基于UWB的自动驾驶编队车辆相对位姿计算

随着自动驾驶车辆编队技术与超宽带技术(UWB)的快速发展,基于UWB的位姿估计技术也得到了迅速发展。针对自动驾驶物流车直行编队行驶过程中需要获取牵引车与跟随车之间的距离、姿态角与方位角,提出了将UWB技术应用于直行编队驾驶中。提出一种获取距离、姿态角与方位角的计算方法,最后使用卡尔曼滤波对含有噪声的数据进行平滑操作,将距离的平均误差从16.3%降到5.2%,方位角的平均误差从19.7%降为9.4%,姿态角的平均误差从17.4%降为8.9%。     

智能小车自动寻迹系统设计

基于MC9S12DG128单片机(MCU)为主控单元,文章设计一自动寻迹智能小车控制系统.该系统通过检测道路信息,在得出小车与目标偏差的基础上,采用PID算法对小车位置进行纠偏控制。实验结果表明,该控制系统具有较好的动静态性能。     

一种自动寻迹小车的设计

本设计是一种基于单片机控制的简易自动寻迹小车系统,包括小车系统构成软硬件设计方法。小车以AT89C52为控制核心,用单片机产生PWM波,控制小车速度。利用红外光电传感器对路面黑色轨迹进行检测,并将路面检测信号反馈给单片机。单片机对采集到的信号予以分析判断,及时控制驱动电机以调整小车转向,从而使小车能够沿着黑色轨迹自动行驶,实现小车自动寻迹的目的。     

基于嵌入式控制的农机自动驾驶系统布局研究

以农用耕地机为研究对象,设计一款基于嵌入式的自动驾驶控制系统。其控制原理是利用预瞄跟随算法对耕地机进行横向控制,使其根据方向盘的转角调整耕地机转弯半径;利用PID算法对耕地机进行纵向控制,使其根据油门脚踏的开合度、制动脚踏的开合度及挡位状态调整耕地机的行驶速度,从而使耕地机按最佳的运行轨迹行驶。系统以单片机最小系统为处理核心,利用周围的传感器设备和GPS接收设备等将耕地机的位置、速度信息通过解码器和串口通信的方式发送给单片机,进行逻辑运算后通过CAN接口将结果发送给方向盘、油门、制动及挡位驱动电机,从而控制耕地机的运行。仿真实验表明:系统能够减小耕地机行驶过程中的横向误差,可根据土地实况自动调整行驶速度,实现了耕地机的自动驾驶。     

基于动态地图的智能巡航小车设计

随着自动导引运输车在工业生产过程中的大量应用,传统的光电式和电磁式循迹小车的轨迹部署复杂、轨迹设定不能变动导致灵活性较差等问题逐渐凸显,限制了自动导引运输车在未来智慧工厂中的发展和应用。针对上述问题,提出并设计了一种基于动态地图的智能巡航小车系统,其通过UWB定位技术在系统布设区域建立位置坐标系,由树莓派的Wi Fi模块远程指定轨迹坐标点,引导小车作重新设定的定轨巡航。摆脱了实体轨迹的约束,改由虚拟的电子轨迹引导小车完成特定任务,同时全局动态地图的引入也有助于场地内多辆小车的智能巡航。     

四旋翼无人机移动平台跟随降落系统设计

【目的】四旋翼无人机以自主悬停、垂直起降、控制简易的特性被广泛应用于市场,但无人机续航能力以及控制精度要求影响着各项工作的开展。【方法】本研究设计了一种跟随降落系统,将四旋翼、无人车、UWB、视觉降落系统分阶段融合构成一个对移动平台的跟随降落系统,详细分析了四旋翼无人机跟随移动平台的总体设计、UWB定位系统设计、机器视觉处理及数据融合处理等系统设计,并将无人机分成三轴方向对飞行数据进行了卡尔曼滤波处理实验。【结果与结论】该系统与传统定位系统GPS相比,增加了UWB定位与OpenMV导航降落,卡尔曼滤波后的飞行轨迹与小车轨迹更接近,实现了无人机跟随移动平台,提高了跟随移动平台飞行的精确度,减少了无人机在飞行过程中因误差与自然因素导致飞行出现偏移的状况,为后续无人机降落于无人车上提供了更高的精准度与安全性,使户外无人机搜救工作的续航有了更大的保障。     

