磁巡线自控智能车导航系统研究与设计

以"‘飞思卡尔杯’智能车比赛"磁导航自控智能车为分析和研究对象,提出了一种两传感器、大前瞻路径识别方法的路径监测系统,运用传感器八字型布局,信号多次滤波,数据归一算法,加宽路径检测弥补算法,数据二次拟合,实现路径监测距离更远、监测尺寸更宽、车体定位更准,使智能车路径监测自控系统等得到进一步优化,为大前瞻路径监测和高速行驶的磁导航智能车提供理论依据和试验保障。     

基于K60智能车的最优路径拟合及控制方法

为了使智能车能够以最优的路径行驶,以"飞思卡尔杯"智能车竞赛B车模、单片机、高速摄像头等为硬件平台,使用闭环PID与鲁棒算法相结合的方式控制电机,搭建了可根据已知亮灯顺序来提前调整小车行驶状态的智能车系统。行驶实验表明:该系统可以实现对智能车的稳定控制并使智能小车以最优的路径行驶。     

基于CMOS传感器的智能车路径识别研究

介绍了基于CMOS传感器的图像采集与智能车赛道信息提取的方法.给出了边缘检测算法的程序流程图,并采用加权最小二乘法拟合直线的方法,判断当前赛道的信息.实验表明,该方法简便可靠,能够满足智能车路径识别的需求.     

基于单片机MC9S12XSl28的智能车的硬件系统设计

文章介绍了基于单片机MC9S12XSl28的智能车的硬件系统设计的思路,重点说明电源管理、路径信息采集、路径信息处理、舵机控制、车速检测、驱动电机控制等模块的设计与实现。综合各个模块的设计结果,构成一个完整的智能车硬件系统。     

基于dSPACE的智能车自动转向系统设计

基于d SPACE快速控制原型(Rapid Control Prototyping,RCP)技术设计了智能车自动转向系统。在传统机械转向结构的基础上进行了改装,完成了智能车自动转向功能的实现。实车台架试验结果表明,该自动转向系统可以跟踪期望路径所需要的方向盘转角输入曲线。采用此种方法可以缩短智能车开发周期,为传统车辆升级为智能车提供了参考思路。     

智能小车路径识别的设计和算法

介绍一种基于CCD摄像头的路径识别的智能车控制系统,设计了硬件结构与方案,提出了转向机构的控制策略,该智能车能准确实现自主寻迹,具备抗干扰性极强,稳态误差小等特点。     

基于滚动时域估计方法的智能小车循迹控制

针对智能车路径跟踪的准确性与快速性要求,提出了基于滚动时域估计(MHE)方法的优化控制策略。首先从俯视的角度,建立了智能车的平面动态数学模型;为了拓宽智能车的视野,提高其路径识别的准确性,通过利用车载CCD摄像设备获取目标道路信息,并以此为基础提出了滚动时域循迹控制策略;基于滚动时域估计方法,将对小车控制量的估计问题转化为固定时长的优化问题,避免了计算量随时间不断增大,使得在线处理系统约束问题成为可能;试验中,通过获取的目标道路信息同时计算横纵坐标,并控制小车跟踪前方25 cm处开始的一段弧形轨迹。试验及研究结果表明,该设计方案是合理并可行的,为进一步提高智能车循迹控制性能奠定了基础。     

智能车自主寻迹系统硬件的设计分析

介绍了一种自动寻迹智能车的设计,研究了采用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。系统采用Freesca le16位单片机MC9S12X S128为核心控制器,利用11个光电传感器构成的光电传感器阵列采集路面信息,单片机获得传感器采集的路面信息和车速信息,经过分析后控制智能车的舵机转向,同时对直流电机进行调速,从而实现智能车沿给定的黑线快速平稳地行驶。     

智能车弯道行进算法的研究与实现

智能车在弯道处快速、平稳、准确的行进是循迹行进的关键问题。基于此提出了一种基于CCD摄像头进行路径识别的智能车分阶段全闭环控制方法,智能车在行进中依据导航线的曲率进行直道和弯道的辨识,并在直道和弯道部分采用不同的控制方法,实现弯道提前减速,直道加速通过,在直道与弯道的行进中均采用全闭环控制。视觉系统通过CCD摄像头提取路径中的导航线并计算导航线曲率以及智能车相对于导航线的平行偏移值和航向角偏差;主控系统依据导航线曲率选取控制策略,根据平行偏移值和航向角偏差计算转向角度与行进速度并通过控制执行机构完成转向与速度调节,控制结果通过视觉系统与测速装置反馈给主控系统,实现全闭环控制。以第十五届全国大学生机器人大赛为背景搭建实验系统,经过多次的调试与实验,智能车在赛道上最大运行速度可达3.5 m/s,全程平均速度约为2.8 m/s,实际测得最大偏离距离为35 mm,在允许误差范围之内。通过实际的实验系统,验证了智能车分阶段全闭环控制算法的可行性。     

基于HCS12的自寻迹智能小车控制系统设计

本文采用飞思卡尔公司的MC9S12DG128芯片作为检测和控制的核心,设计并实现了一部能够自主识别路径的智能小车.该系统是由电源管理单元、路径识别电路、车速检测模块、舵机控制单元和直流电机驱动单元5个部分组成.试验证明系统能够很好地满足智能车对路径识别性能和抗干扰能力的要求,可在专门设计的跑道上沿着轨道自主行使,并在稳定的前提下达到一定的速度.     

