[i] < 0)

{

is_white++;

}

for(j=i;j<10;j++)

{

T_corrd = corrd[j];

corrd[j] = corrd[i];

corrd[i] = T_corrd;

}

}

if(is_white > 6)

{

numb = 0;

}

sum = 0;

j = 0;

for(i=3; i<8; i++)

{

if(corrd[i] > -1)

{

sum += corrd[i];

j++;

}

}

if(j!=0)

{

current_corrd = sum/j;

numb = j;

}

L_num[9] = L_num[8];

L_num[8] = L_num[7];

L_num[7] = L_num[6];

L_num[6] = L_num[5];

L_num[5] = L_num[4];

L_num[4] = L_num[3];

L_num[3] = L_num[2];

L_num[2] = L_num[1];

L_num[1] = L_num[0];

L_num[0] = numb;

//****************************************************

wb = L_num[1]|L_num[2]|L_num[3]|L_num[4]|L_num[5]| L_num[6]|L_num[7]|L_num[8]|L_num[9];

if(numb == 0)

{

DDRB = 0x80;

if(search_PACN10 > 10 && wb>0)

{

P_Speed = 20;

if(lw == 0)

{

SPWM = -70;

}

else

{

SPWM = 72;

}

//

if(sum_corrd<220&&sum_corrd>-220)

Set_MPWM(0);

// else

// Set_MPWM(700);

}

else

{

P_Speed = 20;

if(lw == 0)

{

SPWM = -70;

}

else

{

SPWM = 72;

}

Set_MPWM(1000);

}

//Set_MPWM(0);

}

else

{

DDRB = 0x00;

// printp("%d ", current_corrd);

// if(PTJ & 0x80) Set_MPWM(0);

//else

if(wb == 0)

{

Set_MPWM(1000);

}

else

{

switch(current_corrd)

{

case 2: SPWM = -70;P_Speed = 32;r_PID_MPWM();lw = 0;break;

case 3: SPWM = -60;P_Speed = 32;r_PID_MPWM();lw = 0;break;

case 4: SPWM = -50;P_Speed = 32;r_PID_MPWM();lw = 0;break;

case 5: SPWM = -40;P_Speed =

32;r_PID_MPWM();lw = 0;break;

case 6: SPWM = -30;P_Speed = 32;r_PID_MPWM();lw = 0;break;

case 7: SPWM = -25;P_Speed = 32;r_PID_MPWM();lw = 0;break;

case 8: SPWM = -20;P_Speed = 32;r_PID_MPWM();lw = 0;break;

case 9: SPWM = -15;P_Speed = 32;s_PID_MPWM();lw = 0;break;

case 10: SPWM = -10; P_Speed = 32;s_PID_MPWM();lw = 0;break;

case 11: SPWM = -5; P_Speed = 32;s_PID_MPWM();lw = 0;break;

case 12: SPWM = 0; P_Speed = 32;s_PID_MPWM();break;

case 13: SPWM = 5; P_Speed = 32;s_PID_MPWM();lw = 1;break;

case 14: SPWM = 10; P_Speed = 32;s_PID_MPWM();lw = 1;break;

case 15: SPWM = 15; P_Speed = 32;s_PID_MPWM();lw = 1;break;

case 16: SPWM = 20; P_Speed = 32;r_PID_MPWM();lw = 1;break;

case 17: SPWM = 25; P_Speed = 32;r_PID_MPWM();lw = 1;break;

case 18: SPWM = 30; P_Speed = 32;r_PID_MPWM();lw = 1;break;

case 19: SPWM = 40; P_Speed = 32;r_PID_MPWM();lw = 1;break;

case 20: SPWM = 50; P_Speed = 32;r_PID_MPWM();lw = 1;break;

case 21: SPWM = 60; P_Speed = 32;r_PID_MPWM();lw = 1;break;

case 22: SPWM = 70; P_Speed = 32;r_PID_MPWM();lw = 1;break;

default: break;

}

//Set_MPWM(500);

}

}

last_corrd[0][3] = last_corrd[0][2];

last_corrd[0][2] = last_corrd[0][1];

last_corrd[0][1] = last_corrd[0][0];

last_corrd[0][0] = current_corrd;

corrd_sate[current_corrd]++;

SPWM_sate[SPWM/10+7]++;

MPWM_sate[MPWM/10]++;

corrd_time[t]=current_corrd;

SPWM_time[t]=SPWM+70;

MPWM_time[t]=(MPWM+1000)/10;

s_PID_SPWM();

//Set_SPWM(SPWM);

//Set_MPWM(500);

search_PACN10 = PACN10;

//printp("%10d", search_PACN10);

PACN_time[t]=search_PACN10;

PACN10 = 0;

sum_corrd = 0;

sum = 0;

start_flag = 0;

num = 0;

t++;

if(t==512)

{

MPWM=0;

for(;;);

}

} /* wait forever */

/* please make sure that you never leave this function */

}

void interrupt 20 SCI0RX(void) {

byte result,temp;

DisableInterrupts;

temp=SCI0SR1; /*clear flag*/

result=SCI0DRL;

if(result=='s'||result=='S') show_SPWM_data();

if(result=='M'||result=='m') show_MPWM_data(); if(result=='c'||result=='C') show_corrd_data();

if(result=='1'||result=='!') show_corrd_time();

if(result=='2'||result=='@') show_SPWM_time();

if(result=='3'||result=='#') show_MPWM_time();

if(result=='4'||result=='$') show_PACN_time();

if(result=='a'||result=='A')

{

MPWM=0;

for(;;)EnableInterrupts;;

}

EnableInterrupts;

