电磁传感器采集算法方案
一种基于电磁传感器的智能车循线算法
算 方法， 从理论上通过 Ｍａ ｐ ｌ ｅ 仿真证 明了能够解决 归一化算法和差值算法 的弊端．通过实验证实算法 的可行性．
关键词：电磁 式智能车； 循 线算 法； Ｍａ ｐ ｌ ｅ 仿真；归一化算法：电磁传感器
ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｏ ｂｔ ａ ｉ ｎ ａ ห้องสมุดไป่ตู้ｄｅ ｖ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｏ ｆ ｓ ａ ｉ ｄ ｂ ｏ ｄ ｙ ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ｅ ｖ ｅ １ ． Ｈｏ ｗｅ ｖ ｅ ｒ ， ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ａ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｎｏ ｕ ｇ ｈ ｄ ｅ ｖｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ａ ｌ ｃ ｕｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｆ ｒ ｏ ｍ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ， ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｅ ｄ ｔ ｏ ｒ ｅ ｌ ｙ ｏ ｎ ｓ ｔ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｇ ｌ ｅ ｄ ｅ ｖｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏｒ ｆ ｔ ｈ ｅ ｂ ｏ ｄ ｙ ａ ｎ ｄ ｔ ｈｅ
（ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ， Ｚ ｈ ￣ ｉ ａ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｈａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ３ １ ０ ０ ２ ３ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔｈ ｅ Ｆ ｒ ｅ ｅ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ Ｃｕ ｐ Ｎａ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｌ Ｕｎ ｄ ｅ ｒ ｇ ｒ ａ ｄ ｕａ ｔ ｅ Ｓｍａ ｒ ｔ Ｃａ ｒ Ｃｏ ｍｐｅ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈｅ ｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ，ｈ ｏ ｗ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｍａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｓ ｍａ ｔ ｒ ｃ ａ ｒ ｒ ｏ ａ ｄ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｍｉ ｔ ｅ ｄ ｂｏ ｄ ｙ ｔ ｏ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｒｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｔ ｕ ａ ｌ ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｒ ｕ ｎ ｗａ ｙ ．
