基于SOPC的嵌入式系统中I^2C总线IP核的设计

利用Altera的QuartosⅡ软件开发平台在FPGA上实现了I^2C总线IP核的设计。IP核满足I^2C总线的功能要求。主设备通过该IP核可以向从设备中写入或者从中读取数据，解决了I^2C总线在SOPC中的应用问题。为了满足复用，该IP核采用Avalon总线接口，同时利用Modelsim进行了功能仿真。     

一种新型交流伺服控制系统试验研究

介绍一种基于FPGA的嵌入式处理器NiosⅡ软核的永磁同步电动机交流伺服系统.针对伺服驱动系统高速度、高精度的要求,传统控制方法很难对其实施有效控制.介绍一种自适应控制策略.控制器利用径向基神经网络(RBFNN)调节,实现了系统的自适应控制.RBFNN的结构和初始参数通过混合递阶遗传算法离线训练获得.实验结果证明,控制系统具有较高的控制精度和较好的稳定性.     

基于SOPC的数字频谱分析仪设计

介绍一种基于SOPC的分析仪原理及硬件结构和软件设计。该系统首先对信号进行采集,并利用DSP技术完成FFT运算,实现对所采集的信号进行频谱分析,最后在LCD上显示信号的频谱特性曲线。     

基于SOPC的机器人伺服控制器的研究

针对传统工业机器人系统的局限性,提出了一种高实时性的机器人视觉伺服控制系统.系统利用Altera公司的Nios II软核设计一个机器人实时目标跟踪控制器.控制器由Nios II作为处理器,采用基于特征差异的目标识别方法辨识目标并采用线性卡尔曼滤波器算法来快速完成运动估计及进一步分析和校正,实现快速而准确的跟踪.从而改善了多关节机器人跟踪运动目标过程中存在的彩色图像数据量大、处理时间长的问题,提高了实时性.     

基于FPGA的PID神经元网络控制器设计

本文介绍了一种将PID控制规律与神经元网络相结合的方法,即PID神经元网络,之后采用硬件语言进行描述的方法将其在FPGA中实现。采用modelsim 6.0对其进行仿真验证并在Quartus II 6.0平台上进行综合,最终形成一个被灵活调用的IP核。同时,基于FPGA所实现的IP核具有很好的可移植性和复用性,适合应用到各种智能控制系统中,从而提高控制系统的实时性,具有广泛的推广应用价值。     

基于Nios II的机器人视觉伺服控制器的研究与设计

本文介绍了Nios II的结构特点及开发流程,利用Nios II软核设计一个机器人实时目标跟踪控制器。控制器由Nios II作为处理器,采用线性卡尔曼滤波器算法来快速完成运动估计及进一步分析和校正,实现快速而准确的跟踪。从而改善多关节机器人跟踪运动目标过程中存在的彩色图像数据量大、处理时间长的问题,提高了实时性。     

卡尔曼滤波在跟踪运动目标上的应用

在多关节机器人跟踪运动目标过程中,图像处理的主要内容包括图像的识别和目标轨迹的判定,需要在整个视觉空间进行搜索和匹配。这是一个典型的全局搜索问题,耗时较长、实时性较差,难以实现运动目标的快速跟踪。针对多关节机器人跟踪运动目标过程中存在的彩色图像数据量大、处理时间长,从而影响实时性的问题,采用线性卡尔曼滤波将全局搜索转化为局部搜索,减少搜索空间、加快匹配速度。通过实验可知,匹配时间由原来的157 ms降低到20 ms。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于Nios Ⅱ的机器人视觉伺服控制器的研究与设计

本文介绍了Nios Ⅱ的结构特点及开发流程,利用Nios Ⅱ软核设计一个机器人实时目标跟踪控制器.控制器由Nios Ⅱ作为处理器,采用线性卡尔曼滤波器算法来快速完成运动估计及进一步分析和校正,实现快速而准确的跟踪.从而改善多关节机器人跟踪运动目标过程中存在的彩色图像数据量大、处理时间长的问题,提高了实时性.     

基于SOPC的机器人远程控制器研究

介绍一种基于SOPC的嵌入式机器人控制器的设计方法。系统在Stratix系列FPGA芯片上,采用软核处理器Nios Ⅱ来配置核心处理器。嵌入式控制器在具有视觉功能的多关节型机器人上实现了利用浏览器通过网络对机器人进行远程控制,并在远程操作计算机上通过网络利用浏览器获取机器人实时视觉图像。     

基于现代DSP技术的机器人运动控制器设计

介绍了一种基于现代DSP技术的机器人运动控制器设计方法,根据控制器的基本原理.利用MATLAB/DSP Builder搭建硬件模型,然后利用ALTERA公司提供的Signal Compiler工具对其进行编译,产生Ouartus II能够识别的VHDL源程序,并且给出了采用ALTERA公司的cyclone Ⅱ系列的FPGA芯片EP2C20F484C8实现控制器的方法,结果表明,该方法大大提高了实时性,并且易于修改、易于测试及硬件升级.