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1.2 智能车国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 智能车关键技术分析
1.3.1 导航定位技术
车辆定位技术是无人驾驶车辆行驶的基础。导航定位技术包括：电磁导航、电缆导航、无线导航、GPS导航、视觉导航、激光导航和惯性导航等等。
电磁导航：该技术是在车辆行驶道路下方埋下磁力线，使得车辆在行驶过程中感应到磁场，通过车上传感器检测车辆行驶方向与磁力线的误差角度来不断地进行修正，保持车辆在正确的方向上行驶。论文网
激光导航：该技术是通过安装在车上方的能360度旋转的激光扫描器，感知车辆与反射柱的距离和方位角，得到车辆在三维坐标中位置。
GPS导航：利用GPS定位卫星，可以在全球范围内对车辆进行时时定位与导航。安装在车辆上的GPS信号接收器通过捕获按一定卫星截止角的待测卫星发出的信号，测量出接收天线至卫星的伪距离和距离的变化率，由接收器中的微处理计算机计算出车辆所在地理位置的经纬度、高度、速度等信息。
视觉导航：通过摄像头采集图像信息，通过处理器识别图像中的道路信息，控制车辆在正确道路上行驶，并且通过一些算法识别障碍物或是其他危险情况，控制车辆避免与之碰撞。
1.3.2 车体控制技术
车体控制技术主要包括速度控制和方向控制。无人驾驶就是应用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶。通过对驾驶员的驾驶行为进行分析可知，车辆的控制是一个典型的预瞄控制行为。目前最常用的方法是经典PID算法，比如模糊PID、神经网络PID等。
1.3.3 安全避障技术
从汽车发展到未来的智能汽车，安全问题始终是最优先考虑的。如今在研究的智能汽车，它们的避障传感器包括激光雷达、微波雷达、视觉、超声波传感器等。微波传感器的探测距离较远，主要应用在高速公路上检测与前车的距离。激光雷达的探测角度广，可以应用在城市道路交通，应对复杂路况。超声波传感器的探测距离较短，可以放于车辆的两侧。视觉传感器虽然价格低廉，可是立体视觉算法的可靠性、实时性有待提高。
1.4 “飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛简介
“飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛起源于韩国。赛事组委会提供标准的车模、直流电机和可充电式电池。各参赛队伍需要设计能够自主识别赛道的智能车。在规定的赛道上跑完全程没有出界，用时最短并且技术报告评分高的队伍获得优胜。智能车的设计涵盖了控制、模式识别、汽车电子、传感技术、电子、计算机、机械等多个学科的知识，对学生对知识的融合和动手能力的提高起到推动作用[16]。2013年将举行第八届智能车竞赛，分别有光电、摄像头、电磁三个组别。每一届的规则都会作相应调整，各校学生需要根据规则来设计自己的智能车。全国共有8个赛区，各高校需要先参加所在赛区的比赛，优胜的队伍才能参加全国总决赛。文献综述
飞思卡尔杯智能车竞赛现场
1.5 本文主要研究内容和组织结构
本文以第八届“飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛为背景，根据大赛规则，提出了基于32位MCU的光电平衡组智能车控制系统的硬件设计方案并阐述其工作原理，具体从硬件电路和机械结构角度对智能车进行设计与调整：
（1）在规则允许范围内对车模机械结构进行调整。包括将D车模的前轮和舵机去除；用废弃电路板将车模底盘固定；设计线性CCD和保护支架的固定方法等。
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