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河海大学常州校区报告5.2 磁场信号的提取与处理在本届的电磁组智能车中，所检测的信号是电磁信号，为连续的模拟量，及在整个跑道的横向范围能都能检测到信号的存在，唯一的差异就是信号的强弱。
这样我们可以有两种处理方法：Ⅰ：设定一个阀值，将在导线左右一定小的范围内的信号处理为检测到导线，将其他的情况设定为没有检测到导线。
这样的处理方法就是将电磁信号处理成和光电一样的数字信号进行处理。
图5.4 信号处理效果图Ⅱ：将整个跑道中检测到的信号作为模拟量进行处理，这样检测到的信号离导线越近强度越大，在跑道的边缘则信号越弱。
对于传感器的控制我们采取的是第二种方法。
第一排的传感器主要工作是检测当前导线的位置。
我们在第一排上放了 3 个传感器来检测信号，然后根据各自的位置和检测到的信号对得到的值进行加权平均，这样就得到了当前黑线的位置。
这样根据得到的值可以得出当前黑线与车身之间的夹角，然后将这一数据进行处理转化成PWM 信号送给舵机杭州电子科技大学钱江一号报告速度控制子程序设计速度控制部分是智能车除了舵机控制之外最为核心的内容。
一个好的速度控制就是能十分准确的给出目标速度，电机对目标速度响应迅速，系统在干扰下速度依然稳定。
第一步要求有合理的速度决策。
我们最终采用的速度决策方法是一个简单的分段函数。
将赛道分为直道，小半径弯道，大半径弯道，丢失路线。
而且这些速度可以根据赛道的具体情况通过按键在比赛准备时设定。
速度给定了之后执行也大有学问。
直接列出速度和占空比的关系是一种十分不稳定的做法。
这种做法受电池电量影响严重，而且只能适应某一种摩擦力的赛道。
所以我们决定根据编码器反馈回来的数值进行换算。
当编码器反馈回来的速度没有达到目标速度，那么正转占空比自加，反之则自减。
只要调节自加和自减的步进就能很好的对速度进行控制。
舵机打角子程序设计关于舵机打角是建立在赛道分析的基础上的。
上面得到的L和λ在接下来的控制中起到到关键的作用。
我们分析了一下数据然后给出了一个经验公式：PWMDTY_PRE=m*L+n*λ。
电磁感应智能电动车设计报告姓名:张峰 学号:2008111116 专业:电子信息工程 学院:电气与新能源学院摘要:为了实现小汽车智能控制，以ATmega16为核心，MCU 将各种传感器得到的信息进行综合判别和处理，然后发出指令给电机驱动器，控制小汽车，使小汽车能够快速、准确的实现左转、右转、调速、前进、后退和停车。
设计使用了线圈磁场传感器进行路径检测，测量车辆的位置，矫正行车路线。
用干簧管检测起始线处的永磁铁使小车能精确的在其附近停车。
用PWM 调速法准确的实现左转、右转、调速、前进和后退。
多传感器并行工作，MCU 的综合数据处理为小车按照预定程序运行提供了充分的保证。
关键字：ATmega16；线圈磁场传感器；干簧管；PWM 调速法1 小车系统整体设计电磁感应智能电动车采用ATMEL 公司的高性能、低功耗的 8 位AVR 微处理器作为主控制芯片。
利用一个线圈磁场传感器检测路径，实现行车位置的判断，进而控制电机。
系统分为控制部分以及信号检测部分。
其中小车控制部分包括电机驱动模块；信号检测部分包括路径检测和起始线处永久磁铁检测。
系统方案方框图如图1所示。
图1 智能小车寻迹系统框图2 系统各模块的原理与实现2.1主控芯片的选型ATmega16系列单片机是美国ATMEL 公司生产的高性能、低功耗的8 位AVR 单片机。
它具有先进的RISC结构，16K 字节的系统内可编程Flash 擦写寿命: 10,000 次；512字节的EEPROM 擦写寿命: 100,000次；四通道PWM ；8路10 位ADC ；工作电压:：4.5 - 5.5V ；32 个可编程的I/O 口；有40引脚PDIP 封装,44 引脚TQFP 封装, 与44 引脚MLF封装。
片上资源丰富，以提供“单片”解决方案。
本系统选用一片40引脚PDIP 封装的ATmega16作为MCU ，与电机驱动芯片L298N 一起控制电机。
还处理线圈磁场传感器送来的路径检测信号，该信号主要控制小车的加速、减速、惯性行驶、刹车、转向等状态。
《基于电磁信号的智能寻迹车设计》篇一一、引言随着科技的不断发展，智能寻迹车在物流、工业自动化、无人驾驶等领域的应用越来越广泛。
本文将重点介绍一种基于电磁信号的智能寻迹车设计，旨在通过电磁信号的感知与处理，实现寻迹车的精确控制与高效运行。