电磁信号处理技术
电磁信号处理技术引言电磁信号处理技术是指通过对电磁信号进行采集、处理和分析，提取有用信息并进行相应的应用。
在现代社会中，电磁信号处理技术广泛应用于通信、雷达、无线电、生物医学、地球物理等领域，对数据的高效处理和信号的准确分析具有重要意义。
本文将介绍电磁信号处理技术的基本原理、主要应用以及未来的发展趋势。
电磁信号处理技术的基本原理电磁信号处理技术的基本原理是通过对电磁信号进行采集、数字化、滤波、特征提取和识别等步骤，从而实现对信号的处理和分析。
其主要步骤包括：1.信号采集：使用传感器或天线等设备对电磁信号进行采集。
采集到的信号可以是模拟信号或数字信号。
2.信号数字化：将采集到的模拟信号转换为数字信号，通常使用模数转换器来实现。
3.信号滤波：对数字信号进行滤波处理，以去除噪声和不需要的频率成分，提高信号质量。
4.特征提取：对滤波后的信号进行特征提取，提取信号中的关键特征，如幅度、频率、相位等，用于后续的分析和识别。
5.信号识别：根据提取到的特征对信号进行识别和分类。
可以利用机器学习算法和模式识别方法进行信号识别。
电磁信号处理技术的主要应用电磁信号处理技术在多个领域具有重要应用。
以下是一些主要应用领域的简要介绍。
通信电磁信号处理技术在通信领域中扮演着关键角色。
通过对传输信号进行处理和优化，可以提高通信系统的可靠性和性能。
例如，在无线通信系统中，对信号进行调制、解调、信道编码和解码等处理，可以提高信号的传输速率和抗干扰能力。
雷达雷达是一种利用电磁波进行探测和测量的技术。
电磁信号处理技术在雷达系统中起着至关重要的作用。
通过对雷达回波信号进行处理和分析，可以实现目标的检测、跟踪和定位。
在雷达信号处理中，常用的方法包括脉冲压缩、波束形成和目标识别等。
无线电无线电通信是指利用无线电波进行信息传输的技术。
电磁信号处理技术在无线电通信中起到关键作用。
通过对无线电信号进行调制、解调、多址技术等处理，可以实现多用户之间的同时通信。
磁电式传感器测速
传感器测速的应用场景
01
02
03
工业制造
监测生产线上物品的速度 ，实现生产过程的自动化 控制。
交通运输
用于车辆、火车、飞机等 交通工具的速度监测和安 全预警。
科研实验
在各种实验中测量物体的 运动速度，为科学研究和 工业设计提供数据支持。
传感器测速的优势与局限性
优势 响应速度快：磁电式传感器对速度的响应时间短，能够实时监测物体的运动状态。
磁电式传感器的响应速度非常快，可以在 很短的时间内完成对转速的测量。
可靠性高
适应性强
由于磁电式传感器没有接触被测物体，因 此不会对被测物体造成磨损，提高了设备 的可靠性和使用寿命。
磁电式传感器可以在恶劣的环境条件下工 作，如高温、低温、强磁等环境条件下。
03
磁电式传感器测速系统组 成
磁电式传感器
直接输入到速度计算软件中。
A 设备功能
数据采集器负责接收磁电式传感器 输出的信号，并将其转化为数字信
号进行处理。
B
C
D
缺点
受限于传输线或无线通信的稳定性及信号 衰减问题。
优点
具有高精度、实时性好的优点。
速度计算软件
软件功能
速度计算软件基于采集到的 数据进行速度计算，可实现 实时速度显示、历史速度回 放及速度曲线绘制等功能。
详细描述
磁电式传感器安装在生产线输送带上，通过 感知物料的速度和方向，将信号传输给控制 系统进行处理和输出。这种方法能够提高生 产线物料的输送效率和产品质量，降低生产 成本。
案例五：电动汽车轮毂电机转速测量
总结词
详细描述
