智能车速度的模糊控制最优循迹策略研究

利用测速传感器、摄像头、舵机等构成一个路径检测及控制智能车的闭环控制系统.从采集的视频信号中提取出有效信息,采用模糊控制算法进行误差模糊化,将模糊控制技术应用于智能车的速度控制中,以控制电机速度.实验结果证明了该方法有效改善了赛车弯道行驶性能,提高了智能车最优循迹策略的可靠性.     

光电自动寻迹智能车控制系统的开发

介绍了以Freescale 16位单片机MC9S12DG128作为系统控制处理器的智能车控制系统,该系统采用基于反射式光电传感器路径检测模块,获得赛道信息,求出小车与黑线间的位置偏差,采用PD控制策略对舵机转向进行控制.并通过速度传感器实时获取小车速度,运用PID 控制策略形成速度闭环控制.     

基于MC9S12XS128的电磁循迹智能车控制系统

电磁组智能车属于"飞思卡尔"大赛最新的比赛项目组。对于电磁组智能车而言,合理的循迹方案设计是决定速度和稳定性能的前提。采用二值离散化方法划分7个电磁传感器检测区间,配合相应长度和高度的前瞻,控制舵机转向及转角大小,提高传感器的灵敏度和前瞻性。弯道采用单闭环模糊PID算法,从而实现对电机转速的智能控制。利用Matlab中Simulink建模得出较理想的PID控制参数,再通过实际测量对P、I、D 3个参数进行微调。基于以上条件设计的智能车速度可以轻易达到2.9 m/s,满足比赛要求。     

基于红外光电传感器的智能小车控制算法设计

设计了智能车的整体软件系统.采用红外光电传感器和光电编码器分别进行道路信息与小车速度的采集,同时采用模糊控制算法和棒-棒算法分别对智能车的转向舵机和驱动电机进行控制.整个软件系统具有控制灵活、响应速度快、超调量小、鲁棒性强等优点.     

基于MC9S12XS128单片机的智能车控制系统的设计

为实现车辆的智能行驶,以电动小车为研究对象,设计了一种以MC9S12XS128单片机为控制核心,由电源模块、电机驱动模块、图像采集模块、舵机驱动模块等组成的硬件电路,以HQ7620摄像头采集道路信息的智能车控制系统.针对外界环境的干扰,提出了一种二值化与中值滤波相结合的滤波除噪的方法,结合边缘检测法提取有效的黑线,使小车能够沿着赛道精准快速前行.采用经典的PID控制算法对电机速度和舵机转向进行控制,通过MATLAB对PID控制参数进行整定,极大地提高了系统的实时性和稳定性.经试验验证:该系统可使小车达到1.5 m/s的稳定循迹速度,达到了自动控制的目的.     

基于S12微控制器智能车的软件设计

以9S12XS128为控制核心,采用"弦切法"对路径状况进行分析优化处理,通过建立模糊规则库调整智能车电机转速与舵机转角的匹配,利用PID算法完成对舵机的控制。设计并制作出能以较快速度自主识别各种赛道轨迹的智能车。实验及大赛结果表明本设计可以优化路径选择,提高舵机响应速度,同时使小车在弯道处速度平滑稳定。     

一种基于80C51单片机控制的寻迹小车设计

寻迹小车采用光电传感器来识别白色路面中央的黑色引导线,通过80C51单片机实现对转向舵机和驱动电机的PWM控制,使小车实现快速稳定地寻线行驶.分模块阐述了寻迹小车的原理、软硬件设计及制作过程.针对路径特点对寻迹小车的方向控制和速度控制提出了舵机分级转向、速度分段控制的解决方案.实验表明,寻迹小车能够较快速、平稳地完成对各种曲率引导线的寻线行驶任务.     

双电机驱动竞速模型车控制系统设计

介绍了一种双电机驱动的模型车控制系统,采用舵机实现转向及刹车,以RenesasH8／3048为控制核心,光电传感器收集路径信息,霍尔传感器检测电机转速．通过离散PID算法确定舵机角度及驱动电机速度．配合直角弯道算法,双电机驱动模型车转向灵活,能可靠、快速地通过直角弯道．     

双电机驱动竞速模型车控制系统设计

介绍了一种双电机驱动的模型车控制系统,采用舵机实现转向及刹车,以Renesas H8/3048为控制核心,光电传感器收集路径信息,霍尔传感器检测电机转速.通过离散PID算法确定舵机角度及驱动电机速度.配合直角弯道算法,双电机驱动模型车转向灵活,能可靠、快速地通过直角弯道.     

基于多传感器的直立循迹智能车硬件系统设计

本文介绍了一种基于面阵CMOS传感器、陀螺仪及加速度传感器和绝对式旋转编码器的直立循迹智能车硬件结构及设计方法. 该智能车采用模块化设计思想,将硬件电路划分为多个子模块,对其分别设计再予以综合. 其中姿态采集模块通过MPU6050运动传感器获取角度和角加速度数据,进而拟合得到智能车姿态,图像采集模块通过MT9V022 CMOS传感器获取道路图像信息,速度采集模块通过绝对式旋转编码器采集车速信息,最终通过CPU控制模块对上述信息综合分析,实现智能车直立且自主循迹的稳定运行控制.     

