基于DSP的AGV运动控制系统设计

AGV是一种自动导向车,能够在具有一定地形特征的环境中顺利到达期望目的地或沿期望路径行驶,已经被广泛应用于军事、航空和医药等领域.以两轮AGV为控制对象,采用高精度线阵CCD摄像头、高速DSP和超声波声纳构成一个AGV系统,着重介绍了基于数字信号处理器TMS320F240的AGV运动控制系统,论述了各组成部分的工作原理,并使用模糊逻辑控制策略对AGV系统的轨迹跟踪能力进行了仿真.该系统充分利用DSP运算速度快、外设接口丰富、适于电机控制的特点,实现对AGV的速度和航向的控制.该系统具有硬件结构简单,软件开销小等特点.     

基于DSP的无传感器无刷直流电动机控制系统实现

介绍了基于DSP的无传感器无刷直流电动机控制系统的设计,系统以反电势法为基础,通过检测电动机三相端电压来实现转子定位和换相,并针对反电势法的局限性,提出了一些改进措施。在具体设计时,遵循硬件软化的思想即简化片外硬件控制电路,主要依靠软件来实现电动机的启动、换相控制及速度闭环运行,提高了系统的灵活性和可靠性。实验结果表明电动机运行稳定、换相性能好,取得了较好的效果。     

基于模糊神经网络预测转角的无传感器无刷直流电动机换相控制研究

针对位置检测和准确换相是无刷直流电机运行的关键，本文提出一种新的方法来实现无传感器无刷电机的换相控制。即构造一个基于遗传算法训练结构和参数的模糊神经网络，通过检测电机的磁通和电流来预测电机实际转角实现电机的准确换相。仿真结果表明，利用模糊神经网络预测转角来控制电机换相能取得很好的效果。而文章利用遗传算法作为模糊神经网络的训练算法，此算法具有收敛速度快，不易陷入局部极小的特点。     

基于模糊数据融合的AGV导航策略的研究

自动导向车(Automated Guided Vehicle,简称AGV)能够在具有一定地形特征的环境中顺利到达期望目的地或沿期望路径行驶。AGV通常通过多种类型的传感器来感测周围环境,从而实现轨迹跟踪和路障躲避。本文应用模糊逻辑对来自视觉和超声波传感器的数据进行融合以实现AGV在不确定环境下的自主导航,仿真结果证明其可行性与有效性。