智能车速度控制系统的设计与实现.

合集下载

智能车辆自动驾驶域控制器设计与实现共3篇

智能车辆自动驾驶域控制器设计与实现共3篇智能车辆自动驾驶域控制器设计与实现1智能车辆自动驾驶是当前汽车领域的热门话题之一。

要实现自动驾驶，需要优秀的控制器的支持。

对于自动驾驶控制器的设计和实现，我们首先要了解什么是控制器。

控制器是指一种将输入信号转换为输出信号的设备，用于控制设备或机器的工作。

在自动驾驶领域，控制器负责根据传感器收集的数据，计算车辆需要执行的操作，然后向执行单元发送指令，实现控制车辆行驶的功能。

智能车辆自动驾驶控制器的设计基于传感器数据的处理，是一个非常复杂的过程。

下面，我们将深入探讨智能车辆自动驾驶控制器的设计与实现。

1. 硬件平台智能车辆自动驾驶控制器的硬件平台需要满足高性能和可靠性两大需求。

通常采用的是嵌入式系统，内置故障检测机制，以确保在与车辆上其他系统的交互中出现故障时应对得当。

2. 控制策略控制策略是指决定车辆如何运动的方法。

智能车辆自动驾驶控制器的设计需要考虑到各种各样的情况，采用相应的控制策略来优化车辆的行驶。

例如，当车辆处于道路上时，需要保持在车道上行驶，防止与其他车辆发生碰撞；当车辆需要变道时，需要判断周围交通情况，避免和其他车辆撞车；当车辆需要停车时，需要保证停车的位置精确到位等等。

3. 传感器传感器是智能车辆自动驾驶控制器的重要组成部分。

传感器根据不同的应用场景可以有很多种选择，例如雷达、摄像头、激光雷达、超声波等等。

传感器的作用是实时采集车辆周围的信息，包括其位置、速度、加速度等等。

通过处理这些信息可以使车辆更加智能化，感知周围环境的变化，提高车辆行驶安全性和可靠性。

4. 实时操作系统由于智能车辆自动驾驶控制器需要实时响应传感器数据，因此需要采用实时操作系统来保证控制器的稳定性和实时性。

实时操作系统通常使用RTOS（Real-Time Operating System）来支持嵌入式应用程序。

RTOS主要提供任务管理、时间管理、内存管理、设备管理等一系列任务，可以有效提高控制器的稳定性和可靠性。

一种基于EdgeBoard的智能车系统设计与实现

现代电子技术Modern Electronics TechniqueSep.2022Vol.45No.182022年9月15日第45卷第18期随着科技的不断更新与发展，人工智能技术掀起了新的浪潮，在各个领域得到了广泛的应用。

汽车作为一个集成了多种智能化技术的综合体，改变了人们的出行方式，给交通带来了极大的便利。

在科技发展的浪潮DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2022.18.032引用格式：曹月花，李辉.一种基于EdgeBoard 的智能车系统设计与实现[J].现代电子技术，2022，45（18）：166⁃170.一种基于EdgeBoard 的智能车系统设计与实现曹月花，李辉（杭州电子科技大学信息工程学院，浙江杭州310000）摘要：文中提出一种基于EdgeBoard 的智能车系统，主要研究内容包括智能车车模的搭建、深度学习模型的训练、智能车控制等。

首先，在百度AI Studio 平台上部署飞桨深度学习框架，以计算卡EdgeBoard 为主处理器，板载ATmega2560内核的WBOT 控制器为下位机，CMOS 高分辨率摄像头为视觉模块，闭环编码电机和智能舵机为动力装置，运用超声波、磁敏等各类传感器并使用CNC 铝板搭建车模结构，从而构建一套完整的智能车模型；其次，通过深度学习训练模型，实现道路数据信息采集和数据的预处理，构建深度学习框架对数据集进行训练；再应用智能车的控制算法实现训练完成的模型调用、获取摄像头拍摄的数据、EdgeBoard 对拍摄到的道路信息和任务信息的处理、EdgeBoard 主处理器与WBOT 下位机的通信、WBOT 命令的接收以及控制指令的发送等功能；最后，通过实验对该智能系统的有效性进行验证。

结果表明：所设计的智能车可以在设定的赛道上实现自主寻迹、定点停车、物料搬运、任务识别等功能；相比较于传统的智能车，文中装载深度学习模型的智能车寻迹效率更快，识别率高，对车道限制少，具有较强的鲁棒性和抗干扰能力，可以应用于智能交通系统中。

智能车速度控制系统的设计与实现

引言在智能车竞赛中，速度控制不能采用单纯的PID，而要采用能够在全加速、紧急制动和闭环控制等多种模式中平稳切换的“多模式”速度控制算法，才能根据不同的道路状况迅速准确地改变车速，实现稳定过弯。

