全国大学生智能汽车竞赛高分技术报告负压电磁组

摘要

本设计以第十八届“恩智浦”杯全国智能车大赛为背景,以大赛组委会指定的以STC32位微控制器STC32G12K128和以KEIL为开发环境的一辆自制车模,利用电磁传感器实现赛道中间电磁线的识别,解决十字、坡道、圆环、断路等特殊赛题,并沿着赛道以尽可能快的速度运行.用PD控制电机差数转向,PID控制电机的速度,让速度能够快速的到达想要的速度,该智能车车系统显示了高度的智能化、人性化,并且具备良好的安全性、稳定性,可以为无人驾驶汽车及环保个人交通工具的后续研究提供经验。

【关键词】智能车;STC32G12K128;电磁传感器;PID

Abstract

This design is based on the 18th "NXP Cup" National Intelligent Car Contest, using the STC32G12K128 32-bit microcontroller and the KEIL development environment specified by the organizing committee. A self-made car model is utilized to recognize the electromagnetic lines in the middle of the track

### 关于智能车三轮环岛判断算法的实现 #### 1. 环岛检测的基础逻辑 在智能车竞赛或实际应用中,三轮车通过环岛的核心在于路径规划与传感器数据处理。通常采用红外线阵列传感器或其他距离测量设备来感知车道边缘位置[^1]。这些传感器能够实时反馈车辆相对于道路中心线的位置偏差。 #### 2. 数据采集与预处理 为了完成环岛判断,需依赖多个传感器协同工作。例如,前向摄像头用于识别标志牌和交通信号灯;侧边红外传感器则负责监测进入环岛的角度以及保持车身稳定不偏离轨迹。具体的数据预处理流程如下: - **滤波去噪**:利用低通滤波器减少环境干扰带来的噪声影响。 - **特征提取**:从原始传感数值中提炼出关键参数如偏移量、曲率半径等。 ```python import numpy as np def preprocess_sensor_data(raw_data): filtered_data = low_pass_filter(raw_data) # 假设定义了一个简单的低通函数 features = extract_features(filtered_data) return features def low_pass_filter(data, cutoff_frequency=0.5): """模拟一个基础的低通滤波操作""" kernel_size = int(1 / cutoff_frequency) smoothed = np.convolve(data, np.ones(kernel_size)/kernel_size, mode='same') return smoothed def extract_features(cleaned_signal): offset = calculate_offset(cleaned_signal) curvature_radius = estimate_curvature(cleaned_signal) return {"offset": offset, "curvature_radius": curvature_radius} ``` 上述代码片段展示了如何基于Python实现初步的数据清理与特性计算过程。 #### 3. 控制策略设计 针对三轮车特有的结构特点,在环岛上行驶时可能需要调整前后轮之间的协调关系以适应不同路况下的动态变化需求。可以考虑引入串级PID控制器分别管理速度调节部分(外层回路)与方向修正环节(内层回路)。其中前者专注于维持恒定巡航速率而后者侧重纠正横向漂移现象。 #### 4. 特殊情况应对措施 当遇到复杂场景比如多出口环道或者路面湿滑等情况时,则有必要增加额外辅助机制提高决策准确性并增强鲁棒性能表现。这包括但不限于融合GPS定位信息补充局部视觉盲区不足之处;启用自学习型神经网络模型预测潜在风险因素提前做出反应等等。 --- ###
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