基于摄像头的直立行走智能车控制系统设计

针对以往靠中心线提取速度较慢导致车模方向控制不稳,容易跑出赛道等问题,设计以K60微控制器为核心控制单元,利用CMOS摄像头对路径信息进行采集,在提取赛道边界和控制车体方向时创新性的使用了"窗口检测法"和"双比例"PD控制方法。"窗口检测法"能够缩短赛道边界的提取时间,提高搜索效率。双比例PD控制能够对比例参数P进行实时调整,进而更及时、准确地控制车模的运行方向。     

智能婴儿车目标跟踪系统的研究

设计了一种智能婴儿车的跟踪系统,它是在普通婴儿车的基础上设计了嵌入式控制系统。通过对目标跟踪技术及跟踪方法的分析研究,将压缩感知代替TLD(tracking-learning-detection)跟踪算法中的级联检测器,并应用到该控制系统中,能够很好地改善TLD跟踪算法的实时性能。介绍了该控制系统的设计方案,详细讨论了对TLD跟踪算法的改进,最终介绍了该系统中目标跟踪的具体实现方法。实验结果表明所设计的智能婴儿车目标跟踪系统能够自主稳定地跟踪目标。     

基于S7-1200的电动机附加损耗测试系统设计

根据EH-star法电动机附加损耗的测试原理,设计了一套以S7-1200为控制核心和以Wincc为组态软件的电机附加损耗测试系统。该系统采用S7-1200控制设备运行和数据的采集,利用OPC技术建立了S7-1200与Wincc的通讯,通过组态软件Wincc对数据进行处理,实现了电动机附加损耗的自动测试。该系统解决了在人工测试时,数据处理速度慢、误差大等问题,提高了测试效率和测试结果的准确度。     

加速度与多速度差模型及稳定性分析

在多速度差模型(Multiple Velocity Difference Model, MVDD)的基础上,给出了一个扩展交通流模型--加速度差与多速度差模型(Multiple Velocity and Acceleration Difference Model, MVADM).在MVADM中,尝试利用前车的加速度差以提高交通流的稳定性.通过线性稳定性分析,发现与MVDM相比,MAVDM模型中自由流稳定的敏感系数临界值变小,稳定区域有明显增加.