右輪速度控制量=設定值-(速度控制量測量值+轉向控制量測量值)

則實際上，轉向控制量為速度控制閉環(huán)中一部分，在C語言實現(xiàn)時，將兩控制量由同一控制算法計算。最終輸出量為：

電機輸出量=直立控制量+速度與轉向控制量

由原理可知，在直道上行駛時，因為轉向控制量接近于零，所以傳統(tǒng)速度控制與我們所使用雙速度控制下的速度輸出量相同。轉向時，由于圖像采集后的PID控制產(chǎn)生轉彎控制量，形成左右輪差速，實現(xiàn)車模轉彎。傳統(tǒng)速度控制模式下轉彎控制量并不受速度控制調(diào)整，轉彎量相對速度控制參數(shù)來說是一種擾動量，在雙速度控制算法下，轉彎量因對當前輪胎轉速造成影響，故受到該輪速度控制調(diào)節(jié)。雙速度控制下，當車模運行轉彎時，雙速度控制實際上會減緩車模入彎控制速度，加快車模出彎控制速度。實驗效果上，因雙速度控制減緩車模入彎控制量，則在很大程度上減小了車模因快速入彎而造成的側滑以及側翻，而對于出彎的快速調(diào)整，使車?？梢栽诔鰪澓蟾斓卣{(diào)整車模位置，便于處理連續(xù)彎道及出彎后的障礙、虛線、起跑線等特殊賽道情況。因此，雙速度控制下，轉彎時速度控制量不為零，相當于系統(tǒng)轉彎時始終有速度閉環(huán)存在，輪子的左右差速由速度閉環(huán)控制。

3 實驗數(shù)據(jù)

以下為各種不同道路情況下，測得系統(tǒng)在不同路況下所能通過的最短時間，由光電門測量計時，如表1所列。

由以上數(shù)據(jù)可以看出，在彎道越多時，雙速度控制所帶來的速度提升越明顯，而在連續(xù)小S彎道時所帶來的提升不大。

在本屆智能車競賽中，對光電平衡車來說，對于速度提升最大的考驗是本屆智能車首次加入的障礙部分。障礙部分最大的難點在于，車模直立狀態(tài)經(jīng)過障礙時，不可預測是車模的左輪還是右輪先經(jīng)過障礙。在車模高速行駛經(jīng)過障礙時，會出現(xiàn)車模騰空、車模電機失速的現(xiàn)象。當電機失速時，車模落地時左右輪哪一個先落地同樣不可控，由此車?；貧w地面速度不可控，造成車模倒地或側翻。

雙速度控制在很大程度上可以減小車模在過障礙時的失速。當車模經(jīng)過障礙時，無論是左輪還是右輪先經(jīng)過障礙，車輪失速、雙速度控制下，雙電機的速度控制是獨立的，又由于對電機的控制采用調(diào)節(jié)速度很快的PD控制，可以控制電機在失速回歸地面后迅速調(diào)整車身姿態(tài)，在車身重心較低情況下，高速通過單個障礙。經(jīng)反復試驗，PD控制下的雙速度控制可以很好地克服車模過障礙時對車模產(chǎn)生的影響，效果很好。

結語

本屆競賽，組委會首次要求光電組直立，本設計基于飛思卡爾K10芯片，首次嘗試使用線性CCD作為圖像處理傳感器。根據(jù)線性CCD所采圖像，通過PID控制原理，采用雙速度控制算法對高度復雜的不同路況、障礙等情況都實現(xiàn)較好處理，效果良好。