系统硬件设计按照竞赛要求，本文设计的智能车速度控制系统，以飞思卡尔MC9S12DG128 单片机为核心[1]，与车速检测模块、直流电机驱动模块、电源模块等一起构成了智能车速度闭环控制系统。

单片机根据赛道信息采用合理的控制算法实现对车速的控制，车速检测采用安装于车模后轴上的光电编码器，直流电机驱动采用了由四个MOS管构成的H桥电路如图1所示，电源模块给单片机、光电编码器和驱动电机等供电。

系统建模一个针对实际对象的控制系统设计，首先要做的就是对执行器及系统进行建模，并标定系统的输入和输出。

为了对车速控制系统设计合适的控制器，就要对速度系统进行定阶和归一化[2]。

对此，分别设计了加速和减速模型测定实验。

通过加装在车模后轮轴上的光电编码器测量电机转速。

编码器齿轮与驱动轮的齿数比为33/76，编码器每输出一个脉冲对应智能车运动1.205mm。

车模可以通过调节加给电机的PWM波的占空比进行调速。

单片机上的PWM模块可以是8位或16位的，为了提高调速的精度，电机调速模块选用16位PWM，其占空比调节范围从0到65535，对应电机电枢电压从0%到100%的电池电压。

将车模放置在一段长直跑道上，采用开环方式给驱动电机加上不同的电压，记录车模在速度进入稳定后的速度值。

然后将所测得的电枢电压与车速进行拟合的曲线如图2所示，由图1可将智能车加速模型近似为线性模型。

根据实验数据可以确定车速执行器系统的零点和增益。

车速V与占空比PWM_Ratio 的关系见公式1：V = PWM_Ratio×402 + 22000 (1)其中：PWM_Ratio的取值范围为0-65535车模减速有三种方法：自由减速、能耗制动和反接制动。

自由减速动力来自摩擦阻力，基本认为恒定。

智能小车系统设计与制作

智能小车系统设计与制作摘要：智能小车采用STM32F103RBT6为主芯片，电机驱动采用高压、大电流双全式驱动器L298芯片，八路循迹反射式光电TCRT5000进行循迹，通过LM358比较电路比较，再进行波形整形，通过触摸屏上的按钮来任意的控制智能小车的方向，用DSl8B20温度传感器采集小车所处环境的温度，小车与上位机之间的通讯采用NRF24L01通讯，电源部分则用双电源供电，运行更可靠。

小车可按照预先设定好的轨道进行循迹，遇到障碍物自行躲避，达到无线遥控、自动循迹的功能。

关键词：STM32F103RBT6；循迹；NRF24L01无线通信；DS18B20温度传感器; 触摸屏智能作为现代社会的新产物，是以后的发展方向，它可以按照预先设定的模式在一定的运行环境中自行的运作，无需人为的操作，便可以完成预期达到的或更高的要求。

随着人们物质生活水平的提高，汽车也越来越普及，而交通事故也相应的增加，在人身财产、生命安全方面造成了一定的负面影响。

目前，智能车领域的研究已经能够在具有一定标记的道路上为司机提供辅助驾驶系统甚至实现无人驾驶，这些智能车的设计通常依靠特定的道路标记完成识别，通过推理判断模仿人工驾驶进行操作，大大降低了事故的发生率。

碰到障碍物，小车会自动的躲避障碍物，就不会有那么多得交通事故。

智能小车是机器人的一个分支，现如今机器人已经不是人类它体现了人类长期以来的一种愿望。

目前已在工业领域得到广泛的应用，而且正以惊人的速度不断向军事、医疗、服务、娱乐等非工业领域扩展。

智能小车的设计结合了最基本的计算机控制技术、单片机技术、传感器技术、智能控制技术、机电一体化技术、无线通信技术及机器人技术，能有效的把大学所学知识进行综合应用。

一、系统总体设计本课题要求：设计一款小车，它具备按规定轨迹自主寻迹运行能力、接收无线遥控信号命令并进行遥控运行的能力、躲避障碍物的能力、能够采集环境的温度或湿度数据并发送至主机的功能。

