智能车机械结构调整与优化
动力系统中的智能控制与优化策略
动力系统中的智能控制与优化策略在当今科技飞速发展的时代，动力系统作为众多领域的核心组成部分，其性能的提升和优化至关重要。
从工业生产中的机械动力系统到交通运输领域的引擎动力系统，再到能源领域的发电动力系统，智能控制与优化策略的应用正逐渐改变着我们的生活和工作方式。
智能控制是一种融合了先进的计算技术、控制理论和人工智能方法的控制方式。
它能够根据系统的实时状态和环境变化，自动调整控制策略，以实现更高效、更稳定和更精确的运行。
在动力系统中，智能控制可以帮助我们解决许多传统控制方法难以应对的问题。
比如说，在工业生产中，动力系统的负载往往会发生频繁的变化。
传统的控制方法可能需要人工不断地调整参数，以适应负载的变化，这不仅效率低下，而且容易出现误差。
而智能控制可以通过实时监测负载的变化，自动调整电机的转速、扭矩等参数，从而保证系统的稳定运行，并提高能源利用效率。
再比如，在交通运输领域，汽车的引擎动力系统需要在不同的路况和驾驶条件下提供合适的动力输出。
智能控制可以根据车速、油门踏板的位置、道路坡度等信息，实时优化燃油喷射量、气门开度等参数，提高燃油经济性，减少尾气排放。
优化策略则是为了实现动力系统的最佳性能而采取的一系列方法和措施。
这包括对系统结构的优化、对控制参数的优化以及对运行模式的优化等。
在系统结构优化方面，我们可以通过改进动力系统的机械结构、传动方式等，减少能量损耗，提高能量传递效率。
例如，采用更先进的齿轮传动系统或者直接驱动技术，可以降低传动过程中的摩擦损失，提高系统的整体效率。
控制参数的优化则是通过对控制器的参数进行调整，以达到最佳的控制效果。
这需要借助先进的优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，在众多可能的参数组合中找到最优解。
运行模式的优化则是根据不同的工作场景和需求，选择最合适的运行模式。
比如，在城市拥堵路况下，电动汽车可以选择节能模式，而在高速公路上则可以切换到动力模式。
智能控制与优化策略的结合，为动力系统的发展带来了新的机遇和挑战。
基于人工智能的机械设计优化研究
基于人工智能的机械设计优化研究在当今科技飞速发展的时代，机械设计领域正经历着深刻的变革。
人工智能（AI）作为一项具有颠覆性的技术，为机械设计的优化带来了前所未有的机遇和挑战。
机械设计是一个复杂且综合性强的过程，需要考虑众多因素，如功能需求、结构强度、材料特性、制造工艺、成本控制等。
传统的机械设计方法往往依赖于设计师的经验和反复试验，这不仅效率低下，而且难以实现最优设计。
而人工智能的出现，则为解决这些问题提供了新的思路和方法。
人工智能在机械设计优化中的应用，首先体现在对设计数据的分析和处理上。
在机械设计过程中，会产生大量的数据，包括各种零部件的尺寸、材料性能、工作载荷等。
通过人工智能技术，如机器学习中的数据挖掘和模式识别算法，可以从这些海量数据中提取有价值的信息和规律。
例如，利用聚类分析可以将相似的设计案例归为一类，从而为新的设计提供参考；通过回归分析则可以建立设计参数与性能指标之间的数学关系，为优化设计提供依据。
在优化算法方面，人工智能也展现出了强大的能力。
传统的优化算法，如梯度下降法、遗传算法等，在处理复杂的机械设计问题时可能会遇到局部最优解的困境。
而基于人工智能的优化算法，如深度学习中的神经网络优化算法、强化学习算法等，则能够更好地探索设计空间，找到全局最优解。
以强化学习为例，它可以通过与环境的不断交互和试错，逐渐学习到最优的设计策略。
