学做智能车-挑战“飞思卡尔”杯目录

本文汇集了众多关于智能车设计与应用的研究成果，旨在为智能车领域提供深入的理论支持与实践指导。从智能汽车自动控制器方案设计到光电传感器布局的细致考量，从路径识别算法到控制策略的应用，本文涵盖了智能车设计的多个方面，为读者提供了一个全面的视角。

在智能车控制器方案设计方面，清华大学卓晴提出了一种面向智能汽车的自动控制器方案，旨在提高车辆的智能化程度与自主控制能力。清华大学黄开胜、陈宋等人则深入探讨了汽车理论与智能模型车的机械结构调整方法，为智能车的机械结构优化提供了理论依据。

在赛道参数检测方法方面，清华大学卓晴、王琎、王磊等人研究了基于面阵CCD的赛道参数检测方法，通过图像处理技术实现对赛道环境的精准识别与适应，提升智能车在复杂环境下的行驶能力。

基于虚拟仪器技术的智能车仿真系统构建，清华大学周斌、蒋荻南、黄开胜等人的研究为智能车设计提供了实验验证平台，通过虚拟仿真，优化设计过程，减少实体实验的成本与风险。

韩国智能模型车技术方案分析，清华大学黄开胜、金华民、蒋狄南等人对韩国智能模型车技术进行深入剖析，为国内智能车设计提供了国际视野与借鉴。

在控制策略方面，广东工业大学余灿键、程东成、李伟强等人的研究聚焦于PID算法在智能汽车设计上的应用，上海电力学院倪洁新、戴国平、叶思昆等人的工作则从基于PID算法的智能小车设计出发，探讨了控制策略的优化与实现。

西安交通大学睢涛、陈刚、赵龙等人的研究涉及自动道路识别智能小车的设计与实现，北京科技大学林进鹏、陈曦、尚晓明、谢仑等人的工作则关注双闸制动智能汽车设计，体现了对智能车行驶安全性的关注。

中国科学技术大学金学成、杨奎元、宋东进等人的研究以“比翼齐飞”为题，探讨了自动识径智能小车的设计与调试，强调了智能车在复杂环境中的协同工作能力。

在路径识别与算法方面，清华大学林辛凡、刘旺、周斌、李立国、黄开胜等人研究了基于离散布置光电传感器的连续路径识别算法，电子科技大学秦新、张天钟、谢虎等人的工作则侧重于基于黑线识别算法的智能小车设计，强调了路径识别在智能车行驶过程中的重要性。

基于样条算法与循线小车设计的研究，大连理工大学王晓迪、沈德峰、姚明江等人的工作关注了智能车路径识别与控制系统的综合设计，体现了对智能车系统整体性能的追求。

基于摄像头黑线识别算法和赛车行驶控制策略的研究，上海交通大学贾秀江、李颢、田兴华、戴丰等人的工作深入探讨了基于摄像头图像处理的智能车控制系统，强调了视觉在智能车决策过程中的作用。

在模糊控制类智能车设计中，东北大学冯瑜、孙智鹏、刘锐锐、肖军等人的研究探索了基于模糊控制的智能车辆导航系统，武汉科技大学杨振坤、孙浩、程宇、程磊等人的工作则聚焦于基于模糊参数自整定的智能车系统设计，体现了智能控制策略在复杂环境下的应用。

在赛道记忆算法研究方面，清华大学李立国、刘旺、郝杰等人的工作探讨了基于大前瞻光电识别和道路记忆方法的智能车设计，桂林电子科技大学曾令华、黄钦、张振华等人的研究则聚焦于基于路径记忆的智能汽车设计，体现了智能车在赛道记忆与适应能力方面的创新。

此外，本文还涉及了智能车光电传感器布局对路径识别的影响、单片机模糊指令与智能车设计、基于模糊控制的智能车控制系统等多个主题，为智能车的设计与应用提供了丰富的理论与实践参考。

附录部分包含了“第一届‘飞思卡尔’杯全国大学生智能车邀请赛”的比赛规则、获奖名单及全国大学生智能汽车竞赛的大事记，为读者提供了比赛的背景与历史信息。

本文通过汇集国内外智能车设计的最新研究成果，为智能车领域的发展提供了宝贵的参考资料，旨在促进智能车技术的创新与应用，推动智能车行业向前发展。

扩展资料

《学做智能车：挑战“飞思卡尔”杯》是全国大学生课外科技活动智能汽车竞赛指定参考书，介绍了智能汽车设计原理与方案，给出了智能汽车设计的理论分析和制作实践的指导意见。内容分为两部分，第一部分为技术支持，第二部分是遴选了参赛队伍的部分优秀技术报告与论文。本书适于参加“全国大学生智能汽车邀请赛”的高校学生和广大业余车模爱好者作为参考用书。