### 路径识别智能小车设计详述 #### 概述 本文详细介绍了一种基于光电管路径识别的智能小车系统设计。该系统利用光电管进行路径识别、舵机辅助转向以及直流电机驱动行进。为了提升智能小车的整体性能，系统采用了PI控制算法进行调速，并通过增加舵机转臂长度来加快舵机响应速度，从而有效解决了系统滞后的问题。 #### 关键技术 ##### 1. 硬件设计 - **主控制器模块**：采用飞思卡尔公司（现恩智浦半导体）的16位微处理器MC9S12DG128作为核心控制单元。此处理器的特点是功能高度集成，易于扩展，并支持C语言编程，大大简化了系统开发和调试过程。 - **电源模块**：整个系统由7.2V/2000mAh镍镉(Ni-cd)蓄电池供电。为了确保稳定性和提高响应速度，主控制器采用单独的稳压电路供电，舵机通过电源正极串联二极管直接供电，而电机驱动芯片MC33886则直接由电源供电。 - **路径识别模块**：使用红外反射式光电管JY043作为路径识别传感器，11个光电管按照“一”字形排列，相邻光电管间隔2cm。当光电管检测到黑色路径时，其反射光强度与白色背景不同，由此可以判断车辆的行驶方向。 - **车速检测模块**：采用韩国Autonics公司的E30S-360-3-2型旋转编码器进行车速检测。该编码器具有硬件简单、信号采集速度快的特点，360线的精度足以满足PI控制算法的要求。 - **舵机控制模块**：使用SANWA SRV-102型舵机实现转向功能。通过增加舵机转臂长度至3.5cm，充分利用舵机的扭矩余量，提高响应速度。 ##### 2. 控制算法 - **PI控制算法**：该算法用于调整直流电机的速度，确保智能小车能够按照预定的路径行驶。通过不断调整比例(P)和积分(I)两项参数，使得系统能够快速响应路径变化的同时避免过冲。 #### 技术细节 - **光电管路径识别**：通过检测黑线反射回来的光线强度与白线不同，确定小车行驶的方向。光电管能够感知的距离越远，预瞄性能越强，行驶效率越高。 - **舵机响应速度优化**：通过加长舵机转臂，减少了舵机转动相同位移所需的转角，进而提高了舵机的响应速度。同时，提高舵机的工作电压和细化PWM控制量也有助于提升响应速度。 - **PI控制算法优化**：PI控制算法能够实时调整电机速度，确保智能小车沿着预定路径平稳行驶。通过调整P和I参数，可以平衡响应速度和稳定性。 #### 结论 基于光电管路径识别的智能小车系统设计综合运用了先进的硬件设备和优化的控制算法，有效地提升了小车的路径识别能力和行驶稳定性。通过加长舵机转臂、提高舵机工作电压以及优化PI控制算法等手段，成功解决了系统滞后问题，为智能小车在工业生产和日常生活中的广泛应用奠定了坚实的基础。

电传感器布局对路径识别的影响研究.pdf

 智能循迹小车可以根据前端摄像头的输入图像识别出道路状况，通过优化智能车的软硬件设计，能够确保
其在不同环境下行驶的快速性和准确性，本文以Kinetis60 为核心处理器，完成了智能车路径检测、速度检测、数
据传输模块、电机舵机驱动模块的设计与实现，并在此基础上提出了一种利用摄像头实时图像进行智能车循迹判
断的方法，能够提取出精确的路径特征信息，实践证明该方法具有可行性。

随着生产技术的发展和自动化程度的提高, 传 统制造业的生产方式发生了深刻的变化。在自动化 领域中, 许多复杂性操作和或对人体有害的工作都 由机器自动完成, 为了实现这一工作, 就要求机器 有一定的智能性。 实时采集传感器信号, 智能分析外部环境、路 径信息, 自动实现方向控制及速度调节, 是智能车 控制系统的主要特点, 其设计内容涵盖机械、汽车、 电子、自动控制、计算机、传感技术等多个学科的知 识领域, 作为一门新兴的综合技术, 可广泛的应用 于工厂自动料车、固定场地搬运车等技术领域, 具 有良好的应用前景。它也可应用于复杂、恶劣的工 作环境, 是物流系统环节搬运设备的代表。计

基于LabVIEW的激光加工路径识别算法_江勇

基于openmv的颜色路径识别

做了一年多的智能车，积累了不少资料，把认为比较重要的几篇发给大家学习交流。里面主要是：路径识别、模糊控制、图像识别、 黑线提取等的一些经典论文，大部分是硕士毕业论文。 论文题目： 1、基于路径识别的巡线机器人控制系统设计 2、基于视觉的智能车模糊PID控制算法 3、摄像头黑线识别算法和赛车行驶控制策略 4、图像采集与处理在智能车系统中的应用 。。。。。

4.3 基于图像识别车道线的车道保持仿真 在得到前文图像识别的车道线之后，本节根据所设计的模型预测控制算法对 其进行车道轨迹跟踪，下图 4.4 为 Carsim 与 Simulink 联合仿真模型图。 y_do t x_do t CarSi m S-Funct ion Vehicle Code: i_i Sco pe y T o W or kspa ce Sco pe1 z 1 Un it De lay M PCCo ntr olle r S-F un ctio n 0 Co nst an t 18 0*u/pi Fcn Sco pe2 u T o W or kspa ce1 Sco pe3 XY G ra ph Sco pe5 Sco pe4 Sco pe6 In2 x_dot phi_dot phi v Sub sys tem yaw ra te u v X Y Ear th-fixe d Sco pe7 XY G ra ph1 Y To W or kspa ce2 X To W or kspa ce3 Y1 To W or kspa ce4 X1 T o W or kspa ce5 Y X phi_dot phi Carsim 模型 MPC控制器 图 4.4 基于图像识别路径的轨迹跟踪模型 Figure 4.4 Trajectory tracking model based on detected lanes 本模型以上文运用计算机图像识别得到的路径曲线方程作为预测模型控制器 的参考轨迹输入，非线性模型预测算法作为控制器。在预测时域内对参考轨迹进 万方数据

该资源集锦了24篇摄像头路径识别方面的算法，有些算法具有比较强的参考价值。

提出了一种基于模糊粗糙集的非结构化路径识别与机器人引导方法。通过自适应面阵列电荷耦合传感器的图像清晰度控制方法，获取了最佳信息量图像。构建了模糊粗糙集的非结构化路径识别模型，借助粗糙集理论预定义图像目标、背景和不确定区域，融合相对模糊连接度竞争机制对不确定区域的像素进行了模糊重分类，精确描绘了机器人的导航路径。该模型可实现未知非结构化路径区域的自动识别，亦可引入灰度先验特征识别指定路径区域。结果表明，该方法对提高机器人在非结构化环境中的自主探索能力具有实际意义。