无人驾驶小车 ppt课件
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无人驾驶PPT课件
未来展望
无人驾驶的商业前景
快递用车和工业应用
快递用车和“列队”卡车将是另一个可能较快采用无人车的领域。在线 购物和电子商务网站快速兴起，给快递公司带来利好。人们喜欢在网上 订购物品（如食品、货物和服务），几小时就能送货上门。中国电商 2015 年销售总额达到 5900 亿美元，很多产品承诺同日送达。这促进 了电动车和卡车快递。
由一辆中型面包车改装而成，通过车载计算机、检测传感器和液压控制系统， 使其既有人工驾驶性能也有自动驾驶性能。 • 2000年4 月，国防科技大学研制的第4 代无人驾驶汽车试验成功。 • 2003年，在中国第一汽车集团公司的赞助下，国防科技大学完成的红旗旗舰 CA7460无人驾驶平台试验，标志着我国第一辆自主驾驶汽车的诞生。
过去状况
国外发展状况
• 2008 年，一辆由大众帕萨 特轿车改装的无人驾驶汽车， 斯坦福大学的“Junior”以 40 km／h 的速度驶过两个 街区，在一个写有“停”的 指示牌前停止了信号接收， 如图 所示。
过去状况
国外发展状况
• 2010年，Google 公司研制的无人驾驶车辆开始了城市道路的行驶测试， 截 止2012年8月8日，这些无人驾驶汽车已经安全行驶了48 万km，超过了大部 分普通轿车的生命周期。
• 2012年，美国内华达州机动车辆管理局为一辆搭载谷歌智能驾驶系统的汽车 颁发了牌照， 这也使得无人驾驶汽车开始真正驶入普通人的视线。
过去状况
国内发展状况
• 1980年，“遥控驾驶的防核化侦察车”由国家立项。 • 1989年，我国首辆智能小车在国防科技大学诞生。 • 1992年，国防科技大学研制成我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。该车
未来展望
无人驾驶的商业前景
无人驾驶汽车介绍PPT
V2X通信技术
无人驾驶汽车需要与周围环境和 其他车辆进行实时通信，但V2X 通信技术的覆盖范围和可靠性仍
需加强。
法规与政策挑战
法律法规滞后
01
目前针对无人驾驶汽车的法律法规尚不完善，制约了无人驾驶
汽车的商业化应用。
道路交通规则
02
无人驾驶汽车需要遵守道路交通规则，但在一些特定情况下，
如何合理地解释和应用这些规则仍需探讨。
无人驾驶汽车需要依靠高精度地图和 交通基础设施来进行导航和定位，但 目前部分地区的基础设施仍需完善。
交通管理系统
无人驾驶汽车需要与交通管理系统进 行协同，以确保交通顺畅和安全，但 目前交通管理系统的智能化水平仍需 提高。
04 无人驾驶汽车的未来展望
技术发展趋势
1 2 3
传感器技术
随着传感器技术的不断进步，无人驾驶汽车的感 知能力将得到显著提升，能够更准确地识别周围 环境，减少安全风险。
人工智能
人工智能技术的快速发展将赋予无人驾驶汽车更 高级别的自主决策能力，提高行驶的安全性和效 率。
5G通信
5G通信技术的应用将实现更快速、更稳定的数 据传输，为无人驾驶汽车的远程控制和协同驾驶 提供有力支持。
商业模式创新
共享出行
无人驾驶汽车有望引领共享出行的新模式，降低出行成本，提高 出行效率，同时减少城市交通拥堵。
共交通的效率和可靠性。
02 无人驾驶汽车的关键技术
环境感知技术
传感器融合
实时地图构建
将多个传感器（如雷达、激光雷达、 摄像头）的数据进行整合，以获得更 准确的环境信息。
通过传感器数据实时构建车辆周围的 环境地图，为路径规划和定位提供基 础数据。
目标识别与障碍物分类
无人驾驶PPT课件
控制器设计方法及参数整定
控制器设计方法
