2024年电子设计竞赛自动驾驶小车：从传感器融合到路径规划的实战指南

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在大学生电子设计竞赛的自动驾驶小车项目中，我们常遇到几个关键问题：

定位漂移：由于小体积车辆惯性大，IMU 积分误差会随时间累积，导致定位偏离真实轨迹
响应延迟：从传感器采集到执行器响应往往存在 100-300ms 延迟，在高速行驶时可能错过最佳转向时机
环境干扰：竞赛现场常有突发电磁干扰（如其他队伍无线电设备），可能造成传感器数据异常

PID 控制
优势：实现简单，计算量小，适合 8 位 /32 位单片机
劣势：需手动调参，应对突发障碍物能力弱
适用场景：已知固定路径的循迹任务
强化学习
优势：能自主学习避障策略，适应动态环境
劣势：需要大量训练数据，实时推理对算力要求高
竞赛建议：可采用轻量级 DQN 网络，输入层不超过 10 个特征值

采用扩展卡尔曼滤波 (EKF) 融合以下数据源：

摄像头：提供 20fps 的赛道边界识别
IMU：100Hz 更新航向角与加速度
超声波：4 个探头组成防撞阵列

关键实现步骤：

时间对齐：为所有传感器添加硬件时间戳
坐标统一：将摄像头像素坐标转换到车身坐标系
权重分配：动态调整各传感器信任度（如光照不足时降低摄像头权重）

基于改进 A * 算法实现：

# 带启发式函数的路径代价计算
def heuristic(a, b):
    # 曼哈顿距离 + 转向惩罚项
    return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y) + 0.5*abs(a.theta - b.theta)

优化点包括：

实时更新障碍物地图（1Hz 刷新）
路径平滑处理（贝塞尔曲线拟合）
预留安全边际（≥10cm）

#!/usr/bin/env python3
import rospy
from sensor_msgs.msg import Image

class VisionNode:
    def __init__(self):
        rospy.init_node('vision_processor')
        self.sub = rospy.Subscriber('/camera/image_raw', Image, self.callback)
        self.pub = rospy.Publisher('/lane_detection', Image, queue_size=1)

    def callback(self, msg):
        # 实现 OpenCV 图像处理
        edges = cv2.Canny(msg.data, 100, 200)
        self.pub.publish(edges)

if __name__ == '__main__':
    VisionNode()
    rospy.spin()

关键机制说明：