}

飞思卡尔智能汽车设计技术报告

第九届“飞思卡尔”杯全国大学生 智能汽车竞赛 技术报告 学校：武汉科技大学队 伍名称：首安二队参赛 队员：韦天 肖杨吴光星带队 教师：章政 0敏

I

关于技术报告和研究论文使用授权的说明 本人完全了解第九届“飞思卡尔”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文集中。 参赛队员签名： 带队教师签名： 日期：

II

目录 第一章引言 (1) 1.1 概述 (1) 1.2 内容分布 (1) 第二章系统总体设计 (2) 2.1 设计概述 (3) 2.2 控制芯片的选择 (3) 2.3 线性 CCD 检测的基本原理 (3) 2.3 系统结极 (5) 第三章机械系统设计 (7) 3.1 底盘加固 (7) 3.2 轮胎处理 (7) 3.3 四轮定位 (8) 3.4 差速器的调整 (12) 3.5 舵机的安装 (13) 3.6 保护杆的安装 (15) 3.7 CCD的安装 (16) 3.8 编码器的安装 (17) 3.9 检测起跑线光电管及加速度计陀螺仪的安装 (18) 第四章硬件系统设计 (19) 4.1 最小系统版 (20) 4.2 电源模块 (21) 4.3 CCD模块 (22) 4.4 驱动桥模块 (23) 4.5 车身姿态检测模块 (24) 4.7 测速模块 (24) 4.8 OLED液晶屏及按键、拨码 (25) 第5章程序设计 (27)

飞思卡尔智能车比赛细则

2016

目录

第十一届竞赛规则导读 参加过往届比赛的队员可以通过下面内容了解第十一届规则主要变化。如果第一次参加比赛，则建议对于本文进行全文阅读。 相对于前几届比赛规则，本届的规则主要变化包括有以下内容： 1.本届比赛新增了比赛组别，详细请参见正文中的图1和第四章的“比赛任务” 中的描述； 2.第十届电磁双车组对应今年的A1组：双车追逐组。其它组别与新组别的对应 关系请参见图2； 3.为了提高车模出界判罚的客观性，规则提出了两种方法：路肩法和感应铁丝 法，详细请见赛道边界判定”； 4.改变了原有的光电计时系统，所有赛题组均采用磁感应方法计时，详细请参 见“计时裁判系统”； 5.取消了第十届的发车灯塔控制的方式； 6.赛道元素进行了简化，详细请参见“赛道元素”； 7.赛道材质仍然为PVC耐磨塑胶地板，但赛题组A2不再需要赛道。 8.对于车模所使用的飞思卡尔公司MCU的种类、数量不再限制。 9.比赛时，每支参赛队伍的赛前准备时间仍然为20分钟，没有现场修车环节。

一、前言 智能车竞赛是从2006开始，由教育部高等教育司委托高等学校自动化类教学指导委员会举办的旨在加强学生实践、创新能力和培养团队精神的一项创意性科技竞赛。至今已经成功举办了十届。在继承和总结前十届比赛实践的基础上，竞赛组委会努力拓展新的竞赛内涵，设计新的竞赛内容，创造新的比赛模式，使得围绕该比赛所产生的竞赛生态环境得到进一步的发展。 为了实现竞赛的“立足培养、重在参与、鼓励探索、追求卓越”的指导思想，竞赛内容设置需要能够面向大学本科阶段的学生和教学内容，同时又能够兼顾当今时代科技发展的新趋势。 第十一届比赛的题目在沿用原来根据车模识别赛道传感器种类进行划分的基础类组别之上，同时增加了以竞赛内容进行划分的提高类组别，并按照“分赛区普及，全国总决赛提高”的方式，将其中一个类别拓展出创意类组别。第十一届比赛的题目各组别分别如下： ●基础类包括B1光电组、B2摄像头组、B3电磁直立组、B4电轨组； ●提高类包括A1双车追逐组、A2信标越野组； ●创意类包括I1 电轨节能组。 图 1 不同组别，不同挑战度 每个组别在选用的车模、赛道识别方法、完成任务等方面存在差别，对于参赛选手不同学科知识和能力要求也不同，制作的挑战度也有较大的区别。相比较而言，

飞思卡尔智能车经验

RT，留下一点不算成功的经验吧。 先说说个人认为要取得好成绩的两个最重要的先决条件。 1. 人，这个是大前提，对于一个好的队伍，判别标准其实很简单，就是队员3个人是玩伴关系还是领导和下属关系。前者，大家都是来玩这个智能车的，自然主观能动性就会很高，能自主学习。不会总是“等着所谓队长分配任务”。这样效率就会很高。成绩自然不会低，后者，如果“队长”个人能力很强的话，就会出现到最后只有“队长”一个人在干。其他的队员就会因为自己技术不行，渐渐退出。而不会因为自己不会而去主动的学习。如果“队长”能力一般，再没有一些强力指导老师的情况下，这样的队伍一般会悲剧掉。所以，新人在参加这个智能车比赛的时就要明确动机。参加智能车确实是来学习知识的，但不会有人真正的来教你。一切都靠自己。 2.跑道，这个是客观条件中最重要的，一条污浊、破损、不符合规则的跑道，是不可能出成绩的。我们学校的赛道就是因为当初制作和后期保养不到位，导致赛道诸多永久性污浊、破损。一开始车刚能爬的时候，问题还不明显，后来在测试让车能平滑过S弯时问题就来了，由于赛道污浊，远处的跑道在CCD看了是错误，导致S弯和普通弯看起来一样，致使S弯策略根本没有启用，当时一直到修改S弯策略，到后来调出图像来看才发现是采集的问题。至于赛道污浊破损带来的干扰要不要处理，答案是肯定的，因为就算是比赛用的跑道也会有擦不掉，补不了的地方。但处理这些问题，应该是放在车辆原先行驶策略都调试正确的情况下，再人为的加入这些干扰。这样修改程序起来就有的放矢。 下面再以个人的观点介绍一下3个组别的特点，给新人选择做一个参考。 摄像头：有点像开卷考试，能得到的东西很多，但是如何把这些东西用好就是一个学问。摄像头的关键就是如何从采集回来的图像所包含的诸多信息中，选出一些高效方便的信息来控制车辆。至于控制策略，个人觉得一个能根据不同赛道类型而变化比例系数的比例控制器就能很好的满足控制需要。 光电组：想象起来很容易，其实很累的一个组，原理最简单，但是为了能有30CM以上的前瞻，和比较连续的偏差变化，就要下大功夫，先不说别的，让你装15个激光管，而且要保证不焊烧并要把光点打在一条线上，就是很繁琐的事情。总得来说，光电组拼的就是电路和传感器结构。不过对于看客来说，光电组是最好“看”的组，一排壮观的激光加上摆头的机械~ 电磁组：听起来有点复杂，其实比前两个组都轻松的组，电磁组又可分为数字和模拟两个类别。数字传感器就是和光电一样弄一排的传感器，看看哪个传感器接收到的信号最强以判断中线位置。模拟的就是比较两个传感器之间信号强度的差值来判断。电磁组好处就是不容易受到干扰，比赛上也见的，电磁车跑完的成功率是很高的，而且很容易判别起跑线。基本不用懂脑筋。而且如果选用是模拟传感器的话，能得到比较平滑的控制。 先说这些，想到再继续 关于摇头激光车的一点个人理解：为什么光电的车，要多花一个舵机去让传感器摇头呢？因为。为了能获得赛道上一个比较宽范围的信息，就必须把传感器做的很长。这样的后果 就是重量。折中的办法就是摇头，通过摇头，可以使一个小尺寸的传感器检测到大范围 DEMOK工作室淘宝小店