基于Raspberry Pi的自动跟随机器人设计

为降低部分跟随机器人在无线定位方面的成本,提高定位效果,设计一种基于Raspberry Pi的自动跟随机器人。该机器人以小车为载体,采用Raspberry Pi 3B+作为主控器,运用超声波测距模块实现避障功能,并通过GPS模块实现机器人的定位;利用蓝牙模块实现手机与树莓派之间的数据传输,由手机APP实现机器人的按键控制、重力控制、语音控制和跟随控制。这些控制模式之间存在互锁关系,保证在某个模式下其他模式不会产生误动作,确保实时实现自动跟随、避障等功能,以满足不同的操作需求,方便人们的日常使用,使得智能化程度进一步提高。     

基于图像的智能循迹小车设计

设计一种智能循迹小车,采用Kinetis60单片机作为主处理器,利用OV7620摄像头获取轨迹图像信息,通过HSI双自适应阈值分割法处理轨迹图像,经游程编码技术得到轨迹的中心坐标信息,获取引导线。然后利用获取的信息,结合增量式PID算法实现对舵机和电机的灵活控制,从而让智能小车循迹行驶。     

基于UWB超宽带技术的无人驾驶农机导航定位技术研究

以UWB超宽带技术为基础展开无人驾驶农机自动导航定位控制技术研究,将在室内定位领域应用广泛且性能良好的UWB超宽带定位技术进行算法和硬件上的优化,使其适用于室外环境,设计相应的控制算法进行测距,结合基站确立定位参考系,设计算法矫正因设备或外在因素造成的定位误差,最后模拟田地狭小的丘陵地区果园环境展开实验研究,以Robo...     

基于单目视觉的电动小车设计

开发了一辆能够识别赛道并自动巡线行驶的单目视觉智能模型车。包括自制的系统板、数字CMOS摄像头、传感器、编码器、转向舵机及驱动电机。传感器模块采用OV7620摄像头和编码器分别采集赛道图像和车轮转速并传输给单片机作为控制依据,小车采用BTN7971的H桥驱动实现电机的正反转,并通过改变PWM信号的占空比调节电机转速和舵机转向的角度;软件程序部分采用MK60单片机对赛道图像进行基于动态阈值的二值化处理,根据二值化处理所得到的赛道黑白图像提取出赛道中线和小车位置偏差等信息并进行赛道识别,小车依据赛道信息采用PID控制算法实现电机转速和舵机转向的闭环反馈调节。整个系统的电路结构简单,控制决策优良,可靠性能高,实验测试结果满足要求。     

小型定日镜控制系统的研究

【目的】太阳能资源丰富,但人们在对太阳能的利用中存在间歇性、光照强度不足等问题,使得对太阳能的利用率很低。【方法】课题组设计了一种开环控制的小型定日镜系统,可以实现自动跟随太阳的旋转,通过反射作用,始终把太阳光线反射在一个目标位置进行热量的收集。系统通过检测太阳光线的位置,计算当前位置的太阳高度角和方位角,得到反射光线需要反射的目标位置。单片机经过数据转换得到一组舵机数据,系统再改变输出电压的占空比来控制舵机的旋转角度,最终实现对镜面姿态的自动调整。【结果】经过最终的实物验证,可以实现所有的设计功能,对太阳光线进行一系列的自动跟踪,完成对热量的收集工作。【结论】该系统具有跟踪精度高、抗干扰能力强等特点,提高了对太阳能的利用率,市场应用前景广阔。     

基于模型预测控制的农机主从跟随作业控制方法

针对实际环境中由于农业机械（简称农机）作业过程的作业量以及土壤条件的变化等不确定性因素的影响,导致协同作业跟随农机的行驶工况不稳定、跟随协同作业响应慢、控制困难等问题,在综合考虑不确定性以及响应性能的基础上,提出了一种农机跟随分层控制架构,搭建农机田间作业下的纵向跟随动力学模型,并以间距保持、速度跟随、燃油经济性、加速度跟随性能为目标,进行基于模型预测控制（MPC）算法的上层控制器推导,基于前馈以及PI反馈的控制器作为下层控制,以上层控制器获得的控制加速度为目标,进行力矩（电流）跟踪,在保证抗不确定性以及干扰噪声的同时,提高跟随农机的响应能力。通过Matlab/Simulink仿真和田间试验验证,结果表明,该控制方法可以有效解决农机作业的跟随控制问题,与滑模变结构控制器相比,能够实现稳定跟随行驶,且速度误差和加速度误差更小,速度误差控制在-0.29132~0.18001m/s,加速度误差控制在-0.05678~0.05628m/s2,稳定跟随距离误差为±0.45m,具有良好的跟随效果。     

基于改进人工势场法的多目标点路径规划

为实现智能小车移动时需到达多个目标点的目的,提出一种基于改进人工势场法的多目标点路径规划。首先,通过模拟退火算法解决了传统人工势场法中机器人移动时陷入局部势能最小点振荡的问题;随后,通过碰撞预测算法以及无效障碍物概念解决了人工势场中目标点不可达的问题;最后建立多目标点智能小车移动模型,将改进的人工势场法运用其中进行MATLAB仿真。结果表明,改进的人工势场法很好地规避了路径中的障碍物,到达各目标点。     

