智能控制小车的设计

文章设计了一种基于单片机控制的简易循迹避障小车系统,重点阐述了小车系统的软、硬件设计与构成方法。小车以STC89C52为控制核心,用单片机控制电机驱动模块,控制小车行走,同时小车携带Wifi通讯设备,可以使用移动设备进行控制。利用光电传感器对障碍物进行检测,从而实现避障;利用红外传感器监测路面黑色轨迹,将检测信号反馈给单片机,实现循迹功能。单片机对釆集到的信号进行分析判断,及时控制小车驱动电机,达到避开障碍物,沿着黑线行走,实现小车自动循迹避障的目的。     

智能避障车的设计与制作

主要介绍了智能制动小车的设计与制作。该车以模型小车为车体采用4W电机驱动,可以直接驱动4路3-16V直流电机,并提供5V输出接口(输入最低只要6V)。采用51单片机作为开发控制板,采用红外探测并加以多种传感器实现小车的智能制动,自动避障等功能。     

基于DDPG的无人车智能避障方法研究

本文中提出一种基于强化学习的无人车智能避障方法。鉴于无人车运动必须满足内外约束,包括汽车动力学约束和交通规则约束,且动作输出必须连续,而传统强化学习无法应对连续动作空间问题,提出了一种改进的DDPG算法,解决连续动作空间问题,实现转向盘转角和加速度的连续输出;采取多源传感器数据融合,满足无人车避障算法的状态输入;增加车辆内外约束条件,使输出动作更合理有效。最后,在开源仿真平台TORCS进行仿真,验证了算法的有效性和鲁棒性。     

智能驾驶小型电动车的设计

设计了一种智能引导和人工驾驶两用的小型电动汽车。该电动汽车利用超声波传感器和激光传感器作为障碍探测感知传感器,通过增量式旋转编码器测量车辆车速,采用PID算法实现车速调节控制。通过样车试验表明,所设计的小型电动汽车能够在特定区域沿墙行驶或沿预设地面黑线稳定的自主行驶,同时能够主动避障。     

基于RGB-D SLAM的智能车自主避障与路径规划试验研究

针对GPS信号弱、导航数据缺失场景下自主移动车辆难以精准定位的问题,采用即时定位与地图构建(SLAM技术实现未知环境下无人小车地图构建与自主定位功能,采用动态A*算法实现了无人小车的避障与路径规划。分别进行了验证试验和未知环境下局部路径规划及全局路径规划试验,结果表明,提出的方案能有效地控制小车自主规划路径,避开障碍物到达目的地。     

基于MiniDriver的智能写字小车的设计

运用Doodle Bot的内部函数库,对智能小车的运动进行精确控制,实现写字功能;同时利用蓝牙模块对照明系统进行远程无线控制。该智能小车主要由MiniDriver控制板、伺服电机、蓝牙模块、锂电池组和霍尔传感器组成,通过程序的设定来实现智能小车书写路径的确定,能够实现数字、字母书写和简单图形的绘制。采用3D打印技术制作车身和相关零部件,能够便捷的完成智能小车的设计。该智能小车可以用于建筑装饰上地面基准线的绘制,还可以用于日常娱乐和教学演示。     

智能小车坡度采集与避障模块的设计研究

本设计以STC89C51单片机为控制核心,小车速度和方向的控制通过PWM脉宽调制完成。利用控制系统中的超声波检测模块来测量距前方坡道的长度,同时由单片机计算出斜坡角度,并自主判断采取爬坡或者避障动作。若障碍物的坡度超出智能小车的爬坡能力范围,则由红外避障模块检测障碍物的外形尺寸参数,采用绕行方式来躲避障碍物。     

基于触须算法构建与修正的智能车辆自主驾驶与避障

基于二自由度的智能车辆模型,研究了在不同转向盘转角和车速下,影响行车轨迹的因素.构建了基于行车轨迹的触须,对障碍物的避障算法进行了分析.根据三维和二维激光雷达测得的数据绘制512×512地图,实现智能车辆合理和自主避障.仿真和试验结果验证了模型和算法的有效性.     

