基于CAN总线的智能车控制系统的设计

以学生竞赛中采用的智能车系统为研究对象,提出一种结合STM32单片机和CAN总线的分布式智能车控制系统。使用STM32F4X单片机作为核心主控单元控制器,两片STM32F10X单片机分别作为循迹单元和驱动控制单元控制器。该系统设计改变了传统的集中式智能车控制系统设计,将核心控制单元与驱动控制单元、循迹单元分离,减轻核心主控单元的总线压力,提高循迹单元和驱动控制单元的实时性和灵活性。     

基于STM32的智能车配送系统设计

随着电商的蓬勃发展与消费升级,年轻人逐渐成为新型消费主力,尤其当下在校大学生消费习惯也发生了巨大的改变。先进规范的智能车配送系统,可以在校园内打造安全、有序、便捷的智慧校园。本文研究了基于STM32的智能车配送系统的硬件终端设计和远程端微信小程序设计。该系统硬件设计结合单片机控制技术、卫星定位技术、移动通信技术、OpenMV摄像头技术、传感器检测技术,设计一套将小车定位信息、授时服务、配送物品信息、数据上云集于一体的智能车配送系统。微信小程序设计包括学生用户和管理员用户,学生用户可以实现对商品的选购、包裹的代取、配送时间的选择以及配送状态的查看等功能,管理员用户可以实现对商品的管理以及订单的查询等功能。经过调试,系统能正常稳定的工作,性能良好。     

单目视觉智能车的伺服规律研究

通过分析单目视觉智能车的运动特征,建立其空间约束模型以及与运动控制密切相关的图像坐标系和运动平面坐标系,在此基础上根据摄像头相对位姿的不同推导出2种不同的坐标映射关系,讨论将其应用在单目标跟踪和连续目标跟踪时的车体运动控制规律,形成一个有较强针对性和实用价值的手眼机器人视觉伺服框架。实验验证了单目视觉智能车伺服规律的有效性。     

DSP在智能车路径跟踪系统中的应用

该文以DSP处理器DM642为核心控制器对智能车的路径识别和转向控制技术进行研究,通过实验和仿真验证其在识别和控制中的效用.     

嵌入式语音识别智能车系统的研究

本文介绍了关于嵌入式语音识别智能车系统的研究,语音智能不言而喻是通过声音来控制车的方向和速度等等。基于语音识别芯片LD3320设计并制作一款特定的语音控制智能车。智能车以52单机片为控制器,由串口接受LD3320的语音识别代码,由ULN2003控制步进电机的转速和转向。在车、残障人轮椅、智能玩具等领域有潜在的应用前景。     

智能车红外寻迹导航系统设计与实现

结合本院科技创新活动,设计了智能车红外寻迹导航系统。系统以飞思卡尔智能车大赛的指定C型车为平台,以MC9S12XS128单片机为核心,设计了智能车系统,搭载红外传感器,并对其布局进行了介绍,实现智能车的自主寻迹功能。实验证明,系统硬件设计合理,控制算法及路径识别算法有效,实现了智能车在跑道上快速稳定的行驶。     

基于电磁导航智能车的系统设计与开发

在当今汽车产业迅速发展以及人们对汽车智能化的需求日益增加的背景下,对智能车的研究成为自动控制领域内的研究热点。智能汽车是种集环境感知、决策规划、自动行驶等综合功能于一体的综合智能系统,其应用涉及了诸如自动控制技术、模式识别、计算机视觉效果、传感器技术、电子与电气工程和单片机应用等众多学科的知识。     

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STM32和LABVIEW的两用太阳跟踪器设计

针对现在已有的太阳直射跟踪手段及避免太阳直射手段的共同点和不同点,优化设计了可同时实现以上两种功能的两用太阳跟踪器。该跟踪器利用STM32和LABVIEW的结合,可手动切换转台维数,还可自行切换两种跟踪方式:传感器跟踪方式和太阳运行轨迹跟踪方式。该系统利用摄像头作为光电传感器,可根据需要切换为一维或二维跟踪,并根据天气状况选择跟踪方式,实现太阳跟踪或避免直射情况下的应用。结果表明,该系统操作方便,且较于以往太阳跟踪器节约了资源和成本。     

基于PYNQ和STM32的自主式宠物跟随陪护系统

研究了一款基于PYNQ和STM32的自主式宠物跟随陪护系统,实现对宠物的实时陪护及自动喂食等功能。系统以STM32为主控芯片,在PYNQ上搭载改进型YOLO算法对图像进行实时处理,通过GPRS模块将宠物健康信息传送至PC端监测,并可通过PC端监测软件远程向终端下达指令。测试表明系统对宠物的识别准确率为82.3%,最高帧率可达11帧/秒;2小时内跟丢宠物次数平均为1.8次,跟丢后找回率为88.9%,具有较好的宠物识别及跟踪效果。     

基于Zig Bee技术的智能车无线控制系统开发

针对连续位置数据采集的需要,开发了可移动智能控制系统,实现对智能车周边环境的实时监测。该系统由上位机系统、通信系统和下位机系统三部分组成。上位机由PC机构成;通信系统由2个ZigBee模块构成;下位机系统由智能车、GPS模块、ARM开发板构成。该系统基于Zig Bee 2007协议的点对点通信,以CC2530芯片为核心、以智能车为载体、以ARM微处理器为下位机主处理器。开发的系统减少了Zig Bee静态节点的数量,从而降低监控成本、静态固定采集点的使用、更方便地进行全方位准确监控。     

