1、第二届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛技 术 报 告学 校： 大连理工大学队伍名称： 创新二队参赛队员：张兆惠赖东东杜博带队教师：潘学军 2关于技术报告和研究论文使用授权的说明本人完全了解第二届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。参赛队员签名： 带队教师签名： 日 期： 目录第 1 章 引言 1第 2 章 型车体设计 32.1. 模型车结构及相关参数 32.2. 机
2、械结构改造及安装 32.3. 设计思路 4第 3 章 系统模块设计 53.1. 路径识别模块 53.2. 电源管理模块 63.3. 电机驱动模块 73.4. 测速功能模块 8第 4 章 控制策略及算法 94.1. 图像处理与路径识别别算法 94.2. 车体控制策略： 124.3. 速度控制策略： 134.3.1. 弯道速度控制6 .144.3.2. 直道速度控制 .14第 5 章 开发工具与综合调试 175.1. 开发工具 175.2. 车载人机接口 175.3. 上位机调试接口 17第 6 章 总结 19参考文献: .I附录 部分程序代码 .II4第 1 页第 1 章 引言本智能模型车系统由
3、模型车体、电源模块、驱动电机、转向舵机、电机驱动模块、路径识别模块、测速功能模块、单片机等组成。目标是使智能车能够自主识别路线，并在跑道上快速、安全行驶。为实现这一目标，本控制系统以CCD 传感器采集的数据进行分析，迅速识别模型车行驶路径，做出正确决策以及时控制驱动电机和舵机，并通过光电码盘测速反馈，实现模型车的实时控制。本文分为五部分，第一部分为引言；第二部分阐述了模型车系统模块设计，主要包括路径识别模块，电源管理模块，电机驱动模块和测速模块等；第三部分分析了智能车驱动系统数学模型，研究了智能车路径识别、电机和舵机的控制策略和算法，给出了智能车控制方案；第四部分说明了调试功能并阐述了系统软件
4、的各个功能模块及调试过程；第五部分给出了智能车系统设计的总结。第 3 页第 2 章 型车体设计2.1. 模型车结构及相关参数模型车由车模、电源模块、驱动电机、转向舵机、电机驱动模块、路径识别模块、测速功能模块、单片机以及相应的端口接线等几部分组成。智能车的车体长 260mm，宽 185mm，高 350mm，重 1280g，除了车模原有的驱动电机、舵机外,在设计时未采用额外的伺服电机。用了 CCD 摄像头一个。其中，路径识别电路采用 CCD 图像寻迹方案，用一个摄像头实现轨迹信息的采集，测速电路应用光电式码盘对车速进行检测。所用电容总容量为1300uF，赛道路径信息检测频率约为 50Hz。2.2
5、. 机械结构改造及安装该模型车的驱动电机、舵机位置没有任何改动。在安装核心控制板时，考虑到电动机转动会带来极大的电磁干扰，核心控制板应该距驱动电机至少50mm 的距离。因此，我们将它放在了稍靠近舵机的地方，下面用三个铜柱支撑，其中一个孔钻在车模底盘上，另外两个是车模前端自带的两个孔。为了保持车体寻迹具有较好的前瞻性，用铝合金制作支架，将 CCD 摄像头撑高，撑出高度约为 350mm。稳压模块和电机驱动模块已经设计在核心控制板扩展板上。测速部分放在驱动电机后上方，用铝合金支架固定。电池放在车模前方，使模型车体重心位于车中心偏前处，加强车体转弯特性。第二届全国大学生智能汽车竞赛技术报告42.3.
