“飞思卡尔”智能车常见技术问题与解决方案

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为了使学科赛事的实践经验能与更多人分享,对全国大学生"飞思卡尔"智能车竞赛中常见的三类问题(控制算法的选择、车模机械改装、电磁传感器布局)进行了研究,通过理论计算、模拟仿真以及借鉴现场调试经验对这三类常见问题进行了剖析,并给出了可行的解决方案。智能车的角度控制和速度控制分别采用PID控制算法和模糊控制算法,同时在恶劣条件下用模糊控制算法对PID控制算法进行补充,达到提高系统鲁棒性的目的;给出了如何合理地调整车模前束角和重心这两个重要机械参数的方法,突破当前智能车速度的瓶颈;提出了一种双水平线圈的改进方案,节约成本的同时增强了电磁传感器的灵敏度,并且通过增加竖直方向的线圈提高了智能车的前瞻性。
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