基于K60单片机智能小车设计与实践

为更好地参加全国大学生智能汽车竞赛,文章提出了基于K60的智能小车设计,设计了以MK60DN512ZVLQ10作为核心控制器的硬件电路系统。软件系统通过处理单目摄像头所拍摄的图像,得到小车的规划路径曲线;再通过单点预瞄最优曲率模型得到较优转向角,用比例积分微分（PID）算法控制小车的转向,实现了小车的循迹功能。采用了障碍物膨胀法,有效避免了碰撞的发生。试验结果表明,所设计的智能小车能够在赛道上直线行驶、转弯、过十字路口等,具有基本的行驶功能,满足了设计目标要求。     

基于导航系统的自动寻迹智能小车研究

提出了基于主动导航的自动寻迹智能车设计方案,通过设计主控芯片、驱动控制电路和导航系统等,建立主动寻迹模型,实时准确地对航向角和行驶路线进行控制,并完成了程序编译,搭建自动寻迹智能小车模型。道路试验结果表明,智能小车中心点偏移量在±0.30 m范围内,达到预期要求,可以依靠GPS定位数据实现基于主动导航的自动寻迹。     

智能网联小车示教底盘的设计与实现

基于开源机器人操作系统ROS,设计了汽车智能专业智能网联小车示教底盘,有效地实现了便携机远程通过上位机实现对小车移动的控制。实践结果表明,该示教小车能够有效提升学生对于智能控制硬件及软件的掌握,而且具有较好的可扩展性。     

智能网联汽车通用跨平台实时仿真系统架构及应用

为解决跨平台实时仿真测试过程中数据通信方式不通用、系统架构多样且难拓展、缺乏跨平台多软件数据同步方式的问题，本文中提出了一种面向智能网联汽车的跨平台实时仿真系统架构。首先借鉴车载以太网传输层通信协议设计多仿真平台间数据通信，构建通用数据通信交互方式；其次，根据智能网联汽车系统测试需求，确定所需的实时测试平台、车辆动力学仿真平台、传感器测试平台及以太网测试平台，参考汽车总线的分布式架构，设计通用且可拓展的跨平台实时仿真系统架构；最后，建立数据中转平台作为系统数据通信中枢，实现多软件、多平台运行同步。以前方侧翻智能避障算法为例进行应用验证，结果表明，基于跨平台实时仿真系统架构所设计的仿真测试系统，可通过数据中转模块调节被测算法及多平台、多软件的仿真速度，低时延的通信方式及实时硬件仿真平台，保证多平台、多软件实时同步运行，数据交互通信方式统一，系统架构具备通用性、拓展性。     

基于障碍物衍生状态格的智能车避障轨迹规划

对智能汽车避障过程进行研究,提出衍生状态格的概念,并在此基础上确定避障轨迹规划算法。该算法结合避障车辆和障碍物的运动状态和位置信息,将复杂道路环境中期望避障轨迹的求取问题转换为避障车辆和状态格之间的轨迹规划问题。由相关算法生成的避障轨迹能针对性地考虑障碍物的状态并适用于多障碍物环境,提出状态格成本的概念,再采用Dijkstra搜索算法在多条可行避障轨迹中进行寻优。仿真结果表明,汽车在障碍规避过程中横摆角速度和侧向加速度值均符合稳定性要求,验证了该算法的可行性。最后通过CarSim/LabView硬件在环试验对该方法进行了进一步的验证,所得结论与仿真结果基本一致。     

智能快递车避障路径规划系统设计与实现

文章提出一种基于高精度RTK惯性组合导航和激光雷达的智能快递车避障路径规划系统设计与实现方案。智能快递车利用高精度RTK惯性组合导航自主行驶,激光雷达感知前方障碍物。在障碍物聚类分析的基础上,进行避障算法的设计。将障碍物投影到二维平面上,用平行于坐标轴的矩形进行包络,将投影轮廓规则化。利用延长系数实现面积膨胀,并将膨胀后的矩形左侧边作为避障路径,进行高斯坐标的统一。之后与GPS路网曲线融合,完成避障路径的规划。     

智能驾驶在现代物流中的应用及前景

<正>智能驾驶是人工智能在汽车上的应用场景之一,其在物流运输中的应用和发展前景广阔。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,智能驾驶将为物流运输带来更加高效、安全和环保的服务,推动整个行业的发展和进步。智能驾驶利用传感器、雷达、摄像头等设备感知周围环境,通过人工智能算法处理数据,实现车辆的自主驾驶,既减少了人力成本,又提高了运输效率。     