6、设计思路该智能车系统以 MC9S12DG128 为核心控制芯片，具有运行速度控制和舵机转向控制两个闭合回路。在控制决策上采用一种基于专家系统的智能 PID 控制方法根据路径识别和速度测量模块的检测信息，查询相应的知识库调整 PID参数，控制智能车的运行速度和舵机转向。同时，为了便于调试，还加入了拨码开关和串口通信等人机接口模块。系统结构框架如图所示。人机接口DG128电机 舵机电机驱动测速模块舵机控制路径识别图 2-1 系统结构框架图第 5 页第 3 章 系统模块设计3.1. 路径识别模块本车采用基于 CCD 传感器的路径检测方法，它具有探测距离远的优势，能够及早地感知前方路段的信息进行预判断
7、，再现路径的真实信息，从而及时控制驱动电机和舵机，引导模型车快速安全行驶。路径识别模块的电路采用视频同步分离芯片 LM1881，电路原理图如所示。图 3-1 LM1881 电路原理图将视频信号通过一个电容接至 LM1881 的 2 脚，这样便可得到控制单片机进行 A/D 采集的控制信号：一行同步 HS 与奇偶场同步信号 ODD/EVEN。第二届全国大学生智能汽车竞赛技术报告61117 给单片机 A/D 模块提供参考电压。3.2. 电源管理模块图 3-2 电源管理模块为了保证整个系统运行的可靠性，单片机的供电采用 LM1085 低压差调压器，该电源芯片最大输出电流为 3A，压差在最大输出电流时也
8、不会超过500mV。它具有低压差电压、瞬态响应快的优点，是小功率微处理器理想的配套件。内部电流限制及发热限制可以防止可能造成结温过高的过载现象。因此，MCU 和测速模块的电源采用它供应。路径识别模块的工作电压在 912V，超过电池电压，所以需要升压电路。本设计采用 MAX632 开关电源，通过外部电阻，调整输出电压为 9V，效率最高可达 80，工作电流典型值 135A，环境温度小于 50时双列直插塑封的功耗为 625mW，是一种低功耗的理想的电源芯片。考虑到电机的理想空载转速与电枢电压成正比关系，设计时将电池的电压不经过稳压电路而直接加在电机驱动模块上，这样保证了驱动电机速度具有较大的可调范围
9、，且使电路设计简化。同理，舵机也直接采用电池供电。第 3 章 系统模块设计7图 3-3 供电模块原理图3.3. 电机驱动模块电机驱动采用集成驱动芯片 MC33886。MC33886 是一个单片的 H 桥集成驱动芯片，主要面向小功率直流电机的驱动。最大能够提供连续 5A 的驱动电流，通过 PWM 控制时，频率可以达到10KHz。有错误状态警告，输出短路保护，欠压关闭等各种完善的保护功能。桥路的通态电阻为 0.12，可以使电机具有较好的硬度。控制端可直接与单片机接口，输出端可直接与电机相连。它完善的保护措施，降低了硬件故障发生机率，提高了运行的稳定性。因此，在本设计中采用该方案，电路接口设计如图所
10、示。图 3-4 MC33886 原理图第二届全国大学生智能汽车竞赛技术报告8这里，本设计采用了两片 MC33886。每一片的输出并联在一起，从而提供更大的驱动电流。3.4. 测速功能模块本设计的测速功能采用光电式码盘，光电式码盘是一种非接触性光电传感器，它具有测量准确度高、响应速度快、可靠性高、结构简单、测速准确度高以及使用寿命长等优点。光码盘的工作原理就是利用光码盘上透光与不透光区域交替变换，在码盘的另一侧形成光脉冲。该光脉冲照射在光电敏感元件上产生与其相对应的电脉冲，即可完成速度测量功能。该系统中，速度的测量可以说就是信号频率的测量，主要有测频法和测周法。考虑到本测速方法，输出的信号频率较
11、低(1. 5KHz 以下)。采用测频法时，若想保证精度，就必须提高给定的闸门信号的宽度，这样就降低了检测灵敏度，对控制不利。因此，设计时采用测周法，使用 MC9S12DG128 脉冲累加器的门控计数模式(即将输入信号的高电平或低电平作为时间闸门信号，对频率为总线的 64 分频的脉冲信号计数)实现。因为信号的占空比是固定的，通过读取输入信号高电平时间内，脉冲累加器的计数值，就可以测得其周期。从而，完成了速度检测。第 9 页第 4 章 控制策略及算法4.1. 图像处理与路径识别别算法图像处理与路径是别是整个算法的核心和重点，能否在短时间内将前方距离较远的黑线准确识别出来，对于高速度行驶状态下的控制