基于Python的智能车辆识别与跟踪系统设计与实现

基于Python的智能车辆识别与跟踪系统设计与实现智能车辆识别与跟踪系统是近年来人工智能技术在交通领域的重要应用之一。

通过结合计算机视觉和深度学习技术，可以实现对道路上车辆的自动识别和跟踪，为交通管理、智慧城市建设等领域提供重要支持。

本文将介绍基于Python的智能车辆识别与跟踪系统的设计与实现过程。

1. 系统架构设计智能车辆识别与跟踪系统的核心是图像处理和目标检测算法。

系统架构主要包括以下几个模块：1.1 数据采集模块数据采集模块负责从摄像头或视频文件中获取图像数据，作为后续处理的输入。

在实际应用中，可以使用USB摄像头、监控摄像头等设备进行数据采集。

1.2 车辆识别模块车辆识别模块利用深度学习技术对图像中的车辆进行识别。

常用的算法包括卷积神经网络（CNN）和目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN等）。

通过训练模型，可以实现对不同类型车辆的准确识别。

1.3 车辆跟踪模块车辆跟踪模块基于目标检测结果，利用相关滤波器、卡尔曼滤波器等算法对车辆进行跟踪。

通过建立目标运动模型，可以实现对车辆在连续帧中的跟踪和预测。

1.4 结果展示模块结果展示模块将识别和跟踪结果可视化展示，通常以图像或视频的形式呈现。

可以在图像上标注识别结果，并实时显示车辆的跟踪轨迹。

2. 算法实现与优化2.1 Python编程环境搭建Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，广泛应用于机器学习和深度学习领域。

