基于图像识别的三轮智能车自动控制系统设计

系统基于图像识别和图像处理技术,使用英飞凌公司的TC264高性能芯片和逐飞公司的总转风摄像头,通过大津法处理图像、位置式PID速度环和模糊PD转向环并行的算法设计,实现该系统自动处理图像并且自动控制差速及电机转速,最终实现系统能稳定且快速地完成直道、弯道、坡道、十字、环岛、路障、断路等路段。经过大量的测试和优化,使该系统在图像处理和自动控制上具有极强的鲁棒性。

基于模糊PID算法的三轮智能车应用

针对实际的三轮智能车运动过程以及停止时的稳定性问题提出一种解决方案。将模糊控制理论与传统PID控制方法相结合,同时利用陀螺仪和编码器得到的定位信息,达到对三轮智能车快速稳定高效地运动控制。通过硬件电路地设计制板焊接和机械结构地制图加工装配,得到三轮智能小车硬件结构;结合对STM32控制芯片的嵌入式程序编写,得到三轮智能车的控制核心。通过计算机仿真和实际三轮智能车运动实验数据的分析,验证该算法的实用性以及准确性,速度控制精度达到1cm/s,定位精度达到5cm。

基于电磁三轮系统智能车的传感器排布方案与控制策略

智能车系统的传感器排布设计和控制策略直接决定着系统动态和稳态性能,基于第十三届全国大学生"恩智浦"杯智能车竞赛电磁导航组赛道中环岛、十字弯道、直角弯道和直道的磁场分布差异,设计出应对不同赛道元素的传感器排布方案和判别算法。利用Ackermann转向模型对三轮系统进行分析,结合分段式PID控制器实现方向控制,增量式PID实现速度控制,经过赛场上实际测试,该智能车系统可以稳定高速运行。