智能汽车系统设计：KL26控制与关键技术

本文档《智能汽车系统设计方案》主要探讨了智能汽车的系统设计策略，针对的是一个直立平衡组的智能汽车比赛项目。设计的核心目标是实现车模的直立行走和赛道信息处理，以及精准的平衡、速度和方向控制。 首先，章节一详细介绍了系统总体方案的选择过程。由于初始使用的KL25 MCU存在存储空间不足的问题，团队决定更换为具有更大内存的KL26 ARM Cortex-M0+ MCU，这为数据处理提供了更大的灵活性。比赛要求车模模仿两轮自平衡电动车的行驶模式，因此，平衡控制至关重要，团队选择了加速度计作为角度传感器，陀螺仪作为角速度传感器，确保车身稳定。速度控制方面，采用了欧姆龙编码器进行速度测量，并通过自适应调整来维持稳定。视觉识别方面，使用了野火鹰眼OV7725摄像头收集赛道信息，作为方向控制的基础。 系统总体设计遵循规则，选择飞思卡尔的32位微控制器KL26作为核心，负责接收摄像头传来的二值化赛道信息，进行实时处理和分析。利用卡尔曼滤波算法融合加速度计和陀螺仪的数据，以精确计算车辆的姿态和运动状态。智能车的控制被划分为三个模块：车模平衡控制、速度控制和方向控制，通过主控输出PWM波控制电机，实现电机转速的调整，从而保持车身平衡和赛道跟踪。 设计中包括的关键模块有：KL26主控模块，负责决策和执行控制任务；传感器模块，包括加速度计、陀螺仪和编码器，提供车辆状态信息；电源模块确保系统稳定供电；电机驱动模块，将控制指令转化为电机的实际动作；速度检测模块用于实时监控电机转速；辅助调试模块则用于故障排查和系统优化。 这份方案着重于硬件选型、软件算法的集成以及模块间的协同工作，以达成高性能的智能汽车控制。通过对这些关键要素的深入设计，参赛队伍旨在确保智能汽车在比赛中的高效运行和稳定表现。