磁电式传感器在电动汽车轮毂电机转速测量 中具有重要作用，能够实时监测电机转速， 确保车辆行驶的稳定性和安全性。
无线传感器网络的能量采集技术
无线传感器网络的能量采集技术在当今科技飞速发展的时代，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）已经成为了众多领域中不可或缺的一部分。
从环境监测、工业控制到医疗保健、智能家居，无线传感器网络的应用无处不在。
然而，这些传感器节点通常由电池供电，而电池的能量有限，更换电池又往往成本高昂且操作困难。
因此，能量采集技术的出现为解决无线传感器网络的能源供应问题带来了新的希望。
能量采集，顾名思义，就是从周围环境中收集能量并将其转化为电能，为无线传感器网络节点提供持续的能源支持。
这种技术的优势在于它能够实现自供电，减少对传统电池的依赖，从而延长传感器网络的使用寿命，降低维护成本。
目前，常见的能量采集技术主要包括以下几种类型。
太阳能采集是最为常见和成熟的一种能量采集方式。
我们都知道，太阳源源不断地向地球辐射能量，只要有合适的光伏电池，就能够将太阳能转化为电能。
在户外环境中，太阳能采集具有很大的潜力。
然而，它也存在一些局限性。
比如，在阴天或夜晚，太阳能的供应就会大幅减少甚至中断。
此外，光伏电池的效率还受到光照强度、角度以及温度等因素的影响。
振动能量采集也是一种重要的途径。
在很多场景中，存在着各种形式的振动，比如机械运转、车辆行驶、人体运动等。
通过使用压电材料或电磁感应装置，可以将这些振动能量转化为电能。
但是，振动的能量密度通常较低，需要高效的能量转换装置来提高采集效率。
热能采集技术则适用于存在温差的环境。
例如，工业设备表面与周围环境之间的温差、人体与外界环境的温差等。
通过热电材料，可以将温差转化为电能。
不过，热能采集的输出功率相对较小，需要进一步提高转换效率和能量管理技术。
除了上述几种主要的能量采集方式，还有一些其他的技术，如风能采集、射频能量采集等。
风能采集在特定的户外环境中具有一定的应用前景，但受到风速和风向等因素的限制。
射频能量采集则可以从周围的无线电信号中获取能量，但能量密度通常非常低，需要高性能的接收和转换装置。
传感器的问题解决方案
传感器的问题解决方案标题：传感器的问题解决方案引言概述：传感器在现代科技中起着至关重要的作用，它们用于感知和测量各种物理量，并将其转换为可用的电信号。
然而，传感器在使用过程中可能会遇到各种问题，如精度问题、灵敏度问题、干扰问题等。
本文将详细介绍传感器常见问题的解决方案。
一、精度问题解决方案：1.1 传感器校准：通过校准传感器，可以消除由于创造过程中的误差或者长期使用导致的精度问题。
1.2 温度补偿：考虑到温度对传感器精度的影响，可以通过温度补偿技术来提高传感器的测量准确性。
1.3 信号滤波：采用信号滤波算法可以去除传感器输出信号中的噪声，从而提高精度。
二、灵敏度问题解决方案：2.1 增加放大器增益：通过增加放大器的增益，可以提高传感器的灵敏度，使其能够更好地感知弱小的变化。
2.2 优化传感器结构：通过改进传感器的结构设计，例如增加传感器的灵敏区域或者改变电路连接方式，可以提高传感器的灵敏度。
2.3 降低环境噪声：在传感器应用环境中采取措施，如屏蔽电磁干扰源或者改善供电质量，可以减少环境噪声对传感器的影响，从而提高其灵敏度。
三、干扰问题解决方案：3.1 地线隔离：通过地线隔离技术，可以有效地消除传感器与其他电路之间的干扰，确保传感器的正常工作。
3.2 屏蔽设计：对传感器进行屏蔽设计，可以减少外部电磁干扰对传感器的影响，提高其抗干扰能力。
3.3 选择合适的工作频率：在传感器设计中，选择合适的工作频率可以减少与其他设备的干扰，提高传感器的可靠性。
四、供电问题解决方案：4.1 电源稳定性：保证传感器供电电源的稳定性，避免电压波动对传感器工作的影响。
