[智能车-直立电磁组]前期的一些总结

关于车的前瞻

需要一定的前瞻保证提前检测到道路前方的信息，在入弯时需要减速，出弯时需要加速，而加减速需要一定的距离，所以前瞻理论上应该至少等于传感器采集数据周期内车子前进的距离+加速或减速需要的距离。

目前看来前瞻的作用更多体现在提前转弯，在速度快时，提前转弯显得尤为重要。而且前瞻越大以后过小s弯时车的左右摆动幅度会越小

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如何放置电感，使得两个传感器采集到的数据差，经过某种函数变换后，与实际偏差线性相关

主电感水平横向放置，这样能保证传感器不受横向的导线影响，那么十字路就与普通的弯道就没什么区别了。
辅电感水平向前放置，这样在没有弯道的时候检测不到信号，而一旦检测到弯道就有明显的信号出现，而且可以根据两边信号的强弱来判断是左直角还是右直角还是十字等等
如果两组电感不够可以考虑再加一组，暂目前看来两组已经足够。
函数变换已经找到了，过程如下：采集实际数据，包括偏离中心线的距离x，和对应的两个传感器的示数差e；将数据输入matlab，利用cftool工具进行拟合，发现e=a*sin(bx)这个函数的拟合效果非常不错；求这个函数的反函数，就得到了x=1/b * arcsin(e/a)；现在根据两个传感器的示数差e就能得出传感器偏离中线的距离x了。
显然我们的控制算法需要的是一个线性的量，如果不进行这种变换，直接用e进行控制，那么控制起来会经常出现过头的现象，而用x进行控制则要平滑得多。而且这样经过变换后还有一个好处，如果环境改变，我们就只需要修改变换函数，使得得出正确的偏移量，而后面的控制算法的参数可以不用改，这样就把数据的采集与处理和控制算法分离开来，调试起来更容易。

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利用多组传感器得到更精确的定位

参看官方给的参考方案，主电感可以采用两组，采集两个方向的磁场强度，从而推测出电感与中心线的夹角等等其它信息。这个还有待深入研究。

听说有人两个电感跑2米8，吓傻O_O

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速度控制

需要给从 a m/s 到 b m/s 经过的时间 t s 设定一个目标值，然后朝这个目标努力。总体目标是，速度控制平滑稳定，加速减速反应迅速。
现状：采用裸增量式PID控制方法，目前只用了P，且加了限幅，结果是速度不稳定，在目标速度上下来回波动，周期比较长。
原因分析：直立车与四轮车相比，它的速度控制和直立控制是直接耦合在一起的，因此速度控制不能剖开直立控制来做。初步分析现在的算法，问题出在，在速度带到目标速度前，速度控制量就已经饱和，而只有当速度超过目标速度后，速度控制量才会下降，而刚开始下降时，车依然是加速的，这势必会大大加长速度调节周期。
在速度控制上，我们之前所做的理论分析远远不够就开始编码看现象，这是浮躁，得改。

后来确实遇到了很多问题，事实证明，无论做什么，一步一步扎扎实实走是很重要的