二、设计概述基于电磁信号的智能寻迹车设计主要包括硬件设计和软件算法设计两部分。
硬件部分主要包括传感器模块、控制模块、驱动模块等；软件部分则包括信号处理、路径识别、控制算法等。
通过软硬件的结合，实现寻迹车的自主寻迹、避障、速度控制等功能。
三、硬件设计1. 传感器模块：传感器模块是寻迹车感知环境的关键部分，主要包括电磁传感器、红外传感器、超声波传感器等。
电磁传感器用于感知地面上的电磁信号，为寻迹提供依据；红外传感器和超声波传感器则用于避障，保证寻迹车的安全运行。
2. 控制模块：控制模块是寻迹车的“大脑”，负责接收传感器信号、处理信息、发出控制指令等。
常用的控制模块有单片机、FPGA、DSP等，本设计采用高性能的单片机作为控制核心。
3. 驱动模块：驱动模块负责驱动寻迹车前进、转向、避障等动作，主要包括电机、电机驱动器、电池等。
电机驱动器采用高效率的直流无刷电机驱动器，以保证寻迹车的动力性能。
四、软件算法设计1. 信号处理：寻迹车通过传感器模块获取地面上的电磁信号，经过滤波、放大、采样等处理后，得到可用于路径识别的数据。
2. 路径识别：路径识别是寻迹车的核心算法之一，通过分析处理后的电磁信号，识别出地面上的路径信息。
本设计采用基于机器视觉和模式识别的算法，实现高精度的路径识别。
3. 控制算法：控制算法负责根据路径识别结果，发出控制指令，驱动寻迹车按照预定路径行驶。
本设计采用PID控制算法，实现精确的速度和方向控制。
五、系统实现与测试1. 系统实现：根据硬件设计和软件算法设计，将各部分组装在一起，形成完整的智能寻迹车系统。
2. 测试与优化：对系统进行测试，包括路径识别测试、速度控制测试、避障功能测试等。
基于电磁传感器的智能车电感值处理方案随着智能车技术的不断发展，电磁传感器在车辆行驶中的应用越来越广泛。
电磁传感器能够测量车辆周围的电磁场强度，从而实现对车辆运动状态的监测和判断。
其中，电感值作为电磁传感器的一个重要参数，对车辆的行驶安全和性能起着至关重要的作用。
基于电磁传感器的智能车电感值处理方案，需要实现对电磁传感器采集的数据进行有效的处理和分析，以实现对车辆行驶状态的判断和控制。
具体方案包括以下几个方面：
1. 电磁传感器数据采集：通过安装在车辆底部的电磁传感器，实时采集车辆周围的电磁场强度信息，并将数据传输到车载处理器进行处理。
2. 数据处理与分析：对采集到的电磁场强度数据进行滤波、降噪处理，并通过算法分析得出车辆周围的电感值。
同时，结合车辆运动状态的信息，对电感值进行实时判断和控制。
3. 车辆控制与安全保障：通过对电感值的实时判断和控制，实现对车辆的加速、减速、转弯等操作的智能控制。
同时，基于电磁传感器的数据分析，可以实现对车辆周围环境的检测和预警，提高车辆行驶的安全性和稳定性。
总之，基于电磁传感器的智能车电感值处理方案，可以实现对车辆行驶状态的实时监测和控制，提高车辆的行驶安全性和性能表现，具有广阔的应用前景。
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标题：电磁感应智能电动车摘要:本系统以AVR单片机MEGAl6为核心器件，实现对驱动电路的控制，使电动小车自动行驶。
利用电磁原理，在车模前上方水平方向固定两个相距为L的电感，通过比较两个电感中产生的感应电动势大小即可判断小车相对于导线的位置，进而做出调整，引导小车大致循线行驶。
用PWM技术控制小车的直流电动机转动，完成小车位置、速度、时间等的控制。
利用干簧管来检测跑道的起始和终点位置从而完成小车的起步及停车。
系统总体设计：基于电磁感应的智能寻迹车模系统以AVR单片机MEGAl6（该芯片能够不需要外围晶振和复位电路而独立工作，非常适合智能寻迹车模的要求。
）为核心，由单片机模块、路径识别模块、直流电机驱动模块、舵机驱动模块等组成，如下图所示。
直流电动机为车辆的驱动装置，转向电动机用于控制车辆行驶方向。
智能寻迹车模利用电磁感应在跑道上自主寻迹前进，转向。
单片机模块(控制模块)：寻迹车模采用AVR内核的ATMEGAl6。
该芯片能够不需要外围晶振和复位电路而独立工作，非常适合智能寻迹车模的要求。
路径识别模块：本方案就是在车模前上方水平方向固定两个相距为L的电感。
左边的线圈的坐标为（x,h,z），右边的线圈的位置(x-L,h,z)。
由于磁场分布是以z轴为中心的同心圆，所以在计算磁场强度的时候我们仅仅考虑坐标(x,y)。
由于线圈的轴线是水平的，所以感应电动势反映了磁场的水平分量。
