基于Dragonboard 410c的智能小车(一)

本文介绍了一款使用Dragonboard410c开发板制作的智能小车项目,该小车具备基本行走及避障功能,通过超声波模块与红外模块实现对障碍物的有效检测。

智能小车这个话题大家可能已经没有什么新鲜感了,现在可以看到各式各样的智能小车,最近还是打算用Dragonboard 410c做一个智能小车试试。计划做好后就是实施了,不实施的计划那就只能叫计划了。

  做一个小物品之前,肯定要有一个前期的构思、调研、功能确定和可形性的分析了,接下来就是材料购买、软硬件调试等。

  现在做的智能小车有很多种,并且各有不同的功能,我们要做的智能小车主要是实现了以下功能:首先是行走,其次是避障。这里加了一个超声波测距模块,当在一定距离内发现障碍物,小车进行减速,达到一定距离后会自动转动一定的角度,这样依次重复,直到绕过障碍物。为了防止转动过程中碰到其他障碍物,在小车的边角部位加了一些红外模块,用来检测更近的距离。



小车图

接下来看看相关传感器:

1.超声波模块:

超声波图

这款超声波模块可以实现2cm---4.5m的非接触测距,有2.4---5.5V的宽电压输入范围,自带温度传感器对测试结果进行矫正,而且还具有gpio和串口等多种通信方式,在这里我们用的是GPIO进行通信。因为这样操作比较简单。

只需要在Trig/Tx管脚输入一个10US以上的高电平,系统就可以发出8个40KHZ的超声波脉冲,之后检测Echo/RX脚高电平持续时间,最后根据公式计算出实际距离即可。

2.红外模块:

红外模块图

这个模块可以探测的有效距离是2cm---80cm,当检测到障碍物时,板子上的绿灯被点亮,然后OUT口一直输出低电平。我们也可以通过调节电位器来改变测量的距离。顺时针调节,测量距离变大;逆时针调节,测量距离变小。

器材准备好了,接下来就是软件编写和硬件测试了。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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