引言

　　全國高等學校自動化專業(yè)教學指導分委員會受國家教育部委托，舉辦第一屆“飛思卡爾”杯大學生智能車邀請賽。在智能車賽事中，路徑識別方法主要有兩大類，一類是依靠紅外光電傳感器，一類是依靠攝像頭。紅外光電傳感器以其體積小、價格低廉、安裝靈活方便且不受環(huán)境可見光干擾等特點得到了廣泛的應用。

　　對于該類傳感器來說，相應于不同的路面條件(主要是黑白度)，接收管接收到地面漫反射紅外線后其兩端電壓將有所不同，即傳感器接收管正對白色路面，則其電壓較高，若正對黑色的路徑標記線，則電壓較低。因此，基于這個原理可以提出一種比較常見的路徑離散識別算法：通過普通I/O端口將接收管電壓讀入單片機，根據端口輸入的高低電平邏輯來判斷該傳感器是否處于路徑標記線上方，再篩選出所有處于標記線上方的傳感器，便可以大致判斷此時車身相對道路的位置，確定路徑信息。

　　這種離散算法簡便易行，對硬件及算法要求都比較低，在傳感器數目較多的情況下也可以實現較高的識別準確性。但它的一個致命缺陷在于路徑信息只是基于間隔排布的傳感器的離散值，對于兩個相鄰傳感器之間的“盲區(qū)”無法提供有效的距離信息，因此在傳感器數目受到限制的智能車賽事中，其路徑識別精度極大地受制于傳感器數目及其間距。

　　即使傳感器數目不受限制，路徑識別精度足夠高，離散路徑識別算法仍有其難以克服的固有缺陷。由于離散算法得到的路徑信息為離散值，如果直接應用到轉向及車速控制策略中，勢必造成轉向及車速調節(jié)的階躍式變化，這將會對賽車的性能產生以下不利影響：其一，轉向及車速控制僵硬，對路徑變化反應不靈敏，同時易產生超調及振蕩現象;其二，舵機輸出轉角相對于路徑為階躍式延遲響應，對于追求高速性能的高車速短決策周期控制策略來說，很可能因為舵機響應不及而造成控制失效。

　　為了解決以上問題，一方面可以從路徑識別算法上著手，尋找識別精度高，不受傳感器數目限制，識別信息連續(xù)的路徑識別算法;另一方面也可以從控制算法上著手，尋找基于離散路徑信息的連續(xù)控制算法。本文著眼于第一條思路，提出一種將有限間隔排布傳感器采集的數據連續(xù)化的方法，來實現連續(xù)路徑識別。

　　光電傳感器特性

　　該連續(xù)化方法主要是建立在對光電傳感器特性的深入研究的基礎上。

　　事實上，紅外光電傳感器特性并非如前文所述那樣簡單(白區(qū)高電壓，黑線低電壓)，其電壓大小與傳感器距離黑色路徑標記線的水平距離有定量關系：離黑線越近，電壓越低，離黑線越遠，則電壓越高，(具體的對應關系與光電管型號以及離地高度有關)，如圖1所示。

　　圖1 傳感器電壓與偏移距離關系示意圖