目前，大多数智能车采用单排传感器的道路检测方式，这种方式获得的道路信息少，对智能车的状态和道路的状况都不能很好地区别，造成控制上的麻烦。为了弥补不足，形成了大前瞻的单排传感器的道路检测方式，这种方式检测的距离更远，能够更早地判断出道路的走向，在一定程度上弥补了检测精度低的缺点，但也无法有效地区分智能车状态与道路状况。

　　比赛的车模可选用摄像头或传感器的方式进行道路信息检测，我们的车模采用的是双排红外的循迹方式，采用大前瞻双排传感器可以得到更多的赛道信息，更早地采取策略处理，形成更好的行车轨迹。是采用复杂的摄像头方案的一种替代方式。

　　可以在直道中实现稳定控制，加速顺畅的能力;在S弯中以小曲线的方式前进，减少行进路线和舵机调整次数。在大弯中实现提前转弯，切内弯的效果。尤其是在转弯方面，通过前后排共同对弯道的预测，达到延伸物理识别距离的能力，从而做出提前的动作，减少由于检测距离近而带来的负面影响，达到上述效果。

　　传感器阵列布局

　　图1中仅以接受管示意传感器位置。

　　布局方式说明

　　前排传感器伸出距离较远，小车中心偏离黑线后，会在前排传感器上产生较大偏移量。
　　后排传感器伸出距离较近，小车中心偏离黑线后，会在后排传感器上产生较小偏移量。
　　利用前后排传感器对小车偏移时不同的敏感度对小车进行控制。
　　为了使前后排体现出更明确的分工和采集到更远处的信息，我们把前排传感器倾斜约45o角，使前排的前瞻距离更大，更能体现出前排的优势和特点。
　　直道识别方式、控制策略

　　直道识别方式

　　(1)采用此种方式布局双排红外，对于直道的判别方法可有以下5种物理方式，每种方式应用的时机列在表后。

　　第一种直道情况(图2)

　　在左转大弯后，出弯时最可能出现的前后排传感器检测到黑线时的组合情况。适用于左转 90°弯、180°弯。提前得到出弯信息，舵机向左转动较小角度，并在此时采取加速动作，起到弥补前瞻不足的作用。此情况在赛道的s弯出现时，不满足直道的第二种识别方式，故不会加速。
　　第二种直道情况(图3)

　　此情况是对第一种情况的再确认，左转大弯并经过第一种情况后，再经历此种情况，可确认无误前方为直道，继续提升小车的加速能力。控制程序由弯道程序切换到直线稳定程序。

　　第三种直道情况 (图4)

　　此时采取直线稳定控制。由于前两种情况已经明确识别为直道，此种情况只是增加直道识别的成功率。

　　第四种直道情况(图5)