红外光电传感器自动寻迹智能车的设计与实现

以一种模型汽车为硬件平台,基于MC9S12DG128单片机为核心控制单元,红外光电传感器为检测手段,设计制作一种自动寻迹智能车控制系统.在设计中,将外部轨迹的动力学模型分析简化后作为内建模型,采用非线性PD算法智能控制方案,进行舵机方向、速度调节,以缩短智能车的控制响应时间,最终实现了模型车在规定路径上,自主识别路线、快速行驶.实验证明,系统能很好地满足智能车对路径识别性能和抗干扰能力的要求,速度调节响应时间快,稳态误差小,具有较好的动态性能和良好的鲁棒性.     

基于图像识别的寻迹智能车设计

为了实现智能车按照不同的路径类型自动寻迹的功能,研制了一种基于汽车模型的寻迹智能车。在寻迹智能车的设计中,图像处理直接影响着智能车的性能,因此采用直接采集、直接边缘检测算法和改进边缘检测算法对COMS摄像头捕获的道路信息进行分析对比。大量实验数据表明,在光线强度不同的情况下,通过边缘检测算法可获取更准确的图像,有效地解决了系统的快速性与稳态误差之间的矛盾,实现了智能车沿引导线稳定、快速的行驶。     

一种结构化道路环境中的视觉导航系统

根据结构化道路环境的特点提出了一种将边沿检测和道路环境知识相结合的机器视觉算法，并结合基于行为响应的路径规划方法和智能预瞄控制方法，实现了一套基本的机器人视觉导航系统。在自主机器人实验平台ATRV－2上的实验结果表明，该视觉导航系统能够实时理解结构化道路环境，并且能够控制机器人沿着合理路径行驶。     

基于模糊控制的AGV寻迹算法

针对基于光敏传感器组寻线的AGV,设计了传感器阵列的布置方式,根据此布置方式,提出了路径识别的算法,进而设计了AGV模糊控制器,试验表明系统性能符合要求,效暴良好．     

基于计算机视觉的电厂车辆智能监测系统设计与实现

针对电厂运煤车辆的管理,设计并实现了一个基于计算机视觉的电厂运煤车辆智能监测系统.提出了一种基于颜色分割和数字形态学处理相结合的车牌定位算法和一种基于Sobel灰度边缘算子的车牌倾斜校正算法.实际应用表明,该系统有很强的鲁棒性,可以处理污损、变形、各种光照条件下的车牌,并且速度快、准确率高     

基于视觉的智能车道路检测与转向控制策略研究

本文主要针对智能车道路检测的现状和视觉的转向控制展开,通过对智能车道路的深入研究,来对视觉的转向来提供针对性的控制策略.针对现实存在的问题,在理论依据的基础上,从智能车视觉的采集,智能车路线的运算轨迹,智能车的路径识别等方面进行详细的阐述.     

基于DSP的机器视觉系统设计与实现

针对机器人控制对视觉的实时性要求,设计了一种基于TMS320C6416图像处理平台的嵌入式机器人视觉系统.介绍了以VC 6.0开发的操作界面控制DSP对图像的采集、处理和目标识别,此后DSP把识别的结果传送给主机,从而为机器人手臂的轨迹规划提供目标物体信息.给出了系统的硬件、软件设计方案(包括PC机和DSP端的设计方法).     

基于机器视觉的瓷砖自动分类系统设计

对基于机器视觉的瓷砖自动分类系统的结构进行了介绍,并阐述了图像采集、图像处理和智能分类三个主要功能模块的特点.同时,针对各个功能特点选取了合适的设备、算法及方法,组建了基于机器视觉瓷砖自动分类系统.最后,用该系统对几个典型样本实例实现了分类.     