介绍常用的控制器设计方法，如 PID控制、模糊控制、神经网络控 制等，并分析各种方法的优缺点 。
参数整定策略
详细阐述控制器参数整定的策略 和方法，如经验法、试凑法、优 化算法等，以提高控制器的性能 。
控制器性能评估
介绍如何对设计好的控制器进行 性能评估，包括稳定性、准确性 、鲁棒性等方面的评估。
无人驾驶PPT课件
目 录
• 无人驾驶技术概述 • 传感器与感知技术 • 定位与导航技术 • 路径规划与决策技术 • 控制与执行系统设计 • 仿真测试与实验验证 • 挑战与未来发展趋势
01
无人驾驶技术概述
定义与发展历程
定义
无人驾驶技术是指通过先进的传感器、控制器、执行器等装置，运用信息通信、互联网、大数据、云计算、人工 智能等新技术，实现车路云一体化智能协同决策和控制的新一代汽车技术。
INS局限性
存在误差累积问题，长时间使用后定位精度 会逐渐降低。
组合导航技术及其优势
组合导航技术
将GPS和INS等多种导航技术进行融 合，利用各自的优势弥补彼此的不足 ，提高整体导航性能。
提高定位精度
通过数据融合算法，减小单一导航技 术的误差，提高整体定位精度。
增强鲁棒性
当某一导航技术受到干扰或失效时， 组合导航系统仍能维持较高的定位性 能。
扩大应用范围
适用于各种复杂环境和场景，如城市 峡谷、隧道、地下停车场等。
04
路径规划与决策技术
路径规划算法分类及特点
图搜索算法
基于图论的方法，如Dijkstra、A* 等，适用于静态环境的路径规划 ，能够找到最短或最优路径。
采样算法
如RRT（快速扩展随机树）算法， 适用于高维空间和复杂环境的路径 规划，能够快速探索空间并找到可 行路径。
无人驾驶汽车PPT
02
激光雷达（LiDAR）
使用激光束扫描周围环境，生成高精度的三维地形图。这对于识别道路
边界、障碍物和行人至关重要。
03
超声波传感器
通过发射高频声波并测量其反射时间，用于近距离检测物体，如停车时
的障碍物。
计算机视觉技术
图像识别
利用深度学习算法识别摄像头捕捉到的图像 中的道路标记、交通信号、障碍物等关键元 素。
立体视觉
通过多个摄像头或特殊算法，创建环境的 3D模型，以更准确地估计距离和深度。
控制技术
要点一
路径规划
基于车辆当前的位置、目的地和周围环境的信息，算法会 计算最佳行驶路径。
要点二
动作控制
控制车辆的加速、制动和转向，以确保按照预定的路径行 驶，并响应突发状况。
通信技术
车对车通信（V2V）
允许车辆之间直接交换信息，如位置、速度和意图，以 实现更安全的协同驾驶。
阿波龙商用领航阿波龙是Apollo计划下的一款商用无人驾驶汽车。它具 备L4级别的自动驾驶能力，并已在多个场景如景区、园区等 进行商业化运营。
红旗EV
电动智能
红旗EV是中国一汽红旗品牌推出的一款电动无人驾驶汽车。它融合了电动汽车技 术和无人驾驶技术，为用户提供环保、智能的出行方式。
凯迪拉克CT
规则）。
决策系统
基于规则、统计模型或深度学习 模型，根据感知系统提供的信息 ，决策系统决定无人驾驶汽车的 即时动作，如换道、避障、减速
等。
04
无人驾驶汽车的挑战与前景
法律和伦理问题
法律法规缺失
无人驾驶汽车的发展和应用在很大程度上受到现有交通法律法规的制约，需要建立和完善相关法律法 规，以确保其合法上路和运营。
2024年度无人驾驶汽车PPT课件
2024/2/3
仿真与实车结合的测试方法
先在仿真环境中进行初步验证，再在实车环境中进行精细化调试和优化。
19
性能评估指标体系构建
安全性指标
包括碰撞风险、交通规则遵守程度、 危险场景应对能力等。
舒适性指标
包括乘坐舒适度、行驶平稳性、噪音 水平等。
2024/2/3
效率性指标