基于嵌入式STM32的飞思卡尔智能车设计

摘
要
飞思卡尔智能车大赛是面向全国大学生举办的应用型比赛， 旨在培养创新精 神、协作精神，提高工程实践能力的科技活动。大赛主要是要求小车自主循迹并 在最短时间内走完整个赛道。针对小车所安装传感器的不同，大赛分为光电组、 电磁组和摄像头组。 本文介绍了本院自动化系第一届大学生智能汽车竟赛的智能车系统。 包括总 体方案设计、机械结构设计、硬件电路设计、软件设计以及系统的调试与分析。 机械结构设计部分主要介绍了对车模的改进，以及舵机随动系统的机械结构。硬 件电路设计部分主要介绍了智能车系统的硬件电路设计， 包括原理图和 PCB 设计 智能车系统的软、 硬件结构及其开发流程。该智能车车模采用学校统一提供的飞 思卡尔车模，系统以 STM32F103C8T6 作为整个系统信息处理和控制命令的核心， 使用激光传感器检测道路信息使小车实现自主循迹的功能
关键字：飞思卡尔智能车STM32F103C8T6
激光传感器
第一章 概述

1.1 专业课程设计题目
基于嵌入式 STM32 的飞思卡尔智能车设计
1.2 专业课程设计的目的与内容
1.2.1 目的 让学生运用所学的计算机、传感器、电子电路、自动控制等知识，在老师的 指导下，结合飞思卡尔智能车的设计独立地开展自动化专业的综合设计与实验， 锻炼学生对实际问题的分析和解决能力，提高工程意识，为以后的毕业设计和今 后从事相关工作打下一定的基础。 1.2.2 内容 本次智能车大赛分为光电组和创新做，我们选择光电组小车完成循迹功能。 该智能车车模采用学校统一提供的飞思卡尔车模， 系统以 STM32F103C8T6 作为整 个系统信息处理和控制命令的核心，我们对系统进行了创造性的优化： 其一， 硬件上采用激光传感器的方案， 软件上采用 keil 开发环境进行调试、 算法、弯道预判。 其二，传感器可以随动跟线，提高了检测范围。 其三，独立设计了控制电路板，充分利用 STM32 单片机现有模块进行编程， 同时拨码开关、状态指示灯等方便了算法调试。
1.3 方案的研讨与制定
1.3.1传感器选择方案 方案一：选用红外管作为赛道信息采集传感器。 由于识别赛道主要是识别黑白两种不同的颜色， 而红外对管恰好就能实现区 分黑白的功能，当红外光照在白色KT板上时，由于赛道的漫反射作用，使得一部 分红外光能反射回来， 让接收管接的输出引脚的电压发生变化，通过采集这个电 压的变化情况来区分红外光点的位置情况，以达到区分赛道与底板的作用。 红外管的优点在于价格便宜，耐用；缺点却用很多：1、红外光线在自然环 境中，无论是室内还是室外均比较常见，就使得其抗干扰能力不强，容易受环境 变化的影响。2、调试不方面，由于红外光是不可见光，调试的时候需要采用比 较麻烦的方法来判断光电的位置。3、由于红外管光线的直线性不好，就使得红 外传感器所能准确的判断的最远距离比较小，也就是通常所说的前瞻不够远。

飞思卡尔智能车电机资料

3.1.6驱动电机介绍 驱动电机采用直流伺服电机，我们在此选用的是RS-380SH型号的伺服电机，这是因为直流伺服电机具有优良的速度控制性能，它输出较大的转矩，直接拖动负载运行，同时它又受控制信号的直接控制进行转速调节。在很多方面有优越性，具体来说，它具有以下优点: (1)具有较大的转矩，以克服传动装置的摩擦转矩和负载转矩。 (2)调速范围宽，高精度，机械特性及调节特性线性好，且运行速度平稳。 (3)具有快速响应能力，可以适应复杂的速度变化。 (4)电机的负载特性硬，有较大的过载能力，确保运行速度不受负载冲击的 影响。 (5)可以长时间地处于停转状态而不会烧毁电机，一般电机不能长时间运行于 停转状态，电机长时间停转时，稳定温升不超过允许值时输出的最大堵转转矩称为连续堵转转矩，相应的电枢电流为连续堵转电流。 图3.1为该伺服电机的结构图。图3.2是此伺服电机的性能曲线。 图3.1 伺服电机的结构图

