基于蓝牙控制的智能小车设计

本文研究蓝牙遥控的多功能智能小车,采用无线蓝牙技术对各种智能模块进行控制,用户可以通过手机客户 端直接对小车进行实时操控。本系统由C51 单片机为主控芯片,L298N 为电机驱动芯片、HC-06 蓝牙无线模块、1602 液晶显 示模块、超声波模块等电路组成。基于手机平台,借助于蓝牙技术,最终实现为一个完整的多功能智能小车系统,实现了智能 小车的蓝牙无线遥控、自动壁障等功能。     

智能小车运行控制系统的研究

本文是基于AT89S51系列MCU芯片上开发的智能小车系统,具有路径识别和智能驾驶功能,通过寻线、红外线、碰撞等传感器等电路及模块,可以达到对智能小车的速度、位置、运行状况的测量,并将测量数据传送至单片机进行逻辑处理,再由单片机根据所检测的各种电平实现对智能小车的控制。     

超声波避障智能小车的设计

为了提高智能小车自主导航的能力,需要解决智能小车在复杂环境中的自主避障问题。为了实现自主避障,提出了超声波避障的设计方案和处理算法。智能小车采用四轮驱动以提高驱动能力,通过不同宽度的脉冲控制舵机实现不同方向、不同角度的转向,从而带动超声波模块实现不同方向障碍物距离的检测。针对智能小车电机运转易引入干扰造成系统供电电压不稳的问题,提出了电机驱动模块和系统控制电路分开供电的解决方案。重点针对当障碍物超出超声波检测范围时小车软件程序易陷入"死区",以及在多个方向同时遇到障碍物时小车避障易发生刮擦等问题,提出了定时器溢出中断算法和后退转弯算法等解决方案。试验证明:该算法的小车避障效果较好,具有一定的推广、使用价值。     

基于单片机的无线遥控智能小车的设计与实现

从控制的角度论述基于单片机的无线遥控智能小车的工作原理。该智能小车采用STC8C52单片机作为核心控制器,通过无线通信模块遥控小车,实现前进、后退、转弯、刹车等基本功能,并利用红外传感器探测障碍物,实现小车的自动避障。整个系统电路结构简单,且可靠性高。     

嵌入式智能小车测控系统的设计与实现

智能小车作为智能车辆的仿真车,是研究智能车辆的基础;介绍了智能小车测控系统的结构和软硬件实现;系统以ARM9为控制器,采用μC/OS-Ⅱ操作系统,用红外传感器识别路径,采用模糊自适应PID控制策略得到控制量,并最终通过舵机和直流电机对小车的位置和速度进行控制;测试结果表明,在该控制系统下,智能小车具有良好的位置跟踪和快速切换速度性能,该系统可以作为对智能车辆进一步研究的平台。     

基于Android系统的智能循迹避障小车设计

智能循迹避障小车由控制系统Android设备和小车主体两部分构成.小车通过5路红外对管组成的循迹模块进行路径识别,通过3路超声波模块检测小车周边的障碍物,单片机(MCU)根据采集的环境信息控制小车按照正确的轨迹移动.采用蓝牙模块与上位机Android系统进行通信,采集的小车状态信息通过蓝牙模块上传至Android设备显示,Android设备通过蓝牙模块发送指令到单片机串口控制小车.智能循迹避障小车的研究在无人驾驶方面具有广泛的应用前景.     

基于STM32的智能小车设计

为更加安全地检测可燃气体，设计了一款基于STM32的循迹、避障智能检测小车。系统具有循迹检测、距离检测、可燃气体检测及电机控制功能。系统通过红外模块，对白色地板上的黑色轨迹进行探测，从而实现循迹功能，通过超声波模块对小车到障碍物距离进行检测，加上PS2遥控模块控制小车，实现手动自动切换避障功能，并能实时检测可燃气体。     

基于MC9S12DB128B的智能小车设计方案

研究了智能小车的硬件系统、导航控制和多传感器数据融合等相关技术,设计了1个基于MC9S12DB128B处理器的智能小车运动控制硬件电路,详细介绍了利用模糊逻辑推理方法实现智能小车导航与多传感器数据的融合,并得出了仿真结果,为智能小车提供一个功能强大并具有一定扩展性的硬件平台。     

基于AT80C51单片机的智能小车设计

采用AT80C51单片机为控制核心,设计了一辆智能小车并对其功能进行测试,利用红外遥控实现小车的启停和转弯：利用超声波传感器检测道路上的障碍,实现了小车的红外遥控控制、避免撞到障碍物、行车时间和里程的数码显示三大功能。整个系统的电路结构简单,可靠性能高．测试结果满足功能要求。     

基于ATMEGE16单片机的智能小车设计

智能小车采用ATMEGE16单片机为控制核心,通过光电对管识别路径,利用PWM技术控制两个直流电机的前进速度和方向,硬件电路包括红外对管检测模块,MOS管自搭H桥自制电机驱动模块,光耦隔离模块,LM2596开关型稳压芯片的稳压模块。ATMEGE16单片机控制处理模块,达到一个准确灵活的智能循迹与检测系统。     