4.2 供电电路设计：合理设计供电电路，包括滤波电路和稳压电路，以确保传感器能够获得稳定的供电。
4.3 电源管理：采用合理的电源管理策略，例如休眠模式和低功耗设计，可以延长传感器的使用寿命。
五、数据处理问题解决方案：5.1 数据滤波：通过采用滤波算法，可以去除传感器输出数据中的噪声和异常值，提高数据的可靠性和准确性。
传感器的问题解决方案
传感器的问题解决方案一、引言传感器是现代工业和科技领域中广泛应用的重要设备，它能够感知和测量物理量，并将其转换为电信号或者其他形式的输出。
然而，在传感器的使用过程中，往往会遇到各种问题，如精度不稳定、信号干扰、故障等。
本文将针对传感器常见的问题提出解决方案，并提供详细的内容和数据支持。
二、问题一：传感器精度不稳定1. 问题描述：传感器在测量过程中浮现精度不稳定的情况，导致测量结果不许确。
2. 解决方案：通过以下几个步骤解决传感器精度不稳定的问题：a. 校准传感器：使用标准设备对传感器进行校准，调整传感器的零点和增益，提高其测量精度。
b. 优化环境条件：保持传感器工作环境的稳定性，减少温度、湿度等因素对传感器精度的影响。
c. 选择合适的滤波算法：通过滤波算法对传感器输出的信号进行处理，降低噪声干扰，提高精度稳定性。
三、问题二：传感器信号干扰1. 问题描述：传感器在测量过程中受到其他电磁信号的干扰，导致输出结果不许确。
2. 解决方案：以下是解决传感器信号干扰问题的方法：a. 电磁屏蔽：在传感器周围设置电磁屏蔽罩或者使用屏蔽材料，减少外部电磁信号对传感器的影响。
b. 选择合适的信号路线：使用屏蔽性能好的信号路线，减少传感器信号路线与其他电磁信号的干扰。
c. 优化传感器布局：合理安排传感器的布局，避免与其他电磁设备过近，减少干扰的可能性。
四、问题三：传感器故障1. 问题描述：传感器在使用过程中浮现故障，无法正常工作。
2. 解决方案：以下是解决传感器故障问题的方法：a. 检查供电电源：确认传感器的供电电源是否正常，检查电源路线是否连接良好。
b. 检查接口连接：检查传感器与其他设备的接口连接是否松动或者损坏，确保连接可靠。
c. 进行故障诊断：使用专业的故障诊断工具对传感器进行检测，找出故障原因并进行修复或者更换。
五、问题四：传感器测量范围不满足需求1. 问题描述：传感器的测量范围无法满足实际需求，无法准确测量目标物理量。
测量电磁感应的感应电磁场
测量电磁感应的感应电磁场电磁感应是电磁学中的重要现象之一，它揭示了电磁场与电流的相互作用导致了电磁感应。
在测量电磁感应的过程中，我们常常需要确定感应电磁场的大小和方向。
本文将就如何测量电磁感应的感应电磁场展开讨论。
在进行电磁感应的测量时，我们通常会使用磁力计。
磁力计是一种测量磁场的仪器，它可以通过测量磁场对于一个磁性物体的作用力来确定磁场的大小和方向。
对于测量感应电磁场，我们可以将一个线圈连接到磁力计上，然后将线圈放置在感应电磁场中。
当感应电磁场与线圈相互作用时，会在线圈中产生感应电流，进而产生磁场。
这个产生的磁场与感应电磁场相互作用，引起对线圈的作用力。
磁力计可以测量这个作用力的大小，从而间接测量感应电磁场的大小。
为了能够准确测量感应电磁场的大小，我们需要注意一些实验细节。
首先，线圈的形状和尺寸应该合理选择，以保证感应电磁场与线圈之间的相互作用是最大化的。
其次，线圈应该放置在感应电磁场中的合适位置，以确保线圈受到的作用力尽可能大。
此外，磁力计的灵敏度也需要调整到适当的范围，以便能够准确测量作用力的大小。
除了使用磁力计，我们还可以通过其他方法来测量感应电磁场。
例如，可以使用一根导线并连接到一个电流表上，然后将导线放置在感应电磁场中。
当感应电磁场与导线相互作用时，导线中会产生感应电流。
通过测量电流表的示数，我们可以间接测量感应电磁场的大小。
在测量感应电磁场时，还需要注意一些实际应用中的问题。
