智能小车控制系统的设计--《吉林大学》2016年硕士论文
智能小车控制系统的设计
【摘要】：本文主要研究的自循迹智能小车属于智能机器人的研究领域,这种智能车的应用价值很大,它能够在气候,灯光,毒气,重力等恶劣的环境下独立完成任务,不受环境影响。智能车可以在人类无法适应的环境中不受影响的完成要做的任务,这一种功能正是国防和百姓们所需要的,有很大的应用价值。本文涉及到的智能小车的设计综合了程序设计、控制理论、电路设计、传感器技术等很多理论计算。设计目标是使独立运行智能小车实时监控路面不平的曲线轨道,行驶时不从轨迹中偏离。本文主要从三方面阐述了智能小车的设计,分别是硬件设计、软件及核心智能控制算法设计。首先对硬件的制作和研发这两个方面对小车的控制系统做了讲述。选择16位单片机微控制器作为小车硬件的控制核心,HCS12XS128具有较强的抗干扰能力和可靠性,还具有较高的工作频率、实时机能较好的优点。由硬件模块组成了小车的硬件实体,关键包括单片机最小系统模块,传感器模块,电机舵机驱动模块,增量式速度检测模块,电源模块,键盘及无线调试模块,这些模块是基于接收的信号上的差别而实现各自的功能。然后,本文还应用了软件平台Code Warrior For Freescale开发环境,设计的智能小车的程序设计编写都是通过这个软件平台完成的。初始化程序、键盘与显示程序、激光管扫描方案程序等构成了本文设计小车的软件系统,为了防止个别硬件失效,还编写了开机自检程序。在本文中,应用了数字PID速度控制的方案控制小车行驶速度和激光传感器弯道识别控制策略完成自循迹跟踪算法。激光传感器安装在车辆的前部是负责对道路信号的采集,这样小车就可以按照既定的路线行驶。首先由激光传感器对黑色路径进行识别,小车速度由速度检测器进行检测并对电路进行控制从而达到对小车转弯角度和速度的控制,这样就完成了智能小车沿着特定轨道行驶的要求和目标。在本次设计中,用模块化结构构成了系统的硬件和软件程序,设计的系统具有很高的可靠性,电路结构的以简单的要求设计,而且可以根据实际情况增加需求或删除功能。在最后的实际操作中对小车能够在交叉路、弯道、直线上很顺利的正常行驶,并可以根据实际轨道情况来增减车速,实现了智能小车自循迹的设计目标和设计要求。
【关键词】：
【学位授予单位】：吉林大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2016【分类号】：TP242.6【目录】：
摘要4-5ABSTRACT5-8第一章 绪论8-13 1.1 选题背景8-9 1.2 研究的目的和意义9-11 1.3 研究内容11-12 1.4 本章小结12-13第二章 智能小车的整体方案设计13-17 2.1 智能小车行驶轨道的设计13 2.2 传感器方案的选定13-14 2.3 系统整体设计方案14-16 2.4 本章小结16-17第三章 硬件电路的设计17-32 3.1 智能小车硬件设计理念17-19
3.1.1 MCU17-18
3.1.2 PCB18-19 3.2 激光传感器原理与设计19-22 3.3 电机驱动原理及设计22-24 3.4 舵机原理与设计24-27 3.5 键盘和无线调试电路的设计27-29 3.6 速度控制传感器的设计29-30 3.7 MCU接口及电源的设计30-31 3.8 本章小结31-32第四章 软件程序设计32-48 4.1 软件设计平台32-33 4.2 软件初始化程序33-36 4.3 软件设计的总体思路36-37 4.4 激光管软件的设计及方案37-39 4.5 键盘及显示程序39-41 4.6 弯道程序设计与方案41-43 4.7 速度控制程序设计与方案43-47 4.8 系统调试47 4.9 本章小结47-48第五章 总结48-49参考文献49-52致谢52
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京公网安备75号基于多传感器的智能小车避障研究--《江南大学》2014年硕士论文
基于多传感器的智能小车避障研究
【摘要】：随着产业自动化水平的进步，移动机器人开始进入人们的视野，移动机器人的研究与应用愈发引起人们的关注。移动机器人的自主导航是其中的一个热门研究问题，它要求机器人利用传感器检测周围环境信息，然后根据这些环境信息控制机器人在复杂环境中达到预定目标。移动机器人的避障是自主导航的重要组成部分，而要实现准确的避障，必然要涉及到机器人的定位。与单个传感器相比，多传感器的数据融合对移动机器人具有非常重要的意义，它能为机器人提供更全面的信息，为机器人的自主导航提供极大的便利。本文重点探讨在使用超声波传感器和Kinect的情况下，利用数据融合算法对传感器数据进行融合从而实现对机器人前方障碍物的准确识别，辅以简单的运动控制从而实现移动机器人的准确避障。
首先讨论了多超声波传感器对障碍物的检测，在对超声波传感器的数据进行处理后，提出了一种确定机器人工作空间内安全区域的方法，应用该方法来确定机器人工作空间内的安全区域从而指导机器人的运动。
