巡线导航智能车的路径优化

针对现实应用中的巡线导航智能车道路检测范围小、路径规划困难的问题,提出增加传感器随动舵机的巡线导航智能车路径优化算法。安装随动摆头舵机带动传感器运动,增大传感器的路径识别范围。采用局部路径优化的方法,构建一个导航传递关系,用以在传感器数据和智能车行驶控制之间建立映射。实验结果表明,增加传感器随动舵机的巡线导航智能车在采用路径优化算法之后视觉范围增大,能改善巡线导航智能车的行驶性能,提高了寻线的可靠性,增大了巡线速度。     

具有路径记忆功能的智能车控制系统

研究一种具有路径记忆功能的智能车控制系统。该智能车使用红外光电传感器实现路径识别,依靠电机驱动前进,使用舵机帮助智能车转向。该系统采用路径记忆算法对智能车进行控制,将记忆下的赛道信息作为主要控制信息,通过提前判断弯道的曲率大小,从而得到一个最佳过弯速度,使其运行更平稳、快速。     

基于电磁场寻线智能车传感器的布局及控制策略

本设计是以"飞思卡尔"杯全国大学生智能车竞赛为背景的电磁场检测的寻线智能汽车。系统的特点是充分利用磁场检测传感器的布局来识别路径,以达到在速度较快的情况下控制小车的舵机转向。本文主要介绍了传感器的布局方法和转向与速度的控制策略。实验证明该系统的传感器布局和控制策略能较好地互补,使小车达到最佳状态。     

激光自动寻迹智能车设计与改进

以一种模型汽车为硬件平台,以单片机为核心控制单元,激光传感器为检测手段,设计制作一种自动寻迹智能车控制系统。系统采用双排激光传感器探测路径,快速准确地提取赛道信息,并结合闭环PID算法,控制舵机的转向和电机的转速,使小车能够沿着固定的跑道高速稳定行驶。重点介绍了系统的硬件电路设计及传感器的布局和控制策略。通过多次测试和试验,相比于传统的单舵机控制方案,灵敏的双舵机控制系统能很好地满足智能车对路径自动识别功能和抗干扰能力的要求,速度调节响应时间快,稳态误差小,具有较好的动态性能和良好的鲁棒性。     

基于光电传感器的智能车控制系统设计

介绍一种基于红外反射式光电传感器路径识别的智能车控制系统;系统采用Freescale 16位单片机MC9S12XS128为核心控制器,利用8个红外光电传感器构成的光电传感器阵列采集路面信息,单片机获得传感器采集的路面信息和车速信息,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,从而实现智能车沿给定的黑线快速平稳地行驶;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.     

基于激光传感器的智能汽车双边寻迹控制系统

本文介绍了一种基于激光管的路径识别智能车系统。系统采用Freescale 16位单片机MC9S12XS128为核心控制器,利用光电传感器采集道路信息。针对双边界道路特点,通过改变激光管的排布,保证了双边寻迹的可行性;还以摇头舵机偏转与当前速度相结合的方式制定出速度控制策略,实现了智能汽车系统快速平稳地寻迹行驶。     

基于Cortex-M4的光电智能车路径识别最优化研究

研究基于Cortex-M4芯片的智能车路径识别最优化方案,选用光电传感器作为路径识别的传感器,结合路径识别算法和控制算法对智能车的坡道、速度和停车位等进行优化配置。制作的小型光电智能汽车,通过增加传感器和改进算法实现了路径识别,使小车循着赛道轨迹行进,在遇到坡道、障碍时能够自动作出响应。实际运行结果验证了所做研究的有效性。     

智能车图像处理与识别算法研究

以全国飞思卡尔智能车大赛为背景,介绍了智能车工作的整体框架、图像采集以及图像处理与识别控制算法。智能车控制系统中选择索尼CCD传感器进行路径识别,对采集的视频数据二值化后进行图像处理,进而提取赛道两边的黑色边缘的中心位置,并以此作为小车的方向引导线,结合PID闭环控制算法控制舵机的转向,使得小车能够保证稳定性的前提下高速行驶。     

基于线性CCD的路径识别算法研究

介绍了基于线性CCD传感器智能小车图像采集以及图像处理与识别的控制算法。使用飞思卡尔公司的32位单片机MKL26系列单片机,获取传感器采集到的路面信息及车速,经过图像分析处理提取赛道信息,进而识别路径,使得控制智能车的舵机转向,同时对直流电机进行调速,从而实现智能小车快速平稳地循迹行驶。实验证明：该系统能很好地满足智能车对路径识别性能的要求,具有较好的动态性能和较强的鲁棒性。     

基于麦克纳姆轮的智能车寻迹控制策略研究

为适应复杂工作环境运行需要,解决普通轮式小车在狭小空间内自如转向以及巡线不稳定和路径类型识别不准确的问题,设计了一种以摄像头为视觉传感器,以麦克纳姆轮为驱动的全向智能车.设计以CH32V103R8T6单片机为核心,以MT9V034灰度摄像头为视觉传感器,采用迭代法阈值对图像进行抗干扰灰度处理,通过智能车行驶中视觉道路宽...     