12、决策给出是至关重要的。摄像头在这方面较红外有着很大的优势。图像识别与处理步骤1：1. 图像的采集：赛道信息有普通的 COMS 摄像头采集回来，经过 1881 的视频信号分离和单片机自身的 AD 转换，将赛道的图像信息转化为内存当中的一个数组，考虑到图像的分辨率，AD 转化速度和算法处理速度等等多方面因素，我们将这个数组定义为 43 * 23.2. 图像平滑（去噪）：用信号处理的理论来解释，我们的做法实现的是一种简单的低通滤波器（low pass filter） 。在灰度连续变化的图象中，如果出现了与相邻像素的灰度相差很大的点，比如说一片暗区中突然出现了一个早点，这种情况被认为是一种噪声。灰度突
13、变在频域中代表了一种高频分量，低通滤波器的作用就是滤掉高频分量，从而达到减少图象噪声的目的。为了方便的叙述上面所说的“将原图中的每一点的灰度和它周围八个点的灰度相加，然后除以 9，作为新图中对应点的灰度”这一操作，我们用如下的表示方法: 1*9图 4-1 模板表示方法这种表示方法有点象矩阵，我们称其为模板(template)。中间的黑点表示中第二届全国大学生智能汽车竞赛技术报告10心元素(此处用*表示) ，即，用哪个元素做为处理后的元素。例如 表示将自身的 2 倍加上右边的元素作为新值，而 表示将自身加上左边元素的 2 倍作为新值。通常，模板不允许移出边界，所以结果图象会比原图小。模板操作实现
14、了一种邻域运算(Neighborhood Operation)，即，某个像素点的结果不仅和本像素灰度有关，而且和其邻域点的值有关。在以后介绍的细化算法中，我们还将接触到邻域运算。模板运算的数学涵义是一种卷积（或互相关）运算。这样可以滤除图像中大部分的噪点。同时，我们根据赛道的具体信息进行虑噪：图像中黑线必然是连续的，上一行中黑线位置和本行黑线位置相差太远就认为本行信息是错误的，将其保持为上一行的信息。事实证明这种算法可以比较好的适应赛道的具体情况并产生良好的虑噪效果。3. 畸变校正：由于摄像头看赛道是有一定角度的，实际上是把赛道上一个梯形映射为一个矩形存储到单片机中了，畸变校正的目的就是将原来
15、的梯形还原出来。畸变校正实际上是一种坐标系的转换。考虑到图形从上到下基本是线性的畸变，所以只要每行的点的横坐标乘以不同的系数就可以达到畸变校正的目的。如我们的设想头看到梯形的上底边 80cm,下底边 35cm 只要将最下面的点的横坐标 乘以 16，最上面点的横坐标乘以 7，并由线性算出中间点的横坐标乘的系数即可将图像中的点较好的还原到原来的位置。当然，算法中没有考虑纵坐标的畸变，是有一定误差的，但是这种误差是控制算法可以接受的。4. 图像边缘提取：识别一个对象是从其边缘开始的，一幅图像不同部分的边缘是模式识别最重要的特征。在边沿检测中，常用的一种模板是 Sobel 算子。Sobel 边缘算子是
16、一种一阶差分算子，它可以有效地消除道路图像中的大部分无用信息离散Sobel 算法的定义如下:第 4 章 控制策略及算法11公式 4-1 离散 Sobel 算法为了编程容易实现，将 Sobel 算子转换为两个卷积核，分别为水平核和垂直核，图像中的每个点都用这两个核做卷积，两处卷积的最大值作为该点的输出值，运算结果即为经过边缘增强的图像。4. 计算黑线位置：提取出图像的边缘以后只要将每行图像的边缘进行平均就是图像中黑线的重心位置(Average23)。能够准确的辨识黑线位置对于下面控制量的给出是至关重要的。图 4-1 采集到的图像第二届全国大学生智能汽车竞赛技术报告12图 4-2 经过处理后的图像
17、4.2. 车体控制策略：对于硬件结果已经确定的智能车来说，算法控制的实际上就是车体的方向和速度，即前轮舵机的转角和后轮的转速。如果前面图像识别和虑噪环节做的好的话，对于控制量的给出的算法就相对容易，但是需要花很大精力进行参数的调整，使得车的行驶轨迹更加优化，并且让速度尽可能的提高。对于前轮的控制来说，由于执行机构（舵机）和被控对象的惯性相对较小，换句话说算法给出的控制量在误差允许 的范围内可以认为由执行机构准确执行，可以进行开环的控制2 。我们的控制算法是在图像中分别取上、中、下三个点，即在 23 行的数组中取 3、12、21 三个点，计算出图像的位置，然后用嘴上面一点和最下面一点的差做为图像
18、的斜率。然后用两者的线性组合算出舵机的转角。用下面公式给出：Warp = P1 * ( Average2 + Average11 + Average20) + P2 * (Average20 Average2)公式 4-2 舵机的转角公式其中，warp 是车体对于黑线的误差，也是舵机应该转动的角度。同时，我们发现在车运行过程当中经常会出现图像中只有半幅图像有线，或者整幅图像都没有黑线的情况。在半幅图像有线的情况下，我们就用图像的在视野中的终点、图像最下面的点及两者的中点进行控制；如果整幅图像都没第 4 章 控制策略及算法13有黑线，就让车的舵机保持上一次的转角，一直到图像重新恢复到视野。在舵机