智能车计时系统的设计与实现

计时系统是智能车竞赛中评价智能车性能的唯一方法.介绍了基于以太网的智能车计时系统,给出了该系统的整体设计方案,以及该系统中下位机计时单元、以太网通信模块、上位机计时管理系统的实现方法.该系统以比赛规则为依据,记录比赛成绩.     

基于路径识别的巡线机器人控制系统设计

本文主要介绍了基于摄像头的黑线识别以及相应的控制策略.在获得路径图像的同时,实时图像处理系统识别黑线中心,从而判断出路径的信息,对智能车的舵机和速度施行控制,使之达到较为准确的转弯和快速行驶的性能.首先,在摄像头所获取的图像信息基础上,在图像预处理中使用了二值化和图像滤波算法,并且在黑线提取中提出了重心提取算法,以预判前方的路径信息;然后,根据所获得的路径信息控制舵机转向和行驶速度.实验表明,该方法简便可靠,能够满足机器人路径识别的需求.     

基于CMOS摄像头的寻迹智能样车的研究与实现

寻迹智能样车以CMOS摄像头作为路径识别传感器,通过图像处理提取路径信息,并将路径信息传送到单片机内进行各种算法处理,用模糊PID控制代替传统的PID来控制车辆的转向,引入速度反馈,形成速度闭环控制,使智能车在道路上更快速、平稳地行驶。     

基于光电传感器的智能小车自动寻迹控制系统

在智能车自动寻迹系统中,自动寻线、避障及速度控制是智能车自动寻迹控制的基本功能。用于检测路径引导线的光电传感器阵列采用发光二极管和光敏电阻制作,检测车速和障碍物的功能则采用反射式红外光电传感器FS-359F实现,采用单片机STC12C5A60S2作为控制器,通过PWM控制方式对驱动电机进行调速,并根据路面和车速信息进行转向控制。试验表明,采用上述光电传感器的智能小车寻迹控制系统实现了智能小车沿路径引导线自动避障行驶。系统体积小、成本低、性能稳定可靠。     

轮式智能车动-静随机障碍物避障研究

针对智能车传统 A ∗ 算法存在拐点较多,不平滑,易发生碰撞问题,提出一种 A ∗ 与 DWA 融合改进随机避障方法。 在 A ∗ 优化算法中通过计算节点间斜率,选择关键节点,剔除冗余节点,改进了评价函数,提高 A ∗ 算法速度和路径平滑性。 针对 A ∗ 优化 算法无法规避随机障碍物及 DWA 算法存在速度与安全不兼顾问题,提出一种兼顾速度与安全性的优化 DWA 自适应算法。 在每 两个优化关键节点间采用自适应动态窗口法进行局部规避随机动-静态障碍物,使智能车自主、平滑、安全、高效规避障碍。 实验 显示:本文算法与 A ∗ 、Dijkstra、改进 A ∗ 与基本 DWA 融合算法相比,在 3 种环境下全局路径长度、拐点数、时间平均降低 2. 9% 、 36. 2% 、24. 7% ;2. 9% 、40. 7% 、30. 9% ;0. 31% 、23. 8% 、13. 6% ,能够实现随机避障且路径平滑,验证了本算法的有效性。     

基于LQR的智能车辆路径跟踪控制研究

路径跟踪问题是智能车辆研究的一项关键技术,其重点在于寻找一种合适的控制算法去控制车辆精确的跟随规划好的路径。文章主要研究了线性二次型最优控制(LQR)在智能车路径跟踪方面的应用,包括智能车辆模型搭建、算法应用、路径工况选择的具体过程,指出了LQR控制算法在该领域应用的优缺点。     

智能车自主识别系统研究

以32位单片机MK66P144VG为核心控制器制作成一辆智能车模型,对整车的机械结构进行调整以方便车辆更好的平稳运行,解决了在H桥驱动板设计过程中遇到的问题,完成CMOS摄像头的图像采集工作并对图像进行二值化处理,最后提出了赛道中环岛、十字路口等的处理方法以及思路。测试表明,智能车能够自主识别道路,并且可以最快速度完成整个预设路径。     

智能车数据无线通信模块设计

智能车数据无线通信模块能够使人们准确地掌握智能车的单片机程序的运行状况,是智能车控制系统的调试的有力工具。智能车单片机的串口模块可以通过WiFi将数据传到上位机,最终无线通信模块能够实现将智能车数据发送至上位机,上位机接收的智能车数据进行显示和存储,速度传送高达11 kB/s。     

不确定性环境下轨道自动导引车动态调度

为优化不确定性环境下轨道自动导引车(RGV)调度问题,提出了一种基于完全遍历路径规划(CCPP)的调度规则。以某智能车间RGV调度系统为研究对象,考虑刀具更换、机器故障等一系列不确定性因素导致的计算机数字控制机台停机问题,运用CCPP调度规则对RGV的上下料顺序进行实时调度优化,并与车间现行的就近调度规则进行对比分析。实验结果表明,CCPP调度规则能够有效提高智能车间产能,减少RGV行走距离。     

基于摄像头寻迹的智能电动车的设计

系统采用Freescale公司的16位单片机MC9S12DG128B作为主控单元,小型直流电机作为驱动元件,使用舵机控制智能车的转向。通过增量式旋转编码器测速,构成带速度反馈的伺服控制系统。系统以CCD摄像头作为路径识别装置,通过图像识别提取路径信息。利用增量式PID算法进行速度调节。经过测试证明：系统能很好地完成路径识别,具有良好的抗干扰性。