【正文】 rol strategy,” Proceedings of th e 6th World Congress on Intelligent Control and Automation Piscataway, NJ, USA: IEEE, ~8562, 2021. [3]Weifeng Lv, Wenjie Liao, Dongdong Wu, and Jiong Xie, “ A new road work model and its application in a traffic information system,” Autonomic and Autonomous Systems, , 2021. [4]Wei Li, Yuehong Qiu, and Jia Dong, “Design of video accessing system based on CMOS image sensor,” Microputer Information, , 2021. [5]Chen Dong,“Study and implement of the control system of the intelligent vehicle,” Southeast University, 2021. [6]Hu Ke, Zhuanghui Guo,and Lei Wang,“Research on wireless munication technology ZigBee,” Computer Knowledge and Technology, , , 2021. [7]MC9S12XDP512 Data Sheet, Freescale Semiconductor,2021. [8]Figneroa JF and Lam ancusa JS, “A method for accurate detection of time of arrival: analysis and design of an ultrasonic ranging system,” The Journal of the Acoustical Society of America, , , , January 1992. [9]Tao Zhang, Yushun Wang, and Xuehua Li,“Based on DSPIC solution for BLDC motor39。 (4) MCU control module. . Navigation Unit (1) Camera module design Using camera as a path detection sensor scans the front path in advance, so that the car can operate more moothly. As CMOS image sensor has high integration, low power consumption, low pixel defects and other advantages, we select OmniVision’s multicolor CMOS image sensor OV6620 with a resolution of 356 * 292 pixels. Figure 4 is the process of image acquisition. First, MCU controls COMS camera gathering information, then transfer the image data to the buffer memory FIFO, transform the parallel and serial data, finally read the data by the MCU’s SPI port. 13 Image acquisition process has two modes: power up mode and SCCB mode. The system uses SCCB mode: After SCCB initializing OV6620 and enabling VSYNC, the system judge whether it has obtained a frame image. After FIFO stored a frame image, the system gets the data by MCU. (2) the Design of Ultrasonic Module If the intelligent car automatically avoids barrier and navigates, it needs to establish the distance measurement system of the moving vehicle[8]. The ultrasonic distance measurement system can avoid obstacles and locate them, make decision level fusion of information with the camera, and assist path planning. But a small quantity of ultrasonic sensors can39。 今后，將進(jìn)一步研究自主智能車，車輛 隊(duì)列 控制器算法和控制策略 ， 這項(xiàng)研究包括 自治 智能 車自動(dòng)跟蹤算法和自動(dòng) 避障 算法， 多輛車之間的 通信，車輛動(dòng)力學(xué)模型 和 運(yùn)動(dòng)模型的控制策略 的結(jié)合 。 同一時(shí)間 ，在自治 的 智能車 上 進(jìn)行的測(cè)試表明 ：通信系統(tǒng)可以正確地接受指令，做出正確的動(dòng)作 。 圖 10 自治智能車運(yùn)動(dòng)軌跡 汽車蔽障測(cè)試 當(dāng)自治智能車需要改變車道或超車， 在 避 開障礙的 實(shí)驗(yàn)過(guò)程它可以自動(dòng)避開障礙物 .分析表明有關(guān)蔽障策略不能良好的處理速度、距離和轉(zhuǎn)角的關(guān)系。 在縱向控制的過(guò)程中，我們根據(jù)當(dāng)前的速度和道路狀況設(shè)置安全速度值 ，所謂的安全速度值是車能拐過(guò)拐角的速度。路徑提取算法和運(yùn)動(dòng)圖像采集后的反饋控制算法如下。 為了提高單片機(jī)的穩(wěn)定性，設(shè)計(jì)的主要措施已經(jīng)采取如下：① MCU 電源電路設(shè)計(jì) 。 網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)員負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)的管理工作，而終端節(jié)點(diǎn)一方面獲得模擬數(shù)據(jù) 。（ 1） 在公式（ 1）， C是空氣中的聲速， T為 從發(fā)射到返回的時(shí)間間隔。 