基于CCD图像的智能寻迹小车系统设计

本文设计了一种基于CCD图像的具有道路检测和自动跟踪功能的智能寻迹小车。该系统采用MC9S12XS128作为核心控制器,通过CCD摄像头检测模型车的运动位置和运动方向,然后对采集图像进行二值化处理、去噪等处理后提取出路径中心信息;利用光电编码器检测模型车的速度;根据路径中心信息的参数计算舵机控制量,采用模糊PID控制算法对小车实行转角和速度的实时控制。实验证明,该智能车系统能够沿着黑色赛道快速稳定地自动行驶,实现了路径识别与跟踪。     

基于MC9S12DG128B的智能模型车设计

以飞思卡尔公司的l6位微控制器MC9S12DG128B作为核心控制单元,设计了智能循线模型汽车控制系统的软硬件.主要包括传感器选型及信号采集处理、电机和舵机的控制等部分.采用l4对红外光电传感器作为信息采集模块,安装在小车前部,检测跑道信息.通过电路和程序对传感器信号进行采集和处理,获取车模相对赛道的偏移量、方向、速度等信息,对模型车转向舵机和驱动电机进行控制,完成智能模型车在不同弯道和速度下对转向和加减速的柔性控制.     

基于视觉的智能车道路检测与转向控制策略研究

对以FREESCALE的MC9S12DG128芯片为核心控制器的智能车采用了OV7620数字摄像头进行路径识别,再利用核心控制芯片对采集到的数据进行分析并提取出赛道黑色中心线,对赛道上出现的不规则黑色干扰信号进行过滤处理,从而准确地判别出赛道的形状,为舵机和电机提供控制依据以使小车平稳快速的行驶。并对智能车的转向控制策略的选择改进进行了分析,通过对比查表PID控制策略和模糊PID控制策略,以及具体试验观察,最终选择了模糊PID控制策略,实现了对直赛道、弯曲赛道的识别和优化处理,运行效果得到了改进,特别是在弯道处,在保证车体平稳的情况下车速有了极大的提高。     

基于路径识别的寻迹智能车设计与实现

为了实现智能车沿道路上引导线自动寻迹,研制一种基于模型汽车为硬件平台的智能车系统.该系统通过采用改进的边缘检测算法对COMS摄像头捕获的道路信息进行处理,在获取更准确图像的基础上,依靠舵机进行方向控制,通过闭环PI控制电机驱动智能车前进.本设计实现了智能车沿引导线稳定、快速行驶的功能.实验表明,此设计方案提高了智能车运行速度和稳定性.     

基于摄像头的智能车黑色虚线识别算法研究

针对“飞思卡尔”智能车竞赛的赛道由虚线组成的特点,提出一种提取智能车黑色虚线识别算法.该算法将是在改进的边缘检测算法和左边跟踪检测法的基础上,利用直线斜率和直线方程,把虚线跑道补实,来完成智能车赛道的信息采集.实际测试表明该方法能够实现路径识别的正确性和快速性,可在黑白（或色差较大）赛道上获得良好的自主寻迹效果.     

基于AT89S52单片机多功能小车的研制

本设计是一种基于单片机控制的自动循迹小车系统,研究了小车的功能结构,并对小车系统的软硬件设计进行了探究。寻迹小车采用光电传感器来识别白色路面中央的黑色引导线,选用AT89S52为控制芯片,通过红外发射和接收采集信号,并将该信号转换为被单片机识别的数字信号。另外,通过控制电机的转速及正反转可以实现小车前进、左转、右转等功能。智能小车的研究融入了机器人学、机电一体化技术、通讯与计算机技术、视觉与传感器技术、智能控制与决策等多学科的研究成果,反映出一个国家信息与自动化技术的综合实力。所以本论文对智能小车的研究意义重大。     

模型车智能轨迹跟踪控制系统设计

模型车轨迹跟踪控制系统是以Freescale公司的HCS12系列单片机MC9S12DG128B作为主控制芯片,采用红外光电传感器来检测白色跑道上的黑色导引线,通过控制舵机的转角来操纵小车前进的方向的智能控制系统。它通过PID算法对模型车的转向和速度进行闭环控制,从而实现了优秀的路径搜索和良好的轨迹跟踪。实践表明,该系统运行稳定可靠。     

竞赛用智能车的设计

以16位单片机MC9S12DG128为核心控制器,设计能够自主识别道路且按照规定路线行驶的智能汽车。采用中值滤波的方法进行图像处理,去除图像噪声,采用连续性寻线算法识别黑线,曲率算法进行路径识别。实验结果证明,设计的智能车运行性能良好,行驶稳定、快速。