基于单片机的智能车控制系统研究

在科学技术发展过程中,对智能车辆的研究逐渐深入。采取设置各种传感器与控制芯片的方式,可以让智能车实行自主巡航等功能,不需要人工干预就可以按照规定路径行驶。在智能车中配置传感器可以获取位置信息和外部环境引导信息,并具备自主巡航功能,需要对智能车控制系统与外部导航进行研究与开发。本文主要对基于单片机的智能车控制系统进行研究,以STC89C52为主芯片,通过软硬件等设计,让智能车具备前进、后退、转向和避障等功能。     

基于光电传感器的智能车寻迹方法研究

本文介绍了自主式寻迹智能车的设计,研究了采用红外反射式光电传感器作为路径采集模块实现自动寻迹的软硬件设计方法.系统以FUJITSU公司的MB89F202为主控制器,利用光电传感器阵列采集离散的路径信息,对舵机和驱动电机分别采用了PID控制算法和间接的PID控制算法,从而避免了智能车转向及车速调节的阶跃式变化,消除了超调及振荡现象,达到了近似连续的控制效果.研究表明,此设计方案可在黑白(或色差较大)赛道上获得良好的自主寻迹效果.     

基于CCD摄像头的智能车路径识别及跟踪研究

设计了一种能路径识别与智能跟踪的单片机控制智能小车系统。基于凌阳SPCE061A控制器,以CCD摄像头作为路径识别装置,通过图像特征实时提取路径信息,利用最小二乘法实现多直线动态拟合任意曲线的路径信息;同时,利用模糊控制方法动态调节舵机转角并设定速度控制直流电机,实现任意路径识别与智能跟踪。实验证明,采用CCD摄像头可以获取更多的路径信息,智能车能按照任意给定的白色引导线高速稳定地行驶,实现了小车循迹跟踪运动,达到了较好的实时性、高效性和智能性。     

基于RBF神经网络的智能车速度控制系统研究

针对传统PID控制算法在电磁导航智能车速度偏差处理中存在比例、积分、微分参数一经确定,不能在线调整、不具有自适应能力的缺点,提出了将RBF神经元网络控制器及其算法应用到智能车的调速系统中,对传统PID参数整定进行改进。RBF神经网络能够辨识智能车电机的数学模型,可以根据控制效果在线训练和学习,调整网络连接权重值,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,RBF神经网络PID整定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。     

基于16位单片机MC9Sl2DG128的智能车控制系统设计与实现

该智能车控制系统的硬件以MC9S12DG128单片机为核心,包括路径检测模块、车速检测模块、舵机转向模块、直流电机驱动模块、电源模块和通讯调试模块等部分。路径检测采用CMOS摄像头,车速检测采用安装于后轴上的旋转编码器,从而分别构成了转向和车速两个闭环控制系统。转向控制采用不完全微分PD控制器,速度控制采用PID控制器。两个闭环控制系统的设定值均由主控程序给出,形成了具有分层结构的智能车控制系统。     

基于图像处理的智能车辆设计

介绍了自行设计的视觉导航的智能车,它综合应用了图像处理、单片机控制、数据通信等相关理论.智能车的设计包括软件、硬件两部分内容.软件设计包括图像处理、电机控制、数据通信等内容.硬件设计包括控制系统硬件组成,电机驱动控制电路设计.在不同条件下试验证明,该智能车系统实时性好.工作稳定.     

基于模糊控制的智能竞速车舵机转向系统设计

智能车作为移动机器人的一种,是一个集环境感知、规划决策、自动驾驶等多种功能于一体的综合系统。为了提高智能车跟踪和运动性能,本文在分析智能车系统原理的基础上,从控制策略、控制算法等方面出发,研究基于FUZZY控制器的智能车舵机转向系统。首先,建立模糊变量的隶属函数和控制规则表,然后通过模糊推理和清晰化,得到输出控制作用的论域值,最后,将本文所设计的算法应用到基于HCS12单片机的智能车硬件系统。实验结果证明,本文设计的智能车控制算法能够模仿人工驾驶行为控制智能车准确快速地跟踪路径运行。     