智能车中基于单目视觉的前车检测和跟踪

提出了一个改进的单目视觉方法,用于智能车在结构化公路环境下准确检测和跟踪前方车辆。该方法先利用图像灰度梯度检测前车,剔除可能的虚检测,建立新目标的二维模型;然后用卡尔曼滤波方法预测下一帧的目标位置,在预测位置附近用边缘投影方法定位目标;设计了一种新的四因素似然度函数,验证跟踪结果与检测结果的匹配度,当跟踪失败时,重新检测前车。利用长图像序列PETS2001进行实验,结果表明该方法可以有效的检测和跟踪本车车道前方视野中的车辆障碍物,为智能车的防撞预警和控制系统提供可靠信息。     

智能车辆控制系统PID算法的设计

在行驶过程中,智能车辆需要不停的检测前方道路信息以及自身的行驶信息。在检测过程中有许多复杂信息需要采集,并有多种干扰因素需要抗拒。将检测到的道路信息与自身行驶信息相结合,来确定下一步动作。在工程实际中,应用最为广泛的调节控制规律为比例、积分、微分控制,简称P I D控制,它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主流技术之一。本文采用超声波测位和无线通信实现两辆车安全地交替超车,具有很高的稳定性和快速性。在硬件上采用基于P W M技术的H型桥式驱动电路,解决了电机驱动的效率问题,这种设计能实现对电动车的运动状态进行实时监控,控制灵活、精度高,以实现小车的智能化设计,来满足对系统的各项要求。     

光电导航智能小车双边寻迹系统设计

设计了一种基于光电导航的智能小车双边寻迹系统.在硬件方面,路径信息采集模块由上排、下排和前排三部分构成,上排由伺服舵机带动跟线检测,下排进行辅助寻线,前排用于检测起止线和坡道.针对双边轨迹,上、下排激光管采用八字型排布,分时点亮并加载方波调制,接收管接收返回信号.在软件方面,采用轨迹分析算法正确预判路况,同时结合模糊自适应PD控制器控制舵机,实现小车快速转向.实际测试智能小车以2.6m/s的平均速度稳定行进,表明了该方案的可行性.     

嵌入式技术的智能车系统设计与实现研究

基于MC9S12XS128的智能车,通过对道路图像进行采集和处理,再利用算法控制策略、PID控制原理和PWM控制技术对智能车转向和速度进行控制,使小车能够自主行驶,通过使用CodeWarrior软件编程和BDM调试实现小车行驶控制。本文基于PID算法提出了改进的算法,经实物验证,所设计的智能车系统能有效循迹,保持在道路中间快速行驶,可以实现提前转弯,且系统具有较好的抗干扰能力。     

基于MC9S12XS128的智能循迹小车设计

设计一种基于MC9S12XS128单片机的智能循迹小车系统,以MC9S12XS128单片机为主控制器,采用HQ7620图像传感器采集路径信息,电机驱动模块采用BTS7960驱动芯片,采用100线光电编码器实时监测车速.根据对所采集图像信息的分析处理,主控制器实现对舵机的转向控制和后轮驱动力的动态分配,从而完成小车的智能循迹.     

基于麦克纳姆轮的智能车寻迹控制策略研究

为适应复杂工作环境运行需要,解决普通轮式小车在狭小空间内自如转向以及巡线不稳定和路径类型识别不准确的问题,设计了一种以摄像头为视觉传感器,以麦克纳姆轮为驱动的全向智能车.设计以CH32V103R8T6单片机为核心,以MT9V034灰度摄像头为视觉传感器,采用迭代法阈值对图像进行抗干扰灰度处理,通过智能车行驶中视觉道路宽...     

基于OpenMV的智能交通装备

为对智能交通系统进行研究,针对人、车及路的矛盾设计制作了一套低成本的实验室级别的智能交通系统装备.该系统包括小型城市模拟场景和智能小车,根据OpenMV的机器视觉模块,通过OV7725摄像头采集实时路况信息,以STM32单片机作为系统的控制核心,采用图像识别算法实现对智能小车行驶速度与方向的控制.通过调试验证,实现了模...     

THMR-V道路检测算法设计

道路检测是室外移动机器人尤其是智能汽车研究领域的一个重要课题。本文介绍了多功能室外移动机器人THMR-V的道路检测算法,共分为两个部分。结构化道路,采用的是多窗口双阈值法。虽然在该领域已经有许多能够自主驾驶的系统,但很少能有像THMR-V达到150km/h;非结构化道路,采用的则是基于数学形态学的区域分割法。文中详细介绍了算法的实现。     

面向实际道路网络的浮动车采样间隔优化方法

目前基于浮动车的城市交通信息采集通常采用等间距进行采样,无法根据道路网络几何条件和状态的差异进行合理的采样间隔优化.针对现有采样算法的不足,本文提出了一种面向实际道路网络的浮动车采样间隔优化方法.首先通过构建四叉树模型对城市道路网络进行划分,确定空间采样分辨率,然后利用历史轨迹对浮动车的速度进行短时预测,最后在不影响空间采样分辨率的基础上实时动态优化采样间隔,在交通信息的精度与信息的采集成本之间取得平衡.通过仿真试验的定性定量分析,新算法能够在不同复杂程度的道路网络情况下动态调整采样间隔,不仅确保了采样数据的精度,而且降低了采样数据容量.