除了数据处理和优化算法，人工智能还在机械设计的概念设计阶段发挥着重要作用。
概念设计是机械设计的初始阶段，决定了产品的基本架构和功能。
借助人工智能技术，如自然语言处理和图像识别，可以更好地理解用户的需求和设计意图。
例如，通过对用户需求的自然语言描述进行分析，提取关键信息，转化为设计要求；或者利用图像识别技术对现有的机械产品进行分析，获取设计灵感。
另外，人工智能在机械设计中的仿真和预测方面也具有显著优势。
在机械设计过程中，需要对设计方案进行大量的仿真分析，以评估其性能和可靠性。
机械结构优化设计的应用及趋势探究
机械结构优化设计的应用及趋势探究1. 引言1.1 概述机械结构优化设计是指通过对机械结构进行分析、计算和优化，以提高机械结构的性能、降低成本和提高效率的过程。
随着先进计算机技术和数值模拟方法的发展，机械结构优化设计在工程设计领域中扮演着越来越重要的角色。
在传统的机械设计中，工程师们通常通过经验、试验和反复修改来设计和改进机械结构。
这种方法存在着效率低、成本高和设计质量不易保证等缺点。
而机械结构优化设计则可以通过数学建模和计算分析，快速准确地找到最优的设计方案，为工程师提供了更科学、更系统的设计工具。
通过机械结构优化设计，工程师们能够在设计阶段就预测和优化机械结构的性能，实现设计的快速、精确和高效。
机械结构优化设计也为工程师提供了更多的设计选择空间，帮助他们在设计中取得更好的平衡。
机械结构优化设计是一种高效、精确和科学的设计方法，将对未来的工程设计和制造产生深远的影响。
1.2 研究意义通过开展机械结构优化设计研究，可以推动我国机械制造技术的发展，提高我国制造业的整体水平和竞争力。
通过优化设计，可以减少产品的材料损耗，降低生产成本，提高产品的质量和性能，满足人们对产品品质的需求。
研究机械结构优化设计的意义重大，有助于推动我国工程技术的发展，促进工程实践的创新和进步。
2. 正文2.1 机械结构优化设计的相关概念机械结构优化设计是指通过应用现代设计理论、数学优化方法和计算机辅助设计技术，对机械结构进行优化设计，以提高结构的性能和效率。
其核心目标是在满足结构强度、刚度、稳定性等基本功能要求的前提下，尽可能减轻结构重量、降低成本、提高工作效率。
在机械结构优化设计中，需要考虑的因素包括结构形状、材料性质、载荷情况、工作环境等多个方面。
通过合理选择设计变量和约束条件，结合数学优化方法如有限元分析、遗传算法、模拟退火算法等，可以实现对机械结构进行全面、高效的优化设计。
机械结构优化设计的关键是要充分理解结构的工作原理和设计要求，同时要熟练掌握现代设计软件和优化算法，以达到设计效率和性能的最佳平衡。
重庆邮电大学光电组技术报告
智能小车实验报告心得(3篇)
第1篇一、引言随着科技的不断发展，人工智能技术逐渐渗透到我们生活的方方面面。
作为人工智能的一个典型应用，智能小车实验为我们提供了一个将理论知识与实践操作相结合的平台。
在本次智能小车实验中，我深刻体会到了理论知识的重要性，同时也感受到了动手实践带来的乐趣和成就感。
以下是我对本次实验的心得体会。
二、实验目的本次实验旨在通过设计、搭建和调试智能小车，让学生掌握以下知识：1. 传感器原理及在智能小车中的应用；2. 单片机编程及接口技术；3. 电机驱动及控制；4. PID控制算法在智能小车中的应用。
三、实验过程1. 设计阶段在设计阶段，我们首先对智能小车的功能进行了详细规划，包括自动避障、巡线、遥控等功能。
然后，根据功能需求，选择了合适的传感器、单片机、电机驱动器等硬件设备。
2. 搭建阶段在搭建阶段，我们按照设计图纸，将各个模块连接起来。
