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无人驾驶汽车的工作原理和关键技术无人驾驶汽车（autonomous vehicle）是指能够在没有人介入的情况下，通过搭载各种传感器、计算机和自动化控制系统，实现自主感知环境、决策行动并安全地完成驾驶任务的汽车。
在过去的几十年里，随着人工智能和自动化技术的飞速发展，无人驾驶汽车逐渐成为汽车科技领域的热门话题。
本文将介绍无人驾驶汽车的工作原理和涉及的关键技术。
一、无人驾驶汽车的工作原理无人驾驶汽车的工作原理可简单概括为感知-决策-执行三个步骤，也被称为“三层架构”（perception-decision-action paradigm）。
具体而言，无人驾驶汽车通过搭载各种传感器，如雷达、摄像头、激光雷达等，感知周围环境的信息，并利用计算机对这些信息进行处理和理解。
首先，感知层负责感知车辆周围的环境和道路条件。
传感器收集到的数据会经过滤波、配准等处理，得到车辆所处的准确位置信息、道路标志、车道线、障碍物等，以便进一步分析和决策。
接下来，决策层根据感知层提供的数据，以及预先设置的规则和算法，对车辆当前的状态进行分析和判断。
决策层会基于这些信息做出相应的决策，如选择合适的行驶速度、转向角度、跟随路径等。
这个过程通常包括路径规划、障碍物避难、交通规则遵守等。
最后，执行层负责将决策层的结果转化为具体的车辆动作。
执行层通过控制车辆的发动机、转向系统、制动系统等，实现真正的驾驶操作。
这个过程需要高度精准的实时控制，以确保车辆能够安全地行驶。
二、无人驾驶汽车的关键技术无人驾驶汽车的实现涉及多个关键技术，下面将介绍其中的几个核心技术。
1. 感知技术感知技术是无人驾驶汽车最基础、最关键的技术之一。
通过搭载多种传感器，如相机、激光雷达、超声波传感器等，车辆能够感知到周围的环境和道路条件。
这些传感器能够获取到车辆前方的障碍物、车道线、交通标志等信息，为后续的决策和行动提供数据支持。
目前，感知技术正不断演进，以提高感知的准确性和鲁棒性。
无人驾驶汽车路线规划系统设计与实现随着时代的发展，无人驾驶汽车逐渐成为人们口中的热词，其具有自主驾驶、自动化运行等优点，远远超越了传统车辆的功能。
而无人驾驶汽车的路线规划系统是其实现这些优点的关键之一。
本文将对无人驾驶汽车路线规划系统的设计与实现进行探讨。
一、无人驾驶汽车的路线规划无人驾驶汽车的路线规划系统，就是将驾驶汽车的车辆自动化控制和导航与无人车辆的控制软硬件、通讯和数据处理等方面相结合，通过计算机进行智能决策和规划，实现车辆的自主驾驶和路径规划。
无人驾驶汽车的路线规划需要考虑多个因素，如车辆自身的安全性、车辆运输的效率、道路的状况等等。
因此，路线规划系统必须要能够实时感知环境，进行智能决策，才能实现无人驾驶汽车的自动化导航和路径规划。
二、无人驾驶汽车路线规划系统的设计无人驾驶汽车路线规划系统的设计，是要通过不断优化和改进，使其能够更加精准、智能地进行路线规划，从而保障车辆的安全性和运行效率。
无人驾驶汽车的路线规划系统主要由以下几个部分组成：1. 车辆感知分析系统车辆感知分析系统主要是通过传感器将车辆周围的情况进行感知和分析。
这个分析系统是无人驾驶汽车路线规划的关键之一，它可以对车辆周围的环境进行高精度地测量，并可以通过机器学习和深度学习等技术，将这些数据转化为可供系统使用的信息。
2. 地图数据库系统地图数据系统是无人驾驶汽车路线规划的基础，它存储了车辆所行驶的地理信息数据。
地图数据库还包括道路信息、道路等级、限速信息等，是车辆路径规划的基础，支持车辆在不同的路况下做出最优的路径选择。
3. 路径规划系统路径规划系统是无人驾驶汽车的核心部分，其通过算法对地图数据库和车辆感知分析系统进行计算和分析，生成最优的行驶路线。
路径规划系统还可以进行实时更新路线等操作，保证车辆的可靠性和安全性。
三、无人驾驶汽车路线规划系统的实现无人驾驶汽车路线规划系统的实现需要具备多种技术的支持，包括传感器、高精地图、算法等。
智能无人驾驶系统的设计与实现