首先，感应电磁场通常是随时间变化的，因此我们需要选择合适的测量时间和数据采集频率，以确保测量结果的准确性。
此外，外部干扰也可能影响到测量结果，因此我们需要采取一些措施来减小干扰的影响，如对测量环境进行屏蔽或使用抗干扰装置。
总之，测量电磁感应的感应电磁场是电磁学中的重要实验之一。
通过合理选择测量仪器和实验细节，我们可以准确地测量感应电磁场的大小和方向。
这对于深入理解电磁感应的原理和应用具有重要意义，也为其他相关实验和研究提供了一定的指导。
dft计算电偶极矩
dft计算电偶极矩一、引言1、DFT是Digital Fourier Transformation的缩写，是一种数字傅里叶变换，是数字信号处理的基本算法。
它可以将一个连续信号变换成一系列的离散频率分量，因此，DFT是傅里叶分析的有效实现，可以得到连续信号的频率谱全景图，从而实现信号的频谱分析。
2、DFT电偶极矩是指采用DFT方法去计算电偶极矩的方法，它的优点是可以在保证精度的前提下减少计算量，从而节省时间。
二、DFT信号处理DFT电偶极矩的计算过程可以分为以下几个步骤：1、准备数据：根据实际情况，采用梯度传感器采集物体的电偶极矩信号，得到一组有限、离散（也可以是连续）数据，该数据代表采样时刻的电偶极矩。
2、变换：将上述数据使用DFT变换转换为频域分量，即可得到变换后的振幅和相位数据。
3、计算电偶极矩：根据上述变换后的振幅和相位数据，计算出物体的电偶极矩。
4、存储：将计算出来的电偶极矩值存储，以备后续分析使用。
三、实验结果1、采集了电磁传感器采集到的8个电偶极矩数据根据实验采集的数据，使用DFT方法计算出来的8个电偶极矩的值如下：电偶极矩1：8.818 ；电偶极矩2：7.331 ；电偶极矩3：5.877 ；电偶极矩4：4.631 ；电偶极矩5：3.818 ；电偶极矩6：3.377 ；电偶极矩7：3.144 ；电偶极矩8：2.955 。
2、分析电偶极矩根据刚得到的电偶极矩值，我们对它们进行分析，发现它们越来越接近2.955，说明滤波降低了两个电偶极矩之间的差异。
四、结论本文介绍了如何使用DFT方法来计算电偶极矩的过程，并给出了实验结果，说明了电偶极矩的下降过程。
本文研究结果表明，DFT方法可以用于计算电偶极矩，且具有较高的计算效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
河海大学常州校区报告
5.2 磁场信号的提取与处理
在本届的电磁组智能车中，所检测的信号是电磁信号，为连续的模拟量，及在整个跑道的横向范围能都能检测到信号的存在，唯一的差异就是信号的强弱。
这样我们可以有两种处理方法：
Ⅰ：设定一个阀值，将在导线左右一定小的范围内的信号处理为检测到导线，将其他的情况设定为没有检测到导线。
这样的处理方法就是将电磁信号处理成和光电一样的数字信号进行处理。
图5.4 信号处理效果图
Ⅱ：将整个跑道中检测到的信号作为模拟量进行处理，这样检测到的信号离导线越近强度越大，在跑道的边缘则信号越弱。
对于传感器的控制我们采取的是第二种方法。
第一排的传感器主要工作是检测当前导线的位置。
我们在第一排上放了 3 个传感器来检测信号，然后根据各自的位置和检测到的信号对得到的值进行加权平均，这样就得到了当前黑线的位置。
这样根据得到的值可以得出当前黑线与车身之间的夹角，然后将这一数据进行处理转化成PWM 信号送给舵机
杭州电子科技大学钱江一号报告
速度控制子程序设计
速度控制部分是智能车除了舵机控制之外最为核心的内容。
一个好的速度
控制就是能十分准确的给出目标速度，电机对目标速度响应迅速，系统在干扰下速度依然稳定。
第一步要求有合理的速度决策。
我们最终采用的速度决策方法是一个简单
的分段函数。
将赛道分为直道，小半径弯道，大半径弯道，丢失路线。
而且这
些速度可以根据赛道的具体情况通过按键在比赛准备时设定。