在连接过程中，我们遇到了一些问题，如电路板布局不合理、连接线过多等。
通过查阅资料、请教老师，我们逐步解决了这些问题。
3. 编程阶段编程阶段是本次实验的核心环节。
我们采用C语言对单片机进行编程，实现了小车的基本功能。
在编程过程中，我们遇到了许多挑战，如传感器数据处理、电机控制算法等。
通过查阅资料、反复调试，我们最终完成了编程任务。
4. 调试阶段调试阶段是检验实验成果的关键环节。
在调试过程中，我们对小车的各项功能进行了测试，包括避障、巡线、遥控等。
在测试过程中，我们发现了一些问题，如避障效果不稳定、巡线精度不高、遥控距离有限等。
针对这些问题，我们再次查阅资料、调整程序，逐步优化了小车的性能。
四、心得体会1. 理论与实践相结合本次实验让我深刻体会到了理论与实践相结合的重要性。
在实验过程中，我们不仅学习了理论知识，还通过实际操作，将所学知识应用于实践，提高了自己的动手能力。
2. 团队合作在实验过程中，我们充分发挥了团队合作精神。
在遇到问题时，我们互相帮助、共同探讨解决方案，最终完成了实验任务。
智能网联汽车系统设计与优化
智能网联汽车系统设计与优化智能网联汽车无疑是当今汽车行业的热点话题。
随着人工智能和物联网技术的快速发展，智能网联汽车系统的设计与优化已成为汽车制造商和科技公司竞相追逐的目标。
本文将探讨智能网联汽车系统的设计原则和优化方法，以及其对道路安全、出行效率和用户体验的影响。
智能网联汽车系统的设计应该从三个方面考虑：感知、决策和执行。
感知部分涉及数据采集和车辆周围环境的理解。
决策部分涉及对感知数据的分析和对行驶策略的制定。
执行部分涉及车辆的控制和操作。
首先，感知技术是智能网联汽车系统的核心。
通过传感器、摄像头和雷达等设备，智能汽车能够实时获取道路交通、车辆位置和周围环境等信息。
感知技术的设计需求包括高精度的定位系统、高分辨率的图像处理和高效的数据传输。
优化感知技术的设计，可以提高车辆对路况和其他交通参与者的识别能力，从而增强驾驶辅助和自动驾驶功能。
其次，决策技术是智能网联汽车系统的关键。
通过分析感知数据和车辆状态，智能汽车能够制定行驶策略和作出适应性决策。
决策技术的设计需求包括高效的数据处理和实时的决策制定。
优化决策技术的设计，可以改善驾驶员的决策效率，提高车辆的安全性和出行效率。
最后，执行技术是智能网联汽车系统的基础。
通过控制系统和执行器，智能汽车能够实现自动驾驶、自动泊车和智能巡航等功能。
执行技术的设计需求包括高精度的控制系统和可靠的执行器。
优化执行技术的设计，可以提高车辆的操控性和稳定性，提供更舒适和安全的驾驶体验。
除了系统设计，智能网联汽车的优化也是一个重要的课题。
优化智能网联汽车系统可以从以下几个方面考虑。
首先，优化智能网联汽车系统的驾驶辅助功能可以提高道路安全性。
通过合理的车辆控制和智能化的驾驶辅助系统，可以减少交通事故的发生概率。
例如，智能制动系统和智能稳定控制系统可以有效减少紧急制动和失控事件的发生。
其次，优化智能网联汽车系统的出行效率可以提高交通运输效益。
通过智能化的交通管控系统和路况提前预警系统，可以优化路线选择和交通流量分配，减少交通拥堵和能源浪费。
机械工程中的结构优化设计方法
机械工程中的结构优化设计方法机械工程领域的结构优化设计方法一直是学术界和工程界关注的热点问题。
随着科学技术的不断进步和应用场景的多样化，工程师们对于机械结构的要求也越来越高。
本文将介绍几种常见的机械工程中的结构优化设计方法，包括传统的优化方法和近年来兴起的基于智能算法的优化方法。
首先，传统的结构优化设计方法包括拓扑优化设计、尺寸优化设计和材料优化设计等。