搭建Python编程环境是开发智能车辆识别与跟踪系统的第一步，可以选择安装Anaconda集成环境，以及OpenCV、TensorFlow等相关库。

2.2 目标检测算法实现选择适合的目标检测算法对车辆进行识别是系统设计的关键。

可以基于已有的开源模型进行迁移学习，也可以根据具体需求自行设计网络结构。

在训练过程中需要注意数据集的质量和数量，以及调整超参数进行优化。

2.3 车辆跟踪算法实现车辆跟踪算法需要考虑目标运动模型、外观特征匹配等因素。

智能车联网系统的设计与实现

智能车联网系统的设计与实现智能车联网系统是指利用先进的信息技术，将车辆与互联网相连接，实现车辆之间、车辆与基础设施之间的信息交换和互动。

随着物联网技术的不断发展和普及，智能车联网系统已经成为汽车行业的一个重要发展方向。

本文将从系统架构设计、关键技术实现等方面对智能车联网系统进行深入探讨。

一、系统架构设计智能车联网系统的设计需要考虑到整个系统的可靠性、安全性和扩展性。

一个典型的智能车联网系统包括以下几个主要组成部分：1. 车载终端车载终端是智能车联网系统的核心组件，负责采集车辆数据、处理信息并与互联网进行通信。

车载终端通常包括传感器模块、通信模块、控制模块等部分，通过这些模块实现对车辆状态的监测和控制。

2. 云平台云平台是智能车联网系统的数据中心，负责接收、存储和处理来自车载终端的数据。

通过云平台，用户可以实时监控车辆状态、获取行驶轨迹等信息，并进行数据分析和挖掘。

3. 应用服务应用服务是智能车联网系统提供的各种功能和服务，包括导航、远程诊断、远程控制等。

通过应用服务，用户可以更加便捷地管理和使用自己的车辆。

二、关键技术实现1. 车辆数据采集与传输技术在智能车联网系统中，车辆数据的准确采集和及时传输是至关重要的。

为了实现高效的数据采集与传输，可以采用CAN总线、OBD接口等标准协议，并结合无线通信技术如4G/5G、Wi-Fi等进行数据传输。

2. 数据安全与隐私保护技术由于涉及到大量用户隐私信息和车辆数据，智能车联网系统必须具备强大的数据安全与隐私保护技术。

可以采用加密算法、身份认证技术等手段来保护数据安全，同时遵守相关法律法规，保护用户隐私。

3. 智能算法与人工智能技术智能算法和人工智能技术在智能车联网系统中扮演着重要角色，可以实现自动驾驶、智能导航等功能。

通过机器学习、深度学习等技术，不断优化系统性能，提升用户体验。

三、发展趋势与挑战随着5G技术的逐渐成熟和智能化水平的提升，智能车联网系统将迎来更广阔的发展空间。

车辆智能监控与管理系统的设计与实现

车辆智能监控与管理系统的设计与实现随着汽车保有量的不断增加，车辆管理和安全监控成为了一个严峻的挑战。

为了提高车辆监控的效率和准确性，车辆智能监控与管理系统的设计与实现变得尤为重要。

本文将介绍车辆智能监控与管理系统的设计原理，并讨论其实现方式和优势。

车辆智能监控与管理系统的设计旨在通过集成现代技术和信息系统，实现对车辆的实时监控和精确管理。

该系统包括硬件和软件两部分，硬件主要由车载设备和监控中心组成，软件则负责数据分析和管理。

系统设计的关键在于确保车辆状态监测的准确性和实时性，以及实现车辆管理的高效性和智能化。

为了实现车辆状态的准确监测，车辆智能监控与管理系统可以采用多种传感器和监测设备。

例如，通过安装位置传感器和速度传感器，系统可以实时获取车辆的位置和速度信息。

同时，借助于摄像头和图像识别技术，系统可以对道路和车辆状况进行监测和分析。

这些传感器和设备通过数据传输技术将信息实时发送到监控中心，以供进一步处理和管理。

软件方面，车辆智能监控与管理系统需要具备强大的数据分析和管理能力。

系统可以通过大数据分析和机器学习算法，对车辆的运行状况进行预测和优化，以提高车辆的维护效率和安全性。

此外，系统还应具备智能调度和路径规划的功能，以最大限度地提高车辆运输的效率和降低成本。

车辆智能监控与管理系统的实现方式多种多样。

一种常见的实现方式是通过云计算和物联网技术来完成。

云计算可以提供强大的计算和存储能力，以满足系统对大数据处理和存储的需求。

物联网技术则可以实现车辆与监控中心之间的实时数据传输和通信。

通过云计算和物联网技术的结合，系统可以实现分布式的数据处理和实时的监控管理。

车辆智能监控与管理系统的设计与实现具有许多优势。

首先，系统可以实现对车辆的全方位监控和管理，大大提高了车辆的安全性和管理效率。

其次，系统可以通过数据分析和算法优化，实现车辆运行的智能化和优化化。

最后，系统可以有效降低车辆运维的成本，提高整体利润。

智能车辆系统的设计与实现

智能车辆系统的设计与实现随着现代科技的不断发展和普及，智能车辆系统已经成为当今汽车领域的热门话题。

智能车辆系统是指利用先进的传感器、计算机视觉、机器学习等技术，对车辆进行智能化改造，实现自动驾驶、车联网、安全驾驶等多种功能的系统。

本文将讨论智能车辆系统的设计与实现，并介绍其中一些关键技术和挑战。

一、智能车辆系统的设计1.系统架构设计智能车辆系统的设计主要包括硬件和软件两方面。

硬件方面，智能车辆系统需要安装各种传感器、摄像头、控制器等设备。

而软件方面，则需要进行系统架构设计和算法开发。

系统架构设计包括系统总体框架、数据流和控制流等。

总体框架包括车辆控制模块、感知模块、判断与决策模块和执行模块。

其中，车辆控制模块负责驾驶员与车辆交互，感知模块负责获取周围环境信息，判断与决策模块负责进行任务规划和决策，执行模块负责实现任务执行。

2.感知系统设计感知系统是智能车辆系统的核心，它主要包括雷达、激光雷达、摄像头和超声波传感器等。

通过不同感知系统获取环境信息，可以实现自动驾驶和危险预警等功能。

其中，雷达主要负责探测靠近车辆的障碍物，而激光雷达可以高精度地绘制周围环境地图。

摄像头可以捕捉较为细节化的环境信息，超声波传感器则可以较为准确地判断车辆距离前方障碍物的距离。

3.决策系统设计决策系统是智能车辆系统的灵魂，它主要负责决策和规划。

决策系统需要收集感知系统提供的环境信息，根据情况作出决策，以控制车辆的运动。

智能车辆系统的决策系统需要具备自主决策、实时性、情境感知和能够应对复杂驾驶场景等特点。

二、智能车辆系统的实现1.自动驾驶系统自动驾驶系统是指利用现代传感器技术和算法，实现车辆无人驾驶的技术。

自动驾驶系统可以通过感知系统获取路况信息，再利用决策系统做出决策，控制车辆行驶。

自动驾驶技术已经被许多汽车制造商广泛采用，并不断实现进步。

2.车联网系统车联网系统是指将驾驶员和车辆与外部环境进行连接的系统，主要包括车辆与车辆之间、车辆与道路系统之间和车辆与互联网之间的连接。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

智能车速度控制系统的设计与实现
引言
在智能车竞赛中，速度控制不能采用单纯的PID，而要采用能够在全加速、紧急制动和闭环控制等多种模式中平稳切换的“多模式”速度控制算法，才能根据不同的道路状况迅速准确地改变车速，实现稳定过弯。

系统硬件设计
按照竞赛要求，本文设计的智能车速度控制系统，以飞思卡尔
MC9S12DG128 单片机为核心[1]，与车速检测模块、直流电机驱动模块、电源模块等一起构成了智能车速度闭环控制系统。

系统建模
一个针对实际对象的控制系统设计，首先要做的就是对执行器及系统进行建模，并标定系统的输入和输出。