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4WS智能小车运动控制系统研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 选题背景

1.2 国内外研究现状和发展动态

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3 研究目的及意义

1.4 智能小车相关技术发展现状

1.4.1 环境感知与信息融合技术

1.4.2 定位和导航

1.4.3 路径规划

1.4.4 运动控制与路径跟踪

1.5 本文主要研究内容

第二章 智能小车硬件系统设计与实现

2.1 总体设计方案

2.1.1 控制系统组成

2.1.2 模型车结构参数

2.1.3 控制系统硬件设计方案

2.2 控制器相关硬件设计开发

2.2.1 DSP主控单元

2.2.2 SRAM连接方案

2.2.3 电源系统

2.2.4 转向电机驱动电路

2.2.5 纵向电机驱动电路

2.2.6 CAN总线接口电路

2.3 障碍物检测模块

2.3.1 超声传感器

2.3.2 红外传感器

2.4 电磁兼容和PCB

2.4.1 电磁环境的组成

2.4.2 板级电磁兼容

2.5 系统硬件设计注意事项

2.5.1 系统电路设计注意事项

2.5.2 系统PCB设计注意事项

2.6 本章小结

第三章 基于模糊控制的4WS智能车轨迹跟踪

3.1 引言

3.2 4WS智能车运动学模型

3.3 轨迹跟踪模糊控制器设计

3.3.1 模糊化及隶属度函数

3.3.2 模糊控制规则

3.4 仿真及结果分析

3.4.1 直线轨迹跟踪

3.4.2 圆形轨迹跟踪

3.5 本章小结

第四章 多传感器信息融合技术在智能小车避障中的应用

4.1 引言

4.2 多传感器信息融合

4.2.1 信息融合的基本原理

4.2.2 信息融合的的层次及分类

4.2.3 信息融合的常用方法

4.3 模糊神经网络信息融合技术

4.3.1 模糊系统的T-S模型

4.3.2 T-S模糊神经网络

4.3.3 模糊神经网络学习算法

4.4 T-S模糊神经网络信息融合的小车避障设计

4.4.1 智能小车的物理模型

4.4.2 两种传感器的数据预处理

4.5 模糊神经网络避障控制器设计

4.5.1 输入输出变量与初始隶属度函数的确定

4.5.2 模糊控制规则

4.5.3 隶属度函数的训练

4.5.4 避障仿真结果及分析

4.6 本章小结

第五章 主控板和PC机通信设计与实现

5.1 硬件设计方案

5.2 无线通信模块硬件设计

5.2.1 无线模块电路设计

5.2.2 无线模块PCB设计

5.3 无线透传模块软件设计

5.3.1 SimpliciTI简介

5.3.2 SimpliciTI协议栈结构与移植

5.3.3 无线串口程序流程

5.4 通信协议设计

5.4.1 帧格式

5.4.2 差错控制

5.5 通信系统软件设计

5.5.1 有限状态机简介

5.5.2 协议状态机建模

5.6 上位机软件设计

5.6.1 LabVIEW简介

5.6.2 LabVIEW程序界面设计

5.6.3 LabVIEW程序代码设计

5.7 下位机通信软件设计

5.7.1 数据发送

5.7.2 数据接收

5.8 本章小结

第六章 智能小车运动控制系统软件设计

6.1 引言

6.2 μC/OS-Ⅱ操作系统简介

6.3 μC/OS-Ⅱ操作系统的移植

6.3.1 堆栈的构造

6.3.2 几个要注意的问题

6.4 算法原理

6.4.1 各种控制方法分析

6.4.2 控制方案的选取

6.5 μC/OS-Ⅱ的应用程序设计

6.5.1 任务的划分原则

6.5.2 任务的划分及关系

6.6 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 总结

7.2 问题与展望

致谢

参考文献

附录

附录Ⅰ 主控板PCB

附录Ⅱ 主控板实物图

附录Ⅲ 无线透传模块PCB及实物图

附录Ⅳ 四轮转向模型车

在学期间发表的论著及取得的科研成果

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摘要

智能小车的研究涉及到电机及其控制、测量与计算机控制、传感器、计算机视觉、信息融合、车辆工程等诸多领域。本文对智能小车的运动控制系统软硬件,多传感器数据融合的避障技术以及小车的轨迹跟踪等相关技术进行了研究。
   首先,以一台装有多传感器的4WS模型车作为研究对象,提出了智能小车的总体设计方案和运动控制系统硬件设计方案,设计DSP主控制器硬件电路图和PCB,制作了相关硬件并进行了调试。
   接着,建立了四轮转向车辆的运动学模型,针对其非完整约束和非线性特性,提出了基于模糊逻辑的智能车轨迹跟踪控制方法。在Matlab/Simulink环境下,仿真结果表明,该控制算法的有效性和可靠性,四轮转向车辆相对于前轮转向车辆能更快地跟踪期望轨迹。
   然后,探讨了超声波传感器和红外传感器的数据融合,进行了基于T-S模糊神经网络信息融合的小车避障研究。通过网络参数学习算法对初始隶属函数进行离线训练,仿真结果表明,模糊神经网络避障算法能够高精度逼近非线性系统,并且融合了模糊控制的推理能力与神经网络的学习能力,能够有效地避障。
   针对四轮转向智能车测试、监测和控制要求,还提出了一种基于LabVIEW和无线通信技术的实时监控系统设计方案。该设计方案采用CC1110无线透传模块,通过串口进行数据采集和控制。采用LabVIEW编写了可视化的上位机软件,设计了相应的通信协议,并采用有限状态机技术,实现了数据包的准确、高效识别。
   最后,根据智能小车实际的功能需求,采用了决策控制层和驱动控制层的分层控制方案,并以μC/OS-Ⅱ实时操作系统作为控制系统的底层平台。移植了μC/OS-Ⅱ,根据任务重要性和任务类型,划分了用户任务。

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