拓扑优化设计是一种通过改变结构的内部材料分布来优化结构性能的方法。
其基本原理是将原始结构形状分割成小的单元，在每个单元中定义一个设计变量，通过改变设计变量的取值以实现结构的性能最优化。
这种方法适用于要求结构轻量化、刚性和强度高的应用场景，如航空航天领域。
而尺寸优化设计则是一种通过改变结构的尺寸来优化结构性能的方法。
在尺寸优化设计中，结构的材料分布保持不变，而是通过改变结构的尺寸来达到最优的设计目标。
这种方法适用于需要优化结构刚度和振动特性的应用场景，如汽车车身设计。
材料优化设计则是一种通过改变结构的材料来优化其性能的方法。
在材料优化设计中，结构的尺寸和形状保持不变，而是通过选择不同的材料来提高结构的性能。
这种方法适用于需要优化结构的重量和刚度比例的应用场景，如建筑工程。
然而，传统的结构优化设计方法在某些情况下存在一些局限性。
例如，传统的方法需要预设设计空间和约束条件，而这些预设很难完全符合实际工程问题。
此外，传统方法通常只能找到局部最优解，而无法保证全局最优解。
为了克服这些局限性，近年来，基于智能算法的结构优化设计方法逐渐兴起。
智能算法是一种通过模拟自然界智能生物行为来解决复杂优化问题的方法。
其中，遗传算法、粒子群优化算法和人工神经网络等方法在结构优化设计中得到了广泛应用。
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法。
在结构优化设计中，遗传算法可以通过编码和解码操作来表示和改变结构的设计变量，并通过选择、交叉和变异等操作来生成下一代结构。
这种方法适用于具有多个优化目标和多个约束条件的结构优化问题。
机械制造中的智能控制与优化
机械制造中的智能控制与优化随着智能化、自动化技术的快速发展，机械制造行业也逐渐实现了智能控制和优化生产。
作为制造业的基础，机械制造已经成为推动经济发展的重要产业之一。
在这个大背景下，机械制造行业的智能控制和优化已经成为这个领域的热门话题。
一、智能制造在机械制造中的应用智能制造是指传统的制造业通过信息化、网络化和智能化的技术手段进行深度融合和整合，从而实现制造生产全流程的高效可控和智能化。
在机械制造行业智能制造的应用主要包括：1、智能加工控制。
智能加工控制系统是机械制造中智能化控制的一个重要领域，主要包括数控加工、精密加工、自动化喷涂及大型压铸设备的计算机控制等方面。
相比传统的手工操作和半自动化加工，智能加工控制系统具有更高的生产效率、加工精度和稳定性。
2、智能装配控制。
随着机械制造的发展，对于工艺和生产能力的要求不断提高，智能装配控制成为现代智能制造的一个重要组成部分。
智能装配控制可以实现工作流程的自动化、优化流程和更高的生产能力。
3、智能物流控制。
物流控制是机械制造的重要组成部分之一。
智能物流控制可以通过优化物流流程、自动化物流操作等方式，实现物流效率的提高、成本的降低和服务的质量提高。
4、智能质量控制。
质量控制是机械制造过程中的一个重要环节，从而是智能制造的重要组成部分。
智能质量控制可以通过优化生产流程、实现人机交互、维护严密的质量控制系统等方式，提高产品质量和生产效率。
二、智能控制在机械制造中的优势机械制造行业的智能控制具有很多优势，主要包括：1、提高生产效率。
通过智能化控制，可以自动化生产流程，降低人工输入、检测和调整的时间和困难，从而提高生产力和生产效率。
2、提高产品质量。
智能控制可以精细化操作，减少人为因素，从而实现更高的产品质量和生产效率。
3、降低生产成本。
智能控制降低了人力、机器、原材料等生产费用，提高生产效率，从而进一步降低生产成本和提高利润。
