新规则展现智能车竞赛新格局—2012飞思卡尔杯全国智能车竞赛总决赛现场报道

第七届飞思卡尔杯全国大学生智能车竞赛8月24日-25日在南京师范大学仙林校区体育馆举行,北京科技大学光电一队、山东大学光电一队和乐山师范学院乐师5队获得光电组特等奖,北京科技大学摄像头一队、常熟理工学院闪电六队和电子科技大学开拓者队获得摄像头组特等奖,中南民族大学战神队、浙江     

从新规则看智能车大赛新方向

从2006年开始举办的全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛以其独特的比赛规则,公平的比赛环境以及极富观赏性的比赛形式,受到越来越多大学生的青睐,以第六届比赛为例,整个竞赛从校内赛到分区预决赛再到全国总决赛,每年参赛的学生已经突破万人,有些学校仅校内赛参赛的队伍就超过100支.     

浅谈如何建立一个优秀的智能车竞赛团队

本文主要本文以飞思卡尔全国大学生智能车竞赛为背景,介绍了在建立一个优秀的智能车团队过程中需要的团队目标、团队协作和团队精神。基于上述理论指导建立了优秀的智能车团队,并且在比赛中取得了良好的成绩。     

智能车赛道记忆算法的研究

本文对智能车基于赛道记忆的控制算法进行了研究,分别从赛道记忆算法的实现前提、初圈记忆、数据分析与处理以及如何充分利用记忆得到的信息四个方面进行介绍.实车试验表明,对于相对简单的比赛赛道,基于赛道记忆控制算法的智能车可以取得较好的成绩,随着赛道的日趋复杂,赛道记忆算法也有很大的潜力.     

智能车赛道滤波算法研究

以全国大学生飞思卡尔智能车竞赛为背景,介绍了智能车赛道滤波常用的三种算法。智能车摄像头采集的图像如果不经处理会有较多噪点,影响智能车判断的准确性。这些噪点主要是高斯噪点和椒盐噪点,通过适当的滤波可以有效地滤除这些噪点。     

第六届全国大学生智能汽车竞赛全国总决赛圆满举办

第六届全国大学生"飞思卡尔杯"智能汽车竞赛全国总决赛8月20日在西北工业大学圆满结束,共有来自101所学校的186支队伍参加了竞速比赛和创意比赛。经过两     

基于数字摄像头的智能车控制系统研究

COMS技术是近几年来兴起的技术,该技术在智能车控制系统中起到了至关重要的作用,比如基于CMOS数字化图像传感器OV7620的数字摄像头,该摄像头应用到智能车控制系统中能够实现智能化、自动化的控制算法。文章基于此展开研究,对智能车和智能车导航系统的发展概况进行了介绍,从硬件和软件两个方面设计了一个基于数字摄像头的智能车控制系统。     

Cyberdragon队智能车技术报告

赛车采用LC谐振回路对电磁导收的信号进行检测,通过电磁场强度分析赛道信息,甩PID方式对舵机进行反馈控制.同时通过速度传感器获取当前速度,采用优化后的Bang-Bang控制实现速度闭环.     

摄像头智能车硬件设计方案

本文主要对车模整体设计思路、硬件与软件设计及车模的装配调试过程作简要的说明。智能车通过实时对自身运动速度及方向等进行调整来沿赛道运动。运动策略的制定主要是依靠对传感器得到的道路及行驶信息进行采集、分析、决策、执行四个步骤来进行的。     

五年磨一剑走向成熟的智能车竞赛第五届全国大学生飞思卡尔杯智能汽车竞赛总决赛闭幕

古代哲人赫拉克利特说过＂人不可能两次踏入同一条河流＂,你也不可能两次欣赏到同一个西湖,因为西湖水每三个月会更换四次以保持水质。同样参加飞思卡尔杯智能车竞赛的选手也只有一次机会,在岁月流逝中见证一批批大学生的成长。2010年,对于参加第五届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛总决赛的选手而言,“天堂”杭州见证了他们几个月努力的成果。     

