基于路径识别的寻迹智能车设计与实现

为了实现智能车沿道路上引导线自动寻迹,研制一种基于模型汽车为硬件平台的智能车系统.该系统通过采用改进的边缘检测算法对COMS摄像头捕获的道路信息进行处理,在获取更准确图像的基础上,依靠舵机进行方向控制,通过闭环PI控制电机驱动智能车前进.本设计实现了智能车沿引导线稳定、快速行驶的功能.实验表明,此设计方案提高了智能车运行速度和稳定性.     

智能车路径识别算法研究

基于恩智浦智能车,对路径识别算法进行了研究。首先针对图像的光照不均匀现象,通过直方图判断分类,提高算法对图像的适应性。接下来对分类的图像进行预处理,引入窗口自适应滤波算法代替传统的中值滤波对"椒盐噪声"进行处理,并采用动态阈值算法对图像进行二值化分割。最后对图像分割并应用改进的Canny算法进行图像中线提取及拼接,边缘阈值是以灰度值期望和方差为基础,以正态分布来求取高低阈值,不需人工参与。实验结果表明本文提出的图像预处理算法可以很好地去除噪声,并消除"灰度白"现象准确得到中线信息。     

基于电磁技术的智能车路径识别的研究

介绍了一种以Freescale公司MC9S12XS128单片机为核心控制单元的自循迹智能车系统,快速、准确的提取和处理赛道信息,是智能车灵敏的沿既定的赛道快速行进的必要保证。对基于电磁技术的智能车路径识别技术进行了研究,给出了基于运算放大电路的路径识别方法。测试表明,该方法具有良好的实时性和准确性。     

基于OV7620智能车的路径识别及控制策略

智能车是可以自动识别道路并以最短时间行驶全程的一种无人驾驶汽车.路径识别跟踪技术和快速、稳定的控制策略是智能车发展的重要标志.给出以OV7620作为智能车的主传感器,以红外对管作为辅助传感器对赛道的信息进行采集.OV7620把赛道的亮暗程度转化成像素的灰度值,采用边沿跟踪检测图像处理算法.采用PID与bang-bang算法相结合的算法对智能车进行速度控制.实验表明智能车可以实现任意路径识别与智能快速行驶.     

基于主动转向与主动制动的智能车路径跟踪

提出一种基于模型预测控制的分层路径跟踪控制器进行主动转向和差动制动控制.由预测监控状态模块、上层控制器和下层执行器组成.预测监控状态模块利用车辆动力学模型预测车辆未来状态;上层控制器计算期望的前轮转角和轮胎制动力;底层执行器执行前轮转角和制动压力.通过Matlab与Carsim的联合仿真,结果显示,提出的控制器在高速紧急避障中的路径跟踪效果比预瞄驾驶员模型更好.     

基于电磁导航智能车的控制研究及实现

在分析研究智能化自主驾驶技术的基础上,设计了一种电磁自主导航式智能车控制系统。以飞思卡尔32位微处理器MK60FN1M0VLQ15为主控模块,包括电源模块、起跑线检测模块、电磁检测模块、舵机转向模块、速度检测模块、直流电机模块、人机交互模块等组成。对于车速的控制,在传统PID控制的基础上,提出了Fuzzy-PID控制的自适应控制算法,并进行了仿真对比验证。实验结果表明,该方案能很好地实现对智能车的最优控制,对复杂赛道有很强的适应性。     

一种基于光电传感的路径识别智能车

介绍了一种基于红外激光管的快速路径识别智能车系统。系统采用Freescale 16位单片机MC9S12DG128做为核心控制器,并用光电传感器采集道路信息以使智能车行驶于既定道路上。通过计算讨论了舵机转臂长度的取值范围,解决了系统的滞后问题;还以偏距计时与当前速度相结合的方式制定出控制策略,使智能车系统能快速平稳地寻迹行驶。     

变预瞄距离的智能车路径跟踪控制

在智能车路径跟踪控制研究中,针对预瞄距离对路径跟踪精度影响较大的问题,提出了一种根据车速大小调整预瞄距离的智能车模糊控制方法.建立了车辆运动学模型和预瞄模型,给出了预瞄距离的确定方案,结合模糊理论设计出一种变预瞄距离的路径跟踪模糊控制器,并以双移线为目标路径在不同车速下进行了仿真.仿真结果显示,该车型变预瞄距离跟踪控制...     

智能车位锁的设计与实现

近年来,随着我国私家车数量的迅猛增长,城市公共空间急剧减少。寸土寸金,停车位数量少,停车难问题的持续恶化将带来一系列的道路交通问题。人们可以依靠互联网技术,将现有停车位实行共享管理,提高共享率将是缓解城市停车难问题的重要途径。该文基于智能车位锁的共享停车位管理系统,将城市传统车位锁智能化进行联网管理,实现了城市停车位的分时共享管理,增加现有资源利用率。     

智能小车路径识别及速度控制系统的实现

本文介绍了智能小车路径识别及速度控制系统具体实现方法。在该系统中,由CMOS摄像头实现路径识别,直流电机作为驱动,舵机控制方向,旋转编码器检测速度,利用非线性PID算法实现小车的路径跟踪、速度的闭环控制,使小车能按照给定的引导线平稳、快速地行驶。实验证明：系统能很好地满足智能车对路径识别性能和抗干扰能力的要求,舵机调节响应时间快,稳态误差小,具有较好的动态性能和良好的鲁棒性。     

