写在前面

很高兴加入古月居这个大家庭，希望我的加入能给这个优秀的社区添砖加瓦~φ(≧ω≦*)♪   回到正题，十六届智能车竞赛也是提上日程，这次卓大没有鸽我们，早早的就出了规则，今年的基础四轮组相较于去年也是有了一些变化，主要体现在以下3点：  

1. 1.指定使用B车模
2. 2.主控芯片进行了更换
3. 3.添加了三岔路口的元素

  对于刚接触智能车基础四轮组的同学来说，总是会面临着一个问题：我究竟是应该选择摄像头还是电感做为感知赛道元素的方式？别急，接下来我就为各位同学来分析一下各中利弊  

浅析

 我是参加十五届智能车竞赛的选手，因为疫情导致在校准备时间很短，而且我们学校是第一次参加这个智能车的竞赛，所以稳妥起见，我还是选择了电磁感应做为我们感知赛道的方法。

大家都说摄像头好，确实，我也是这么觉得的，但是凡事都是有利又有弊的，摄像头车好，跑得快是没错，但是对于我们这些新人，或者说会点进这篇博客来看的同学来说，肯定对智能车竞赛还没有那么熟悉，更别说熟练处理摄像头图像了，那么如果做了摄像头车到时候比赛的时候现场光线出了问题，上帝之光重出江湖，半年甚至一年来的心血都有可能会付诸东流。  

电磁车就不一样了，只要做了归一化处理，就相当于屏蔽了环境对于智能车的影响，这样比赛时候炸雷的概率就会小很多，但是缺点也是显而易见的，下限虽然高但是上限就一般了，我在实验室跑的车速最高稳定在2.57m/s，再往上去车子姿态就很不稳定了，所以电磁车的上限是远远不如摄像头车的上限。   因此，在第一年做车，而且没有前辈指导和祖传代码的条件下，对于如何选择感知方式的问题，我为各位同学列举了如下的一些参考：  

    这个选择也跟各位同学的规划有关，如果你是已经大三了第一次参加这个比赛，那么或许拿一个奖项可能更重要一些，那么不妨选取电感做为感知赛道的工具，如果你是大一或者大二就参加了智能车竞赛，并且未来还有继续参加智能车竞赛计划的同学，我觉得不妨从摄像头车开始做起，虽然第一年的成绩可能没有这么理想，但是当你第二次参赛 的时候，你已经有了2年的准备时间，图像处理只会越做越得心应手，那么摄像头车能帮助你获得一个更好的成绩。   在这里我先放一个早期我的智能车跑的视频吧，车速大概在2m/s左右，这个时候还没有加车库     我们早期的入库方式，但是比赛的时候没有采用，因为实在是时间太长了，不过真的是稳得一匹    

干货分享

 我将我的参赛代码已经在GitHub上进行了开源，欢迎大家下载  

2020年全国大学生智能汽车竞赛浙江赛区二等奖开源代码     本博客是我这个系列的第一篇博客，接下来我将就十六届智能车竞赛为各位同学分享我的思路，并且手把手教大家如何将我的开源代码加以利用，关于我的代码有什么不明白的都可以在评论区评论，博主看到了会第一时间回复的。   不过大家一定要注意，2021年的主控芯片跟2020年的不一样的，我用的主控芯片MK66FN2VLQ18，然后今年要求的芯片是 Infineon系列的单片机了。我的代码工程是用IAR8.25及以上版本才能正常打开，所以我推荐大家拿我的代码做为一个参考即可，我也会写一篇博文专门介绍我的代码结构。 软件设计的流程图如下    我的智能车系统在设计的时候添加了一些调试模式，也是我希望大家采用的一些方式，因为在省赛正式比赛之前，会有一定时间给参赛选手进行调试，那么提高调试的效率就很重要了，我们需要在尽可能短的时间里调试出性能更优良的智能车。

在我的智能车系统里，有一个定时停车的模式。在这个调试模式下，智能车会像正常比赛的时候一样跑，但是运行一个固定时间后就会进入停车状态然后停车。这个调试模式是在调试赛道不同部分时使用的，这样可以帮助我们在调试的时候迅速定位出现问题的赛道元素。   还有一个很重要的部分就是车库，规则说的很明确了，如果没有入库就是没有成绩的，相当于白跑了，所以不管怎么样，入库一定要写的100%准确，这个十分重要

                                               （づ￣3￣）づ╭❤～一键三连，这次一定(๑•̀ㅂ•́)و✧