基于线性拟合改良视觉伺服的无人机跟踪控制算法

针对传统视觉伺服（IBVS）无人机跟随系统精度低、滞后性、运动不稳定、脱离后难再定位等问题,提出一种通过线性拟合预测目标的改良视觉伺服控制算法,使得整套系统稳定性更好,准确性也更高,运动不再抖动,跟随位置效果更好,快速性得到提高,滞后问题得以改善。对从视觉获得的定位坐标进行线性拟合,根据线性拟合的目标运动轨迹,计算下一步目标速度、加速度,实现预测目标下一时刻位置信息。对自身无人机做预测飞行,消除因采集信号、计算处理导致无人机滞后于目标的飞行,实现精度更高的跟随。     

基于UWB定位的智能温室三维温湿度检测系统研究

为解决现有无线检测系统无法精准有效反映温室内立体空间的环境变化情况，以及传感器节点定位误差大、硬件成本高等问题，设计了一种基于UWB(Ultra wide band)定位的智能温室三维温湿度检测系统。系统通过一款自主设计的集成UWB定位模块的STM32F系统板对各传感器节点进行定位，并搭载AHT25型高精度传感器对环境数据进行采集。UWB主基站使用4G网络通信模块将各传感器数据及位置信息发送到上位机，并在Web端根据HTML5技术实现温室三维温湿度场可视化，完成温室三维温湿度远程检测。系统定位测试试验证明，各传感器节点精度主要集中在10～30 cm范围内，部分节点测量位置误差大于50 cm,各节点最大丢包率为2.5%,平均丢包率为1.9%,满足温室测量基本需求，对检测温室热工缺陷区域以及研究植物生长适宜环境有重要意义。     

基于ARM和GPS的渠系布局采集器的研究

提出了一种基于S3C2410 ARM微处理器和GPS技术的渠系布局采集器的实现方法。其核心思想为通过GPS模块采集渠系布局经纬度信息,由ARM微处理器经串行口与GPS模块通信以获取渠系布局信息并将这些信息进行实时保存。该渠系布局采集器具有GPS定位系统全天候、实时高精度以及自动测量的优点,实现了对复杂渠系位置的准确定位。经测试表明,该采集器运行可靠,满足渠系布局的测量要求。     

拖拉机行驶路径的多项式设计

车辆的自动行驶控制主要包括轨道设计和沿着所给轨道行驶的追踪控制两个方面。为此,采用多项式函数进行了拖拉机从起始位置向目标位置行驶的行驶路径设计。其优点是：计算时问短,能够保证拖拉机自动行驶控制时的实时控制;转向角函数具有高阶连续可导函数,便于实现连续和平滑控制。     

视觉导航拖拉机自动转向控制系统研究

拖拉机的转向控制系统是实现自动驾驶的重要组成部分。为此,以铁牛654拖拉机为研究对象,进行了自动转向控制系统的研究,提出了基于简化的运动学模型模糊控制方法。将利用视觉传感器得到的方位偏差和侧向偏差作为控制器的输入,控制器可以根据输入实时输出相应的前轮转角。仿真和试验表明,该控制器有比较好的跟随性和响应性,可以较好地适应低速时拖拉机行驶的要求,为深入开展拖拉机的自动驾驶研究提供了有益尝试。     

基于PSO与水平集的桂花图像分割方法

针对金桂、丹桂、银桂、四季桂的花朵图像,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)与水平集的桂花花朵图像分割方法。将RGB彩图的三通道转换成灰度图像,利用PSO计算灰度图中的花与背景的均值,并用K均值算法得到所有像素的初始分类标签。将分类标签转换成初始水平集,最后采用水平集进行精细分割,得到桂花花朵目标。试验结果表明,提出的方法通过改变参数适应颜色和背景的变化,能很好地提取四种常见的桂花花朵,性能指标SD、Dice、ER、NR平均值分别为83.935%、99.77%、2.19%、14.12%。     

基于Python编程的智能小车寻线驾驶研究

以智能汽车的缩影——智能小车为研究对象,为实现智能小车的自动寻线驾驶功能,对其硬件系统结构进行了研究。首先,从车体框架分别到主控模块、电源模块、驱动模块、红外寻线模块、超声波模块及蓝牙模块等,对智能小车的硬件进行了整体设计。其次,结合红外探测算法,基于Python编程语言对智能小车的自主寻线功能进行了控制,最终实现了智能小车的自动驾驶寻线功能。