基于SPCE061A的语音控制智能小车设计

阐述了一种语音控制智能小车的研制过程;小车能根据经训练的语音命令自行控制其行驶状态,系统采用SPCE061A单片机作为检测和控制核心,实现语音信号的采集、处理和识别,采用了双电机驱动小车的行进和转弯,利用红外光电传感器检测障碍物,实现自动避障,通过对小车的"喊话"--语音命令,小车就进行相应的运动,并且同时播放相应的声音.     

一种语音控制的自主循迹与避障的智能小车的设计

智能小车以SPCE061A单片机为控制核心,采用反射性光电探测器对白纸上的黑色路径进行探测,按照预定的路径行驶。借助SPCE061A的语音特色,采用语音控制和中断定时控制相结合的方法,实现了通过语音对小车进行控制。实验结果表明,小车工作稳定,能够自主循迹与避障。     

基于树莓派和ROS系统的智能语音导盲小车

设计了一种以树莓派为核心，借助ROS系统和阿里云平台，可以通过语音控制的智能小车。该小车利用激光雷达获得外界信息，实现建图和自主避障导航功能。此外，通过阿里云平台创建的智能语音识别项目可以使得盲人通过语音对小车下达指令进行控制。实验结果表明，设计的智能小车可以实现语音控制、自动避障和导航等功能。     

语音小车智能控制的研究与实现

阐述一种语音小车智能控制系统设计方案。该系统以SPCE061A为主控芯片,结合电机驱动模块搭建语音小车的硬件电路。利用SPCE061A集成开发环境（IDE）及系统提供的语音资源函数库,实现对小车语音样本的训练、语音数据的采集和识别结果的输出,基本完成语音小车的智能控制。     

基于语音识别和红外光电传感器的自循迹智能小车设计

基于光电传感器和语音识别技术完成了一种自循迹智能小车的设计.该小车采用凌阳16位单片机SPCE061A作为系统控制处理器,以反射式红外光电传感器获取路径信息.根据路径信息中黑线的位置来调整小车的运动方向与速度,从而实现自循迹功能.结合SPCE061A片内资源,编写了语音处理API函数,实现语音人机交互的智能化导航控制....     

用语音遥控你的小车

基于语音识别的无线遥控小车的制作,实践起来非常容易,并且运用了相对完整的语音识别架构,实现语音识别的一种应用。小车通过对特定人的孤立词汇识别来控制小车的运动,先通过训练“主人”发送给它的命令,经过识别系统识别确认后,将识别出来的信号发送给小车,小车便能执行“主人”发送给它的相应任务。通过丰富和完善小车的功能,     

基于单片机的智能玩具小车设计

单片机具有可靠性高、易扩展和控制功能强等优点,是制作智能玩具小车的首选技术之一.采用STC公司16位单片机STC89C52作为核心控制单元,通过单片机控制传感器模块检测信号,并根据程序控制小车电机运行,实现玩具小车自动循迹、避障、语音播报行驶状态信息、光电显示等功能.实验结果表明,该智能玩具小车设计符合实用要求,具有一定的应用参考价值.     

基于SPCE06IA的小车语音控制系统

本文利用凌阳16位单片机SPCE061A和电机驱动模块实现对小车运行的语音控制。整个小车由三大部分所组成,即车体、61板、控制板。该小车能够在语音控制下实现前进、后退、左转和右转等功能,并在LED显示器上显示其行驶路程,配合程序,还可实现小车的循迹、避障等功能。     

语音控制的智能小车设计

介绍了语音遥控的电动小车的机械结构及控制部分。在机械结构上,对普通的玩具小车做了改进,使小车的转向更加灵活,并且在设计范围内可以实现任意角度转弯和任意速度移动;而在控制系统部分,则采用语音控制方式,使小车可以“听懂”人的命令,娱乐性和互动性更强。     

语音控制智能小车的设计

语音控制的智能小车主要由两部分系统组成:语音识别系统和小车系统。以凌阳61板作为语音识别系统的核心部分;小车系统采用STM32F030单片机作为核心部分,无线收发部分采用433MHz ISM频段的收发芯片n RF401进行数据的传输。小车进行定角度转弯的时候,通过ZCC220电子罗盘进行角度的识别和校正,从而完成小车角度的控制。程序设计采用C语言,显示部分采用3连LED数码管。经测试,整机功能齐全,各项性能指标符合系统要求。     

基于激光传感器的智能车自主导航系统设计

从硬件电路设计和软件设计两大方面入手,分析基于激光传感器的智能车自主导航系统的设计过程。通过分析基于激光传感器芯片制作的自主导航智能车的设计原理和方案,从机械结构设计,硬件电路设计,程序算法设计以及调试经验等四个方面全面介绍智能车的制作及调试过程。经过实验对比和竞赛,表明测速模块、电机驱动模块及激光传感器的设计和选择,软件程序的编写和算法的选择有效地实现了智能车的高速自主导航。     

"数字小区"的构建与应用研究

“数字小区”是“数字地球”的微观表现,是“数字地球”某一小区的“放大”效果,是数字化的虚拟的小区。根据“数字地球”的理论和战略,提出了“数字小区”的概念,为结合“数字地球”相关技术及三网合一、智能小区、智能住宅系统、等来构建和实现“数字小区”还探讨了“数字小区”总体结构、物理基础设施模型体系,关键技术和集成应用,最后提出实现“数字小区”的研究方法和建设思路。     