一种基于视觉预注意机制的选择性成像机器视觉系统

在大背景中微小目标的视觉检测中,传统的机器视觉系统按照预先设定的采样频率与固定的分辨率采集和处理图像,存在大量的冗余数据。为了有效去除冗余数据,基于人类视觉预注意机制设计了一种选择性成像机器视觉系统,将视觉处理过程划分为并行的预注意初级处理阶段与串行的高级处理阶段;同时模仿人类视觉注意机制,提出了一种基于视觉熵的视觉预注意算法;系统并行地获取并判断图像是否可疑,然后仅将少量可疑图像传送至主机串行的进行精细目标识别。试验结果表明,本系统显著地减少了图像处理的数据量,可疑图像识别算法快速有效,提高了系统检测效率和精度。为大背景中微小目标的机器视觉检测提供了一条新途径。     

基于路径识别和跟踪的视觉导航

路径识别和路径跟踪是轮式移动机器人视觉导航的两个关键问题,本文利用带状路径标示线的直线信息对路径进行识别,采用模糊控制器实现对路径的跟踪控制。通过仿真实验表明,该方法具有很高的实时性和很好的控制精度,能够满足轮式移动机器人视觉导航的需要。     

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。     

基于机器视觉的智能控制定位检测系统

介绍了一种基于机器视觉的自动传插件的智能控制定位检测系统,该系统利用机器视觉技术结合自动控制技术,使定位精度达到了839.843 75 nm,与机械定位相比,提高了系统的稳定性和精确性.在更多自由度,更精确、快速的自动化智能控制方面作出了进一步的提升和改善.该系统已经投入试验开发,且运行良好、状态稳定,达到了设计要求.     

数字化智能充电器的设计与实现

为了给不同电压、容量等级的锂离子、镍氢电池进行智能、优化充电,设计了以XC164CM单片机为控制核心的智能充电器.对4.2 V/2.2 Ah的锂离子和12 V/1.8 Ah的镍氢电池进行充电实验,实验结果表明,在恒流持续90 min,充电容量为75%,在恒压阶段,充电电流呈指数规律下降,与锂离子电池电流曲线相符.给镍氢电池持续充电94 min后电压达到最大值,0ΔV在2 min内检测到,再利用50 mA的电流对镍氢电池进行浮充,避免了镍氢电池过充,实现了充电过程的智能化控制.     

基于C＋＋ Builder的锅炉监控系统的设计与实现

针对上海新奥托实业有限公司的EFPT-1-01型过程控制实验装置开发了一套计算机监控系统,该系统能够对锅炉运行中的温度、液位、压力、流量、阀门开度以及马达频率等参数进行在线检测,并可实现对锅炉液位和温度的定值控制。在监控系统中对实验装置的不同对象模型采用了不同的控制算法,其中锅炉液位系统采用了改进的PID算法,锅炉温度系统采用了模糊算法,通过实验调试,控制曲线超调小,过渡时间短,控制效果比较理想。     

基于机器视觉的车辆对称中心检测

介绍了一种基于车辆和背景的特征、灰度值、轮廓及对称性等的目标检测定位及对称中心确定的方法．提出了一种新的对称性检测算法．该算法具有简单、可靠的特点．并进行了实验验证．实验统计结果表明：该对称性检测算法能有效地检测出目标车辆的中心位置．     

基于机器视觉的车辆对称中心检测

介绍了一种基于车辆和背景的特征、灰度值、轮廓及对称性等的目标检测定位及对称中心确定的方法.提出了一种新的对称性检测算法.该算法具有简单、可靠的特点.并进行了实验验证.实验统计结果表明:该对称性检测算法能有效地检测出目标车辆的中心位置.     

基于视觉的AGV两轮差速转向模糊控制

简要地介绍了基于机器视觉导向的AGV两轮差速转向的原理和组成,并对计算机控制系统设计,图像信息识别等AGV控制问题进行了阐述,提出了一种采用模糊控制方法对AGV两轮差速转向进行控制.实验结果表明,采用模糊控制方法对两轮差速转向进行控制,样车运行过程稳定,路径跟踪可靠,控制性能良好.     

基于蓝牙技术的车辆智能管理系统的实现

随着计算机和信息技术的高速发展，车辆管理系统得到了广泛的应用。然而，现有的车辆管理系统无法提供车辆的动态的实时信息。着重探讨了一种车辆智能管理系统的实现。该系统主要采用蓝牙技术，并辅以数据库技术、局域网技术，能很好地解决上述问题，并已在实际中得到了比较广泛的应用。