4、实现自动化。
机械制造行业是智能制造和自动化的一个重要领域。
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第十二届“恩智浦”杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告学校：华南理工大学队伍名称：华工冰魄队参赛队员：郑立楷黄理广杨少基黄迪臻带队教师：陈安邓晓燕目录关于技术报告和研究论文使用授权的说明................................................. 错误！未定义书签。
第一章系统设计方案说明. (4)1.1 系统设计要求 (5)1.2 系统总体方案设计 (5)第二章智能车机械结构调整与优化 (6)2.1 智能车整体 (6)2.2 前轮定位 (6)2.3舵机安装 (7)2.4 传感器安装 (7)2.5 编码器的安装 (7)第三章电路设计说明 (8)3.1 主板硬件设计方案 (8)3.1.1 电源管理模块 (8)3.1.2 电机驱动模块 (9)3.1.3 数模转换模块 (10)3.1.4 单片机及其他电路部分设计 (10)3.2 智能车传感器模块设计 (11)3.2.1 电感传感器的原理 (12)3.2.2 磁传感器信号处理电路 (12)第四章智能车软件控制模块 (15)4.1 控制系统整体 (15)4.1.1系统整体结构图 (15)4.1.2整体底层模块说明 (15)4.2.赛道偏移量计算与处理 (16)4.2.1电感值采集与处理 (16)4.2.2赛道识别 (16)4.3 电机与舵机控制 (16)4.3.1模糊控制算法简介 (16)4.3.2 基于模糊控制的速度与舵机控制 (16)4.3.3基于位置式pid的速度控制 (17)4.4 双车控制 (17)4.4.1 双车距离获取 (17)4.4.2双车距离控制 (18)4.4.3环形超车 (18)4.4.4十字超车 (18)第五章总结 (19)参考文献 (20)第一章系统设计方案说明本章主要简要地介绍智能车系统总体设计要求及方案，在后面的章节中将整个系统分为控制电路模块和控制算法两部分对智能车控制系统进行深入的介绍分析。
1.1 系统设计要求根据竞赛规则相关规定，智能车系统采用大赛组委会统一提供的 B型车模，以飞思卡尔半导体公司生产的 32 位微控制器 K60 作为核心控制器，在 keil开发环境中进行软件开发。
要求赛车能够识别赛道中心的电磁线信号，并根据该信号完成循迹。
整个智能车控制系统要求尽可能稳定，快速，并具有较好的适应性。
1.2 系统总体方案设计根据系统的设计要求，大体可将系统分为以下几个模块：K60 最小系统模块、传感器模块、电源模块、电机驱动模块、速度检测模块、舵机控制模块、辅助调试模块。
各模块的作用如下：1、K60 最小系统模块，作为整个智能车系统的控制中枢，将采集电感传感器、编码器、超声波等传感器的信号，根据控制算法做出控制决策，驱动直流电机和伺服舵机完成对智能车的控制。
2、传感器模块，是智能车的获取赛道信息途径，可以通过一定的前瞻性，提前感知前方的赛道信息，为智能车的 K60 控制中枢做出决策提供必要的依据和充足的反应时间。
3、电源模块，为整个智能车的硬件系统提供稳定合适的电源。
4、电机驱动模块，驱动直流电机按照控制中枢给出的控制信号进行加减速。
5、速度检测模块，反馈智能车两路后轮的实时转速，用于电机转速的闭环控制。
6、舵机控制模块，控制小车的左右转向。
7、调试模块主要用于智能车系统的功能调试、赛车状态监控等方面。
