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松下PLC对于红外光电传感器来说，相应于不一样的路面基础的（重要是黑白度），接管到地面漫反射红外线后其两端电压将有所不一样，即传感器接管管正对白色路面，则其电压较高，若正对黑色的路径符号线，则电压较低。基于此原理能够提出一种比较常见的路径分离辨认算法：
通过通俗i/o端口将接管管电压读入单片机，凭据端口输入的凹凸电平逻辑来决定该传感器是不是处于路径符号线上方，再筛选出全部处于符号线上方的传感器，即可以大致决定此时车身相对道路的位置，确定路径信息。
此类分离算法轻便易行，对硬件及算法条件都比较低，在传感器数量较多的现象下也能够实现较高的辨认**性。但它的一个致命缺陷在于路径信息只是基于隔断排布的传感器的分离值，对于两个相邻传感器之间的“盲区”无法拥有有用的间隔信息，因而在传感器数量受到限制的智能车赛事中，其路径辨认精度极大地受制于传感器数量及其间距。
即便松下PLC传感器数量不受限制，路径辨认精度充足高，分离路径辨认算法仍有其难以战胜的固有缺陷。因为分离算法得到的路径信息为分离值，若是直策应用到转向及车速节制计谋中，必将酿成转向及车速调理的阶跃式转变，这将会对赛车的机能发生以下不便打扰：首先，转向及车速节制僵硬，对路径转变反应不敏捷，同时易发生超调及振荡征象；其二，舵机输出转角相对于路径为阶跃式耽误响应，对于寻求高速机能的高车速短决策周期节制计谋来说，极可能因为舵机响应不及而酿成节制失效。
为认识决以上问题，一方面能够从松下PLC路径辨认算法上开始，寻觅辨认精度高，不受传感器数量限制，辨认信息持续的路径辨认算法；另一方面也能够从节制算法上开始，寻觅基于分离路径信息的持续节制算法，提出一种将有限隔断排布传感器采集的数据持续化的执行方式，来实现持续路径辨认。
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