摘 要:在對電磁組智能車理論研究的基礎上， 通過反復實踐， 提出了一套穩定 可行的控制策略為系統且全面闡述控制策略， 從賽道類型入手， 分析得出十字彎道是軟件處理的難點; 從電感檢測特性入手， 提出電感擺放位置策略; 重點闡述舵機打角控制策略: 按照軟件控制流程， 分別闡述采集數據的歸一化算法 數據的差比和算法 丟線判斷算法 一字電感和豎直電感權重融合的原因和算法 偏差補償的原因和算法 偏差合成算法 舵機控制信號算法; 最后簡述速度 PID 控制策略 實踐表明， 各控制策略有效結合， 能實現對智能車的高效控制
引 言
飛思卡爾杯電磁組智能車的硬件系統設計相對比較成熟［1］， 因此， 車子能否跑出好的成績關鍵在軟件部分的設計 目前， 對軟件部分做全面 細致分析的文獻很少［2］， 本文將對經反復實踐及不斷優化的可行性的控制策略進行深入剖析: ( 1) 首先對最困難的十字賽道進行一針見血的分析; ( 2) 接著對硬件系統中比較靈活的電感擺放位置進行闡述， 淺顯地指出一字 八字 垂直電感的各自應用場合; ( 3) 緊接著著重分析舵機打角控制策略: 從數據采集到舵機輸入控制信號， 各個環節都做了有效闡述; ( 4) 最后簡要分析速度控制策略 整套控制策略穩定度高， 邏輯思路簡單， 適合對智能車感興趣的朋友揣摩， 也能對他們提供一些幫助
1 賽道分析
圖1 與圖2 是離地面20 cm 的磁場強度方向的模擬
圖， 從圖中可以清晰地看出比賽規定的賽道的磁場強度及方向， 其中， 圖 1 包含的賽道類型較多， 但賽道較簡單， 類似于最后比賽的預賽賽道， 很有參考價值; 圖2 以直角和十字為主， 適合平時訓練， 以便更深入地掌握電磁車的循跡規律在各種賽道類型控制中， 難度最大的是十字賽道控制［3 ］ 從圖1 圖2 可看出， 在十字處， 電磁場的強度變大，方向更是以十字45°對稱， 而不是以車模實際前進方向( 即進入十字前的直道) 對稱 根據實際調試， 得到如下結論:
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2018-12-8 14:57 上傳
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