包括行驶速度、行程时间、交通流量 等。
制定详细的维护与升级计划，确保系统始终 处于最佳工作状态。
16
04
无人驾驶汽车测试
与评估
2024/2/3
17
测试场景及测试用例设计
城市道路测试场景
包括交通信号灯、行人、非机动车、机动车等混 合交通流场景。
复杂环境测试场景
包括雨雪雾等恶劣天气、夜间行驶、隧道桥梁等 特殊路段场景。
ABCD
2024/2/3
冗余设计
关键部件采用冗余配置， 提高系统可靠性。
13
硬件平台选择及搭建
传感器选型
选用高精度雷达、激光雷达、摄像头等传感器， 实现环境感知和目标识别。
计算平台搭建
采用高性能计算机或嵌入式系统，满足实时处理 和决策需求。
通信系统建立
实现车与车、车与基础设施、车与行人的全面互 联。
2024/2/3
14
软件系统开发与集成
感知算法开发
研究并开发适用于无人驾驶的感知算法，如 目标检测、跟踪和识别等。
控制算法开发
研究并开发精确的车辆控制算法，保障行驶 稳定性和安全性。
2024/2/3
决策与规划算法开发
基于感知结果，开发智能决策和规划算法， 实现自主驾驶。
软件系统集成与测试
将各功能模块集成到统一的软件平台中，并 进行严格的测试和验证。
无人驾驶车辆的硬件结构课件
目的：提高无人驾驶车辆的感知能力、决策能力和控制能力。
方法：采用多种传感器，如雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波等， 对周围环境进行感知，并将感知数据融合起来，形成对环境的全面感知。 优势：提高无人驾驶车辆的感知精度、减少盲区，增强其对复杂环境的适应 能力。
硬融合：处理多个传感器的原始数据，以获得更好的感知结果。
无人驾驶车辆具有高效、安全、便捷等优势，被广泛应用于公共交通、物流运输、出租 车等领域。
无人驾驶车辆的发展将改变人们的出行方式，提高交通效率，减少交通事故，对社会发 展具有重要意义。
自主式无人驾驶车辆 遥控式无人驾驶车辆 智能式无人驾驶车辆 复合式无人驾驶车辆
城市交通 公共交通
物流运输 特殊环境
车辆识别准确率
反应速度
行驶安全性和稳定性
导航精度和可靠性
测试场地：封闭场地、半开放场地、城市道路等 测试内容：车辆性能、传感器性能、安全性等 测试目的：验证无人驾驶车辆的可靠性、稳定性等 分析：根据测试数据和结果，对无人驾驶车辆的性能和安全性进行评估和优化
无人驾驶车辆的 未来趋势和挑战
传感器融合技 术：提高无人 驾驶车辆的感
动力学模型：描述无人驾驶车辆的 动力学行为，为控制算法提供依据
算法优化：通过不断优化算法，提 高无人驾驶车辆的操控性能和安全 性
添加标题
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控制算法：根据动力学模型和控制 目标，通过优化计算得出控制指令， 实现对车辆的精确控制
应用场景：自动驾驶、机器人、航 空航天等领域
算法原理：通过多个智能体的协同作用，实现车辆之间的信息共享和协同决策。
软融合：处理多个传感器的特征，以获得更好的感知结果。
深度学习融合：使用深度学习算法来融合多个传感器的数据，以获得更好 的感知结果。 贝叶斯融合：使用贝叶斯定理来融合多个传感器的数据，以获得更好的感 知结果。
方法：采用多种传感器，如雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波等， 对周围环境进行感知，并将感知数据融合起来，形成对环境的全面感知。 优势：提高无人驾驶车辆的感知精度、减少盲区，增强其对复杂环境的适应 能力。
硬融合：处理多个传感器的原始数据，以获得更好的感知结果。
