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基于红外检测与CMOS寻迹的自动引导车控制研究

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第一章绪论

1.1引言

1.2自动引导车的发展现状

1.3自动引导车的引导方式及特点

1.4本论文研究内容与论文组织

第二章自动引导车总体设计

2.1系统控制总体方案设计

2.2系统电源设计

2.3控制与驱动模块设计

2.3.1主控制模块设计

2.3.2电机驱动模块设计

2.3.3转向控制模块

2.4检测模块设计

2.4.1车速检测模块

2.4.2路径检测模块

2.5本章小结

第三章车体机械结构分析与设计

3.1小车模型的整体结构分析

3.2车体动力学分析

3.2.1惯性力和车轴系介绍

3.2.2恒定环行线性分析计算

3.3车体运动学分析

3.4本章小结

第四章系统算法设计

4.1图像采集算法

4.1.1路径黑线的边缘提取

4.1.2道路参数的提取

4.1.3投影成像的尺度变换和标定方法

4.2控制算法

4.3驱动控制器设计

4.3.1控制参数选择

4.3.2增量式PID

4.4决策层算法设计

4.4.1模糊控制的产生与发展

4.4.2模糊控制的基本特点

4.4.3模糊逻辑系统的结构与功能

4.4.4模糊控制器设计

4.5本章小结

第五章系统调试及结果

5.1底层系统调试

5.2算法调试

5.2.1图像采集算法调试与结果

5.2.2驱动控制器调试与结果

5.2.3决策算法调试与结果

5.3系统调试结果

5.4本章小结

第六章结论

6.1本文研究工作总结

6.2存在及尚需解决的问题

6.3自动引导车技术展望

参考文献

致谢

附录

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摘要

本文介绍了一种自动引导车设计实现的方法。在分析与学习以往自动引导车工作特点的基础上,结合研究对象的特点,设计了整体控制方案。 本文设计实现了分层控制的控制结构。对自动引导车这样复杂的系统,找到一种简单的控制方法来完成整个系统的设计是不易实现的。本系统中,将小车复杂的控制分成相对独立的两层结构进行控制,即执行层与决策层。在诸多算法中,经典的PID算法调试方式简单,控制效果良好。因此在执行层控制中,选择了经典的增量式PID控制器作为执行层控制器来实现。由于自动引导车机械机构复杂,因此很难得到准确的控制模型。传统的控制算法一个显著的特点是它们都必须得到准确的控制对象的控制模型,而模糊控制无需建立被控制对象的精确数学模型即可实现对复杂非线性系统的控制,因此决策层设计中使用了模糊控制器作为决策控制器。 本文依据汽车动力学分析方法,使用恒定环行线形分析方法分析了自动引导车,并且得到该自动引导车可以被认为是无偏角运动的依据。同时,从汽车运动学的角度,分析了自动引导车的运动学模型,得到了转向轮的转向角与车辆绕瞬心转角的关系。 本文提出了使用红外检测与CMOS寻迹相结合的控制方法,实现智能小车的控制。本文使用Sobel算予实现了对采集图像的边缘提取,得到采集图像的边缘,进而得到采集图像中路径引导线的中心点。通过对一系列中心点的计算得到了当前道路偏差的变化率。本文研究了增量式PID控制器在底层电机驱动模块上的应用与实现。在深入研究人类控制车辆的特点后,设计了决策层模糊控制器。在选取恰当的隶属度函数与合适的模糊控制规则的基础上,经过大量的实验数据修正,完成了决策层控制器的设计。最终实现自动引导车模型在标识线的引导下完成自主快速稳定的运行。

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