图3.2 伺服电机的性能曲线 3.1.7 舵机介绍 舵机是一种位置伺服的驱动器，适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统。其工作原理是：控制信号由接收机的通道进入信号调制芯片，获得直流偏置电压。它内部有一个基准电路，产生周期为20ms，宽度为1.5ms的基准信号，将获得的直流偏置电压与电位器的电压比较，获得电压差输出。最后，电压差的正负输出到电机驱动芯片决定电机的正反转。当电机转速一定时，通过级联减速齿轮带动电位器旋转，使得电压差为0，电机停止转动。舵机的控制信号是PWM信号，利用占空比的变化改变舵机的位置。一般舵机的控制要求如图3.3所示。图3.4为舵机的控制线。

飞思卡尔智能车竞赛新手入门建议

每年都会有很多新人怀着满腔热情来做智能车，但其中的很多人很快就被耗光了热情和耐心而放弃。很多新人都不知道如何入手，总有些有劲无处使的感觉，觉得自己什么都不会，却又不知道该干什么。新人中存在的主要问题我总结了以下几点： l缺乏自信，有畏难情绪 作为新人，一切都是新的。没有设计过电路，没有接触过单片机，几乎什么都不会。有些新人听了两次课，看了两篇技术报告，就发现无数不懂不会的东西，于是热情在消退，信心在减弱。这些都是放弃的前兆。殊不知，高手都是从新人过来的，没有谁天生什么都会做。一件事件，如果还没开始做，就自己否定自己，认为自己做不到，那么肯定是做不到的。 l习惯了被动接收知识，丧失了主动学习的能力。 现在的学生大多从小习惯了被灌输知识，只学老师教的，只学老师考的。殊不知一旦走向社会，将不再有老师来教，不再有应付不完的考试。做智能车和传统的教学不同，学生将从被动学习的地位转变为主动学习。就算有指导老师，有指导的学长，但也都处于被动地位，往往都不会主动来教。有的学生一开始就没有转变思想，还希望就像实验课一样，老师安排好步骤1，2，3……，然后自己按照老师安排好的步骤按部就班的完成。这样的学生，往往都丧失了提出问题和分析问题的能力，只是一个应付考试的机器。要知道，解决问题的第一步是提出问题，如果总等着别人来教，那么问题永远会挡在你面前。 l缺乏团队精神和合作意识 智能车比赛是以团队的形式参赛，只依靠个人能力单兵作战就能取得好成绩的是很少很少的。当今社会，任何人的成功都离不开身后的团队的支撑。智能车是一个很复杂的系统，电路、机械、传感器、单片机、底层驱动、控制算法……。如果所有的任务都是一个人去完成，固然锻炼了自己，但想做的很好却很不现实。很多新人，来到实验室，来到一个陌生的环境和团队，连向学长请教，和同学交流的勇气都没有，又如何融入团队呢。除了要主动融入团队，还要培养自己的团队意识。团队精神往往表现为一种责任感，如果团队遇到问题，每个人都只顾自己，出了错误，不想着解决问题，而是互相推诿埋怨。这样的团队，肯定是无法取得好成绩的。 l缺乏耐心和细心的精神 其实把一件事做好很简单，细心加上耐心。不细心就想不到，没有耐心，即使想到了也做不到。做事怕麻烦，将就，说白了就是惰性在作祟。明明可以把支架做的更轻更漂亮，明明可以把程序写的更简洁，明明可以把电路设计得更完善……。其实，每个人都有很大潜力，如果不逼自己一次，你永远不知道自己的潜力有多

飞思卡尔智能车竞赛光电组技术报告

第九届“飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛光电组技术报告 学校：中北大学 伍名称：ARES 赛队员：贺彦兴 王志强 雷鸿 队教师：闫晓燕甄国涌

关于技术报告和研究论文使用授权的说明书本人完全了解第八届“飞思卡尔”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文集中。 参赛队员签名： 带队教师签名： 日期：2014-09-15日

摘要 本文介绍了第九届“飞思卡尔杯全国大学生智能车大赛光电组中北大学参赛队伍整个系统核心采用飞思卡尔单片机MC9S12XS128MAA ，利用TSL1401线性CCD 对赛道的行扫描采集信息来引导智能小车的前进方向。机械系统设计包括前轮定位、方向转角调整，重心设计器件布局设计等。硬件系统设计包括线性CCD传感器安装调整，电机驱动电路，电源管理等模块的设计。软件上以经典的PID算法为主，辅以小规Bang-Bang 算法来控制智能车的转向和速度。在智能车系统设计开发过程中使用Altium Designer设计制作pcb电路板，CodeWarriorIDE作为软件开发平台，Nokia5110屏用来显示各实时参数信息并利用蓝牙通信模块和串口模块辅 助调试。关键字：智能车摄像头控制器算法。

目录 1绪论 (1) 1.1 竞赛背景 (1) 1.2国内外智能车辆发展状况 (1) 1.3 智能车大赛简介 (2) 1.4 第九届比赛规则简介 (2) 2智能车系统设计总述 (2) 2.1机械系统概述 (3) 2.2硬件系统概述 (5) 2.3软件系统概述 (6) 3智能车机械系统设计 (7) 3.1智能车的整体结构 (7) 3.2前轮定位 (7) 3.3智能车后轮减速齿轮机构调整 (8) 3.4传感器的安装 (8) 4智能车硬件系统设计 (8) 4.1XS128芯片介绍 (8) 4.2传感器板设计 (8) 4.2.1电磁传感器方案选择 (8) 4.2.2电源管理模 (9) 4.2.3电机驱动模块 (10) 4.2.4编码器 (11) 5智能车软件系统设 (11) 5.1程序概述 (11) 5.2采集传感器信息及处理 (11) 5.3计算赛道信息 (13) 5.4转向控制策略 (17) 5.5速度控制策略 (19) 6总结 (19)

