基于智能車非勻速行駛記憶算法的研究和實(shí)現(xiàn)

　　在由直線進(jìn)彎時(shí)，如果在彎道中出現(xiàn)直道，并且計(jì)算出其長度小于某一值的時(shí)候，認(rèn)為是過彎過程中出現(xiàn)的小范圍的直線，仍按照彎道處理。本算法的核心也在于如何過濾彎道中出現(xiàn)的直道，以及從分析不同的彎道形式。把彎道分成以下幾類：

　　(a) 急彎：這里所說的急彎也就是競賽規(guī)定的曲率最小的彎。當(dāng)車過急彎時(shí)，其采集的數(shù)據(jù)如下所示：　　

　　可見在急彎時(shí)，轉(zhuǎn)角的個(gè)數(shù)相對較少，轉(zhuǎn)角值相對較大，并且在正常情況下所有的都是同向的。

　　(b)圓形彎道：圓形彎道也是第二屆比賽中新增加的賽道元素，其除了包括實(shí)際意義上的圓形賽道之外還包括一個(gè)相對較大的彎道。相比于其他幾種賽道元素，圓形賽道的識別比較簡單，當(dāng)同一個(gè)方向的轉(zhuǎn)角大于某一個(gè)數(shù)值時(shí)，并且中間過程中沒有換向發(fā)生，便可以認(rèn)為小車進(jìn)入了圓形賽道。下述數(shù)據(jù)是車經(jīng)過圓形賽道時(shí)采集的數(shù)據(jù)：　　

　　因?yàn)樵诮嵌鹊目刂粕希鞠到y(tǒng)采用了模糊控制，車在進(jìn)彎時(shí)能夠迅速調(diào)整角度，并以一個(gè)恒定的角度過彎，以上的數(shù)據(jù)是驗(yàn)證了這一結(jié)果。

　　(c)小S彎：對于人眼觀察小S道是不存在直道的，但是由于光電傳感器的局限性，它會檢測出大范圍的直道，本系統(tǒng)所做的第一件事情就是把這些直道過濾掉，也正是利用這些信息小車實(shí)現(xiàn)了S道直走。下述數(shù)據(jù)是小S時(shí)的過彎數(shù)據(jù)：　　

　　小S彎的特點(diǎn)是：在過彎的整個(gè)過程中既有左轉(zhuǎn)又有右轉(zhuǎn)的，并且左轉(zhuǎn)角度的個(gè)數(shù)和右轉(zhuǎn)角度的個(gè)數(shù)都應(yīng)該大于某一個(gè)值。此外，單次左轉(zhuǎn)或者右轉(zhuǎn)的角度的個(gè)數(shù)小于某一個(gè)值?？紤]到小S的前后可能會接著其他彎道，本系統(tǒng)在第一個(gè)換向點(diǎn)之前，按照其彎道行走，在換向點(diǎn)之后采取小S的行走策略，在最后一個(gè)換向點(diǎn)之前結(jié)束。

　　(d)大S彎：在本屆比賽中增加了大S和曲率漸變的S道，這給記憶算法實(shí)現(xiàn)增加了很大的困難。大S相比小S而言，其賽道特征是相似的，只是判斷的標(biāo)準(zhǔn)稍有不同。首先，大S之間有較長距離的直道，必須加大直道的判斷范圍才能將其過濾掉。其次，單次左轉(zhuǎn)或者右轉(zhuǎn)的角度的個(gè)數(shù)應(yīng)該大于小S的個(gè)數(shù)。

　　針對以上賽道分析，系統(tǒng)首先分辨下一步的賽道元素，然后按照行駛策略，將第二圈的行駛速度及方向進(jìn)行控制。其主要思想為：

　　(a)直道行駛：由于在進(jìn)直道的時(shí)候已經(jīng)對直道的長度已經(jīng)有一個(gè)預(yù)先的認(rèn)識，這使得直道的行駛能夠做到游刃有余。將直道分為短直道和長直道，短直道就做一般加速處理;長直道在起始處全力加速，末端進(jìn)行線型減速，也即將速度分成高速，中速，低速，從高到中再到低。經(jīng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)直接從高速轉(zhuǎn)為低速時(shí)，小車在過彎時(shí)不穩(wěn)，容易測滑，不僅影響速度，啟動也慢。采用線型減速后過彎流暢，能達(dá)到很好的效果。這樣就避免了由于車本身的某些局限性，如舵機(jī)響應(yīng)時(shí)間、賽道摩擦系數(shù)、輪胎抓地力、傳感器布局等因素的影響所造成的直線速度不能加到最高的缺點(diǎn)。

　　(b)對于小S，理想的情況下是實(shí)現(xiàn)同CCD同樣的效果，采取高速直線過彎的策略。為了安全起見也可以采用滯后過彎的策略，讓智能車采取較小的轉(zhuǎn)角高速過彎。

　　(c)對于大S賽道，不同的曲率彎道，小車有它最佳極限速度存在。本系統(tǒng)利用初圈得到彎道的曲率半徑以及S道之間直線的長度，在過各彎道時(shí)將車速調(diào)至它相應(yīng)的極限速度，從理論上就是它所能跑出的最優(yōu)成績了。

　　(d)對于圓形彎道，需要在彎道的曲率和過彎的速度之間做一個(gè)權(quán)衡。當(dāng)行駛的曲率較大時(shí)，那么車可以以較高的速度行駛，當(dāng)走內(nèi)圈時(shí)，由于半徑的減少，離心力的增大，就不能以較高的速度行駛，但是可以找到兩者之間的平衡點(diǎn)。

　　4、小結(jié)

　　通過本文所述的算法的研究和調(diào)試實(shí)現(xiàn)，小車的運(yùn)行速度提高非常明顯，也可以明顯地看出小車在各種環(huán)境如直道、各類彎道下運(yùn)行的特點(diǎn)。隨著賽道類型愈來愈復(fù)雜，需要抽象出更多更復(fù)雜的模型進(jìn)行分析，采取最優(yōu)的過彎策略，這樣在比賽中才能做到游刃有余，對此本文計(jì)劃做進(jìn)一步的研究。

　　參考文獻(xiàn)：

　　[1] 邵貝貝. 單片機(jī)嵌入式應(yīng)用的在線開發(fā)方法. 北京：清華大學(xué)出版社. 2004 年10 月第1 版
　　[2] 卓晴，黃開勝，邵貝貝.學(xué)做智能車.北京航空航天大學(xué)出版社.2007年3月第1版
　　[3] 諸靜. 模糊控制原理與應(yīng)用. 機(jī)械工業(yè)出版社. 2005年1月第二版
　　[4] Freescale Semiconductor MC9S12DG128_datasheet.pdf