循迹机器人小车是自动化领域中的一个重要研究方向，它广泛应用于工业自动化、服务机器人、无人搬运车（AGV）、及各种自动引导车辆中。这些小车通常需要能够自主沿着预定路径移动，并根据路径的变化做出相应调整，以确保稳定运行。CCD（Charge-Coupled Device，电荷耦合器件）摄像头作为路径识别装置，在循迹小车中扮演着至关重要的角色。
在本文中，作者刘汉忠、俞鹏、谢秦韬采用了基于CCD摄像头的循迹机器人小车设计。利用CCD摄像头获取图像信息，通过边缘检测算法提取路径中线，进而实现路径的识别与跟踪。边缘检测算法是图像处理中的一种重要技术，它能够识别出图像中目标物体的边缘，对于图像识别与分析至关重要。在循迹机器人小车的应用中，边缘检测算法被用来辨识路径边界，并确保小车能够沿着路径中心线行驶。
模糊控制是一种不依赖精确数学模型的智能控制方法，它模拟人的决策过程，将人的主观判断转化为控制命令。在循迹小车中，模糊控制器根据小车的速度与转弯半径来动态调整左右轮的速度差，使得小车在不同路况下都能保持正确的行驶轨迹。相较于传统PID控制算法，模糊控制对模型的依赖性较小，且能在不确定性或非线性系统中表现出更好的鲁棒性。
为了更准确地控制小车的行驶路径，作者在设计中引入了里程计模型。该模型能够计算小车的实时理想位置，并通过蓝牙技术将数据传送到PC端。在PC端，通过对理论轨迹和实际运行轨迹的对比分析，可以对小车的运行状况进行实时监控和调整。实验结果表明，小车能够在不同的运行速度下，依靠摄像头准确识别路径，并且模糊控制方法能够取得理想的循迹效果。
循迹小车的设计涉及到多项技术，包括传感器技术、运动控制等。传统的循迹小车多使用红外传感器、超声波传感器等，这些传感器通常需要多个布置才能提高路径识别的准确度，但这种方法应用相对简单。随着技术的发展，扫描激光雷达和视觉传感器由于其高识别度，已经成为循迹小车发展的主流。这些传感器能够提供更高精度的路径信息，使得小车能够在复杂的环境中也能做出准确的导航决策。
本文的控制系统结构采用了两轮独立驱动的三轮结构，两个前轮为独立驱动轮，后轮为万向随动轮。当左右驱动轮速度一致时，小车直线运行；当左右驱动轮速度存在差异时，小车执行转弯动作。这种结构简单，且能够较好地满足小车运动的多种需求。
总结来说，本研究通过设计以STM32为主控芯片的循迹机器人小车，并利用CCD摄像头实现路径识别，结合模糊控制算法来调节小车的运动状态，成功实现了对任意路径轨迹的精确识别和跟踪。研究的成果不仅有助于机器人技术的进一步发展，也对推动自动化技术在实际生产和服务中的应用提供了重要的参考和指导。
VIP享7折，此内容立减4.47元 