计算感应电动势：图 1 线圈中感应电动势与它距导线水平位置x 的函数如果只使用一个线圈，感应电动势E 是位置x 的偶函数，只能够反映到水平位置的绝对值x 的大小，无法分辨左右。
为此，我们可以使用相距长度为L 的两个感应线圈，计算两个线圈感应电动势的差值：对于直导线，当装有小车的中轴线对称的两个线圈的小车沿其直线行驶，即两个线圈的位置关于导线对称时，则两个线圈中感应出来的电动势大小应相同、且方向亦相同。
若小车偏离直导线，即两个线圈关于导线不对称时，则通过两个线圈的磁通量是不一样的。
智能车电磁方案1. 引言智能车是利用现代科技的成果，将各种传感器、电子元器件和控制算法结合在一起，实现自主行驶和智能化导航的车辆。
其中，电磁传感器是智能车中不可或缺的部分，它能够帮助智能车感知周围环境，从而做出合适的决策。
本文将介绍智能车中常见的电磁传感器方案。
2. 电磁传感器的作用在智能车中，电磁传感器用于探测周围环境的磁场强度变化，以识别障碍物或者导航。
通过分析电磁传感器输出的信号，智能车可以获取周围环境的信息，如障碍物的距离和方向等。
基于这些信息，智能车可以做出合适的决策，比如避开障碍物或者沿着预定的路径导航。
3. 电磁传感器方案智能车中常见的电磁传感器方案有以下几种：3.1 磁敏电阻传感器（Magnetic Resistive Sensor）磁敏电阻传感器是一种基于磁敏效应的传感器，它的工作原理是通过测量磁场对电阻值的影响来感知周围环境的磁场强度变化。
由于其结构简单、成本低廉，磁敏电阻传感器被广泛应用于智能车中。
3.2 磁感应传感器（Magnetic Inductive Sensor）磁感应传感器是一种基于磁感应原理的传感器，它利用线圈产生磁场，并测量磁场强度的变化来感知周围环境的磁场强度变化。
磁感应传感器具有高灵敏度和较长的探测距离，适合用于智能车的环境感知。
3.3 Hall效应传感器（Hall Effect Sensor）Hall效应传感器是一种基于Hall效应原理的传感器，它利用电场和磁场之间相互作用的效应来感知周围环境的磁场强度变化。
由于Hall效应传感器响应速度快、精度高，并且可以提供数字输出信号，所以在智能车中得到广泛应用。
3.4 磁编码器（Magnetic Encoder）磁编码器是一种利用磁场变化来测量位置或速度的装置，它通常由磁性材料和传感器组成。
在智能车中，磁编码器可以使用在电机和轮子等部件上，用于测量车辆的位置和速度。
4. 总结智能车中的电磁传感器方案有磁敏电阻传感器、磁感应传感器、Hall效应传感器和磁编码器等。
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摘要本文以第七届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛为背景，对两轮直立行走智能小车硬件和软件进行了深入的分析与设计，以参与制作的智能小车为例介绍智能小车设计制作的全过程。
该智能车系统所用车模型号为N-286。
采用16位单片机MC9S12XS128作为主控制单元，设计、制作一辆能够自动识别路径并能两轮自平衡直立行走的智能小车。
整个智能车系统主要包括三大方面：机械结构安装，硬件电路设计，软件算法设计。
本系统在设计中采用模块化设计，其中，路径检测模块采用LC谐振回路作为选频网络，然后对其信号进行放大、滤波；角度检测模块利用陀螺仪和加速度传感器分别测量车模的角速度、角度，然后将角速度积分信号与角度信号整合得到车模的精确角度信号；电机驱动模块采用四片BTS7960驱动芯片，两两级联构成全桥驱动电路，利用PWM进行速度控制；速度检测模块采用增量式光电编码器；电源模块通过稳压芯片提供3.3V、5V电压。
系统应用PID控制算法，构成一个闭环控制系统。
通过对赛道信息、角度信号和速度信号的综合分析，利用N-286型车模双后轮驱动的特点，实现小车两轮自平衡直立行走。
