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除欧美外，日本、加拿大、韩国、泰国及新加坡等国也已投入一定的人力物力开展智能汽车的研究，并取得了一些研究成果。
1.2.2 国内智能汽车发展概况
我国的相关研究也已开展，主要技术成果是7B.8军用智能机器人平台以及清华大学研制的THMR-Ⅲ和THMR-Ⅴ自主车。中国科学院自动化研究所于2003年研制出的移动机器人，其基本结构包括传感器、控制器和运动结构。通过多传感器信息融合，能够实时完成运动控制决策、躲避障碍物、寻找最优路径、实现自主移动、定点运动及轨迹跟踪等。
2011年7月14日由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车如图1.2所示，完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，刷新了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的纪录。
图1.2 红旗HQ3无人车
1.3 飞思卡尔杯大学生智能汽车竞赛简介
全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛旨在加强大学生实践、创新能力和团队合作能力，激发大学生从事科学研究与探索的兴趣和潜能。该竞赛是以智能汽车为研究对象的创意性科技竞赛，是面向全国大学生的一种具有探索性工程实践活动，是教育部倡导的大学生科技竞赛之一[ ]。其中对于智能汽车的设计内容涵盖了控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械、能源等多个学科的知识。
南京理工大学从第一届比赛开始就一直参加这项比赛，并且取得了好成绩。图1.3所示的是第七届全国大学生智能汽车比赛的现场。
图1.3 第七届全国大学生智能汽车比赛的现场
1.4 本文主要研究内容
本文以第八届飞思卡尔杯全国大学生智能汽车竞赛为背景，采用Freescale16位单片机MC9S12XS128B为核心控制单元，利用摄像头感应路径信息，对智能汽车进行实时控制，完成视觉引导车的控制算法研究和设计。建立了视觉导引车系统动力学模型、转向和驱动系统的数学模型，在此基础上，分模块设计了摄像头图像处理、后轮转向以及速度闭环控制等控制算法，实现了智能汽车快速有效的寻迹运动。
本文具体的研究内容如下：
第一章，绪论。介绍了本次课题研究的背景及意义、国内外智能汽车研究现状以及“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车比赛概况，最后介绍了本课题的主要研究工作。
第二章，视觉导引车系统总体设计。根据今年比赛的具体要求要求，详细描述了此次智能汽车系统的需求分析、组成结构及工作原理，最后，给出了视觉导引车的整个控制流程。
第三章，视觉导引车系统建模。主要构建了智能汽车线性二自由度动力学模型，后轮转向建模，驱动模块建模和摄像头转向装置建模等。重点分析了智能汽车在低速和高速时的后轮转向系统及前轮电机驱动闭环控制系统。此外介绍了摄像头转向装置原理。文献综述
第四章，视觉导引车智控制策略及算法设计。根据第三章构建的系统模型，结合实际智能汽车设计目标分模块进行控制策略设计。分别从赛道识别、电机驱动、舵机转向等模块进行算法设计。本文主要采用了PID控制算法，并用MATLAB进行了仿真实验。
第五章，视觉导引车的系统调试。主要是在整个智能汽车的设计制作完成的基础上，对智能汽车的调试。首先进行分功能模块调试，主要包括传摄像头赛道识别调试，后轮转向舵机调试以及前轮驱动PID调试等；然后介绍了系统联调的过程；最后给出了系统调试过程中遇到的问题及解决方法。