基于激光传感器的自主循迹智能车设计

在智能机器人路径识别传感器中,激光传感器由于其精度高、实时性强的优点被广泛使用.针对需要识别黑白路径的智能车,设计一组共18个激光传感器组,并在传感器布局和路径识别算法中将激光头分成3组形成分时复用,通过寄存器赋值用以区分黑线的不同位置.而后根据寄存器的值,分别调试出舵机的期望脉冲值和当前脉冲值,通过二者作差从而获得方向控制的偏差值,并对偏差采取PD控制.实际调试表明,所提传感器布局、路径识别和处理方法可以有效识别道路信息,并使得智能车方向控制精确平稳.     

一种基于模糊神经网络的智能车运动控制器

以智能车为控制对象,为解决单一运动控制方法难以满足智能车控制准确度、稳定性等要求的问题,设计了一种基于模糊神经网络的智能车运动控制器。该控制器利用神经网络实现模糊推理,将智能车与预定轨迹之间的相对距离和方位信息模糊化后作为输入,并通过神经网络学习算法不断调整连接权值和模糊值中隶属函数的参数,提高了控制器的自适应能力,使智能车能够快速稳定地沿预定道路行驶。仿真和实验结果均表明,该控制器动态响应好、稳态误差小,能够满足智能车的运动控制要求。     

基于AD采样的光电传感器阵在智能车中的应用

本文按照“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛的要求,设计了一套智能车的光电传感器阵,通过相应算法,能够实现检测路径,识别路口和上下坡等功能。实验表明该方案能够使智能车快速准确地行驶在具有弯道、十字路口及上下坡的复杂赛道,并能够正确识别终点标志,按要求自动停车。     

Target Path Tracking Method of Intelligent Vehicle Based on Competitive Cooperative Game

To improve intelligent vehicle drive performance and avoid vehicle side-slip during target path tracking, a linearized four-wheel vehicle model is adopted as a predictive control model, and an intelligent vehicle target path tracking method based on a competitive cooperative game is proposed. The design variables are divided into different strategic spaces owned by each player by calculating the affecting factors of the design variables with objective functions and fuzzy clustering. Based on the competitive cooperative game model, each game player takes its payoff as a mono-objective to optimize its own strategic space and obtain the best strategy to deal with others. The best strategies were combined into the game strategy set. Considering the front wheel angle and side slip angle increment constraint, tire side-slip angle, and tire side slip deflection dynamics, it took the path tracking state model was used as the objective, function and the calculation was validated by competitive cooperative game theory. The results demonstrated the effectiveness of the proposed algorithm. The experimental results show that this method can track an intelligent vehicle quickly and steadily and has good real-time performance.     

智能车辆导航控制信息的获取与控制器的设计

智能车辆导航是通过对道路标记线的跟踪来控制车辆的行驶方向,使车辆沿着图像识别出来的车道线行驶.首先介绍了获取智能车辆导航路径控制信息的方法,通过处理后的道路图像,建立道路标记线与车辆跟踪路径侧偏距与方向偏差的数学模型.然后利用BP神经网络设计了神经网络转向控制器,并在MATLAB环境中利用神经网络工具箱Network/Data Manager进行了道路实验.实验结果可以证明神经网络控制器很好的逼近了目标,有效的学习了驾驶员开车的转向经验.     

基于STM32的智能灭火小车设计

为减少火灾带来的各种人员伤亡和财产损失,设计开发了一套智能灭火小车系统。系统采用上-下位机结构。以STM32芯片作为下位机小车的主控芯片,通过红外光电传感器检测路径信息使灭火智能小车沿预设的路径运动;利用火焰传感器探测火源位置,并通过算法设计实现小车在手动模式、自动模式以及寻迹模式下的灭火作业。利用C#语言开发上位机软件,通过WiFi通信实现与下位机之间的数据传输,并通过程序设计实现上位机PC对小车的运动控制、模式切换、实时视频、火情提醒等功能。经测试,智能灭火小车系统能够很好地完成3种模式下的灭火工作。     