关键字：直立行走；PID；MC9S12XS128；电机控制AbstractOn the background of the Seventh Freescale Cup Intelligent Auto-mobile Competition for national college students, this paper conducts deep analysis and design on the hardware and software of the two walking upright intelligent automobiles, and briefly introduces the whole processes of designing and making the automobile through the example of making the intelligent automobile.This intelligent auto-mobile system adopts the model N-286 as its type. By taking the 16 bits single chip microcontroller MC9S12XS128 as its main control unit, we can design and make an intelligent auto-mobile, which can recognize certain road automatically and run upright with its two wheels. The entire system contains three main parts: the installation of mechanical structure, the design of hardware circuit and the design of the software algorithm. The system adopts the modular design. Among them, the path detection module uses LC resonance loop as the frequency selective network, and then has its signal amplified and filtered. The angle detection module uses the gyroscope and angle acceleration sensor to measure the angular velocity and angle of models respectively. Then it integrates angle speed signal and angle signal to get precise angle signal of the models. Motor driver module uses four pieces of BTS7960 drive chips and two cascades to construct the whole bridge driving circuit. The system adopts PWM speed control algorithm to form a close loop control system. Speed detection module uses the solid-axes photoelectric encoder. Power module supplies voltage of 3.3V and 5V through regulated chips. The system applies the PID control algorithm to form a closed loop control system. Through a comprehensive analysis of track information, angle signal and speed signal and by using the characteristics of dual rear-wheel drive of N-286 auto-mobile models, it realizes the self-balanced upright walking with its two wheels. Key Words:Walk upright, PID, MC9S12XS128, Motor control目录摘要..................................................................................................... 错误!未定义书签。