19、控制中，为了得到较高的精度，采用 16 位 PWM 驱动方式。其中，舵机的控制信号周期为 18ms 20ms,当脉冲宽度为 1.5ms 时舵机静止，为1ms 时右转至极限位置，为 2ms 时左转至极限位置。驱动电机的 PWM 控制频率取为 1KHz，此时电机电流的波形失真小，电机运行的噪音小3。4.3. 速度控制策略：针对本文所研究的智能车来说，车体速度是大惯性的被控对象。算法输出的控制量只能对电机输出力进行控制。而有一定负载时电机的输出力无论对车轮的转速还是车体的形式速度都是不成正比的，车在刚开始启动的时候速度是零，而电机的输出可能很大；车在匀速行驶的时候速度很快，而电机的输出可能并不是很大
20、。而且电池电量、车体重量都会对车速造成影响。因此只有用闭环才能对车速进行良好的控制。在车轮对地面不打滑的情况下车体的速度和后轮的转动速度是成正比的。因此我们可以直接用光电码盘对后轮的转速进行控制4 。对于这样一个大惯性系统，我们选用 PID 和棒棒相结合的办法进行速度控制。回路的设定值由经验值确定。考虑到速度控制通道的时间滞后比较小，因此采用 PID 控制方案，并在进行加减速控制时，引入了“棒棒控制”5。U(k + 1) = U(K) + P1 * e(k) + P2 * (e(k) e(k - 1) + P3 * (e(k) e(k-1) (e(k-1) e(k - 2);公式 4-3 PI
21、D 的公式其中第一项为积分项；第二项为比例项；第三项为微分项。考虑到被控对象（车体速度）本身是一个大的积分环节，公式中可以将第一项省略，即采用PD 控制。E 为误差。同时设定误差门限，在误差比较大的时候采用大输出控制电机，将误差在最短时间内减小到所要求的范围，这就是棒棒控制的思想。电机控制策略，其实就是对模型车速度的控制策略，它是继路径识别之后第二届全国大学生智能汽车竞赛技术报告14非常重要的策略，直接关系到整个模型车比赛的性能。速度控制得当，小车才能以最好的状态，在最短的时间完成比赛路程。4.3.1. 弯道速度控制6在模型车入弯时刻出于稳定性考虑做减速控制。减速原则是在原来直道速度设定值的基
22、础上，减小速度设定值到低速挡，保证模型车可以安全入弯。另一方面，入弯之后，为了过弯时模型车能够不明显的左右摆动并采用较好的姿态通过弯路，令车速与偏差成线性关系，偏差越大速度设定值越小。速度设定方法如 .公式 4-4。s1v(k) =*e(k).公式 4-4其中： 为速度闭环设定值；模型车全程运动平均速度设定值；e(k)车体偏离理想轨迹的当前偏差值；1为减速控制比例系数同时，通过实验发现模型车入弯之后，令模型车以某一线性规律加速运行可以使车在不冲出轨道的前提下以更短的时间通过弯道。控制规律如 .公式 4-5。sv(k) =+C*p.公式 4-5其中： 为弯道加速系数；p弯道加速变量；k为常数，初
23、始化时设定。 Cp入弯时刻初始化为 0，每个控制周期累加 1。4.3.2. 直道速度控制直道采用匀速控制方案，速度设定在此控制系统下可以控制的最大入弯速度。在从弯道驶出进入直道后须进行加速控制，增大速度设定值。因速度控制回路有一定的惯性，所以在提速时为了使速度迅速改变，加入了“棒棒控制” 。控制规律如 公式 第 4 章 控制策略及算法154-6。sapv(k)=+10- K*k公式 4-6其中： a 补偿效果控制系数；p调速补偿变量。a为常数，初始化时设定。 p出弯时刻初始化为 0，每个控制周期累加 1。第 17 页第 5 章 开发工具与综合调试5.1. 开发工具本次比赛使用的是飞思卡尔公司提
24、供的 16 位单片机 MC9S12DG128B,软件开发工具采用 Metrowerks 公司开发的软件集成开发环境 Codewarrior for HCS12，其包括集成环境 IDE、处理器专家库、全芯片仿真、可视化参数显示工具、项目工程管理器、C 交叉编译器、汇编器、链接器以及调试器，可以完成从源代码编辑、编译到调试的全部工作。开发语言采用 HCS12C 语言，语法与标准 C 语言基本相同，支持多种数据类型，中断服务程序用中断函数形式来实现，并提供了内嵌汇编的功能。另外，CodeWarrior 编译器提供了几种从 C 源代码产生实际汇编代码的优化方法，这些代码被编程到微控制器中。CodeWa