基于边缘检测算法的智能车循迹系统设计

结合数字图像识别、图像处理和单片微处理技术,研究设计了一种基于边缘检测算法的智能车循迹系统。分别完成了系统的总体设计和软硬件设计,并采用MK60DN512ZVLQ10和TSL1401模块使循迹系统更智能,使小车运行稳定。系统测试结果表明,实现了小车的赛道图像识别、自动循迹的功能,并具有低功耗的特点。     

基于 MPC 的爆胎车辆轨迹控制研究

针对爆胎车辆偏航问题,提出基于模型预测控制(model predictive control, MPC)的前轮转向控制器来对汽车偏航进行矫正,保证车辆在安全路径上行驶。基于MPC,选取简化的双轨道车辆模型,用微分方程描述车辆运动状态,线性离散化,推导预测方程,考虑车辆稳定性因素,将其添加为约束条件,转化为标准二次型计算最优解,构造闭环系统进行仿真,结果表明,基于MPC设计的前轮主动转向控制系统在直线行驶和双移线行驶两种驾驶工况下能让车辆保持稳定行驶,有效的控制爆胎车辆行驶轨迹,质心侧偏角、轮胎侧偏角和横摆角速度均在稳定性要求之内,保证车辆在安全路径范围内行驶,达到爆胎车辆轨迹控制效果。     

基于单片机的GPS／GSM车辆监控系统研究

采用GPS／GSM技术开发网络智能车辆监控系统,用于在网络上自动监控车辆的位置。本系统由安装有GPS接收器和GSM短消息收发系统的车载智能终端和监控中心电子地图系统两个部分组成。利用GPS准确获得车辆的位置,速度等信息,利用GSM实现车载GPS跟踪器与监控中心计算机之间的通信,最后将目标显示在计算机的电子地图上,并在网络上实现对电子地图的访问。     

电动汽车与电网一体化信息交互系统设计与实现

为充分发挥电动汽车规模化接入电网的优势,考虑电网的安全稳定性,设计了电动汽车与电网一体化信息交互系统.介绍了系统结构、工作原理及主要功能.系统由电动汽车智能车载终端、充电站信息交互及接入装置、实时信息交互及监控管理中心、通信链路四部分组成,具有电动汽车信息监控、充电站信息监控、电池充放电智能提醒与告警、汽车充电排队情况实时查询、最短充电路径搜索、WEB发布、GIS显示等功能.该系统的开发应用为电动汽车大规模应用提供良好的基础平台,对保证电网的安全稳定有重要意义.     

数据采集系统在新能源汽车电机数字化车间中的应用

数据采集系统对于电机智能制造数字化车间的实施是至关重要的环节。针对新能源汽车电机数字化车间,以组态软件为核心处理层,通过工业以太网络采集生产设备参数、生产人员信息、物料信息、质量数据等关键生产参数,构建出车间生产现场综合数据的交换。基于该数据采集系统,可为智能制造上层管理系统提供数据支撑,进而实现新能源汽车电机的智能制造。     

基于全自动跟拍的多功能车载巡检技术

配电线路巡检主要采用"人工走巡"方式,存在巡检耗时长、巡检质量低、缺陷易发展、记录易出错等问题。为解决上述问题,研究了全自动跟拍的多功能车载巡检技术,设计开发了配电网车载巡检系统。该系统以巡检车辆为移动平台,搭载集成多功能检测模块的"复眼探头",配置融合智能边缘算法的车内控制中心,实现线路自动追踪、数据同步采集、缺陷就地研判和数据实时回传。该系统在某配电线路巡检中进行了试点应用,各项功能均达到预期目标,具有工程实践和推广意义。     

基于ZigBee的车联网辅助驾驶平台设计

随着我国汽车保有量的飞速增长,道路拥堵与交通事故问题日益严峻.作为未来智能交通的重要环节,车联网是物联网这一新兴概念在城市交通中的具体应用.提出一种基于ZigBee的车联网辅助驾驶平台的设计,可在车辆与车辆之间、车辆与道路之间进行信息交互,实现车辆异常行为提醒、防碰撞、结合路况的路径规划等功能,提升行车的便捷性,增加车辆间行驶的安全性.该设计实用性强、成本低、可扩展性好,对智能交通的发展与规划具有一定的参考价值.