无人驾驶车辆具有高效、安全、便捷等优势，被广泛应用于公共交通、物流运输、出租 车等领域。
无人驾驶车辆的发展将改变人们的出行方式，提高交通效率，减少交通事故，对社会发 展具有重要意义。
自主式无人驾驶车辆 遥控式无人驾驶车辆 智能式无人驾驶车辆 复合式无人驾驶车辆
城市交通 公共交通
物流运输 特殊环境
车辆识别准确率
反应速度
行驶安全性和稳定性
导航精度和可靠性
测试场地：封闭场地、半开放场地、城市道路等 测试内容：车辆性能、传感器性能、安全性等 测试目的：验证无人驾驶车辆的可靠性、稳定性等 分析：根据测试数据和结果，对无人驾驶车辆的性能和安全性进行评估和优化
无人驾驶车辆的 未来趋势和挑战
传感器融合技 术：提高无人 驾驶车辆的感
动力学模型：描述无人驾驶车辆的 动力学行为，为控制算法提供依据
算法优化：通过不断优化算法，提 高无人驾驶车辆的操控性能和安全 性
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控制算法：根据动力学模型和控制 目标，通过优化计算得出控制指令， 实现对车辆的精确控制
应用场景：自动驾驶、机器人、航 空航天等领域
算法原理：通过多个智能体的协同作用，实现车辆之间的信息共享和协同决策。
软融合：处理多个传感器的特征，以获得更好的感知结果。
深度学习融合：使用深度学习算法来融合多个传感器的数据，以获得更好 的感知结果。 贝叶斯融合：使用贝叶斯定理来融合多个传感器的数据，以获得更好的感 知结果。
2024年度无人驾驶技术PPT课件pptx
应用领域
无人驾驶技术可应用于个人出行 、公共交通、物流运输等多个领 域，提高交通效率和安全性。
市场前景
随着技术的不断发展和应用场景 的不断拓展，无人驾驶技术市场 具有巨大的发展潜力，预计未来 几年将保持高速增长。
6
02
传感器与感知系统
2024/3/24
7
传感器类型及作用
激光雷达（LiDAR）
毫米波雷达
伦理道德挑战
自动驾驶决策过程中的道德困境、数据隐私保护、算法偏见等。
应对策略
建立伦理道德决策框架、加强数据隐私保护、消除算法偏见等。
企业实践
谷歌Waymo、特斯拉等公司的伦理道德原则及实践案例。
2024/3/24
29
社会责任担当意识培养
技术研发者的责任
关注技术对社会、环境的影响，积极参与相关法 规制定。
27
国内外相关法律法规解读
国际法规
联合国《维也纳道路交通公约》、国际汽车工程师学会（SAE） 自动驾驶分级标准等。
国内法规
《中华人民共和国道路交通安全法》、《智能网联汽车道路测试管 理规范（试行）》等。
法规内容
明确自动驾驶定义、分级、测试、上路许可及事故责任认定等。
2024/3/24
28
伦理道德挑战及应对策略
和优化，确保执行器能够快速、准确地响应控制指令。
执行器性能提升
03
通过改进执行器结构、优化控制策略等方法，提高执行器的性
能和使用寿命，降低维护成本。
22
06
安全性与可靠性保障措施
2024/3/24
23
安全防护装置设计原则
冗余设计原则
在关键部件和系统中采用冗余设计，确保在单个部件或系统失效时 ，备份部件或系统能够及时接管，保证无人驾驶车辆的正常运行。
无人驾驶汽车介绍PPT
社会接受度
尽管无人驾驶汽车具有许多优势，但公众对其接受度仍然有限。这主要源于对安全性的担忧以及对失 去驾驶乐趣的顾虑。因此，提高公众对无人驾驶汽车的认知和接受度是推动其广泛应用的重要任务。
04
无人驾驶汽车未来展望
技术发展趋势
传感器技术
5G通信
随着传感器技术的不断进步，无人驾 驶汽车的感知能力将得到显著提升， 能够更准确地识别周围环境，减少安 全风险。
提高作业效率和安全性。
02
无人驾驶汽车技术
感知与定位技术
感知技术