基于动态目标位置的智能车辆动态避障控制研究

为了真实地模拟驾驶员在动态环境中避让动态障碍物的行为方式,提出了动态目标位置概念,并采用三次样条曲线作为动态避障的路径拟合曲线。以模糊逻辑为控制策略,以T-S模糊模型为控制结构,以自适应神经网络为隶属度函数的参数调整手段,设计出一种智能车辆横向运动控制器,并通过计算机仿真实现。结果表明,基于动态目标位置概念的控制器设计具有较好的控制性能,较为理想地模拟实际交通环境中车辆动态避障的特性。     

寻迹智能车的设计与实现

结合飞思卡尔杯全国智能汽车大赛,设计了一种专为比赛的寻迹智能车.阐述了寻迹智能车模的软硬件设计、控制策略及改进方案,使其达到了智能汽车的实时性要求,并已成功应用于智能汽车大赛中.     

移动目标追踪系统的设计及实现

移动目标追踪系统是实现一款智能小车对运动的物体进行识别、循迹、追踪等。采用智能路径规划方法,借助STM32主控制芯片,以其丰富的硬件资源为基础,连接可编程的OPENMV摄像头模块、电机驱动模块、电机和编码器,使用C语言进行控制编程,设计了一款移动目标追踪系统;摄像头对物体采集图像,计算出物体的坐标和物体与小车的距离,传给主控制器;主控制器将小车的坐标与小车到物体的距离作为PID算法的输入,通过优化后的PID算法调节PWM去控制电机运行,完成对物体的循迹、追踪。实验结果表明,在优化后的PID算法的控制下,无论物体是运动还是静止,小车都能够比传统的PID算法控制更加快速、稳定的追踪到物体,直到小车追踪到物体并且稳定的保持相对静止状态。     

智能车辆自动超车系统的数据驱动路径跟踪约束控制

针对智能车辆自动超车系统,提出了一种新的数据驱动超车路径跟踪约束控制方案,系统控制方案的设计仅利用自动超车系统的输入/输出数据,并不包括车辆的模型信息,所以针对不同的车型均能够实现自动超车的数据驱动路径跟踪约束控制.在控制器的设计过程中,针对控制输入受变化范围和变化速率的限制,提出了一种新的动态抗饱和补偿器来解决饱和问题.最后给出了数据驱动约束控制与原型无模型自适应控制(model free adaptive control,MFAC)以及PID控制的仿真结果对比,结果表明,本文所提控制方案能够很好的完成自动超车过程的路径跟踪,且相比原型MFAC以及PID控制方案,本文方案具有更小的跟踪误差和更快的响应速度.     

车辆导航中的交互多模卡尔曼滤波跟踪方法

对GPS车辆定位中常用的卡尔曼滤波技术的扩展与应用进行了研究,建立了车辆运动的两种基本模型,并针对车辆机动目标给出了基于交互多模卡尔曼滤波跟踪的车辆导航方法,该方法能够有效地减小跟踪误差,并克服了传统目标跟踪算法的滞后性等缺点。     

清洁车智能监测与控制系统研究

针对目前市面上的清洁车容易因为驾驶员的疏忽造成清扫盘与路沿的碰撞,加速清扫盘的损坏,洒水作业容易波及路人,贴地工作的吸盘容易与减速带碰撞造成损失,不能自动根据垃圾量调节清扫功率等问题,提出了一种清洁车智能监测和控制系统。该系统采用超声测距模块避免碰撞,运用YOLOv4算法检测行人和减速带,使用VGG16网络进行垃圾量化进而调节清扫功率,通过CAN通信模块实现对清洁车设备的实时控制。该系统采用多线程实现多任务算法之间的协调与通信。行车实验表明,该系统的整体运行速度为每秒6-7帧,满足实时性。路沿距离检测及避障算法准确率为96%,垃圾量化算法准确率为90%,行人和减速带算法准确率为96.25%,准确率较高,能够有效提高清扫效率,降低设备损耗,提高行车安全。     

大规模运输车辆及货物监控系统的开发应用

根据运输企业对分布于全国范围的大规模车辆动态调度的需要,设计了B-S与C-S相结合的车辆及货物监控系统。对其中的数据服务器设计、连接管理、货物监控、轨迹回放等技术进行了详细介绍,并开发了实际的商用车辆及货物监控系统。应用表明:设计的系统能实现多地域、多级别、多用户对多个车辆及货物的位置、状态信息进行安全、实时监控,能满足大规模车辆监控的需要。     

车载雷达防追尾预警系统中的目标跟踪研究

考虑毫米波雷达测量的误差和噪声的存在,为了提高毫米波雷达汽车防追尾预警系统的可靠性,设计了一个多模型算法实现对机动车辆的准确跟踪。针对汽车在高速公路上最常见的匀速、匀加速及转弯运动模型进行仿真实验,结果表明该算法能够有效地跟踪前方行驶车辆,探知自车与前车之间距离信息、速度信息等,从而降低雷达虚警率。     

多传感器数据融合的智能电动车自主导航

以四轮驱动电动车为研究对象,将智能电动车上多种传感器所采集的信息进行处理与融合,实现校园环境里的自主行驶与导航.提出了在空旷路段和沿墙导航的控制决策,着重研究了沿墙算法和入弯算法,使智能电动车在不同的环境下可以有效地完成自主导航.实验结果表明:该导航控制策略和算法具有较高的可靠性.