摘要
智能无人驾驶技术是利用计算机图像识别、机器学习、自动控制和定
位技术，让车辆在没有人类驾驶员的情况下实现自动驾驶的技术。
本文研
究了智能无人驾驶技术的设计原理及实现步骤，主要的技术包括传感器技术、自动导航技术、定位技术、图像识别技术、机器学习等。
此外还介绍
了各种关键技术实现方法，包括深度神经网络、支持向量机、决策树、规
则基础的决策方法等。
最后，结合当前的研究成果，对无人驾驶系统的未
来发展趋势做出了展望。
关键词：智能无人驾驶；传感器技术；自动导航技术；机器学习
1. 绪论
近年来，随着智能技术和互联网的发展，智能无人驾驶技术正在迅猛
发展，已经成为当前非常热门的领域。
智能无人驾驶技术是一种利用计算
机图像识别、机器学习、自动控制和定位技术，使车辆在没有人类驾驶员
的情况下实现自动驾驶的技术。
其核心思想是机器利用自身的知识和能力，根据实时的环境感知获得信息，做出正确的决策和控制动作，从而实现自
动驾驶的目标。
无人驾驶系统的建模要求高，模型的建立需要考虑众多因素。
无人驾驶汽车自动控制原理
无人驾驶汽车，是利用激光、摄像头、雷达等传感器以及计算机技术，在一定的道路环境中自主完成汽车的驾驶任务。
它能够自动识别道路标志、行人和障碍物，能根据道路情况自行做出最佳路线选择，能在无人干预的情况下自主完成转弯、加速、减速等任务。
无人驾驶汽车的原理是由传感器采集车辆周围信息，通过图像处理和模式识别技术对环境进行实时监控。
当环境发生变化时，控制系统能及时调整车辆行驶路线。
系统根据感知到的信息，可自行判断安全或危险情况，并在第一时间发出报警信号。
当系统检测到驾驶员操作失误或发生紧急情况时，能及时自动减速或停车，使车辆尽快回到安全的行驶路线上来。
无人驾驶汽车可分为两大类：一类是基于图像识别和环境感知技术的无人车；另一类是基于自主控制技术的无人车。
前者是无人车的核心技术，它由感知系统、决策系统、控制系统三部分组成；后者则包括车、路和云三部分。
无人车的感知系统主要由环境传感器、雷达等传感器构成。
—— 1 —1 —。
自动化毕业设计题目自动化毕业设计题目自动化是现代工程技术领域的重要分支，涵盖了控制系统、机器人技术、传感器技术等多个方面。
在自动化专业的学习过程中，毕业设计是一个重要的环节，旨在让学生将所学的理论知识应用于实际工程项目中。
本文将探讨一些有关自动化毕业设计的题目，希望能够给即将进行毕业设计的同学们提供一些启示和思路。
1. 基于PLC的自动化控制系统设计PLC（Programmable Logic Controller）是一种专门用于工业自动化控制的计算机控制系统。
基于PLC的自动化控制系统设计是一个常见的毕业设计题目，它要求学生根据实际需求，设计一个能够实现自动控制功能的系统。
在设计过程中，学生需要考虑到传感器的选择与布置、PLC的程序设计、控制逻辑的实现等方面。
2. 机器人路径规划与控制系统设计随着机器人技术的发展，机器人在工业生产、医疗护理、家庭服务等领域得到了广泛应用。
机器人路径规划与控制系统设计是一个具有挑战性的毕业设计题目。
学生需要设计一个能够实现机器人路径规划与控制的系统，使机器人能够在复杂环境中自主导航，并完成指定任务。
在设计过程中，学生需要考虑到传感器的选择与布置、路径规划算法的设计、控制系统的实现等方面。
3. 工业过程监控与优化系统设计工业过程监控与优化是自动化领域的一个重要研究方向。
在这个毕业设计题目中，学生需要设计一个能够对工业过程进行实时监控与优化的系统。
学生可以选择一个具体的工业过程进行研究，通过采集实时数据、建立数学模型、设计控制算法等手段，实现对工业过程的监控与优化。
4. 智能家居控制系统设计随着物联网技术的发展，智能家居成为了人们生活中的一个重要组成部分。
智能家居控制系统设计是一个创新性的毕业设计题目。
学生可以设计一个能够实现对家居设备进行远程控制与智能化管理的系统。
在设计过程中，学生需要考虑到传感器的选择与布置、通信协议的设计、用户界面的设计等方面。
5. 无人驾驶车辆控制系统设计无人驾驶技术是自动化领域的一个热门研究方向。