利用雷达、激光雷达（LiDAR）、摄 像头、超声波等传感器，感知周围环 境，识别障碍物、道路标志、交通信 号等信息。
定位技术
通过GPS、IMU（Inertial Measurement Unit）、轮速传感器 等设备，实现高精度定位，确保车辆 在行驶过程中的位置和方向。
无人驾驶汽车的应用场景
01
02
03
04
公共交通
无人驾驶汽车可应用于城市公 共交通系统，提供高效、便捷
的出行服务。
物流配送
无人驾驶汽车可用于快递、外 卖等物流配送服务，提高配送
效率和降低成本。
共享出行
无人驾驶汽车可成为共享出行 服务的解决方案，提供安全、
舒适的出行体验。
特殊环境
无人驾驶汽车也可应用于特殊 环境，如矿区、危险区域等，
法规与政策挑战
法律法规滞后
无人驾驶汽车的法规和政策相对滞后，需要进一步完善相关法律法规，以确保无人驾驶汽车的安全性和合法性。
跨地区协调
不同国家和地区对于无人驾驶汽车的法规和政策存在差异，需要加强国际合作和协调，以确保无人驾驶汽车的全 球推广和应用。
伦理与社会接受度挑战
尽管无人驾驶汽车具有许多优势，但公众对其接受度仍然有限。这主要源于对安全性的担忧以及对失 去驾驶乐趣的顾虑。因此，提高公众对无人驾驶汽车的认知和接受度是推动其广泛应用的重要任务。
04
无人驾驶汽车未来展望
技术发展趋势
传感器技术
5G通信
随着传感器技术的不断进步，无人驾 驶汽车的感知能力将得到显著提升， 能够更准确地识别周围环境，减少安 全风险。
提高作业效率和安全性。
02
无人驾驶汽车技术
感知与定位技术
感知技术
利用雷达、激光雷达（LiDAR）、摄 像头、超声波等传感器，感知周围环 境，识别障碍物、道路标志、交通信 号等信息。
定位技术
通过GPS、IMU（Inertial Measurement Unit）、轮速传感器 等设备，实现高精度定位，确保车辆 在行驶过程中的位置和方向。
无人驾驶汽车的应用场景
01
02
03
04
公共交通
无人驾驶汽车可应用于城市公 共交通系统，提供高效、便捷
的出行服务。
物流配送
无人驾驶汽车可用于快递、外 卖等物流配送服务，提高配送
效率和降低成本。
共享出行
无人驾驶汽车可成为共享出行 服务的解决方案，提供安全、
舒适的出行体验。
特殊环境
无人驾驶汽车也可应用于特殊 环境，如矿区、危险区域等，
法规与政策挑战
法律法规滞后
无人驾驶汽车的法规和政策相对滞后，需要进一步完善相关法律法规，以确保无人驾驶汽车的安全性和合法性。
跨地区协调
不同国家和地区对于无人驾驶汽车的法规和政策存在差异，需要加强国际合作和协调，以确保无人驾驶汽车的全 球推广和应用。
伦理与社会接受度挑战
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无人驾驶小车
简易无人驾驶小车 设计方案
汇报人：汪洋
目录
第一部分 总体概述 第二部分 摄像头模块 第三部分 Wifi模块 第四部分 tft液晶显示模块
第一 部分
第一部分 总体概述
研究背景 设计方案
研究背景
20世纪70年代，美国、德 国等发达国家开始进行无 人驾驶汽车的研究，在可 行性和实用化方面都取得 了突破性的进展。
u(k) u(k 1) K p (e(k) e(k 1)) KI e(k) KD (e(k) 2e(k 1) e(k 2)) 其中 u(k) 为小车的偏转角， KP, KI , KD
分别为比例，积分，微分系数
第三 部分
第三部分 WiFi模块
WiFi发展历史 ESP8266 ESP8266的AT配置
研究背景
设计方案
电源模块
提供3.3V和5V 的直流稳压电 源。为主控芯 片，电机驱动 芯片，摄像头 提供电压。
摄像头模块