电磁组智能车控制策略探讨及实现

在对电磁组智能车理论研究的基础上,通过反复实践,提出了一套稳定、可行的控制策略。为系统且全面阐述控制策略,从赛道类型入手,分析得出十字弯道是软件处理的难点;从电感检测特性入手,提出电感摆放位置策略;重点阐述舵机打角控制策略:按照软件控制流程,分别阐述采集数据的归一化算法、数据的差比和算法、丢线判断算法、一字电感和竖直电感权重融合的原因和算法、偏差补偿的原因和算法、偏差合成算法、舵机控制信号算法;最后简述速度PID控制策略。实践表明,各控制策略有效结合,能实现对智能车的高效控制。     

太阳能自动追踪智能车设计与实现

智能太阳能车是基于avr单片机的系统设计,通过程序控制和传感器的配合实现硅光电池板自动实时追踪阳光最强方向和小车自动避障功能,进而实现太阳能的最大限度利用,实现对现有的能源的保护和对新能源的高效利用与开发.小车价格低廉、性能稳定,符合现代社会发展,具有较高的推广价值.     

摄像头与电磁导航智能车的设计与双车控制研究

设计制作了基于摄像头导航和电磁导航的两轮直立车和三轮车,优化了其机械结构并对其直立、方向和速度等控制策略进行了研究,还研究了赛道特殊元素如圆环、障碍、断路和会车等的处理方法,调试与竞赛结果表明,实际控制效果好、成功率高,具有一定的参考价值。     

基于电磁传感器的智能车设计与实现

设计了基于电磁传感器的自动循迹智能车。使用32位单片机MCF52259作为核心控制单元,设计了电源模块电路、停车检测电路、电机驱动电路及信号采集电路,采用PID控制算法使得智能车自动采集路径信息,控制电机加减速、舵机转向,实现了智能车的自动循迹行驶功能。     

多缩微智能车交互行为研究平台设计与实现

针对真实道路上开展智能汽车研究存在的风险和困难,提出了一种基于缩微城市道路环境的智能车交互行为研究平台. 该平台首先实现了具备视觉认知功能的缩微智能车,采用了一种基于特征和模型融合的嵌入式平台实时车道线和障碍物检测算法,通过本车可行驶区域的形式化描述,实现道路环境的感知,最后经过模糊决策控制方法控制缩微智能车产生拟人驾驶行为. 实验结果表明,文中提出的研究平台能够有效模拟智能车车间交互行为,环境感知算法和决策控制方法能够满足实时性和精度要求.     

基于CMOS摄像头的智能车控制系统设计及实现

针对智能车因单条引导线信息量少而引起的误识别问题, 设计一种能自动识别和跟踪双边引导线的智能车系统。智能车以Freescale公司MC9S12XSl28作为核心控制器, 利用COMS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)摄像头OV7620作为路径信息采集装置, 对采集图像进行二值化处理、 去噪操作和边缘检测后提取路径信息、 进而准确地判别跑道的形状, 为舵机和电机提供控制依据, 以使小车平稳快速地行驶。同时, 提出将行驶状态与赛道信息综合考虑的措施, 并通过PID(Proportional Integral Differential)控制策略以及实验测试, 实现了对各种典型跑道的优化处理, 使高速行进中的智能车具有良好的转向调节能力和加减速响应能力。智能车可以在以白色为底面颜色, 两边有黑色引导线的跑道上运行, 克服了因单条引导线信息量少而引起的误识别问题。     

基于模糊自适应PI控制的智能车的设计与研究

为实现智能车自动寻迹,研制一种基于汽车模型为硬件平台的智能车系统.传统PI控制的参数固定,难满足模型沿指定路径行驶的智能化要求;而模糊自适应PI控制具有控制精度高,控制灵活且适应性强的优点,可以精确、稳定的控制车速.路径信息采集模块将摄像头采集的道路信息传送至微处理器,微处理器输出合适控制量对舵机进行方向控制,同时综合编码器将测得的速度反馈给微处理器,采用模糊PI控制对智能车直流电机进行速度控制,该方案可以使智能车快速稳定的沿指定路径行驶.     

汽车线控转向系统转向控制研究

针对汽车线控转向系统在转向盘和转向轮之间不存在机械连接的问题,进行适当的转向控制,使转向轮转角与转向盘转角的关系根据行驶状况实时调整.分析了线控转向系统转向控制的实现结构、工作原理和控制目标.从车辆动力学与控制的角度归纳分析了转向控制的内容,包括转向传动比算法、车辆稳定性控制、四轮转向控制、路径跟踪控制和转向电动机控制算法等方面,分析了经典控制方法、鲁棒控制方法、滑模控制方法、智能控制和分数阶PID控制等多种控制方法.分析了线控转向系统转向控制的试验技术,指出了转向控制研究的应用前景和发展趋势.结果表明:线控转向系统进行适当的转向控制能提高汽车操纵稳定性.