第七届飞思卡尔电磁组:智能车设计与实现
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更新于2024-07-27
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"第七届‘飞思卡尔’杯全国大学生智能汽车竞赛中,南昌工程学院的PerfectMT队伍参与了电磁组的比赛,队员们通过创新设计和技术实现,成功应对了两轮直立行驶的挑战。他们以MC9S12XS128微控制器为核心,采用CodeWarrior IDE 5.9进行开发,利用陀螺仪、加速度传感器,结合卡尔曼滤波和PID控制算法,实现了车模的稳定直立和基于电磁感应的赛道导航。团队协作和不断讨论优化了软硬件的整合,尤其关注了车模的重心问题以提升行驶速度。"
在这一竞赛项目中,参赛队伍PerfectMT面临的主要任务是设计一个能在直立状态下以两个轮子行驶的智能车模。这种设计相较于传统的四轮着地状态,对车辆的稳定性与控制提出了更高的要求。队伍采用了飞思卡尔的MC9S12XS128微控制器作为核心处理器,这是一种高性能的16位单片机,能够处理复杂的控制任务。
开发环境选择了CodeWarrior IDE 5.9,这是一款广泛应用于微控制器编程的集成开发环境,提供了方便的代码编辑、编译和调试功能。在软件算法层面,队伍应用了陀螺仪和加速度传感器来检测车辆的姿态,通过卡尔曼滤波算法对传感器数据进行优化处理,减小噪声影响,提高姿态测量的准确性。同时,PID控制算法用于调整电机的转速,确保车模在行驶过程中的稳定性,尤其是在转弯和直行时保持直立。
在硬件设计部分,队伍使用了10mH电感来探测赛道上导线产生的20kHz电磁波,这是一种非接触式的导航方式,可以准确地感知赛道位置。电机驱动模块是车辆动力系统的关键,通过PWM输出控制电机的转速和方向,以实现车模在赛道上的精准移动。
整个过程中,团队成员不仅专注于各自的专业领域,如电子硬件设计、软件编程和控制系统调试,同时也强调团队协作,通过不断的讨论和交流,优化了车模的整体性能,特别是解决了重心问题,这对于提高车模的速度和稳定性至关重要。
通过这次比赛,南昌工程学院的PerfectMT队伍展示了他们在智能车辆设计和控制方面的深厚技术积累,同时也展现了良好的团队合作精神和创新能力,他们的成果不仅体现在最终的车模性能上,更在于整个研发过程中的学习和成长。
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