拍摄路面，获 取黑线轨迹。 将图像信息传 递给主控芯片， 控制小车完成 循迹功能。
WiFi模块
与中心小车或 上位机通信， 传递路况信息 以及障碍物方 位。
tft液晶显示模块
显示摄像头拍 摄的画面以及 速度、温度等 信息。
ESP8266
ESP8266 尺寸为5x5 mm，ESP8266 模组需 要的外围器件有：10个电阻电容电感、1个无 源晶振、1个flash。工作温度范围：-40~125℃。 ESP8266 是一个完整且自成体系的 WiFi 网络解 决方案，能够独立运行， 也可以作为 slave 搭 载于其他 Host 运行。
CCD图像传感器具有体积小重量轻，灵 敏度高，噪声低，动态范围大等特点，但成 本较高，一般在高端数码相机上使用。
CMOS图像传感器的优点之一是电源消 耗量比CCD低，且集成性高，虽然成像质量 上略逊于CCD，但由于低廉的价格和高度的 整合性，得到了广泛的使用。
OV7670
OV7670是一个种图象传感 器，操作温度是-30℃-70℃， 模拟电压是2.5-3.0V，感光阵 列是640*480，功耗是工作时 60mW/15fpsVGAYUV；休眠时小 于20uA。
2005年，首辆城市无人驾 驶汽车在上海交通大学研 制成功。
中国从20世纪80年代开始 进行无人驾驶汽车的研究， 国防科技大学在199自主研制的无人车-由国防科 技大学自主研制的无人车红旗 HQ3在2011年首次完成了武汉到 长沙全程286公里高速无人驾驶 实验。实验中，无人车自主超车 67次，途遇复杂天气。
率放大器和匹配网络
内置PLL、稳压器和电源管理组 件
802.11b模式下+19.5dBm的输出 功率
内置温度传感器
支持天线分集 断电泄露电流小于10uA 内置低功率32位CPU：可以兼作
应用处理器
SDIO 2.0、SPI、UART STBC、1X1 MIMO、2X1 MIMO A-MPDU、A-MSDU的聚合和
ESP8266 在搭载应用并作为设备中唯一的 应用处理器时，能够直接从外接闪存中启动。 内置的高速缓冲存储器有利于提高系统性能， 并减少内存需求。
另外一种情况是，无线上网接入承担 WiFi 适配器的任务时，可以将其添加到任何基于微 控制器的设计中，连接简单易行，只需通过 SPI/SDIO 接口或中央处理器 AHB 桥接口即可。
0.4us的保护间隔 2ms之内唤醒、连接并传递数据
包
待机状态功率小于1.0mW （DTIM3）
ESP8266的AT配置
步骤1：将WIFI模块的VCC,GND,TXD,RXD和USB转串口（TTL）连好后，打开串口调试的软 件，给WIFI模块上电，会出现乱码。 步骤2：然后向WIFI模块发送AT指令（详见附录2：AT指令集）。（注意要把发送新行打 勾） 发送的指令有: AT+CWMODE=1 //选择station模式
ESP8266 强大的片上处理和存储能力，使 其可通过 GPIO 口集成传感器及其他应用的特 定设备，实现了最低前期的开发和运行中最少 地占用系统资源。
ESP8266 ESP8266芯片内部组成
ESP8266的特点
802.11b/g/n WiFi Direct(P2P)、soft-AP 内置TCP-IP协议栈 内置TR开关、balun、LNA、功
WiFi发展历史
为了实现工业、家庭和楼宇的自动化 控制，将人类从有线的环境中解放出来， 以取代线缆为目标，用于无线个人区域网。 范围的短距离无线通信技术标准得到了迅 速的发展，典型技术标准有蓝牙 （Bluetooth）、ZigBee、无线USB （WirelessUSB）、无线局域网Wi-Fi（IEEE 802.11b/g）等。由于这些技术均选择了 2.4GHz（2.4～2.483GHz）ISM 频段，再加 上无绳电话和微波炉等干扰源，就使得该 频段日益拥挤，在人们享受方便快捷的时 候，也随之而来产生一定的电磁兼容问题。 各种信号带宽见图
