基于CCD检测的循线移动智能汽车控制系统的研究与设计

本文介绍了一种基于CCD摄像头循迹的智能汽车的方案,采用标准的车模和MC9S12XS128单片机,自行设计和制作了路径识别电路、电机驱动电路、车速传感电路、舵机驱动电路。采用边缘提取算法提取出路径信息,调试后最终完成了偏重于行驶稳定的理想车模,实现了小车沿黑线稳定快速的前进。     

基于CMOS摄像头的寻迹智能样车的研究与实现

寻迹智能样车以CMOS摄像头作为路径识别传感器,通过图像处理提取路径信息,并将路径信息传送到单片机内进行各种算法处理,用模糊PID控制代替传统的PID来控制车辆的转向,引入速度反馈,形成速度闭环控制,使智能车在道路上更快速、平稳地行驶。     

基于摄像头寻迹的智能电动车的设计

系统采用Freescale公司的16位单片机MC9S12DG128B作为主控单元,小型直流电机作为驱动元件,使用舵机控制智能车的转向。通过增量式旋转编码器测速,构成带速度反馈的伺服控制系统。系统以CCD摄像头作为路径识别装置,通过图像识别提取路径信息。利用增量式PID算法进行速度调节。经过测试证明：系统能很好地完成路径识别,具有良好的抗干扰性。     

基于MC9S12XS128单片机的智能车PID控制算法研究

介绍了一种基于MC9S12XS128单片机的智能车控制系统,该系统以CMOS摄像头为路径识别装置,通过图像采集和动态阈值方法提取路径信息,采用分段式PID控制算法对智能车的速度进行闭环控制.实验结果表明,智能车能够快速稳定地行驶在既定赛道上.     

激光智能车控制系统研究

以一种模型汽车为硬件平台,基于MC9S12XS128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,快速准确的提取赛道信息,并结合PID闭环算法,控制舵机的转向和电机的速度,使小车能够沿着固定的跑道稳定行驶。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识别性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。     

开放式环境非接触低分辨率采集下的掌纹识别

提出一种开放式环境下、非接触采集下的掌纹识别算法.采用一种低分辨率的普通摄像头进行掌纹图像采集,人手只需自然张开、中指竖直向上放在摄像头前一定范围内.首先建立肤色模型将人手从复杂背景中提取出来;然后提出一种简单有效的关键点定位算法找到指根点,并以此建立坐标系提取掌纹ROI;接着提出一种基于统计的纹理基元算法进行掌纹特征提取,该算法不用对掌纹ROI进行归一化,计算速度较快并且对光照具有一定的鲁棒性;最后利用余弦相似度进行特征匹配实现掌纹识别.在自建的小型掌纹图像库上进行了相应的识别实验,实验结果表明所提出的算法能够在动态环境下达到理想的识别效果.所开发的实验系统能够快速实现掌纹图像采集与识别,适合在线实时系统应用.     

智能车自主寻迹系统硬件的设计分析

介绍了一种自动寻迹智能车的设计,研究了采用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。系统采用Freesca le16位单片机MC9S12X S128为核心控制器,利用11个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。     

基于PC9S12XS128MCU的新型视觉智能车控制系统设计

以飞思卡尔半导体有限公司生产的PC9S12XS128MCU为核心控制单元,设计了一款可以自主循线行驶的智能车。控制系统部分主要包括电机驱动模块、舵机驱动模块、路径识别模块、电源模块等,通过对各种软、硬件控制方案的综合比较,采取最优方案控制车模在道路上的行驶速度和方向。实验结果表明,该智能车完全可以按照人为设计的路径准确自主行驶。     

基于K60的两轮寻迹直立车的设计

以Freescale公司的K60系列32位单片机作为主控芯片,利用双电机驱动的特点,实现两轮智能小车直立行走;同时将采用CCD摄像头提取的路径信息和编码器采集的速度信息融合到直立信息中,实现小车在规定的跑道上快速并稳定的行驶。     

履带式挖掘机器人CCD道路识别

为实现液压挖掘机器人的无人操纵、自主作业,对小松液压挖掘机进行机器人化改造,在对挖掘机行走机构、回转机构、工作装置实现全液压电液比例控制技术的基础上,通过电荷耦合器件(Charge Coupled Devices,CCD)摄像头采集室外规定路径图像,图像经平滑、去噪、二值化、边缘提取等处理后,对路径进行识别,将路径识别特征量作为履带式液压挖掘机左右行走液压马达的驱动控制信号,实现挖掘机对路径轨迹的自主跟踪.在二值图像基础上,采用直接边缘检测和跟踪边缘检测相结合的识别方法,保证路径识别可靠性.改造后的挖掘机器人集机械、液压、自动控制、机器视觉等技术于一体,采用摄像头获取路径图像,构成视觉伺服控制系统,控制挖掘机的行走机构,经实验验证是可行的.