第二章智能车机械结构调整与优化2.1 智能车整体2.2 前轮定位前轮的调整包括前轮主销后倾角，主销内倾角，前轮外倾角，前轮前束的调整。
在调试过程中，我们发现前轮定位对小车的转向影响很大。
主销后倾，是指将主销（即转向轴线）的上端略向后倾斜。
从汽车的侧面看去，主销轴线与通过前轮中心的垂线之间形成一个夹角，即主销后倾角。
主销后倾的作用是增加汽车直线行驶时的稳定性和在转向后使前轮自动回正。
主销后倾角越大，方向稳定性越好，自动回正作用也越强，但转向越沉重。
主销后倾角一般不超过3°。
B车模的主销后倾角不易调节，我们保持了车模原有的后倾角。
主销内倾，是指将主销（即转向轴线）的上端向内倾斜。
从汽车的前面看去，主销轴线与通过前轮中心的垂线之间形成一个夹角，即主销内倾角。
主销内倾的作用是使车轮转向后能及时自动回正和转向轻便。
对于模型车，通过调整前桥的螺杆的长度可以改变主内倾角的大小，由于过大的内倾角也会增大转向阻力，增加轮胎磨损，所以在调整时可以近似调整为0°~3°左右，不宜太大。
前轮外倾角，是指通过车轮中心的汽车横向平面与车轮平面的交线与地面垂线之间的夹角，对汽车的转向性能有直接影响，它的作用是提高前轮的转向安全性和转向操纵的轻便性。
在汽车的横向平面内，轮胎呈“八”字型时称为“负外倾”，而呈现“V”字形张开时称为正外倾。
如果车轮垂直地面一旦满载就易产生变形，可能引起车轮上部向内倾侧，导致轮联接件损坏。
所以事先将车轮校偏一个正外倾角度，一般这个角度约在1°左右。
前束是指两轮之间的后距离数值与前距离数值之差，也指前轮中心线与纵向中心线的夹角。
前轮前束的作用是保证汽车的行驶性能，减少轮胎的磨损。
前轮在滚动时，其惯性力自然将轮胎向内偏斜，如果前束适当，轮胎滚动时的偏斜方向就会抵消，轮胎内外侧磨损的现象会减少。
像内八字那样前端小后端大的称为“前束”，反之则称为“后束”或“负前束”。
2.3舵机安装参考往年的舵机安装方式我们发现舵机有立式安装和卧式安装两种，比较两种安装方式，我们可以发现力臂较短的连接方式优点是能够输出更大力矩，调节精度更高，但是不足的是反应速度不够快，而对于长的连接方式优点是反应速度快，但是调节精度低，输出力矩不足，所以综合考虑SD-5舵机输出力矩较大，速度较慢的特性我们决定立式安装舵机，最大限度地增加舵机的灵敏度，舵机安装如下图所示：2.4 传感器安装以工字电感为采集信号的传感器，需安装于车模前上方，有一定的前瞻用以预测赛道信息，并使车模结果紧凑、稳定，减轻重量，最终选用直径5mm的碳棒为基本构架，再利用3D打印件固定于车模底板上，做到在车子运行时，传感器不会出现抖动的现象，以保证得出电感值的可靠性，为了采集更精确的赛道信号，同时考虑到程序控制方面的便捷性，我们设计用六个电感传感器采集赛道信号。
三个横向电感，两个斜向电感，一个中间竖直电感。
而为了减轻车前重量使整车车身重心靠后，传感器的架设采用双杆结构。
2.5 编码器的安装速度传感器一般可以选择对射式光栅或光电编码器。
对射式光栅的重量轻，阻力小精度也高，然而光栅暴露在外界容易受到外界光线或粉尘等的影响，导致计数不准确；而光电编码器就不存在此类问题。
所以最后我们选择了光电编码器，该编码器线数为512线，可以达到很高的精度，符合我们的要求。
在安装编码器的时候要保证有合适的齿轮咬合。
咬合完美的原则是：两个传动齿轮轴保持平行，齿轮间的配合间隙要合适，过松容易打坏齿轮，过紧又会增加传动阻力；传动部分要轻松、顺畅，容易转动。
判断齿轮传动是否调整好的一个依据是，听一下电机带动后轮空转时的声音。
