基于CCD的自平衡智能车循迹系统的设计

介绍了一种基于线阵CCD两轮自平衡的智能车循迹系统。基于第八届飞思卡尔智能车大赛准则,该系统以飞思卡尔16位单片机MC9S12XS128作为核心控制器,以CCD作为路径识别装置检测路径信息,通过陀螺仪与加速度计测量智能车姿态,单片机获得传感器采集的路面信息及智能车姿态信息,经过分析后控制智能车的舵机转向,同时对直流电机进行调速,从而实现智能车自平衡和速度调节。在控制算法上采用模糊设定速度和PID调整速度相结合的算法,使智能车能够在自平衡状态下快速平稳的行驶。     

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。     

两轮自平衡移动机器人实验系统设计

两轮自平衡移动机器人是通过机体上所搭载的姿态传感器检测自身的姿态数据,把数据送至微控制器进行处理后输出控制量给电机驱动电路,进而控制电机不断运动以校正自身的姿态保持自身车体平衡的机器人,在未来交通领域将占有重要地位,同时它也是验证控制算法的一个典型实验平台。基于Kinetis K60微控制器,设计了一个小型两轮自平衡移动机器人实验系统,给出系统整体设计方案及软硬件设计方法。学生能够在平台上进行控制算法验证及滤波融合算法调试等。     

直立行走的智能车设计方案

车模直立行走是要求仿照两轮自平衡电动车的行进模式,让车模以两个后轮驱动进行直立行走。近年来,两轮自平衡电动车以其行走灵活、便利、节能等特点得到了很大的发展。国内外有很多这方面的研究,也有相应的产品。在电磁组比赛中,利用了原来C型车模双后轮驱动的特点,实现两轮自平衡行走。相对于传统的四轮行走的车模竞赛模式,车模直立行走在硬件设计、控制软件开发以及现场调试等方面提出了更高的要求。     

两轮自平衡智能小车控制系统的设计与实现

设计了以飞思卡尔系列MC9S12XS128单片机为核心控制器,加速度计MMA7260、陀螺仪ENC03为角加速度和角度测量仪的两轮自平衡智能小车控制系统.该系统通过对测量出的小车倾斜角度及角加速度进行计算和处理,实现了两轮直立小车的自平衡及小车的速度控制、方向控制和基于轨道的变速控制.该智能小车在华南赛区飞思卡尔智能小车大赛电磁组获三等奖.     

两轮自平衡避障机器人

本文分析和研究了两轮自平衡机器人的平衡控制,速度控制与方向控制等问题,并且加入超声波避障功能。针对两轮自平衡机器人的姿态控制建立数学模型和动力学方程进行分析,并讨论了相应的控制方法。整个系统采用飞思卡尔公司的MC9S12XS128单片机作为系统的主控芯片,负责对各项传感器的数据进行处理与运算,并显示与发送控制信息量,完成两轮自平衡机器人的姿态控制。     

智能循迹小车设计

分析了两轮电磁循迹小车的直立原理,合理布置了加速度传感器、陀螺仪、电池、电机、电路板的安装位置,以保证车尽量接近竖直状态;设计了稳压电路、计数器电路、运放电路、电机驱动电路,绘制PCB电路图并制作整车控制板;编写了智能车轮速信号、加速度信号、角速度信号采集程序,信号滤波程序,直立PID控制、速度PID控制、转向差速PID控制程序。通过调节PID参数实现了电磁车的直立、快速、稳定循迹行驶。     

基于Adriano控制器的寻线智能车设计

以飞思卡尔模型C车为车载平台,基于Adriano开发环境,采用红外线传感器进行路径检测,设计了一种寻线智能车.该智能车主要包括微控制器(MCU)模块、电机及驱动模块、舵机模块、路径识别模块.通过系统软、硬件的调试,小车能够稳定的沿引导轨迹运行,行驶效果良好,验证了系统设计可行性.     

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.     

嵌入式两轮循迹自平衡车

采用飞思卡尔单片机为控制核心,以陀螺仪、加速度计为传感器的姿态,感知系统调节运动姿态,提高两轮自平衡电动车的控制精度。该两轮自平衡电动车具有体型小巧、转弯灵活的特点,动力来源为蓄电池。     

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.     

基于数据融合的小型两轮自平衡机器人姿态检测方法

针对小型两轮自平衡机器人姿态检测所用低成本加速度计(MMA7361)数据不够准确及陀螺仪(ENC03)信号的漂移问题,分别采用互补滤波器、kalamn滤波器和自适应kalman滤波器进行数据融合处理方法研究,通过对比实验确定采用自适应kalman滤波器实现加速度计和陀螺仪检测数据的融合,从而确定小型两轮自平衡机器人的姿态,进而实现其运动平衡控制.物理实验结果表明基于自适应kalman滤波器的加速度计和陀螺仪检测数据融合姿态检测方法不仅适用于小型两轮自平衡机器人的运动平衡控制,而且其参数较先前普遍采用的kalamn滤波器更易调整,姿态检测结果更加可靠.     

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.     

两轮智能车跟踪控制系统的研究

自平衡式两轮机器人是多变量、强耦合对象,文章针对斜坡上的两轮智能车的目标跟踪问题,设计了基于T-S模糊控制器的跟踪控制系统,该系统包括底层平衡控制器、底层转弯控制器和全局运动控制器。底层的平衡控制应用T-S模糊控制器,并利用LQR线性控制器来简化控制器的参数设计。底层转弯控制器采用PI算法,在此基础上运用李雅普诺夫函数方法,进行了全局运动控制器的设计,得出了具有全局渐近稳定的控制律。最后通过仿真验证了该方法的正确性和可行性。     

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。     

基于激光传感器的智能车设计

本文设计了以飞思卡尔单片机MC9S12X128为核心的智能车系统,包括传感器信息采集与处理、电机驱动、控制算法及控制策略等方面。采用激光传感器采集道路信息并反馈给单片机控制系统,通过软件进行相关分析处理,通过速度反馈和PID算法控制舵机转向和智能车速度。通过实际运行验证,本方法使智能车运行稳定、可靠,其平均速度达到2.6m/s,得到比较理想的效果。     

基于HCS12X单片机的多传感器智能车控制系统设计

本文基于飞思卡尔HCS12X控制单元，利用多传感器的信息融合技术设计了一款可以自主循迹行驶的智能车。系统主要融合了GPS．视觉传感器，激光雷达传感器对智能车进行定位及轨迹控制。该控制系统在安全性，可靠性．易操作性等方面都进行了综合的优化。实验表明．该智能车可以按照设计路径自主行驶。     

电磁导航式智能车传感器模块的设计与实现

以地面引导线中的交变磁场信号(导航信号)为研究对象,选择电感作为主要部件,结合滤波放大电路构成导航信号的基本检测单元。为检测车体与引导线的距离偏差,布置两个基本检测单元以车体中线为对称轴,呈一字型分布于智能车前端左右两侧,将车体与引导线的距离偏差转化为左右检测单元之间的电压偏差,为智能车跟踪控制奠定基础。实践证明,该传感器模块为智能车准确跟踪引导线提供了有力保障。     

基于摄像头的智能车控制系统的设计

介绍了一种采用数字摄像头识别路径的智能车控制系统。系统以单片机LMC9S12XS128为控制核心,给出了电机驱动,速度检测和电源等电路的硬件设计以及路径识别算法。实验结果表明,路径识别算法可行,该系统工作稳定,可靠。