飞思卡尔智能车光电组技术报告

第十届全国大学生“飞思卡尔”杯华 北赛 智能汽车竞赛 技术报告 目录 目录 (11) 第一章方案设计 (11) 1.1系统总体方案的选定 (11) 1.2系统总体方案的设计 (11) 1.3 小结 (22) 第二章智能汽车机械结构调整与优化 (33) 2.1智能汽车车体机械建模 (33) 2.2 智能汽车传感器的安装 (44) 2.2.1速度传感器的安装 (44) 1 / 26

2.2.2 线形CCD的安装 (55) 2.2.3车模倾角传感器 (55) 2.3重心高度调整 (55) 2.3.1 电路板的安装 (66) 2.3.2 电池安放 (66) 2.4 其他机械结构的调整 (66) 2.5 小结 (66) 第三章智能汽车硬件电路设计 (77) 3.1主控板设计 (77) 3.1.1电源管理模块 (77) 3.1.2 电机驱动模块 (88) 3.1.3 接口模块 (99) 3.2智能汽车传感器 (1010) 3.2.1 线性CCD传感器 (1010) 3.2.2 陀螺仪 (1010) 3.2.3 加速度传感器 ............................ 错误!未定义书签。错误!未定义书签。 3.2.3 编码器 (1111) 3.3 键盘，数码管....................................... 错误!未定义书签。错误!未定义书签。 3.4液晶屏 (1212) 3.5 小结 (1212) 第四章智能汽车控制软件设计 (1313) 4.1线性CCD传感器路径精确识别技术 (1313) 4.1.1新型传感器路径识别状态分析 (1414)

飞思卡尔杯智能车竞赛报告总结

1.1. 系统分析 智能车竞赛要求设计一辆以组委会提供车模为主体的可以自主寻线的模型车，最后成绩取决于单圈最快时间。因此智能车主要由三大系统组成：检测系统，控制系统，执行系统。其中检测系统用于检测道路信息及小车的运行状况。控制系统采用大赛组委会提供的16位单片机MC9S12XS128作为主控芯片，根据检测系统反馈的信息新局决定各控制量——速度与转角,执行系统根据单片机的命令控制舵机的转角和直流电机的转速。整体的流程如图1.1，检测系统采集路径信息，经过控制决策系统分析和判断，由执行系统控制直流电机给出合适的转速，同时控制舵机给出合适的转角，从而控制智能车稳定、快速地行驶。 图2.1 1.2. 系统设计 参赛小车将电感采集到的电压信号,经滤波,整流后输入到XS128单片机，用光电编码器获得实时车速，反馈到单片机，实现完全闭环控制。速度电机采用模糊控制，舵机采用PD控制，具体的参数由多次调试中获得。考滤到小车设计的综合性很强，涵盖了控制、传感、电子、电气、计算机和机械等多个学科领域，因此我们采用了模块化设计方法，小车的系统框图如图2.2。

第五届全国大学生智能汽车竞赛技术报告 图2.2 1.3. 整车外观 图2.3

1.4. 赛车的基本参数 智能车竞赛所使用的车模是东莞市博思公司生产的G768型车模，由大赛组委会统一提供，是一款带有摩擦式差速器后轮驱动的电动模型车。车模外观如图3.1。车模基本参数如表3.1。 图3.1 表3.1车模基本参数 1.5. 赛车前轮定位参数的选定

第五届全国大学生智能汽车竞赛技术报告 现代汽车在正常行驶过程中，为了使汽车直线行驶稳定，转向轻便，转向后能自动回正，减少轮胎和转向系零件的磨损等，在转向轮、转向节和前轴之间须形成一定的相对安装位置，叫车轮定位，其主要的参数有：主销后倾、主销内倾、车轮外倾和前束。模型车的前轮定位参数都允许作适当调整，故此我们将自身专业课所学的理论知识与实际调车中的赛车状况相结合，最终得出赛车匹配后的前轮参数[6]。 1.5.1. 主销后倾角 主销后倾角是指在纵向平面内主销轴线与地面垂直线之间的夹角γ，如图3-2。模型车的主销后倾角可以设置为0、 2°?3°、 4°?6°，可以通过改变上横臂轴上的黄色垫片来调整，一共有四个垫片，前二后二时为0°，前一后三为2°?3°，四个全装后面时为4°?6°。 由于主销后倾角过大时会引起转向沉重，又因为比赛所用舵机特性偏软，所以不宜采用大的主销后倾角，以接近0°为好，即垫片宜安装采用前二后二的方式，以便增加其转向的灵活性。如图3.3。 图3.2 图3.3 1.5. 2. 主销内倾角 主销内倾角是指在横向平面内主销轴线与地面垂直线之间的夹角β，如图3.4,它的作用也是使前轮自动回正。对于模型车，通过调整前桥的螺杆的长度可以改变主销内倾角的大小，由于前轴与主销近似垂直的关系，故主销内倾角