基于智能车中摄像头的图像采集的研究

摄像头作为视觉信息采集工具被广泛运用到各种智能系统中。文中以全国大学生"飞思卡尔"杯智能车竞赛为背景。首先,通过选择CCD传感器进行路径识别,提取CCD的视频同步信号,控制单片机的A/D进行采集。由于复合视频信号中含有大量无效信息,采用外围芯片将视频信号分离,然后处理。对采集回来的视频数据进行二值化分割,去噪声处理,然后对信号进行滤波,提取黑线的中心位置,获取路径参数信息。一帧图像处理结束,根据图像的前视距离最近的黑线中心位置的偏移量和黑线斜率判断当前赛道信息,并结合预测算法,控制舵机的转向。使得小车能够保证稳定性的前提下,高速行驶。     

小小车模展现青春风采—大学生智能车竞赛决赛现场记

2006年8月21日，全国大学生智能汽车竞赛暨第一届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛决赛阶段比赛在清华大学体育馆举行，来自全国57所大学的112支参赛队用他们精心设计的智能模型车在赛场上一较高下。最终清华2队技高一筹获得第一名，上海交大速度之星队和清华1队分列二、三位，历时8个多月的大赛终于落下帷幕。组委会主任中国工程院吴澄院士、教育部高教司张尧学司长和飞思卡尔半导体高级副总裁兼汽车与标准产品部总经理Paul Grimme先生等嘉宾现场观看了比赛并为获奖选手颁奖。     

基于数字摄像头的智能车控制系统设计

设计了一种基于数字摄像头OV7620的智能车控制系统,以STM32微处理器为控制核心。利用数字摄像头获取道路信息,为了节约CPU的资源启用了主控制器的DMA功能。本文详细阐述了图像去噪、滤波中线提取的方法;同时采用直流无刷电机作为动力电机,利用速度电流双闭环控制;系统还加装了超声波避障传感器用于道路障碍的探测。经过实际测试证明该智能控制车系统具有很好的自主性,能够很好的模拟实际车辆驾驶模式。     

摄像头组智能车图像预处理算法研究

本文以大学生＂飞思卡尔＂杯智能汽车竞赛摄像头组比赛为背景,通过分析数字摄像头图像采集原理,提出了几种图像预处理算法,提高了一般情况下智能车对图像识别的准确度。     

智能车参赛设计技术报告(节选)

车模的图像是车模稳定性的关键,机械部分是速度的关键,优良的辅助调试系统是高效率调试的前提,而其它的控制、驱动、决策等部分在以上部分良好的前提下,则显得相对次要.本次车模的制作目标应着重提升机械性能,并提高图像质量.     

基于模糊控制的电磁智能车设计

智能车控制是涵盖自动控制、模式识别、传感技术、计算机、机械与汽车等多个学科的复杂系统.为了实现对其很好的控制,文章提出了基于模糊控制的电磁引导的智能车控制方案.实际结果表明智能车运行性能优良.     

Cyberdragon队智能车技术报告

赛车采用LC谐振回路对电磁导引的信号进行检测,通过电磁场强度分析赛道信息,用PID方式对舵机进行反馈控制。同时通过速度传感器获取当前速度,采用优化后的Bang-Bang控制实现速度闭环。     

车模承载着曾经的青春岁月——第三届“飞思卡尔杯”大学生智能车竞赛决赛侧记

静静地看着精巧的车模在赛道上灵巧地行驶，耳畔是观众随着场上比赛情况时而喝彩时而惋惜，时光轮回，在朦胧中仿佛回到自己一去不复返的青春岁月。     

智能车两类路径识别系统比较研究

路径识别系统是智能车的“眼睛”。是智能车获取环境信息,实现自动控制的基础。针对路径识别系统高精度、高速度的要求,分别设计了智能车光电传感器路径识别系统和摄像头传感器路径识别系统,并对两类路径识别系统在硬件设计和软件算法上针对各个性能指标进行了比较。     

基于Kinetis-K60单片机直立智能车的设计与研究

本文主要介绍了基于Kinetis-K60单片机控制车模实现直立行驶的原理及应用.其控制核心为飞思卡尔32 位单片机MK60FN1M0VLQ15,通过工字电感检测赛道上的电磁信号,将采集到的信号传送到单片机作为转向的依据,采用编码器来实时检测车模电机的转速,将采到的速度反馈到控制器,再通过单片机输出PWM信号来控制电机并改变车模的转向.此外,用IAR对程序进行编译下载,用Altium Designer绘制pcb电路板,最终实现对智能车的控制.