25、rrior 提供了大量的优化方法，选择不同的优化选项，生成的代码是不同的。在本程序设计过程中用到了很多分支程序，但由于 CodeWarrior 的分支优化功能使得一些算法不能实现，所以在编译时我们重新选择了编译优化选项下的优化功能。5.2. 车载人机接口为了调试时监控小车的各项参数，同时提高小车对赛道的适应性，特设计了人机接口电路。输入部分主要采用拨码开关，也可通过串口输入。可以通过拨码开关对程序状态进行设置，使小车根据不同的情况采取不同的决策方法，使调试更加具有针对性。5.3. 上位机调试接口输出部分主要通过串口，输出到上位机。调试的过程中，可以显示主要参数，CCD 处理后的图像，并监控小车
26、的运行。作为输入，串口主要方便数字化调试，简单明了。为方便调试，本车专门制作一个上位机软件7，通过软件，方便地了解智能小车内部参数情况，显示 CMOS 摄像头数据经单片机处理后的图像信息。第二届全国大学生智能汽车竞赛技术报告18图 5-1 上位机软件第 19 页第 6 章 总结大连理工大学“创新二队”基于模型车平台，研究开发模型车智能控制系统，主要工作包括车体改装、系统硬件及软件设计和控制算法研究等。在对模型车机械结构、模型车运动特性和驱动电机模型分析研究的基础上，基于模型车平台设计了硬件接口电路、CCD 数据采集电路、电机驱动电路及人机接口电路等。测速电路应用一个光电码盘对车速进行检测，采用
27、 CCD 传感器对模型车运行目标轨迹进行路径识别。在控制系统决策方面，通过实验分析给出了模型车控制决策推理规则，建立了推理控制决策模型，实现了不同行车路径条件下，行车速度实时设定，提出了一种智能 PID 控制策略实现了行车角度和速度的快速、稳定的控制。经过多次不同条件和不同赛道模型车系统的调试，该智能车能够自主识别路线，并能在专门设计的跑道上快速、安全行驶，结果说明了这些方法的有效性。通过智能模型车系统的开发与研究，锻炼了大连理工大学“创新二队”代表队队员的实践能力，提高了自主创新能力和科研工作能力，培养了团队精神。同时，也认识到智能模型车的研究开发工作在许多方面还有待于进一步完善。在下次的比
28、赛中，我们将更加认真地对待，更加认真研究和学习，在各个方面有更大的提高。I参考文献:1.胡小锋，赵辉 Visual C+/MATLAB 图像处理与识别实用案例精选M.北京:人民邮电出版社，2006.2.吴英俊.电动舵机计算机分布式控制系统设计D. 西安：西北工业大学,2005.3.卓晴.使用 S12 PWM 输出控制舵机 舵机简介,S12 PWM 控制舵机J.电子产品世界,2006,7.4.何芝强.PID 控制器参数整定方法及其应用研究D. 杭州：浙江大学,2005.5.张培仁等 .基于 16/32 位 DSP 机器人控制系统设计与实现. 北京: 清华大学出版社6.孔慧勇,基于运动控制卡的全闭
29、环控制系统研究D.成都：四川大学,2003.7.李现勇, Visual C+串口通信技术与工程实践. 北京:人民邮电出版社,2004.II附录 部分程序代码#include /* common defines and macros */#include /* derivative information */#include “common.h“#include “DG128SCI.h“#include “warp.h“#pragma LINK_INFO DERIVATIVE “mc9s12dg128b“/-extern nDegree;extern nSpeed;unsigned char
30、g_ucLineCount;unsigned char g_tranTag; / 0xff: Tran 0x00: Not Tran/-void main(void) /signed int warp; g_tranTag = 0;SmtcarInit();ECT_Init();PwmInit();EnableInterrupts;SciInit();PutStr(“ Smart Carrn“);On();VIF_START_SAMPLE;EnableInterrupts;Black_wait(* g_ucVideoImage);for(;)/Off();Img_Perdeal(* g_ucV
31、ideoImage);if(g_tranTag)附录 部分程序代码IIITranCCD();/warp = Warp();control();ActionDegree(nDegree);DriverSpeed(nSpeed); /-#if ADC_INT_EN#pragma CODE_SEG _NEAR_SEG NON_BANKED /* Interrupt section for this module. Placement will be in NON_BANKED area. */interrupt 22 void ADC_ISR(void) /-ATD0CTL5_Cx = VIDEO_
