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基于光电传感和路径记忆的智能车导航系统
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2020-10-25
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本文介绍了第一届大学生智能车比赛冠军车的总体方案、路径识别方案选择、转向和驱动控制及路径记忆算法等内容。由于采用大前瞻光电传感器,需要 较大的电流,使得电池电能的消耗较大,跑道距离较长时,车辆电池电量下降较快,使得车辆竞速性能下降。路径记忆算法的模糊寻迹算法也有待改进。而摄像头路 径识别方案既可以实现大的前瞻,电能消耗又较低,这些是今后努力的方向。
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基于光电传感和路径记忆的智能车导航系统基于光电传感和路径记忆的智能车导航系统
本文介绍了第一届大学生智能车比赛冠军车的总体方案、路径识别方案选择、转向和驱动控制及路径记忆算法
等内容。由于采用大前瞻光电传感器,需要 较大的电流,使得电池电能的消耗较大,跑道距离较长时,车辆电
池电量下降较快,使得车辆竞速性能下降。路径记忆算法的模糊寻迹算法也有待改进。而摄像头路 径识别方案
既可以实现大的前瞻,电能消耗又较低,这些是今后努力的方向。
引言引言
为响应教育部关于加强大学生创新意识、合作精神和创新能力的培养的号召,清华大学汽车工程系积极组队参加了第一届“飞
思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛。从2005年12月开始着手进行准备,历时8个月,研制了6代基于光电
智能车总体方案智能车总体方案
智能车系统以飞思卡尔公司的MC68S912DP256为核心,由电源模块、传感器模块、直流电机驱动模块、转向电机控制模
块、控制参数选择模块、单片机 模块等组成,如图1所示。智能车系统工作电压由+1.6V、+5V、7.2V三个系统混合组成,其
中7.2V用于给驱动电机和转向舵机供电,5V给车速传 感器、MCU以及
图1 智能车总体结构
智能车的工作模式是:光电传感器探测赛道信息,转速传感器检测当前车速,
想要取得智能车比赛的好成绩,模型车底盘参数优化和硬件设备的可靠性是非常重要的。其中,前轮定位参数优化、转向舵机
力臂增大和底盘重心位置调整对于车模的机械性能有着较大的影响。底盘参数的优化参见[1],本文不赘述。
路径识别方案选择与电路设计路径识别方案选择与电路设计
路径识别方案是首先需要确定的,主要有以下几个问题。
*光电识别还是摄像头识别;
*传感器如何排列?间隔多大、形状如何、单排还是双排;
*传感器可向前探测的远度;
*
*电路上如何实现。
由于光电识别方案简单可靠,因此本文采用了光电识别方案。
数字式光电识别与模拟式光电识别数字式光电识别与模拟式光电识别
比赛组委会要求传感器个数最多为16个,除掉1个转速传感器,可用于探测路径的传感器为15个,而传感器允许布置的总宽度
为25cm,如果采用数字式光电 传感器均匀分布,对道路的探测精度只能达到17mm左右,这样赛车在前进过程中很难达到很
高的控制精度和响应速度。从本质上讲,数字式光电传感器的劣势就 在于它丢掉了路径探测中的大量信息。
[next]
模拟式光电传感器从理论上可以大大提高路径探测精度。模拟式光电传感器的发光和接收都是锥角一定的圆锥形空间,其电压
大小与传感器距离黑色路径标记线的水 平距离有定量关系:离黑线越近,电压越低,离黑线越远,则电压越高(具体的对应关
系与光电管型号以及离地高度有关),如图2所示。
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