基于贝叶斯概率估计的智能电动车动态目标避障算法

为了实现智能电动车在中汽中心智能网联示范基地内的动态避障，首先将直角坐标系与曲线坐标系进行转换，构建以参考路径的弧长s为横坐标，横向偏移距离q为纵坐标的曲线坐标系；其次，在曲线坐标系中利用三次多项式生成满足初始位姿与子目标点位姿的候选路径，同时对标准化常量的似然函数进行定义，在此基础上利用贝叶斯定理对每条候选路径的危险等级进行概率估计；在动态避障过程中，借鉴速度障碍法对碰撞威胁进行实时检测，并建立最短避障时间和安全距离的数学模型来实现高效的动态避障，最后对行人占用车道行走与横穿马路2种典型场景进行动态避障试验。研究结果表明：在曲线坐标系中，通过横向偏移距离能够便捷地建立起一系列候选路径，克服在直角坐标系中寻找移动子目标点这个难题；在寻找安全路径方面，由于智能电动车工作环境的不确定性，利用贝叶斯定理对候选路径危险等级进行概率计算的方法可靠性更高，速度障碍法与避障数学模型的结合满足碰撞危险检测的实时性和动态避障的高效性要求。试验结果表明：采用曲线坐标系中的动态避障算法对行人占用车道和横穿马路2种场景进行了有效的避障，在路径选择上符合实际驾驶习惯，达到了智能网联示范基地动态避障的要求。     

基于车联网及云计算的电动物流车智能调度算法

考虑到轻型电动货车作为未来城市内物流运输的主要载体,以及云计算和车联网在物流行业的应用,在对物流企业调研的基础上,研究了未来电动车作为城市货运物流的调度问题。区别于已有研究成果将车辆装配与路径规划分开进行优化的研究思路,基于未来物流企业将普及云计算平台及车联网技术的假设,构建了包含货物装配及车辆路径规划一体的调度模型。根据企业物流调度的实际需求,改变了以往以单一节点为中心的路网结构,构建了更加符合实际的全连通路网结构。提出采用平均道路运输成本、平均车辆装卸成本、仓库的仓储成本、仓储的均衡度,货物运输的剩余时间等5个量化评价指标对调度结果的优劣进行评价;在调度建模的基础上,提出了一种新型实用的基于车联网及云计算平台的电动车物流的多目标优化调度算法,用于对调度模型的求解。为验证模型的有效性及算法正确性,生成了不同规模的数据集进行测试。首先在小规模数据上验证了模型与算法的正确性,然后在大规模不同调度请求下,对比智能调度算法与当前物流企业普遍采用的人工调度算法,在不同仓库的仓储能力与车辆的运输能力的比值、不同调度车辆数量、不同仓储节点数量下的调度情况。100组随机数据的平均调度结果分析表明:智能调度算法调度指标均优于人工调度算法。     

基于人工势场算法的智能车辆路径规划仿真

将人工势场算法运用到智能车辆路径规划中,提出按照正弦避障换道方式以最小安全距离作为对称距离构建障碍点模型的方法,保证局部目标点处于对称轴线上,通过智能车辆行驶速度和转弯半径对转向角进行约束控制。最后,通过Prescan和Matlab软件联合仿真,验证算法的可行性和准确性,仿真结果表明算法能规划出平滑的目标路径,实现智能车辆平稳安全的路径规划与跟踪控制。     

基于ROS的SLAM智能车

正本文主要研究设计了一款基于树莓派ROS平台的SLAM智能车。该智能车利用激光雷达以获取周围环境的深度信息,采用ROS环境下具备SLAM算法的gmapping功能包,并通过STM32对智能车的底层驱动控制可实现即时定位、地图构建、自主导航和避障功能。     

D2-1型巡线小车的设计

巡线小车结构简单,特别有趣,原理容易理解,深受人们的喜欢。它涉及到许多知识,包括传感器、电子技术和机械部分。通过对小车进行制作,不仅锻炼了动手的能力,还使得学到的知识加以运用。小车可以沿着黑色轨道自动行驶,可以自动转弯,不需要人为控制。文章介绍了其主要元件,还对其整体的电路进行了分析。还介绍了小车的组装、焊接以及调试。