应用光电传感器实现智能车巡线技术分析

针对智能车巡线技术,采用光电传感器进行路径识别。应用多对前瞻距离较远的激光管进行黑线探测。文中详细分析了激光管的排布、安装方式;小车不同的状态位对路径的识别算法等。经过实际参赛验证,基于光电传感器所设计智能车系统路径识别准确、运行快速、稳定。     

路径识别的神经网络算法研究

飞思卡尔智能车是由电磁传感器检测车身偏离导线的偏差量,配合舵机和电机的动作来实现自动循迹。针对智能车循迹过程中偏差量准确计算的难点,提出了神经网络路径识别算法。采用四个电感线圈作为路径识别的传感器,将四路传感器的感应信号值作为多层前馈神经网络的输入值,理想偏差量作为多层前馈神经网络的目标输出值,在matlab环境下进行训练,得到微控制器所需的参数值。将此算法移植到智能车的应用上,计算得出的偏差量与实际偏差量的误差在±1cm以内。     

电磁导航智能车检测和控制系统的研究

对电磁导航智能车的信号检测、控制系统的设计和实现做了介绍。通过Matlab对不同路径进行了磁场分析,确立了传感器的排布方案,并针对采集的信号进行了后续信号处理电路的设计,完成了信号的采样,确定了控制策略,单片机根据传感器采集的跑道信号通过A/D转换进行分析,通过增量式PID来控制智能车的速度,并通过脉宽控制舵机转角来实现智能车的拐弯,最终实现了能够针对不同路径稳定快速运行的电磁导航智能车的制作。     

基于MC9S128的电磁导航智能车的设计与实现

介绍了一种基于电磁导航路径识别的智能车控制系统。该系统基于第五届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MC9S128为核心控制单元,设计了赛道信号源、电磁导航传感器、电源管理模块、电机驱动电路、停车磁铁检测电路等硬件电路;在控制算法方面利用PID、BangBang及模糊控制相结合的方式,使得智能车能够自动采集信号,分析引导线信息、控制舵机转向,实现了智能车的自动寻迹功能。     

基于MC9S12DG128的智能车的控制系统的设计

本文介绍了一种基于光电传感器及实时路径识别算法的智能车控制系统,该系统以16位微处理芯片MC9S12DG128为核心,实现了控制智能车自主循迹过程中的传感器信号采集及实时处理、电机驱动、转向舵机控制等功能,文中针对设计中的关键电路及算法实现进行了详细阐述,并给出了实验调试结果.     

基于路径识别的智能车系统设计

介绍了一种基于光电管路径识别的智能车系统。该智能车使用光电管作为路径识别装置,依靠舵机辅助智能车转向,使用直流电机驱动智能车前进。系统采用符合PI控制算法的控制器进行调速,并通过加长舵机转臂提高舵机响应速度,从而解决了系统的滞后问题。     

基于寻迹的智能车图像边沿提取与断路识别

为了提高寻迹智能车在复杂环境下的巡线稳定性以及路径类型识别的准确率,提出了一种灰度图像边沿提取算法,以LPC54606单片机为核心控制单元的智能寻迹小车,构建了智能车与PC机的通讯,通过对采集到的灰度图像进行预先分析,并在计算机上设计提取边沿算法和断路识别算法,验证算法后移植在智能车,实现了智能车在道路反光下的寻迹以及...     

基于多传感器的智能车系统设计

主要介绍电磁、光电、CMOS摄像头和测速传感器在智能车控制系统中的应用.以MC9S12XS128单片机作为系统的控制核心,设计了能够自主循迹的智能车,着重叙述信号检测模块.信号检测包括路径和反馈速度检测,分别使用了电磁、光电、CMOS摄像头和编码器等传感器,并运用PID算法计算PWM对电机和舵机的控制.实际测试表明,智...     

基于MCU的自动寻迹智能车控制系统的设计

当今的汽车产业,应用电子技术的程度已成为提升汽车技术水平的重要标志之一。自动寻线智能车技术由此不断发展。该文设计的是基于MCU的自动寻迹智能车。硬件上该车采用Freescale公司的16位单片机MC9S12DG128B作主控单元,小型直流电机作驱动部分,智能车的转向控制由舵机完成。通过光栅编码器测速,构成带速度反馈的伺服控制系统。本系统以CMOS数字摄像头OV6620作为路径识别单元,经图像处理提取路径信息。利用增量型PID算法进行速度调节。实验证明:系统路径识别良好,运行稳定,抗干扰性强。     

基于视觉传感器的智能车控制算法设计

以第四届"飞思卡尔"杯全国大学生智能汽车大赛为背景,介绍了基于视觉传感器的智能车控制算法,包括方向控制和速度控制.在PID算法或模糊控制算法几乎为所有参赛队伍所采用的背景下,提出了"最优曲率法",并使用与之配合的"贪婪路径规划"算法.该小车在复杂赛道上的平均速度达3.3 m/s,其控制算法设计对智能车设计有借鉴意义.