光电传感与路径记忆：智能车导航系统研制与控制策略

本文主要探讨的是光电传感和路径记忆技术在车辆导航系统中的应用，特别是在第一届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛的背景下。研究团队针对赛事的技术要求，研发了一款无人车辆导航系统，其核心是基于双排模拟式光电传感器的设计，这种传感器具备前瞻性能，能够有效地识别赛道信息。 路径记忆算法在系统中起着关键作用，它使得车辆能够在遇到之前行驶过的路径时，通过存储的记忆来做出更加准确的转向和驱动决策，从而提高了导航效率和准确性。此外，团队还重点介绍了智能车的总体设计方案，包括系统架构，如飞思卡尔MC68S912DP256作为核心处理器，配合电源模块、传感器模块（包括光电传感器）、直流电机驱动模块、转向电机控制模块和单片机模块等，这些组件协同工作，确保了系统的稳定性和功能性。 电源管理是另一个关键环节，系统采用混合电压设计，分别供应给不同的设备，如驱动电机和转向舵机的7.2V，以及传感器和微控制器的5V和1.6V，确保了各部分的正常运行。控制参数选择模块允许根据场地变化动态调整策略，增强了系统的灵活性。 在智能车的工作流程中，光电传感器负责赛道信息的采集，转速传感器监控车速，电池电压监测电路则确保电池状态的稳定。所有这些数据被输入单片机处理，经过控制算法的计算后，通过转向舵机和驱动电机实现精准的控制。车辆的性能优化，特别是底盘参数的选择和硬件设备的可靠性，对于比赛结果至关重要。 路径识别方案的选择中，团队面临光电识别与摄像头识别之间的权衡，以及传感器的排列方式，如单排或双排，以及间距和形状的设计。这些设计直接影响到系统的识别精度和性能表现。 本文深入解析了光电传感和路径记忆技术在智能车辆导航系统中的具体应用，展示了团队在智能汽车设计竞赛中积累的宝贵经验和关键技术突破。