飞思卡尔智能车比赛个人经验总结

先静下心来看几篇技术报告，可以是几个人一起看，边看边讨论，大致了解智能车制作的过程及所要完成的任务。 看完报告之后，对智能车也有了大概的了解，其实总结起来，要完成的任务也很简单，即输入模块——控制——输出。 （1）输入模块：各种传感器（光电，电磁，摄像头），原理不同，但功能都一样，都是用来采集赛道的信息。这里面就包含各种传感器的原理，选用，传感器电路的连接，还有传感器的安装、传感器的抗干扰等等需要大家去解决的问题。 （2）控制模块：传感器得到了我们想要的信息，进行相应的AD转换后，就把它输入到单片机中，单片机负责对信息的处理，如除噪，筛选合适的点等等，然后对不同的赛道信息做出相应的控制，这也是智能车制作过程中最为艰难的过程，要想出一个可行而又高效的算法，确实不是一件容易的事。这里面就涉及到单片机的知识、C语言知识和一定的控制算法，有时为了更直观地动态控制，还得加入串口发送和接收程序等等。 （3）输出模块：好的算法，只有通过实验证明才能算是真正的好算法。经过分析控制，单片机做出了相应的判断，就得把控制信号输出给电机（控制速度）和舵机（控制方向），所以就得对电机和舵机模块进行学习和掌握，还有实现精确有效地控制，又得加入闭环控制，PID算法。 明确了任务后，也有了较为清晰的控制思路，接下来就着手弄懂每一个模块。虽然看似简单，但实现起来非常得不容易，这里面要求掌握电路的知识，基本的机械硬件结构知识和单片机、编程等计算机知识。最最困难的是，在做的过程中会遇到很多想得到以及想不到的事情发生，一定得细心地发现问题，并想办法解决这些问题。 兴趣是首要的，除此之外，一定要花充足的时间和精力在上面，毕竟，有付出就会有收获，最后要明确分工和规划好进度。

飞思卡尔竞赛规则

第七届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛 竞速比赛规则与赛场纪律 参赛选手须使用竞赛秘书处统一指定的竞赛车模套件，采用飞思卡尔半导体公司的8位、16位、32位微控制器作为核心控制单元，自主构思控制方案进行系统设计，包括传感器信号采集处理、电机驱动、转向舵机控制以及控制算法软件开发等，完成智能车工程制作及调试，于指定日期与地点参加各分（省）赛区的场地比赛，在获得决赛资格后，参加全国决赛区的场地比赛。参赛队伍的名次（成绩）由赛车现场成功完成赛道比赛时间来决定，参加全国总决赛的队伍同时必须提交车膜技术报告。大赛根据车模检测路径方案不同分为电磁、光电与摄像头三个赛题组。车模通过感应由赛道中心电线产生的交变磁场进行路经检测的属于电磁组；车模通过采集赛道图像（一维、二维）或者连续扫描赛道反射点的方式进行进行路经检测的属于摄像头组；车模通过采集赛道上少数孤立点反射亮度进行路经检测的属于光电组。 竞赛秘书处制定如下比赛规则适用于各分（省）赛区预赛以及全国总决赛，在实际可操作性基础上力求公正与公平。 一、器材限制规定 号 摄像头型 车 模 车模：G768 电机：RS380-ST/3545， 舵机：FUTABA3010

型车 模 车模型号 电机：540，伺服器：S-D6 光电组 型 车 模 车模型号：N286 电机：RN260-CN 38-18130 伺服器：FUTABA3010 电磁组 各赛题组车模运行规则： a)光电组，摄像头组：车模正常运行。 车模使用A型车模（摄像头组）、B型车模（光电组）。车模运行方向为， 转向轮在前，动力轮在后。如图1所示： 图1 光电组车模运行方向说 b)电磁组：车模直立行走。 使用C型车模。车模运行时只允许动力轮着地，车模直立行走。如图2 所示：

飞思卡尔智能车设计报告

飞思卡尔智能车设计报告

目录 1.摘要 (3) 2.关键字 (3) 3.系统整体功能模块 (3) 4.电源模块设计 (4) 5.驱动电路设计 (4) 6.干簧管设计 (5) 7.传感器模块设计 (6) 8.传感器布局 (6) 9.软件设计 (7) 9.1控制算法 (7) 9.2软件系统实现（流程图） (10) 10.总结 (11) 11.参考文献 (12)

1.摘要 “飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛是由教育部高等自动化专业教学指导分委员会主办的一项以智能汽车为研究对象的创意性科技竞赛，是面向全国大学生的一种具有探索性工程实践活动，是教育部倡导的大学生科技竞赛之一。该竞赛以“立足培养，重在参与，鼓励探索，追求卓越”为指导思想，旨在促进高等学校素质教育，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，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，为优秀人才的脱颖而出创造条件。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、机械等多个学科的科技创意性比赛。 本文介绍了飞思卡尔电磁组智能车系统。本智能车系统是以飞思卡尔32 位单片机K60为核心，用电感检测赛道导线激发的电磁信号， AD 采样获得当前传感器在赛道上的位置信息，通过控制舵机来改变车的转向，用增量式PID进行电机控制，用编码器来检测小车的速度，共同完成智能车的控制。 2.关键字 电磁、k60、AD、PID、电机、舵机 3.系统整体功能模块 系统整体功能结构图