声音刺耳响亮，说明齿轮间的配合间隙过大，传动中有撞齿现象；声音闷而且有迟滞，则说明齿轮间的配合间隙过小，咬合过紧，或者两齿轮轴不平行，电机负载加大。
调整好的齿轮传动噪音小，并且不会有碰撞类的杂音。
第三章电路设计说明3.1 主板硬件设计方案可靠性是系统设计的第一要求，我们对电路设计的所有环节都进行了电磁兼容性设计，做好各部分的接地、屏蔽、滤波等工作，将高速数字电路与模拟电路分开，将大电流的电机驱动部分与小电流的控制电路分开，使本系统工作的可靠性达到了设计要求。
3.1.1 电源管理模块本车模上存在4 种供电电压：（1）智能车使用镍镉充电电池，充满时电压在7.8～8.2V。
直接用于驱动电机以获得足够的驱动能力。
在电池输入的两端做好滤波处理，并联大容量极性电容和小电容滤除电源电压的低频及高频噪声，防止出现在电机加减速过程中，由于电机电流过大而使电池电压突变的情况出现。
模拟电路模块，数字电路模块，和舵机，MOS驱动模块分别通过0欧电阻单点接地，以隔离各个模块的信号。
（2）逻辑电路和编码器的供电使用直流5V，5V 电源选用线性稳压芯片LM2940。
（3）使用3.3V为单片机供电，采用线性稳压芯片AMS1117-3.3。
输入端接LM2940输出端。
（4）使用6.5V为舵机供电，采用线性稳压芯片LM2941。
该部分电路如图所示。
3.1.2 电机驱动模块电机驱动电路由分立元件制作的直流电动机可逆双极型桥式驱动器组成，其功率元件由8 支N 沟道功率MOSFET 管组成，额定工作电流可以轻易达到100A 以上，大大提高了电动机的工作转矩和转速。
该驱动器主要由以下部分组成：PWM 信号输入接口、升压电路、上桥臂功率MOSFET 管栅极驱动电压泵升电路、功率MOSFET 管栅极驱动电路。
该部分原理图如图所示。
3.1.3 数模转换模块由于K60 的内部AD 比较精确，所以使用了单片机内部AD，简化了电路设计，考虑到我们所使用的传感器数量，引出8路AD(留两路备用)。
其接线方法如图所示。
3.1.4 单片机及其他电路部分设计核心控制单元：K60（主频150MHz，FlashRom512KB，具备SPI，SCI，IIC，FTM 等常用接口）测速模块：在电机前方架编码器，当电机转动时带动编码器转动，由此获取速度信息。
用编码器测速较光栅片测速精度更高。
测速模块供给主板的信号要经过整波，使用上拉电阻提高其峰值电压。
该部分电路原理图：。
人机交互：增加五向开关，拨档开关用于输入参数，策略调整，加入液晶屏显示小车状态便于调试。
蜂鸣器，led指示灯用于提示小车运行状态，蓝牙模块用于实时回传小车运行过程中的各种状态。
该部分整体电路如图所示。
3.2 智能车传感器模块设计根据竞赛组委会的相关规定，电磁组的智能车是基于100mA 的交变电流产生的电磁场上，由于赛道是通有20KHz 交变电流的导线，因此需要通过检测导线周围所产生的电磁场确定道路与小车的相对位置。
3.2.1 电感传感器的原理根据电磁学，我们知道在导线中通入变化的电流（如按正弦规律变化的电流），则导线周围会产生变化的磁场，且磁场与电流的变化规律具有一致性。
如果在此磁场中置一由线圈组成的电感，则该电感上会产生感应电动势，且该感应电动势的大小和通过线圈回路的磁通量的变化率成正比。
由于在导线周围不同位置，磁感应强度的大小和方向不同，所以不同位置上的电感产生的感应电动势也应该是不同。
据此，则可以确定电感的大致位置。
3.2.2 磁传感器信号处理电路确定使用电感作为检测导线的传感器，但是其感应信号较微弱，且混有杂波，所以要进行信号处理。
要进行以下三个步骤才能得到较为理想的信号：信号的滤波，信号的放大，信号的检波。