针对红外光电传感器，其电源两端的电压随路面色度（以黑白为主导因素）波动，即当传感器正对白路时，电压较高，反之则认为是道路黑线标志，电压则较低。此原理可推演出路径识别的一种常见策略：利用普通I/O端口读取接收管电压至单片机，根据端口输入的高或低的电平逻辑门限，判定传感器是否在这条路径标记之上，进而将所有位于上方的传感器定义为车身与路线的相对位置，用以获取路径信息。

    这类离散识别算法操作简便，对硬件和算法的需求较低，适用于传感器数量较多的场合且具备较高的识别精度。然而，其最大的局限在于采用了呈间隔排布的传感器，它们只提供了实时的位置数据，而对于两座相邻传感器之间的“空白区域”则缺乏有效的距离信息。因此，在富传感器的智能汽车竞速比赛中，其路径识别精度往往受限于传感器的数量及其间距。

    即便传感器数量充足，路径识别精度已达到理想水平，离散路径识别算法仍然存在不可忽视的弊端。由于其识别结果仅为离散数值，在实际应用过程中的转向和速度调节会带来陡峭的阶跃变化。例如，这种方式将导致转角控制过于死板，不能敏捷地应对路径变化，极易出现过调整荡的现象。此外，由于舵机输出转角具有相对于路径的阶跃式延迟响应，对于追求高速品质的短决策周期控制策略而言，舵机响应的滞后容易导致控制效果降低，甚至失灵。

    为了改进现有的问题，我们可以采取两种策略：开发更高精度、更灵活的路径识别算法，或者制定基于离散路径信息的连续控制规则。在此，我们优先选择前者。其核心思想是利用间隔排布的传感器收集的数据进行连续化处理，以实现连续路径识别。

了解光电传感器特性

    要实现上述连续路径识别的理念，我们需要深刻理解光电传感器的特性。实际上，红外光电传感器的电压大小并非单纯只依赖于行走路径颜色的区分，它与传感器与黑色标志线的距离成递增关系。即靠近黑线，电压越低；远离黑线，电压越高，具体的关系与光电管型号和离地高度密切相关。掌握了这些知识，我们就能根据每个传感器输出电压的大小准确判断每个传感器与黑色抛物线的距离，从而获取车身相对于路径抛物线的准确位置，得到连续的路径信息。

传感器性能分析与调整

   构建可靠的传感器电压—偏差距离曲线是实现连续路径识别功能的必要步骤，需在软件调试初期完成。接下来以真实应用案例展现此过程。

传感器校准

    鉴于赛道差异和温度漂移对传感器电压产生的影响，赛车正式起跑前需进行赛道校准，由此获得准确的归一化基数，为后续车辆路径识别环节奠定基础。

    在校准时，汽车保持静止，传感器状态及相应的电压A/D转换通道正常运行。在赛道上缓慢行驶使传感器遍历白区路面和黑区标记线，进而纪录下赛道传感器电压的极值（白区电压与黑区电压），为算法归一化处理提供参考数据。

路径识别

    路径识别作为控制算法的关键环节，在每轮决策控制周期内完成。首先，A/D转换将传感器电压转化为数字化数值，供单片机读取；随后依据此时的传感器电压最大、最小值进行归一化处理。接下来确定有效传感器，调用特性曲线参数，计算出路径信息。最后，为提升结果准确度，减小传感器间误差，可对三个有效传感器得出的偏差距离求平均。

    此方法使所得路径信息代表车身中心偏离标记线的距离，是一个持续变化的量，不仅当传感器完全落在标记线上时能检测到赛道，更能检测并给出远离标记线的具体偏移距离。由此解决了传感器存在“盲区”的问题，实现连续路径识别的目的。

研发前景

    相较于传统离散算法，连续路径偏差识别算法具有更高精度、连续反应等优势，理论上适用于任何数量传感器的控制系统，极大地增加了控制的流畅性。

然而，在实施过程中也需面对一系列硬件设计难题：

1. 根据实际标记线宽度及传感器离地高度，选择适当的光电传感器。

2. 最大化算法简便性，确保全部传感器共享同一个分段线性模型，因此最好确保所有传感器的一致性，即特性曲线大致相似。尽管实操难度较大，但适当的元器件挑选亦有助于改善。