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。     

基于积分分离式PID的智能车控制算法设计

本文首先简要地介绍了智能车系统的基本构成,然后对PID控制算法进行改进,提出了积分分离式PID算法。最后,在智能车的自动控制模型基础上,分别对智能车的舵机和电机进行PD和PID控制,给出了具体的控制框图,实现了智能车的自动控制。     

电磁直立寻迹智能车的系统设计与软件开发

自动循迹的两轮自平衡电磁智能车是一个非线性、强耦合、欠驱动的自不稳定一级倒立摆系统。针对该智能车特点,采用两轮自平衡智能车机械架构、主控板、驱动板等模块相结合设计了系统硬件;并利用互补滤波和卡尔曼滤波方式对姿态检测传感器检测到的信号进行处理、以控制智能车直立平衡;最后通过归一化处理将路径检测传感器获得的路径信息与直立平衡控制信号进行融合,在直立平衡基础上实现智能车方向的控制。实验表明,该智能车运行平稳、转向灵活、速度较快。     

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.     

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.     

基于模糊自适应PID的智能车控制与仿真

由于智能车的行驶是时变非线性系统,传统的PID算法无法很好地满足需求,改进的模糊自适应的PID算法采用高效的PID算法和模糊自整定控制相结合进行自动调节,可以让智能车系统克服传统PID算法无法实时调节参数的缺点,提高智能车在速度控制上的效率和鲁棒性。利用MATLAB中的Simulink仿真模块,设计搭建模糊控制器,并应用模糊规则进行仿真,分别给与负载电机转速扰动和电磁转矩的阶跃扰动,利用传统PID和改进后的模糊自适应PID控制对比测试电机控制系统的阶跃响应性能。实验表明,该系统不仅实现了智能车速度的实时调控和优化,而且与传统的PID控制算法相比较,具有更稳定的动态响应、鲁棒性与精确度。     

基于MC9S128的摄像头导航智能车的设计与实现

介绍了一种基于摄像头导航的智能车系统设计方法.该系统根据全国大学生飞思卡尔杯智能汽车大赛的设计要求,使用飞思卡尔16位单片机MC9S 128为核心控制单元,设计了传感器、电源、电机驱动、车速检测等硬件电路;利用PID和模糊控制相结合的方式,使智能车能够自动采集、分析引导线信息,控制舵机转向,实现智能车的自动寻迹.     

基于单片机的智能车导航系统设计

智能车导航系统能自动寻迹,自主识别赛道且行驶准确稳定快速.在CodeWarrior开发环境中,采用C语言为设计软件,以Freescale 公司的MC9S12XS128B 单片机为控制芯片,外围控制电路及芯片驱动电路采用Protel 99SE为设计工具,由CMOS数字摄像头实现路径识别.仿真测试表明：本系统不仅能完成智能车对路径的识别功能,而且还具有很好的抗干扰能力,舵机转动快,电机控制稳定,具有良好的动态性能.     

基于超声波测距自动泊车演示验证实验系统设计

自动泊车系统对于提高泊车安全性具有重要意义。本演示验证实验系统以智能车为平台,设计并实现超声波测距。通过超声波探测器组对不同角度测量,来检测周围环境数据;摄像头与超声波探测器协同工作,改进了泊车方法;转台带动超声波传感器旋转,从而实现传感器对周围状态扫描。     

基于HOLTEK单片机的智能车

为了体现Holtek MCU HT46R单片机在创新性上的应用,我们通过设计智能车来实现.该作品主要功能是实现当按下开关,智能车沿直线行走,当遇到地面边缘或障碍物时,智能车能自动转弯继续前进,达到防跌落和碰撞的功能.本作品的创新之处是体现Holtek MCU HT46R单片机在趣味性上的应用.在此作品上的改进可以作为清洁机器人.     

