本文是根据“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛的技术要求，设计制作了该模型车控制系统。采用Flexis系列QE控制器，以CodeWarrior V6.0为开发平台，根据光的反射原理，本文主要探讨离散布置光电传感器的模型小车，如何识别白色赛道上的黑色引导线，从而沿任意给定黑色封闭曲线自动平稳寻迹。主要内容如下：　　 首先是关于模型智能车的国内外发展现状，概要描述本小车控制系统的各组成模块，包括具体功能、系统特点、传感器参数、以及所用MCU简介。硬软件实施方案有路径识别、舵机转向、电机驱动、码盘测速等7个组成部分，其中路径识别是整个系统的关键，直接影响控制性能好坏。针对离散布置光电传感器的道路识别，软件处理采用了数据归一、仿模糊运算和最小二乘法，以及抗干扰技术，电机调速采用的数字PID。前期应用两个8位控制器，最后是关于ColdFirev1控制下的模型小车，利用MC9S08QE128和MCF51QE128两款MCU的高兼容性，在不重新设计硬件电路板的条件下，轻松实现8位到32位的代码移植，并且明显可见置换MCU后的性能提升。该应用研究表明Flexis系列QE控制器不仅兼容性好，升级容易，而且功能强大，性价比高。　　 无论是采用两个8位控制器并行运行，还是单片ColdFire v1控制，本小车系统的功能都相当完善，运行可靠，自动寻迹效果良好。本课题首次将freescale具有可移植和低功耗特性的两款MCU实地应用于模型汽车控制，不仅提高了小车性能，加快识别过程的运算速度，还延长了电池使用寿命。