然后深入研究了基于多超声波传感器和Kinect摄像机的障碍物定位算法，包括障碍物的识别、障碍物到机器人距离的确定以及障碍物的宽度尺寸的确定，该算法能适应较为复杂的障碍物情况，比如障碍物在图像中边缘有重叠的情况。
最后研究了机器人开源操作系统的结构，根据障碍物识别算法在开源机器人操作系统（ROS）上设计障碍物识别及机器人避障程序，控制机器人避开障碍物到达目标点。
【关键词】：
【学位授予单位】：江南大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2014【分类号】：TP212.9;TP23【目录】：
摘要3-4Abstract4-5目录5-7第一章 绪论7-12 1.1 课题研究意义7 1.2 国内外相关课题研究现状7-10
1.2.1 移动机器人避障的国内外研究现状8
1.2.2 避障算法的研究现状8-9
1.2.3 开源机器人操作系统（ROS）的研究现状9-10 1.3 课题研究内容及安排10-12第二章 基于多超声波传感器对障碍物的检测12-23 2.1 多超声波传感器测距方案12-13
2.1.1 超声波传感器的测距原理12
2.1.2 多超声波传感器的测距方案12-13 2.2 超声波传感器的误差分析及数据预处理13-15
2.2.1 超声波传感器的误差分析13-14
2.2.2 基于卡尔曼滤波的数据预处理14-15 2.3 基于神经网络的数据处理15-16 2.4 多超声波传感器对障碍物的检测16-17 2.5 实验与结果分析17-21
2.5.1 实验设计17-18
2.5.2 实验过程18-20
2.5.3 实验结果分析20-21 2.6 本章小结21-23第三章 基于异质传感器的移动机器人定位23-54 3.1 机器人的自定位23-26
3.1.1 航迹推算定位法23-24
3.1.2 基于卡尔曼滤波器的融合定位24-25
3.1.3 实验结果与分析25-26 3.2 基于 Kinect 的障碍物识别26-37
3.2.1 Kinect概述26-29
3.2.2 基于 Kinect 的障碍物识别29-37 3.3 基于多传感器的障碍物到机器人之间距离的确定37-48
3.3.1 Kinect 对距离的测量37-38
3.3.2 超声波传感器对障碍物的测量38-45
3.3.3 机器人到障碍物距离的确定45-48 3.4 障碍物宽度尺寸的确定48 3.5 障碍物信息的更新48-50 3.6 实验及结果分析50-53
3.6.1 实验设计50-51
3.6.2 实验结果及分析51-53 3.7 本章小结53-54第四章 基于 ROS 的 Turtlebot 机器人避障实现54-75 4.1 智能小车避障运动控制54-56 4.2 ROS 总体框架56-59 4.3 基于 ROS 的 Turtlebot 机器人避障的实现59-63
4.3.1 基于 ROS 的系统设计思想59
4.3.2 计算图级设计59-61
4.3.3 文件系统级设计61
4.3.4 运行节点图61-63 4.4 Turtlebot 避障实验63-74
4.4.1 Turtlebot 机器人避障系统63-66
4.4.2 实验设计66
4.4.3 实验结果及分析66-74 4.5 本章小结74-75第五章 总结与展望75-76致谢76-77参考文献77-79附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文79
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【参考文献】
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智能小车设计报告，这是我们小组的智能车设计报告，里面有详细的原理说明以及详细电路原理图。在此发布供大家参考学习。主要实现的功能有寻光，黑带循迹，铁片检测，搬运铁片，红外检测。
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你可能喜欢智能小车的无支路循迹算法设计--《计算机应用与软件》2013年06期
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【摘要】：智能小车作为一种四轮驱动式的移动机器人,拥有广阔的应用前景。通过对自主循迹智能小车的研究,在BFD-1000循迹模块的基础上重新设计了避障算法,利用四级转弯模式和修正模式的设计有效地解决了"圆形"陷阱问题,消除了普通循迹算法中的"颤抖"现象。重点解决智能小车在无分支轨迹上行驶不够流畅的问题,实现使小车流畅转弯的目标。算法经过反复实验测试以调整参数,最终达到了较好的循迹效果。
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