Cyber15隊智能汽車競賽技術報告(節選)

　　目標是達到圖5效果。紅色為卡爾曼濾波輸出，藍色為加速度計直接輸出。如果紅色抖動非常厲害，可以適當減小Kg的大小。接著是動態整定，還是保持車輪恒定PWM旋轉，同時，搖擺車身。　　

　　大致調節到圖6所示的樣子。目前存在一個相位差，這個相位差在后期直立算法的調試中是致命的，必須克服掉。解決方法，逐漸增加dt即可。達到圖7效果即可認為卡爾曼濾波參數整定完成。　　

　　電磁支架設計

　　在智能車設計中，越早獲取賽道信息就能夠更早作出判斷，并對車模實施控制。對于攝像頭組而言，獲取的賽道信息多，但是對于電磁探頭而言，基本只能獲得探頭正下方和前方部分信息。那么要越早獲取前方賽道信息，最直接有效的方法就是加長前瞻。

　　同時，針對兩輪車而言，長前瞻容易帶來如下幾個問題。

　　1、增加重量：支架的重量將直接影響直立的效果以及兩輪車的動態性能。尤其當前瞻較遠的時候，前段的增重將造成力矩的增加，且前瞻越遠，增加的力矩也就更明顯，對于車模的直立影響將更大。

　　2、增加轉向慣量：過于長的前瞻將使得Z方向的轉動慣量增加，由于電機功率有限，轉動慣量的增加將造成轉向上不靈活的情況，影響彎道性能。　　

　　3、信號串擾：根據比賽規定，兩條電磁線間最小間距為60CM，如果前瞻過長，有可能探頭支架申入臨近賽道，被臨近信號干擾，造成竄道的情況。

　　4、過于壓線：當使用跟線的彎道算法時，過長的前瞻容易致使一個輪子掉落跑道，如下圖。　　

　　根據實際測驗得，前瞻在40CM-60CM之間，效果最好，因此最后選取前瞻為50CM。

　　參考文獻
　　[1]馮智勇,曾瀚,張力,趙亦欣,黃偉.基于陀螺儀及加速度計信號融合的姿態角度測量[J].西南師范大學學報，2011,36(4):137-141
　　[2]陸芳,劉俊.卡爾曼濾波在陀螺儀隨機漂移中的應用[J]. 微計算機信息,2007,23(8-2):222-224
　　[3]陳靜.兩輪自平衡機器人模型及控制方法研究[D].北京工業大學碩士學位論文,2008.
　　[4]Rich Chi Ooi.Balancing a Two-Wheeled Autonomous Robot[D].The University of Western Australia Final Year Thesis,2003.
　　[5]Gene F.Franklin,J.David Powell,Michael L.Workman.Digital Control of Dynamic Systems[M].北京：清華大學出社，2011.