研究背景
摄像头循迹小车
第二 部分
第二部分 摄像头模块
CCD和CMOS OV7670模块 循迹原理
CCD和CMOS
一般来说，摄像头主要分为CCD和CMOS 两种，CCD与CMOS比较主要区别是CCD是集 成在半导体单晶材料上，而CMOS是集成在 被称做金属氧化物的半导体材料上，工作原 理没有本质的区别。
标准的SCCB接口，兼容IIC 接口；内置感光阵列，时序发 生器，AD转换器，模拟信号处 理，数字信号处理器。
OV7670参数
感光阵列：640*480 电源核电压：1.8VDV±10% 模拟电压：2.5-3.0V IO电压：1.7-3.0V 功耗：工作时 60mW/15fpsVGAYUV；休眠时小 于20uA 操作温度：-30℃-70℃ 稳定工作温度：0℃-50℃
输出格式：YUV/YCbCr4:2:2、 RGB565/555/444、GRB4:2:2、
Raw RGB Data 光学尺寸：1/6" 视场角：25° 最大帧率：30fps 信噪比：46dB 动态范围：52dB 浏览方式：逐行
封装尺寸：3785um*4235um
OV7670模块原理图
循迹原理
e(k) A* S
简易无人驾驶小车 设计方案
汇报人：汪洋
目录
第一部分 总体概述 第二部分 摄像头模块 第三部分 Wifi模块 第四部分 tft液晶显示模块
第一 部分
第一部分 总体概述
研究背景 设计方案
研究背景
20世纪70年代，美国、德 国等发达国家开始进行无 人驾驶汽车的研究，在可 行性和实用化方面都取得 了突破性的进展。
u(k) u(k 1) K p (e(k) e(k 1)) KI e(k) KD (e(k) 2e(k 1) e(k 2)) 其中 u(k) 为小车的偏转角， KP, KI , KD
分别为比例，积分，微分系数
第三 部分
第三部分 WiFi模块
WiFi发展历史 ESP8266 ESP8266的AT配置
研究背景
设计方案
电源模块
提供3.3V和5V 的直流稳压电 源。为主控芯 片，电机驱动 芯片，摄像头 提供电压。
摄像头模块
拍摄路面，获 取黑线轨迹。 将图像信息传 递给主控芯片， 控制小车完成 循迹功能。
WiFi模块
与中心小车或 上位机通信， 传递路况信息 以及障碍物方 位。
tft液晶显示模块
显示摄像头拍 摄的画面以及 速度、温度等 信息。
ESP8266
ESP8266 尺寸为5x5 mm，ESP8266 模组需 要的外围器件有：10个电阻电容电感、1个无 源晶振、1个flash。工作温度范围：-40~125℃。 ESP8266 是一个完整且自成体系的 WiFi 网络解 决方案，能够独立运行， 也可以作为 slave 搭 载于其他 Host 运行。
CCD图像传感器具有体积小重量轻，灵 敏度高，噪声低，动态范围大等特点，但成 本较高，一般在高端数码相机上使用。
CMOS图像传感器的优点之一是电源消 耗量比CCD低，且集成性高，虽然成像质量 上略逊于CCD，但由于低廉的价格和高度的 整合性，得到了广泛的使用。
OV7670
OV7670是一个种图象传感 器，操作温度是-30℃-70℃， 模拟电压是2.5-3.0V，感光阵 列是640*480，功耗是工作时 60mW/15fpsVGAYUV；休眠时小 于20uA。
2005年，首辆城市无人驾 驶汽车在上海交通大学研 制成功。