32、CHANNEL; / Start convert/-g_nVideoLineg_ucVideoImagePoint + = ATD0DR0; /*(ATDDR_ARR);if(g_ucVideoImagePoint = VIDEO_DOT_NUMBER + VIDEO_LINE_OUT) g_ucVideoImagePoint = 0x0;ATD0CTL2_ASCIE = 0;/-#pragma CODE_SEG DEFAULT /* Change code section to DEFAULT. */#endif / ADC_INT_EN/-/-/ IRQ MODULE/-第二届全国大学生智
33、能汽车竞赛技术报告IV#if IRQ_EN/-/-#pragma CODE_SEG _NEAR_SEG NON_BANKED /* Interrupt section for this module. Placement will be in NON_BANKED area. */interrupt 6 void IRQ_ISR(void) /中断服务程序， 中断向量号 6unsigned int nData;unsigned char i;/-if(VIF != VIF_STOP) /-if(g_ucOddEvenStatus != ODD_EVEN_STATUS) g_ucOddEvenS
34、tatus = ODD_EVEN_STATUS;VIF = VIF_WAITSTART;g_ucVideoImageLine = g_ucVideoImagePoint = 0x0;g_ucLineCount = 0x0; /-if(VIF = VIF_WAITSTART) /等待采样，其中 VIF 是设的标志位，标志着状态（等待、采样、停止）g_ucLineCount +;if(g_ucLineCount = VIDEO_START_LINE) /VIDEO_START_LINE=92g_ucLineCount = 0x0; /linecount 看当前是第几行VIF = VIF_SAMPL
35、ELINE;g_ucVideoImageLine = 0x0; /g_ucVideoImageLine 是图象采样(VIF_SAMPLE 时刻)的行数 else if(VIF = VIF_SAMPLELINE) /开始采样，此时g_ucLineCount +; /每行都 + 1if(g_ucLineCount VIF = VIF_FINISH; else 附录 部分程序代码Vg_ucVideoImagePoint = 0x0; /查当前行的当前点数nData = ATD0DR0; /*(ATDDR_ARR); / Clear the SCF; /看行数，逢 7、F 、17 、1F 将转换的值给
36、 nDataATD0CTL5_Cx = VIDEO_CHANNEL; / Start convertATD0CTL2_ASCIE = 1; /顺利完成中断使能 else if(g_ucLineCount i = VIDEO_LINE_NUMBER) VIF_RFF = 0x1;VIF = VIF_FINISH; else if(VIF = VIF_FINISH) /-/-定时器中断服务程序#pragma CODE_SEG DEFAULT /#pragma CODE_SEG NON_BANKED/*#pragma TRAP_PROCvoid Int_TimerOverFlow(void)TFLG
37、2_TOF = 1; /clear timer overflow flag第二届全国大学生智能汽车竞赛技术报告VITSCR1_TEN = 0;/curve_flag = 0;#pragma CODE_SEG DEFAULT */ /-#endif / IRQ_ENvoid On(void)int i,j;for(;)if (PTIM_PTIM4 = 0) LED3_ON;for(i = 0; i 5000; i + )for(j = 0; j 1000; j+)asmnop; LED2_ON;for(i = 0; i 3000; i + )for(j = 0; j 1000; j+)asmnop; LED1_ON;for(i = 0; i 1000; i + )for(j = 0; j 1000; j+)asmnop;