基于光电传感器智能车系统的设计

阐述了光电传感器智能车系统传感器的选择、布局和路径信号的获取、处理方法.智能车的速度控制采用积分分离数字PID算法.实际测试表明,本智能车具有稳定性好,响应速度快等特点.     

基于视觉技术智能车系统的设计

介绍了一种以OV6620数字摄像头为视觉传感器的自循迹智能车系统,详细阐述了视觉传感器有效信号的小范围黑线提取法,采用增量式数字PID控制算法,实现智能车调速。实验测试表明,本智能车系统具有良好的稳定性、快速性和前瞻性。．     

基于遗传算法的智能车速度控制系统研究

针对传统PID算法在电磁导航智能车速度控制中存在的比例、积分、微分三个参数难以整定,不具有自适应能力的缺点,提出了将遗传算法应用到智能车的调速系统中来对传统PID算法进行改进.遗传算法不需要给出调节器的初始参数,可以从许多点开始并行操作,在解空间进行高效启发式搜索,克服了从单点出发的弊端以及搜索的盲目性,从而使寻优速度更快,避免了过早陷入局部最优解,最终自适应地整定PID三个参数来实现智能车的速度控制.Matlab仿真测试表明,与传统PID控制算法相比,遗传算法在智能车速度控制中具有响应快、超调量小、鲁棒性和适应性强的优点,大大提高了智能车电机控制系统的性能.     

小型智能车自动驾驶系统设计

基于单片机控制及传感器技术,实现小型汽车可自动寻迹行驶的功能,并且能够利用光电传感器检测道路上的障碍,利用两个电机的差动调节,控制电动小汽车的自动避障、寻光及自动停车等过程。并对整个控制软件进行设计以及调试,最终完成软件和硬件的融合,实现小型智能车自动驾驶的预期功能。     

基于线阵CCD的智能小车路径识别系统

文章介绍了一种基于飞思卡尔HCS12单片机的智能车路径识别系统,该系统以CCD摄像头传感器作为检测装置,直接采集CCD输出的模拟信号,通过图像识别提取当前路径信息;与常规的光电传感器识别路径方案相比,使用摄像头传感器可以获取更多的路径信息,使智能车按任意给定的黑色引导线以较快的速度平稳地运行;实验证明该方法简便可靠,具有很好的前瞻性,能够满足智能车路径识别的需求.     

智能车跑道识别的克隆选择算法的改进

提出了克隆选择算法在智能车跑道识别中实用化的改进方案.将原克隆选择算法中的克隆和变异部分简化为抗体库数据块的优化选择和替换操作,大量减少了算法的计算消耗.在此方案中,智能车更准确地分析了从摄像头获取的环境信息,更好地识别了跑道,从而提高了智能车舵机拐弯控制的准确性.仿真实验结果表明:此方案在智能车的跑道识别过程中具有很...     

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。     

智能车硬件在环仿真系统的设计与实现

设计并实现了一套基于车模的智能车硬件在环仿真系统,该仿真系统直接以车模为实验载体,实现了硬件在环仿真,解决了仿真中车辆动力学模型难以精确建立的问题.车模上集成有嵌入式微控制器、摄像头和测速编码器,具有自主导航能力.借助ZigBee无线通信技术,上位机可以实现对车模的无线实时监控.该系统已经在智能车控制算法研究中得到了应用.实验结果表明:该仿真系统具有与实际系统相似的动力学模型,满足对智能车实时控制的要求,而硬件在环的引入,充分发挥了上位机的资源优势,提高了研究的效率.该系统能够适用于智能车自主导航和智能交通中多车协作的仿真.     

基于智能车的决策系统关键技术的综述

智能车的设计使计算机代替人类驾驶,将人们从大量的驾车时间中解放出来,是一个智能化的集成系统。智能车的决策系统作为智能车的核心系统,起着重要的作用,通过对智能车研究背景及设计模块划分的概述,详细介绍了智能车决策系统的关键技术,智能车的发展有着美好的前景。     

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.