全国大学生智能车竞赛与飞思卡尔S12单片机

又值盛夏,一年一度的全国大学生智能车竞赛暨第二届"飞思卡尔"杯全国大学生智能车竞赛正在全国紧锣密鼓地开展.在去年全国范围59所大学112支参赛队伍的基础上,今年的大赛规模更扩大到全国近200所大学,参赛队伍超过300个.     

智能车转向系统的研究及设计

设计了一套适合无人驾驶智能车BJUT-Ⅳ的转向系统;该系统转向电机采用奇瑞A3电子式助力转向系统(EPS)的转向电机;增量式光电编码器对转向电机的位置以及转速进行检测;汽车转向柱上安装SX4300转角传感器,对方向盘的旋转角度进行检测;该系统采用RS-232实现控制器与上位机之间的相互通信;实验证明,BJUT-Ⅳ智能车可以在阻力最大条件下快速准确地实现转向动作;该转向系统设计合理、稳定性高、实时性强;同时,转向系统的成功应用为今后智能车底层控制奠定基础.     

基于摄像头的直立自平衡智能车设计

设计直立行走式循迹智能车的机械及控制系统;系统选用微控制器MK60为控制核心,利用陀螺仪和加速度传感器,采用互补滤波的方法计算车体的角度和角速度,通过比例微分算法控制智能车车轮的加速度来抵消车模运动倾向,实现智能车直立;单片机通过模拟摄像头进行赛道图像捕捉,采用边沿检测算法识别赛道中心线,计算与设定值的偏差,进而控制左右两个电机产生速度差,完成智能车的转向;经测试,智能车能够在保持直立同时,完成赛道识别,且运行平稳快速。     

基于HSI模型的智能循迹车设计

本文设计了一种基于HSI模型的智能循迹车,基于S3C6410控制器,以CMOS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,在HSI模型下结合饱和度S分量对色调H分量进行OTSU自适应阀值算法处理,实现任意路径识别与智能跟踪。实验证明,智能车能按照任意给定的彩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.     

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...     

小型智能车电机驱动与速度控制系统设计

本文对基于MK60DN512ZVLQ10微控制器的小型智能车控制系统进行改进.在程序设计上,采用双边沿检测识别赛道,并采用位置式PD控制舵机转向和增量式PID控制驱动电机转速,从而在保证行驶轨迹精度的前提下,提高智能车行驶速度.在硬件方面,通过对智能车各组成部分总体布局进行改进,使结构重心降低,提高其运行稳定性.通过安...     

基于视觉的智能车模糊PID控制算法

基于freescale公司的16位HCS12单片机设计一种智能车系统。系统摄像头采集路径信息,通过单片机的模糊推理机在线整定PID参数,使小车能按照任意给定的黑色引导线平稳地寻迹。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CarSim和Matlab的智能车辆视觉里程计仿真平台设计

基于特征的视觉里程计系统主要由特征检测与跟踪模块以及位姿计算模块两部分组成。为分析车载视觉里程计系统中引入车辆运动学约束的位姿计算算法性能,根据摄像机成像及视觉几何学原理,采用Matlab结合车辆动力学仿真软件CarSim建立车载视觉里程计仿真平台。该仿真平台由车辆运动仿真模块、成像仿真模块、数据显示与分析模块组成,仿真平台的测试对象为视觉里程计的位姿估计算法模块。该仿真平台充分考虑车载视觉定位系统的运动特性,为研究车辆运动学约束在视觉里程计系统中的应用提供新的思路和工具。对提出的一种全新的基于车辆运动学约束的位姿估计内层算法,在此仿真平台上进行性能验证。仿真结果表明,该算法在计算精度与效率上都能够满足实时车载视觉定位的要求。     

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.