56090字硕士毕业论文基于单片机的两轮智能车设计

论文类型：硕士毕业论文

论文字数：56090字

论点：智能,控制,设计

论文概述：

本文是单片机论文，主要论述了采取了一系列的措施，在设计过程中，使各个模块进行优化，提高性能。路径识别模块设计基于电磁传感器采集路径信息，从而经过识别的软件算法和基于传感器

论文正文：

简介

1.1研究背景和意义
在当今社会，交通已经成为人们生活中的一个至关重要的问题，交通中的重要道路也在不断升级，尤其是高速公路的快速发展。随着社会的不断进步，汽车的速度越来越快，交通流量越来越大，汽车碰撞引发交通事故的可能性也越来越大。在这种情况下，智能汽车的出现是大势所趋。为了保护车辆安全，大大减少驾驶员疏忽造成的交通事故，智能交通系统的研究工作已经引起了世界上许多研究机构的关注。与此同时，智能车辆原型和道路测试已经发布。智能汽车发展过程中机器人、人工智能、自动控制、电子通信和信号处理技术等跨学科领域的知识获得了许多新的思路和方法。近年来，汽车电子的快速发展必须满足安全、节能、环保、智能和信息技术的需求。

1.2国内外研究进展
早在20世纪50年代，巴雷特电气公司就开发出了世界上第一辆自动导航智能车。自动引导车辆可以在仓库中沿生产线安排货物运输。与此同时，俄亥俄州立大学、加州大学等研究机构也在开发和完善全自动车辆。卡内基梅隆大学机器人研究所开发了一款智能汽车，具有完整的传感器信息融合、图像理解和车身横向控制系统。20世纪70年代，瑞典沃尔沃汽车厂生产的零件可以装载建造新的汽车装配线，与传统的输送机装配线相比，可以提高效率，降低成本。20世纪80年代，随着微电子技术、通信技术、计算机技术等相关技术的飞速发展，它们也可以得到快速发展和更广泛的应用。
……

2两轮智能车系统的总体结构及相关理论

2.1智能车系统的总体设计目标
自动控制器以单片机为核心，采用传感器、电机、伺服系统、电池和驱动电路。这是一条可独立识别的路径，用于控制模型车辆跑道的高速和稳定运行。该系统的主要控制对象包括后轮随动转向DC驱动电机和伺服前轮。整个控制过程中的路径传感器将采集到的道路信息发送给被控模型车辆目标，识别路径模式，并协调被控模型车辆目标的速度和方向，从而实现快速稳定。第一控制系统需要能够可靠地检测到引导线，并确保两轮直立智能车能够保持平衡。其次，我们应该能够快速改变速度，在路上快速行驶。

2.2智能车辆系统的组成和主要特点
由于其能够自动识别在道路上行驶的智能车辆，车辆模型和控制器可视为自动控制系统。传感器信号采集、信息处理、运动执行器和控制算法是整个系统最重要的四个部分。其中，由单片机组成的最小系统是整个控制部分的核心，由传感器、执行器及其硬件电路驱动控制系统，软件运行在控制微控制器上完成信息处理和控制算法。因此，自动控制器的设计可以分为两部分，软件控制硬件电路设计。该系统使用数字控制器来控制和驱动电机。该控制器技术成熟，结构简单，参数调整方便，不需要精确的数字模型系统，在工业上有非常广泛的应用。数字控制器灵活性强，可以调节参数。基于在线实验和经验，可以获得更好的控制性能。

3两轮智能车辆系统硬件模块设计……10
3.1系统硬件框架总体设计................10
3.2系统核心控制模块设计..............................13
4两轮智能车系统控制算法及软件设计……29
4.1系统开发环境和系统软件总体结构................................29
4.1.1开发工具................29
5系统模拟................................48
5.1陀螺仪ENC-03验证...................48
5.1.1实验数据分析……48

5系统仿真

5.1陀螺仪ENC-03验证
将陀螺仪的外部滤波、放大、转换和单片机连接成陀螺仪模块，陀螺仪模块通过串口与计算机连接。为了验证陀螺仪模块的精度，我们将陀螺仪模块固定在数控分度盘上，特别注意陀螺仪的轴线方向，该方向必须与分度盘的轴线方向一致。从头开始转动分度盘，每次都要加进去。最后，对其进行了测量。为了减少操作误差，提高实验精度，每个数据测量五次。然后，计算机读取每次的测量结果，精确到小数点后两位，并将结果记录在纸上。最后，计算每五次测量的最大误差，并绘制成表格。众所周知，陀螺仪的最大允许误差为。实验结果如下。

5.2垂直平衡控制仿真及结果分析
两轮自平衡智能车的平衡属于动平衡。模型误差(Model Error):模拟中使用的模型忽略了一些因素，但这并不意味着这些因素不起作用。根据近似模型设计的控制器应用于实际智能车辆时，必然无法获得完全理想的控制性能。随机干扰(Random Interference):现实世界中的智能汽车肯定会遇到许多随机干扰。这些干扰不断作用在智能车辆上，导致控制器不断调整控制量，导致振荡。传感器测量误差:实验结果是传感器数据的记录。但是，传感器测量必须包含测量误差，所以测量值只能一般地反映智能车辆的平衡状态，不能完全准确。致动器不是完全对称的:特别是当轮轴旋转期间的阻力不同并且相同的控制电压施加到不同的电机时，车轮的转速不同，这意味着控制器分配的任务不同于致动器执行期间的预期目标，这将不可避免地增加调节时间并破坏稳定性。因此，两轮自平衡智能车在平衡状态下存在波动，外力干扰后的调节时间稍长。
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6结论与前景

随着汽车的普及，越来越多的人在投资智能汽车的研究中心。本文讨论的系统实际上是汽车的缩小版。在道路、自我识别线、设计和视觉功能场馆及引导线上，智能车可以根据电磁感应收集周围环境的信息，快速完成跟踪任务。完成的工作如下:完成了系统的总体设计，包括系统任务需要调整的机械结构、核心控制器和系统平台的选择，并给出了系统总体结构图的分析。设计了系统的外围硬件电路模块、电源模块、电机控制模块、伺服控制模块和路径检测模块。这些设计是通过咨询数据、科学论证、方案论证、电路设计和调试以及测试前的实际检查来完成的。在设计过程中，我们采取了一系列措施来优化每个模块并提高其性能。路径识别模块设计了基于电磁传感器采集路径信息的软件算法和基于传感器离散分布的连续路径识别算法，以提高道路检测精度。
在整个系统的开发过程中，根据全局第一、局部第二的原则，首先根据需求分析了两轮智能车要实现的功能，建立了系统的总体框架。然后，系统是本地的和特定的，并被设计成几个主要模块。在设计和实现各个模块的过程中，通过查阅数据、科学评估电路制作、软件编程和最终测试实践来完成。硬件电路完成后，对各模块具体功能的软件进行了设计和调试，并实现和完善。为了提高系统的抗干扰能力，采取了一系列措施来分析设计过程中的具体问题。硬件设计采用光电隔离，软件设计采用数字滤波技术。该设计最大限度地利用了现有的内部资源。
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参考文献(省略)