4.电源模块设计 电源是一个系统正常工作的基础，电源模块为系统其他各个模块提供所需要的能源保证，因此电源模块的设计至关重要。模型车系统中接受供电的部分包括：传感器模块、单片机模块、电机驱动模块、伺服电机模块等。设计中，除了需要考虑电压范围和电流容量等基本参数外，还要在电源转换效率、噪声、干扰和电路简单等方面进行优化。可靠的电源方案是整个硬件电路稳定可靠运行的基础。 全部硬件电路的电源由7.2V，2A/h的可充电镍镉电池提供。由于电路中的不同电路模块所需要的工作电流容量各不相同，因此电源模块应该包含多个稳压电路，将充电电池电压转换成各个模块所需要的电压。 电源模块由若干相互独立的稳压电源电路组成。在本系统中，除了电机驱动模块的电源是直接取自电池外，其余各模块的工作电压都需要经电源管理芯片来实现。 由于智能车使用7.2V镍镉电池供电，在小车行进过程中电池电压会有所下降，故使用低压差电源管理芯片LM2940。LM2940是一款低压稳压芯片，能提供5V的固定电压输出。LM2940低压差稳压芯片克服了早期稳压芯片的缺点。与其它的稳压芯片一样，LM2940需要外接一个输出电容来保持输出的稳定性。出于稳定性考虑，需要在稳压输出端和地之间接一个47uF低等效电阻的电容器。 舵机的工作电压是6伏，采用的是LM7806。 K60单片机和5110液晶显示器需要3.3伏供电，采用的是LM1117。 5.驱动电路设计 驱动电路采用英飞凌的BTS7960，通态电阻只有16mΩ，驱动电流可达43A，具有过压、过流、过温保护功能，输入PWM频率可达到25KHz，电源电压5.5V--27.5V。BTS7960是半桥驱动，实际使用中要求电机可以正反转，故使用两片接成全桥驱动。如图下图所示。

飞思卡尔智能车激光资料

飞思卡尔智能车激光调制电路 文章开始，自己想先说飞思卡尔智能车光电组的车子越跑越快，大有超越摄像头的架势。自己参加第五届飞思卡尔智能车大赛获得华北赛区一等奖。名次并不想说明什么问题，只是想说自己亲自做过，对此有一些看法，在这里与各位分享，希望对大家有用。 光电组要想跑的的快，大的前瞻是必要的，其中的道理也不用我说了。但是用以往的红外或是其他什么光敏电阻之类的都不能达到要求，最好的选择就是调制激光。调制激光虽然有很大的优势，但是由于其新，所以相关方面的资料并不多，一些高校更是对此讳莫如深，应为这对于他们来说就是一张非常有价值的底牌，使用调制激光前瞻和抗干扰方面有非常大的优势，所以能够使用调制激光，在起点上已经领先很大一部分了。虽然调制激光正在不断的普及，但是普及还不够，技术还是掌握在一部分人手里。不利于智能车整体水平的提高。自己做光电组的车子，也是从光敏电阻过渡到调制激光，在这里把自己所了解的一些知识和自己的一些见解与大家分享一下。首先是调制激光的电路图，电路图如下，可以看出电路并 不复杂，其中C11为胆电容，容值为1uf，JP11和jp12可以到电子市场买到，单价差不多5元一个，jp11为调制管，jp12为接收管，他们长的差不多，都是三条腿，但是需要注意的是，在购买的时候调制管和激光管一定要买相配的，应为他们之间必须频率必须匹配才可以正常工作。L11就是激光发射管，用5mw就够了。图中的OUT1为控制信号，控制激光发射管是否工作，IN1为信号输出，当有光线反射回来也就是激光点照在白色底板上面，IN1输出为低电平，当没有光线返回，也就是激光点照在黑线上，IN1输出为高电平。 调制管和接收管如下图所示，其实调制管也是3只引脚，知识因为第三只引脚无用就剪去了。

(毕业设计)飞思卡尔智能车及机器视觉

图像处理在智能车路径识别中的应用 摘要 机器视觉技术在智能车中得到了广泛的应用，这项技术在智能车的路径识别、障碍物判断中起着重要作用。基于此，依据飞思卡尔小车的硬件架构,研究机器视觉技术应用于飞思卡尔小车。飞思卡尔智能车处理器采用了MC9S12XS128芯片，路况采集使用的是数字摄像头OV7620。 由于飞思卡尔智能车是是一款竞速小车，因此图像采集和处理要协调准确性和快速性，需要找到其中的最优控制。因此本设计主要需要完成的任务是：怎样用摄像头准确的采集每一场的图像，然后怎样进行二值化处理；以及怎样对图像进行去噪处理；最后也就是本设计的难点也是设计的核心，怎样对小车的轨迹进行补线。 本设计的先进性，在众多的图像处理技术中找到了适合飞思卡尔智能车的图像处理方法。充分发挥了摄像头的有点。经过小车的实际测试以及相关的MATLAB 仿真，最终相关设计内容都基本满足要求。小车的稳定性和快速性得到显著提高。 关键词：OV7620，视频采集，图像处理，二值化

The Application of Image Processing in the Recognition of Intelligent Vehicle Path ABSTRACT CameraMachine vision technology in the smart car in a wide range of applications, the technology identified in the path of the smart car, and plays an important role in the obstacles to judge. Based on this, based on the architecture of the Freescale car, machine vision technology used in the Freescale car. Freescale smart car the processor MC9S12XS128 chip traffic collected using a digital camera OV7620. Freescale's Smart car is a racing car, so the image acquisition and processing to coordinate the accuracy and fast, you need to find the optimal control. This design need to complete the task: how to use the camera to accurately capture every image, and then how to binarization processing; and how to image denoising; last is the difficulty of this design is the design of the core, how to fill line on the trajectory of the car. The advanced nature of the design found in many image processing techniques of image processing methods for Freescale Smart Car. Give full play to the camera a bit. The actual testing of the car and MATLAB simulation, the final design content can basically meet the requirements. The car's stability and fast to get improved significantly. KEY WORDS:OV7620，Video Capture，PictureProcessing，Binarization