中国从20世纪80年代开始 进行无人驾驶汽车的研究， 国防科技大学在199自主研制的无人车-由国防科 技大学自主研制的无人车红旗 HQ3在2011年首次完成了武汉到 长沙全程286公里高速无人驾驶 实验。实验中，无人车自主超车 67次，途遇复杂天气。
率放大器和匹配网络
内置PLL、稳压器和电源管理组 件
802.11b模式下+19.5dBm的输出 功率
内置温度传感器
支持天线分集 断电泄露电流小于10uA 内置低功率32位CPU：可以兼作
应用处理器
SDIO 2.0、SPI、UART STBC、1X1 MIMO、2X1 MIMO A-MPDU、A-MSDU的聚合和
ESP8266 在搭载应用并作为设备中唯一的 应用处理器时，能够直接从外接闪存中启动。 内置的高速缓冲存储器有利于提高系统性能， 并减少内存需求。
另外一种情况是，无线上网接入承担 WiFi 适配器的任务时，可以将其添加到任何基于微 控制器的设计中，连接简单易行，只需通过 SPI/SDIO 接口或中央处理器 AHB 桥接口即可。
0.4us的保护间隔 2ms之内唤醒、连接并传递数据
包
待机状态功率小于1.0mW （DTIM3）
ESP8266的AT配置
步骤1：将WIFI模块的VCC,GND,TXD,RXD和USB转串口（TTL）连好后，打开串口调试的软 件，给WIFI模块上电，会出现乱码。 步骤2：然后向WIFI模块发送AT指令（详见附录2：AT指令集）。（注意要把发送新行打 勾） 发送的指令有: AT+CWMODE=1 //选择station模式
ESP8266 强大的片上处理和存储能力，使 其可通过 GPIO 口集成传感器及其他应用的特 定设备，实现了最低前期的开发和运行中最少 地占用系统资源。
ESP8266 ESP8266芯片内部组成
ESP8266的特点
802.11b/g/n WiFi Direct(P2P)、soft-AP 内置TCP-IP协议栈 内置TR开关、balun、LNA、功
WiFi发展历史
为了实现工业、家庭和楼宇的自动化 控制，将人类从有线的环境中解放出来， 以取代线缆为目标，用于无线个人区域网。 范围的短距离无线通信技术标准得到了迅 速的发展，典型技术标准有蓝牙 （Bluetooth）、ZigBee、无线USB （WirelessUSB）、无线局域网Wi-Fi（IEEE 802.11b/g）等。由于这些技术均选择了 2.4GHz（2.4～2.483GHz）ISM 频段，再加 上无绳电话和微波炉等干扰源，就使得该 频段日益拥挤，在人们享受方便快捷的时 候，也随之而来产生一定的电磁兼容问题。 各种信号带宽见图
研究背景
摄像头循迹小车
第二 部分
第二部分 摄像头模块
CCD和CMOS OV7670模块 循迹原理
CCD和CMOS
一般来说，摄像头主要分为CCD和CMOS 两种，CCD与CMOS比较主要区别是CCD是集 成在半导体单晶材料上，而CMOS是集成在 被称做金属氧化物的半导体材料上，工作原 理没有本质的区别。
标准的SCCB接口，兼容IIC 接口；内置感光阵列，时序发 生器，AD转换器，模拟信号处 理，数字信号处理器。
OV7670参数
感光阵列：640*480 电源核电压：1.8VDV±10% 模拟电压：2.5-3.0V IO电压：1.7-3.0V 功耗：工作时 60mW/15fpsVGAYUV；休眠时小 于20uA 操作温度：-30℃-70℃ 稳定工作温度：0℃-50℃
输出格式：YUV/YCbCr4:2:2、 RGB565/555/444、GRB4:2:2、
Raw RGB Data 光学尺寸：1/6" 视场角：25° 最大帧率：30fps 信噪比：46dB 动态范围：52dB 浏览方式：逐行
封装尺寸：3785um*4235um
OV7670模块原理图
循迹原理
e(k) A* S