速度给定了之后执行也大有学问。
直接列出速度和占空比的关系是一种十
分不稳定的做法。
这种做法受电池电量影响严重，而且只能适应某一种摩擦力的赛道。
所以我们决定根据编码器反馈回来的数值进行换算。
当编码器反馈回来的速度没有达到目标速度，那么正转占空比自加，反之则自减。
只要调节自加和自减的步进就能很好的对速度进行控制。
舵机打角子程序设计
关于舵机打角是建立在赛道分析的基础上的。
上面得到的L和λ在接下来的控
制中起到到关键的作用。
我们分析了一下数据然后给出了一个经验公式：PWMDTY_PRE=m*L+n*λ。
其中m和n是结合长期的调试结果的来的。
其中二次项的系数越大贴黑线就越严格，一次项系数越大前瞻性就越高。
但是一次项中的λ计算的结果极其不精确，所以如果这一项占得比例太大会导致PWMDTY_PRE数值的严重抖动。
最后实现的效果图如4.2 所示。
‐24 ‐
图4.2 PWMDTY—PRE的效果图
在计算出PWMDTY—PRE之后并不是直接将数值赋值给舵机的占空比寄存器，
而是保存起来，并进行PD 控制。
PD 的计算公式比较简单，想调好主要是多花时间。
程序的运行
开机后，对所有硬件进行初始化，完成之后，PIT 定时中断，对电感采回
来的数值进行分析，根据比例关系算出赛道电流大小并自动设置对应该电流时最佳参数。
正式起跑后定时的采集感应电压。
根据第一排传感器水平放置的两个电感
第四章软件系统设计
‐23 ‐
数值计算导线与车正中心的偏差（下简称中心偏差）。
根据第一排传感器边上
呈倾斜放置的电感数值的差值，配合先前算出的中心偏差增加前瞻。
赛道状况现已知道，那么我们根据可靠的近处信号结合PD项控制舵机。
同
时根据近处和远处信号的不同种状态列出状态机，单片机在查表获得当前车处于哪一种状态，根据状态机的规则给定电机的目标转速。
在获取到目标转速后，通过电机的控制器迅速稳定的控制电机达到目标转速。
4.4 循迹子程序设计
路径识别包括对传感器的控制以及接受信号的处理。
对传感器的控制就是
定时采集电感数值，对采样结果的分析与判断。
我们利用PIT 定时中断，中断处理中主要是对AD 进行一个连续序列的转换，
并将数值进行存储。
对数据的有效性判断比较简单，当传感器采回来的数值低于某一个特定阈值时直接判断为无效信息。
根据毕奥萨伐尔定理可知，如果赛道的电流不发生变化时，电感的感应电
压通过后级电路后产生的直流电平正比于sinθ/.h L，其中h为传感器距离导
线的竖直距离，L 为传感器距离导线的水平距离，θ为工字电感与导线的夹角。
代入水平方向放置的四个电感数值就可以得到L和θ的具体数值。
倾斜放置的电感只是感性的估算。
我们假象一下，比赛的赛道全部都是直
道，那么当车身平行于导线时，第一排电感检测到的数值具有一定对称性，而当赛道前面出现弯道时第一排电感检测到的数值上会有较大的差别，将这个差值按照前面得到的θ进行软件放大得到一个前方赛道的变化率λ。
杭州电子科技大学信息工程学院报告
5.2 导线位置提取
方案一：数字检测法。
把检测回来的信号数字化，根据数字量判断导线的位置。
这种方法路径分辨率不高，而且当导线电流不稳定的时候，容易受到干扰，适应性不强。
为提高空间分辨率，只能增加传感器数量，但每个传感器之间相互会造成较大的干扰。
方案二：模拟检测法。
根据采集回来的ad值进行合理的运算，判断导线的位置。
这种方法空间分辨率可以达到2mm，而且受电流变化的影响比较少，适合小车稳定的检测要求。
故选方案二作为导线提取方法。
首先，将 AD值做归一化处理，即根据各个传感器接收赛道的最高电压和最低电压，计算出各个传感器的相对值，最后来计算黑线位置。
信号归一化的方法如下：求取电压值最大的传感器位置，然后和它周围两个传感器采样值进行加权计算即可求得小车的偏差。
相对值=【（测量值－最低电压）/（最高电压－最低电压）】*100。