基于Multisim12的电机驱动模块设计与仿真

随着汽车工业的迅速发展,汽车智能化成为大势所趋.电机驱动模块是智能车的重要组成部分.基于探索不同频率PWM控制电机输出的目的,采用Multisim12仿真软件以B车模为研究对象,对电路的工作波形进行了仿真实验测试,给出了仿真实验方案,分析了PWM选取不同频率时电路工作波形.通过实际测试,该电机驱动模块能很好完成智能车电机驱动.     

摄像头智能循迹小车设计与实现

智能循迹小车可以根据前端摄像头的输入图像识别出道路状况,通过优化智能车的软硬件设计,能够确保其在不同环境下行驶的快速性和准确性,本文以Kinetis60为核心处理器,完成了智能车路径检测、速度检测、数据传输模块、电机舵机驱动模块的设计与实现,并在此基础上提出了一种利用摄像头实时图像进行智能车循迹判断的方法,能够提取出精确的路径特征信息,实践证明该方法具有可行性.     

基于FPGA的数模同播音频广播发射机前端设计

设计了一种基于FPGA的数模同播音频广播发射机前端模块,该模块可以同时完成对模拟音频信号和数字音频信号的采集.通过实验证明,该模块性能优良,结构简单,节约控制器资源,可扩展性强,具有较高的实际应用价值.     

一种基于EdgeBoard的智能车系统设计与实现

文中提出一种基于EdgeBoard的智能车系统,主要研究内容包括智能车车模的搭建、深度学习模型的训练、智能车控制等。首先,在百度AI Studio平台上部署飞桨深度学习框架,以计算卡EdgeBoard为主处理器,板载ATmega2560内核的WBOT控制器为下位机,CMOS高分辨率摄像头为视觉模块,闭环编码电机和智能舵机为动力装置,运用超声波、磁敏等各类传感器并使用CNC铝板搭建车模结构,从而构建一套完整的智能车模型;其次,通过深度学习训练模型,实现道路数据信息采集和数据的预处理,构建深度学习框架对数据集进行训练;再应用智能车的控制算法实现训练完成的模型调用、获取摄像头拍摄的数据、EdgeBoard对拍摄到的道路信息和任务信息的处理、EdgeBoard主处理器与WBOT下位机的通信、WBOT命令的接收以及控制指令的发送等功能;最后,通过实验对该智能系统的有效性进行验证。结果表明：所设计的智能车可以在设定的赛道上实现自主寻迹、定点停车、物料搬运、任务识别等功能;相比较于传统的智能车,文中装载深度学习模型的智能车寻迹效率更快,识别率高,对车道限制少,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,可以应用于...     

基于LabVIEW的智能车无线实时监控系统

针对四轮转向智能车测试、监测和控制要求,提出了一种基于LabVIEW与无线通信技术的实时监控系统设计方案。该设计方案采用CC1110无线透传模块,通过串口进行数据采集和控制。采用LabVIEW编写了可视化的上位机软件,设计了相应的通信协议,并采用有限状态机技术,实现了数据帧的准确、高效识别。经实验证明,监控系统性能稳定,能够较好地实现智能车和上位机之间的可靠通信。     

基于K60芯片智能车系统的设计

本文介绍了一款可实现远程控制、自动避障、路线规划等功能的智能车系统的设计.智能车以K60为中心微控制单元,采用ESP8266WiFi模块与上位机通信,L298N芯片驱动电机控制运动,此外还包括电源模块、显示模块等.智能车借助车前后的激光雷达来检测路面情况,实现有效避障、合理规划行驶路径的目的.     

智能寻迹模型车的控制策略及算法研究

在输入信号及硬件有限的条件下,运用一种有效寻迹、转向与速度控制算法,对于提高智能车的运动性能,有着重要的作用.为提高智能车的性能,对控制算法进行了研究.针对传统的路径离散识别算法只能获得少而离散化路径信息的问题,提出了采用连续化路径识别算法对路径信息采集;针对制约智能车快速寻迹的转向及速度问题,提出了采用优化的PID控制算法对智能车的舵机和电机进行控制.实验结果表明,与传统方法相比,采用连续的信号、基于反馈控制的PID控制算法,智能车的快速性、灵敏性、稳定性明显改善,从而验证了算法的可行性.     

基于光电导航的智能移动测量小车设计

提出了一种智能车设计,该智能车设计采用飞思卡尔K60 MCU为核心处理器件,通过CMOS摄像头获取跑道路径并配置主动蓝光照明系统辅助照明,实现精确导航。智能车行走时,该智能车配备的激光检测模块实现对跑道两旁红色中华铅笔的数量测量以及智能车行驶过程中进出隧道的检测。而光电编码器的反馈信号既可经PID算法控制智能车的行驶速度,同时在隧道里也可凭此计算出隧道长度。实验结果表明,该智能车设计合理、电路稳定,可快速平稳行驶和准确测量,在智能车测量应用方面具有重要意义。     

基于激光传感器的智能车路径识别算法研究

高精度、高速度、大前瞻的路径采集系统能为智能车提高更精准、更及时和更丰富的赛道信息,是智能车获取更大速度的关键。针对激光传感器的路径采集模块,设计了一种路径识别算法,经过实验,该算法可以使智能车准确、及时地获取赛道信息,提升了智能车的速度和稳定性。     

基于可见光通信及RFID技术的智能车联网系统设计

构建基于可见光通信及RFID技术的智能车联网系统，提高车联网的信息采集能力。设计车联网系统总体架构，主要分为RFID数据无线收发模块、可见光通信模块、信息处理模块。硬件设计，采用RFID技术采集车辆信息，采用可见光通信获取周围车辆信息，通过嵌入式处理器连接车联网系统总线接口与外部设备。软件设计，通过采用分块均衡控制算法实现智能车联网系统的信道优化设计，引入信道切换队列的队头元素计算最佳通信信道，实现智能车联网系统的信道均衡控制。测试结果表明，当节点速度为1 m/s时，本系统的端到端平均时延为33 s,当数据发送率为0.8 m/s时，本系统的吞吐量为189 kb/s。车联网系统对交通安全隐患的平均响应耗时为1.0 s。证明了设计的智能车联网系统应用性能较好，能够有效减少交通安全事故的发生。