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基于电磁导航的智能车信号检测与控制策略研究

更新时间：2020-03-14 10:20:59 大小：7M 上传用户：xiaohei1810查看TA发布的资源 标签：电磁导航 下载积分：3分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

智能汽车，又被称为移动轮式机器人，是现代汽车工业与高新技术的完美结合。其融合了计算机技术、数字信号处理技术、现代传感器、通信及模式识别等技术，能够对道路障碍进行自动识别和躲避、自动控制车速及保持安全距离，是极具代表性的高科技智能产品，其主要特点是能够自动操纵和驾驶车体在复杂路况下绕开障碍物并沿着预定的道路行进。智能车控制系统是一个极为复杂的控制系统，其研究涉及多个学科，本文以电磁导航智能车为研究对象，以Freescale半导体公司生产的16位单片机MC9S12XS128为处理器，以安装在车体前方的电磁感应线圈作为信号检测传感器，主要对导航磁场信号的检测和智能车控制系统进行了深入的研究。

  论文的主要工作如下:

  1.设计并分析了智能车的导航信号检测系统。选用电磁感应线圈对导航磁场信号进行检测，在LabVIEW中调用Matlab对电磁感应线圈在磁场中的特性进行了分析，优化了传感器的排布。系统下位机以MC9S12XS128单片机作为信号采集的核心控制器，选用蓝牙模块作为无线发送与接收设备，利用LabVIEW2012图形化编程集成开发环境编写上位机程序，最终实现了单片机与PC机的无线数据互传。

  2.推导了PID神经元网络算法的工作原理，研究了智能车多变量控制系统。智能车的转向控制与速度控制相互关联、相互影响、且都具有时变性，针对智能车在行驶时要求电机的动态响应速度要快、舵机的动态响应时间要短的特点，提出了将PID神经元网络(PIDNN)控制器及其算法应用到智能车的控制系统中来对传统PID控制进行改进。PIDNN控制系统不依赖智能车电机与舵机的数学模型，能够根据控制效果在线训练和学习，调整网络连接权重值，最终使系统的目标函数达到最小来实现智能车的精确控制。

  实验结果显示，该系统能够实时对路况信号进行检测与分析，并对传感器的布局提供理论指导。Matlab仿真测试表明，PIDNN控制系统的响应快，超调小、无静差，与传统PID控制算法相比，大大提高了智能车控制系统的性能。

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