超聲波測(cè)距系統(tǒng)，可避開 障礙 并定位 他們 ， 根據(jù)攝像頭獲得的信息進(jìn)行決策控制， 并協(xié)助路徑的規(guī)劃。單片機(jī) 距離測(cè)量傳感器 速度測(cè)量傳感器 縱向信息 無(wú)線傳輸 和接受模塊 攝像頭 橫向信息 角度傳感器 行駛 電機(jī) 轉(zhuǎn)向 電機(jī) 橫向控制 縱向控制 道路 3 圖 3系統(tǒng)框架 硬件設(shè)計(jì)對(duì)自治智能車的運(yùn)行效果有直接的影響， 根據(jù)自治智能 車 總體 的分析，硬件應(yīng)該 含 有以下模塊 ： （ 1）導(dǎo)航模塊 ， 這 其中包括數(shù)字 CMOS攝像頭和超聲波無(wú)障礙檢測(cè)傳感器（ 2）控制 模塊 ，包括 行駛 和轉(zhuǎn)向 運(yùn)動(dòng)電機(jī) （ 3） Zigbee無(wú)線 通信模塊 （ 4）單片機(jī)控制模塊。 該 控制過(guò)程如下：首先，檢測(cè)系統(tǒng)收集路徑信息， 然后 驅(qū)動(dòng)器系統(tǒng)使直流電動(dòng)機(jī) 產(chǎn)生 適當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn) 速， 轉(zhuǎn)向電機(jī) 根據(jù) 控制和決策系統(tǒng)的分析和判斷 給出一個(gè)正確的 轉(zhuǎn)向角 ， 所以自治智能汽車可以跑得快 而且平穩(wěn)。 圖 2是的自治智能車系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。在車 輛道路綜合的基礎(chǔ)上的 車輛 隊(duì)列控制 系統(tǒng)可以通過(guò)提高單個(gè)車輛的智能化水平，提高 與 交通環(huán)境 交互信息 的能力，以及 增加 車輛密度 來(lái)提高道路通行能力。 Email: 摘要 自治智能車是基于考慮車輛和道路在內(nèi)的車輛編隊(duì)的物理仿真的基礎(chǔ)。 我們提出的關(guān)于識(shí)別導(dǎo)航線和運(yùn)動(dòng)控制 的關(guān)鍵算法 ，這其中 包括路徑提取和控制算法。因此，有必 要研究 一些基礎(chǔ)東西，這 包括車輛 隊(duì)列 ，車輛 隊(duì)列模型 ，及車輛小隊(duì)控制方法的行為特征 ， 這些研究 需要在 建設(shè)有 硬件循環(huán) 仿真的車輛 隊(duì)列 系統(tǒng) 中 進(jìn)行。 我們選擇 CMOS攝像 機(jī) 作為 檢測(cè)傳感器 ，它 可以檢測(cè)出車道 ，引導(dǎo)車輛在路上順利的行駛。 控制和決策系統(tǒng)以飛思卡爾 16位單片機(jī) MC9S12XDP512作為其主要控制芯片 ， 它的 40M的主頻能夠滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)和信息處理的需要。 圖 4 圖像采集過(guò)程 圖像采集過(guò)程有兩種模式：上電模式和 SCCB模式。 圖 5超聲波傳感器安裝結(jié)構(gòu) 該系統(tǒng)通過(guò)檢測(cè)從發(fā)射到返回的時(shí)間間隔 來(lái)計(jì)算 距離。 （ 2）轉(zhuǎn)向電機(jī)控制 轉(zhuǎn)向電機(jī)控制 由 直接改變輸入 PWM 占空比 的 不同 來(lái)轉(zhuǎn)動(dòng)不同 的角度， 該轉(zhuǎn)向電機(jī)輸出角 與給定的PWM信號(hào)有一定 的線性關(guān)系。 裝載 著 MC13192 無(wú)線收發(fā)器的汽車通過(guò) MC13192 與 XDP512之間的數(shù)據(jù)交換 來(lái) 進(jìn)行 無(wú)線通信。該系統(tǒng)的軟件流程圖如圖 8 所示 。 該算法能始終 在每一列 的邊緣附近 跟蹤這一列 ,并找出下一 行的邊 緣 ,所以它是高效的。它會(huì)自動(dòng)加速和減速。 特別是在響應(yīng)速度下降 時(shí)，會(huì)產(chǎn)生更大的 穩(wěn)態(tài)誤差 。 在通信中， Zigbee 數(shù)據(jù)傳輸模塊傳輸數(shù)據(jù)穩(wěn)定、 正確，這樣自治智能車可以根據(jù)通信協(xié)議控制另一個(gè)智能車。s performance. Finally, it will analyze the test data and make further improvement about the autonomous smart car control algorithms. 11 design of autonomous smart simulant car The autonomous smart car includes four parts: the detection system, the power system, munication system, control and decisionmaking system. The detection system is the most important, whose main work is the navigation. We choose CMOS camera as the detection sensor which can detect lane and guide vehicles to travel smoothly on the line. In view of a single CMOS image sensor can’ t detect the vehicle distance, overtaking distance and other movement parameters ideal, we choose the ultrasonic sensor at the same time[4]. The power system mainly controls the angle of the steering motor and the speed of the DC motor. The process of control are as follows: first, the detection system gathers the path information, then the drive system make the direct current motor give a proper rotational speed and the steering motor give a right steering angle by the control and decisionmaking system’s analysis and judgments , so the autonomous smart car can running fast and smoothly[5]. In order to get more realistic behavior traits through the simulation control