基于TMS320F2812的智能循迹小车控制系统设计

为了提高智能小车的运行速度,设计了基于TMS320F2812 DSP芯片智能小车控制系统;运动控制采用专用电机驱动模块技术,通过DSP芯片的PWM控制小车的速度和方向,采用模糊控制算法的控制策略,有效地控制车子各个时刻的运动,具有较高的稳定性,小车的动态性能良好,适应性强,整体控制效果良好;实验证明,智能车对任意道路具有较好的跟随性,同时具有较高的车速。     

智能汽车发展研究*

主要讨论了智能汽车研究对交通安全的重要性,综述了发达国家关于智能汽车研究的历史、发展和趋势。此外,提出了基于多传感器信息融合技术的智能汽车系统结构模型,阐述了此模型下的各系统模块,简单介绍了系统模型中信息融合方法的引入,最后提出展望。     

基于混合整数规划的智能车横纵向一体化滚动优化决策

本文针对智能车辆的行为决策问题, 设计了基于混合整数规划的智能车横纵向一体化滚动优化决策方法. 该方法首先将纵向车速表示为非整数, 将期望车道表示为整数控制量, 建立了混合整数智能车决策简化模型; 然后, 设计了横纵向一体化滚动优化决策方法, 决策出纵向车速和换道动作, 根据系统输出与非线性约束的时域关系证明 了优化问题的递归可行性并通过遗传算法求解非线性混合整数规划优化问题. 基于车辆动力学仿真软件veDYNA 和Simulink进行了联合仿真, 并在红旗E-HS3智能车上开展了实车试验, 结果表明, 本文提出的基于混合整数规划的 智能车横纵向一体化决策方法能够实现超车、避障、跟车、停车和弯道工况下的行为决策.     

智能车技术探讨

近年来,环境污染、交通安全及拥堵等严峻的问题困扰着整个世界。智能汽车的出现是为了建立一种新的交通范例,以便在很大程度上降低驾驶人员的劳动强度,避免汽车碰撞和减轻交通拥堵等。因而,发展新一代的智能汽车就成为了世界主要国家的发展战略目标。提出智能汽车的新定义:以自身装备动力驱动的智能信息系统管控的车辆。它具有5大基本功能特征,即车车交互、车人交互、车路交互、车网交互和绿色节能。车、人、路、网4个交互规定了智能汽车和周边环境之间的协作关系,而绿色节能则关注于清洁节约的能源管理系统。同时,讨论分析了支撑智能汽车发展所需要的新理论和新技术。最后,介绍了在缩微环境下进行的智能车研究和实践,并对未来智能汽车产业的发展方向做出展望。     

基于毫米波雷达的智能车辆纵横向主动避障控制系统设计

智能车辆所搭载监测设备对障碍物目标的识别准确性,影响行驶车辆的纵横向避障能力。为避免车辆与障碍物发生碰撞,提升智能车辆的纵横向避障能力,设计基于毫米波雷达的智能车辆纵横向主动避障控制系统。在底层控制单元中,按需连接纵横向导航控制元件与毫米波雷达摄像头,完成智能车辆纵横向主动避障控制系统的部件结构设计。利用毫米波雷达监测所得的车辆避障图像,定义空间坐标系转换条件,通过标定雷达相机参数的方式,实现基于毫米波雷达的智能车辆避障路径规划。建立车辆纵横向运动模型,根据避障安全距离计算结果,完善具体控制流程,联合各级硬件应用结构,完成基于毫米波雷达的智能车辆纵横向主动避障控制系统的设计。实验结果表明,所设计系统可在智能车辆通过障碍物目标时,保证车体与障碍物之间的距离大于0.3m,能够避免碰撞行为发生,对于车载监测设备而言,其对于障碍物目标的准确识别能力得到了保障,能够有效提升智能车辆纵横向避障能力。     

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.     

车路协同路侧感知融合方法的研究

随着智能网联汽车技术和产业的不断发展,智能网联汽车逐渐成为人们交通出行的选择之一。但受智能网联汽车自身环境感知系统对特定道路交通场景信息处理的局限,无法实现在所有行驶工况下安全高效的运行,其需车路协同路侧感知技术的辅助方能更安全高效的运行。海量的车路协同感知数据是城市道路和高速公路车路协同、运行分析和科学管理的宝藏,理解和分析这些数据是车路协同路侧感知融合的关键。面对车路协同路侧多传感器的不同数据,如何高效准确地挖掘和提取雷达、视频在不同时间、不同空间维度的数据,实现对重点交通场景(如视野盲区、急转弯道、隧道、桥梁)和交通事件、环境、设施安全等的雷达、视频数据进行快速融合检测、识别与检索,通过蜂窝车联网C-V2X网络在一定时延范围内有效地将路侧感知融合结果数据发送给智能网联汽车,确保其安全高效的行驶,是面向智能网联汽车辅助驾驶的车路协同路侧感知融合的关键问题。基于智能网联汽车其自身环境感知能力,对道路智能基础设施感知网络中的多传感器融合方法进行研究分析,提出了基于误差方差的多传感器融合算法,与非智能道路相比,其效率更高,更加智能化,可有效解决道路交通运行环境中存在的常见问题,为人们提供更加安全、高效、优质的交通出行服务。