基于CCD传感器的智能小车控制系统设计

设计了一种基于CCD传感器的智能小车控制系统.该控制系统以16位单片机MC9S12DG128为控制核心,采用基于CCD传感器的路径识别模块采集道路图像信息,并通过核心控制器处理实时获取的路径信息和速度信息,从而实现对舵机转向和电机转速的控制.采用CCD传感器以提高路径识别性能,可以实现智能小车控制系统的高速度与高精度.     

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。     

基于CCD的智能车循迹系统的研究

系统采用Freescale 16位MC9S12XS128为核心控制器,利用CCD采集路面信息,单片机获得CCD采集的路面信息和速度信息,采用改进的二值化图像处理方法,以排除黑色引导线以外物体的干扰,调节小车的速度和舵机的方向,实现智能车按照给定的路径前进。实验表明,在这种控制策略下,小车能够排除各种干扰信息,稳定高速地行驶。     

一种基于计算机视觉的螺旋焊管焊缝自动跟踪系统

根据钢管生产厂提出的要求,设计并研制了一种基于计算机视觉的螺旋管焊缝自动跟踪系统．该系统以CCD摄像头为传感器件,运用计算机视觉技术对获取的图像信息进行实时处理,并以视觉伺服的方式实现螺旋管焊缝自动跟踪．介绍了系统的工作原理及总体结构,并详细介绍了为加强工控机信号处理能力而设计的并行高速信号处理单元（DSP从系统）和采用多尺度小波变换实现模糊图像边缘检测的算法及其对实际焊缝图像的处理效果．     

CCD视觉传感器及图像处理技术在焊缝自动跟踪中的应用

应用程序设计语言VISUAL BISIC研究开发了一种在电弧焊过程中进行轨迹跟踪的实时图像处理方法,由CCD面阵摄像机在焊接点之前摄取坡口图像,通过图像采集系统和计算机软件处理,得到坡口中心位置,以肖妆坡口中心相对初始坡口中心的偏差量为检测量,据此指引焊抢运动进行实时跟踪,轨迹跟踪精度可达0．5mm,如果用多台摄像机同时摄像,则可以检测出三维信息,大大提高跟踪精度。     

基于CMOS摄像头的自动循迹小车设计

针对目前自动循迹小车在运行过程中需要特定轨道,无法自动判别实时现场环境的问题,提出了一种基于CMOS摄像头的自动循迹小车设计方案。自动循迹小车以CMOS摄像头为图像检测装置,实时捕获并提取背景图像的特征,根据获取图像的特征计算循迹小车的转向角度,同时采用PID控制理论算法完成循迹小车的转向控制。循迹小车的车速控制采用增量式PID的速度控制算法。结果表明,基于CMOS摄像头的自动循迹小车在功能上能够完成多种路径下的自动行驶,为智能驾驶技术提供了有效的借鉴。     

模糊控制在自主循迹模型车控制中的应用

以＂飞思卡尔＂杯模型车为研究对象,给出了一种基于道路信息的自主循迹模型车的二维模糊控制策略。该控制器以传感器与道路中心引导线的偏差及偏差的变化率作为控制器的输入,经过模糊推理,输出控制舵机转角及模型车速度,输入、输出隶属度函数采用矩形函数,该方法缩短了系统执行时间,提高了系统的响应速度。通过实际跑车,证明该方案设计合理、可行,能以较高的车速跟随给定路径。     

基于电磁场检测的智能寻迹模型车设计

介绍一种电磁场检测路径智能寻迹模型车的设计.智能寻迹车是基于MC9S12DG128单片机开发实现的,该系统采用电磁场检测方式识别道路中央的引导线,在此基础上利用合理的算法控制智能车运动,从而实现快速稳定的寻迹行驶.给出所设计智能模型车的硬件组成、路径的检测识别方法和智能模型车的控制策略及其软件系统.设计中采用电磁线圈检...     

卫星光通信高速精确跟踪瞄准实现技术

为了实现卫星光通信高速精确的跟踪瞄准,利用模块化思想设计,设计了一套采用目前先进的DSP技术的嵌入式系统,实现卫星光通信精确跟踪瞄准中快速图像跟瞄控制.该系统以TI公司高性能DSP芯片TMS320C6713B为图像实时处理单元,利用复杂可编程逻辑器件(CPLD)和现场可编程门阵列(FPGA)分别对由图像传感器CCD采集的图像数据进行实时采集和显示.在该平台上,运用最大类间方差法求得最佳图像分割阈值,将图像分割后利用质心算法精确计算光斑形心坐标;根据目标的真实运动轨迹对光斑运动趋势进行估计,使系统工作于预测跟踪状态,保证了卫星光通信跟瞄控制的响应带宽要求.实验结果表明,当CCD的视阈为100×100时,系统图像处理速度可以达到625帧/s.     

基于视觉导航的智能小车调速控制器设计

智能小车控制是构建智能车路系统中汽车列队行驶模拟系统的基础。针对智能小车自主寻迹问题,通过对寻迹路径的偏差及偏差的导数进行模态划分,提出对应的模糊控制规则,进而以DSP TMS320F2812为主控芯片控制智能小车电机的转速,实现智能小车纵向自主控制。模型车运行实验表明智能小车速度调节算法可行。     

基于MC9S12XS128的激光传感器循迹智能车控制系统设计

以飞思卡尔MC9S12XS128单片机为控制芯片,设计能够自主循迹行驶的智能车。利用双排激光传感器采集路径信息,获取车中心线与路径中心线位置偏差信息;采用分段比例法控制追踪舵机转动使上排激光传感器追踪路径中央黑线、PD算法控制转向舵机转向使车沿黑线行驶;根据细化的路径信息及速度编码器所测智能车的当前速度,对控制车速的直流电机采用增量式PID算法闭环调节控制。实验结果表明,智能车能在不同弯道下对舵机及行驶速度实现准确控制,稳定快速地循迹行驶。     

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.     

基于视频的自动巡航智能小车的设计与实现

为了进一步提高自动巡航智能小车的速度,在图像采集部分,将模拟CCD摄像头架高并减小其俯角,并在单片机外部搭建高速AD转换电路。在驱动部分,用H桥驱动电路正反向驱动智能小车前进和刹车,结合速度编码器实时获取车速,并对其运用PD算法进行控制。在转向部分,改进舵机的安装方式为立式并架高。结论证明,智能车实现了前瞻大及转向响应灵敏,能够快速且稳定运行。     

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。     

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.