飞思卡尔智能车竞赛策略和比赛方案综述

飞思卡尔智能车竞赛策略和比赛方案综述 一、竞赛简介 起源： “飞思卡尔杯”智能车大赛起源于韩国，是韩国汉阳大学汽车控制实验室在飞思卡尔半导体公司资助下举办的以HCSl2单片机为核心的大学生课外科技竞赛。组委会提供一个标准的汽车模型、直流电机和可充电式电池，参赛队伍要制作一个能够自主识别路径的智能车，在专门设计的跑道上自动识别道路行驶，谁最快跑完全程而没有冲出跑道并且技术报告评分较高，谁就是获胜者。其设计内容涵盖了控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械、能源等多个学科的知识，对学生的知识融合和实践动手能力的培养，具有良好的推动作用。 全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛是在规定的模型汽车平台上，使用飞思卡尔半导体公司的8位、16位微控制器作为核心控制模块，通过增加道路传感器、电机驱动电路以及编写相应软件，制作一个能够自主识别道路的模型汽车，按照规定路线行进，以完成时间最短者为优胜。因而该竞赛是涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科的比赛。 该竞赛以飞思卡尔半导体公司为协办方，自2006年首届举办以来，成功举办了五届，得到了教育部吴启迪副部长、张尧学司长及理工处领导、飞思卡尔公司领导与各高校师生的高度评价，已发展成全国30个省市自治区200余所高校广泛参与的全国大学生智能汽车竞赛。2008年第三届被教育部批准列入国家教学质量与教学改革工程资助项目中9个科技人文竞赛之一（教高函[2007]30号文，附件2），2009年第四届被邀申请列入国家教学质量与教学改革工程资助项目。 分赛区、决赛区比赛规则 在分赛区、决赛区进行现场比赛规则相同，都分为初赛与决赛两个阶段。在计算比赛成绩时，分赛区只是通过比赛单圈最短时间进行评比。决赛区比赛时，还需结合技术报告分数综合评定。 1．初赛与决赛规则 1）初赛规则 比赛场中有两个相同的赛道。 参赛队通过抽签平均分为两组，并以抽签形式决定组内比赛次序。比赛分为两轮，两组同时在两个赛道上进行比赛，一轮比赛完毕后，两组交换场地，再进行第二轮比赛。在每轮比赛中，每辆赛车在赛道上连续跑两圈，以计时起始线为计时点，以用时短的一圈计单轮成绩；每辆赛车以在两个单轮成绩中的较好成绩为赛车成绩；计时由电子计时器完成并实时在屏幕显示。 从两组比赛队中，选取成绩最好的25支队晋级决赛。技术评判组将对全部晋级的赛车进行现场技术检查，如有违反器材限制规定的（指本规则之第一条）当时取消决赛资格，由后备首名晋级代替；由裁判组申报组委会执委会批准公布决赛名单。 初赛结束后，车模放置在规定区域，由组委会暂时保管。

飞思卡尔智能车程序

Main.c #include /* common defines and macros */ #include /* derivative information */ #pragma LINK_INFO DERIVATIVE "mc9s12db128b" #include "define.h" #include "init.h" // variable used in video process volatile unsigned char image_data[ROW_MAX][LINE_MAX] ; // data array of picture unsigned char black_x[ROW_MAX] ; // 0ne-dimensional array unsigned char row ; // x-position of the array unsigned char line ; // y-position of the array unsigned int row_count ; // row counter unsigned char line_sample ; // used to counter in AD unsigned char row_image ; unsigned char line_temp ; // temperary variable used in data transfer unsigned char sample_data[LINE_MAX] ; // used to save one-dimension array got in interruption // variables below are used in speed measure Unsigned char pulse[5] ; // used to save data in PA process Unsigned char counter; // temporary counter in Speed detect Unsigned char cur_speed; // current speed short stand; short data; unsigned char curve ; // valve used to decide straight or turn short Bounds(short data); short FuzzyLogic(short stand); /*----------------------------------------------------------------------------*\ receive_sci \*----------------------------------------------------------------------------*/ unsigned char receive_sci(void) // receive data through sci { unsigned char sci_data; while(SCI0SR1_RDRF!=1); sci_data=SCI0DRL; return sci_data; } /*----------------------------------------------------------------------------*\ transmit_sci \*----------------------------------------------------------------------------*/ void transmit_sci(unsigned char transmit_data) // send data through sci { while(SCI0SR1_TC!=1); while(SCI0SR1_TDRE!=1);

飞思卡尔智能车简介

智能车制作 F R E E S C A L E 学院：信息工程学院 班级：电气工程及其自动化132 学号：6101113078 姓名：李瑞欣 目录： 1. 整体概述 2．单片机介绍 3．C语言 4．智能车队的三个组 5．我对这门课的建议

一、整体概述 智能车的制作过程包括理论设计、实际制作、整车调试、现场比赛等环节，要求学生组成团队，协同工作。内容涵盖自动控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械与汽车等多学科多专业。 下面是一个智能车的模块分布： 总的来说智能车有六大模块：信号输入模块、控制输出模块、数据处理模块、信息显示模块、信息发送模块、异常处理模块。 1、信号输入模块： 智能车通过传感器获知赛道上的路况信息（直道，弯道，山坡，障碍物等），同时也通过传感器获取智能车自身的信息（车速，电磁电量等）。这些数据构成了智能车软件系统（大脑）的信息来源，软件系统依靠这些数据，改变智能车的运行状态，保证其在最短的时间内按照规定跑完整个赛道。 2、控制输出模块： 智能车在赛道上依靠转向机构（舵机）和动力机构（电机）来控制运行状态，这也是智能车最主要的模块，这个模块的好坏直接决定了你的比赛成绩。 电机和舵机都是通过PWM控制的，因此我们的软件系统需要根据已有的信息进行分析计算得到一个合适的输出数据（占空比）来控制电机和舵机。 3数据处理模块： 主要是对电感、编码器、干簧管的数据处理。信号输入模块得到的数据非常原始，有杂波。基本上是不能直接用来计算的。因此需要有信号处理模块对采集的数据进行处理，得到可用的数据。 4信息显示模块： 智能车调试过程中，用显示器来显示智能车的部分信息，判断智能车是否正常运行。正式比赛过程中可关闭。主流的显示器有:Nokia 5110 ,OLED模块等，需要进行驱动移植。