适合计算机软件技术专科生的毕业设计选题适合计算机软件技术专科生的毕业设计选题一、引言作为计算机软件技术专科生，在即将毕业的时候，选择一个合适的毕业设计选题对于未来的职业发展至关重要。
毕业设计选题应该具有一定的深度和广度，既能够满足学校的要求，又能够与实际的软件开发和技术应用结合起来。
本文将为大家提供一些适合计算机软件技术专科生的毕业设计选题的建议，并深入探讨这些选题的价值和意义。
二、适合计算机软件技术专科生的毕业设计选题1. 基于人工智能的智能家居系统设计与实现在当今社会，人工智能技术已经被广泛应用于各个领域。
设计一个基于人工智能的智能家居系统，可以涉及到机器学习、语音识别、图像处理等多个方面的技术，并且具有较高的实用性和社会意义。
毕业设计可以包括系统架构设计、算法实现和系统性能评估等内容，既有一定的挑战性，又能锻炼学生的综合能力。
2. 无人驾驶汽车控制系统设计随着无人驾驶技术的不断成熟，设计一个无人驾驶汽车控制系统成为了一个备受关注的课题。
这涉及到传感器数据的处理、实时控制算法的设计、自动驾驶系统的安全性和可靠性等方面。
通过毕业设计，学生可以深入了解汽车控制系统的原理和方法，并对未来智能交通技术的发展趋势有更深入的了解。
3. 区块链技术在金融领域的应用研究区块链技术作为近年来兴起的新技术，已经在金融领域得到了广泛的应用。
设计一个基于区块链技术的金融应用系统，可以涉及到分布式账本的设计、智能合约的编写、安全性和隐私保护等方面。
这对于学生来说，既可以学习新兴的区块链技术，又可以了解金融行业的需求和趋势。
4. 云计算平台下的大数据分析系统设计随着云计算和大数据技术的发展，设计一个基于云计算平台的大数据分析系统具有较高的实用性。
这需要考虑到大数据的存储和处理、分布式计算框架的选择、数据可视化和用户交互等方面。
通过毕业设计，学生可以学习到云计算和大数据技术的最新发展，提高自己的数据处理和分析能力。
5. 物联网技术在智能城市中的应用研究智能城市是未来城市发展的重要方向，而物联网技术是实现智能城市的关键。
无人驾驶汽车系统无人驾驶汽车系统是一种搭载了各种传感器、计算机和通信设备的技术，可以在无需人类驾驶员干预的情况下自主地完成行驶任务。
这一先进的技术正逐渐引领着未来交通的发展方向，具有广阔的应用前景和巨大的经济潜力。
无人驾驶汽车系统的核心部分是智能驾驶系统，它集成了激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种传感器，实时感知周围环境，并将数据传输至中央处理单元，通过深度学习和人工智能算法进行数据分析和决策。
系统根据周围环境的变化，自主选择最佳路径、避开障碍物、控制加速和刹车等操作，确保车辆平稳安全地行驶。
无人驾驶汽车系统的应用领域广泛，涵盖了私人交通、公共交通、物流运输等多个领域。
在私人交通领域，无人驾驶汽车将给人们的出行方式带来巨大的改变。
无人驾驶汽车可以提供更加便捷、高效的出行体验，解决交通堵塞和停车难题，节约时间和成本。
此外，无人驾驶汽车还可以减少交通事故的发生，提高道路安全性。
在公共交通领域，无人驾驶汽车可以提供定制化的线路和服务，满足市民多样化的出行需求，改善城市交通拥堵状况。
在物流运输方面，无人驾驶汽车可以实现自动化和智能化的货物运输，提高运输效率和物流配送准确性。
然而，要实现无人驾驶汽车系统的大规模应用，仍然存在一些技术和法律上的挑战需要克服。
首先，无人驾驶汽车系统在不同环境下的适应性和安全性仍需提升。
例如，恶劣天气条件下的自动驾驶系统行驶能力和安全性相对较低，需要进一步优化。
其次，无人驾驶汽车系统面临技术标准、道路交通法规等法律和政策制定的挑战。
制定相关法律法规以及建立行业标准，将是实现无人驾驶汽车系统商业化和规模化运营的必要条件。
此外，无人驾驶汽车系统的安全性也是当前亟待解决的问题之一。
尽管无人驾驶汽车系统配备了多种传感器和智能驾驶系统，但依然难以完全避免安全事故的发生。
在实际应用中，系统的漏报、误报等问题仍需要进一步改善。
同时，信息安全也是一个不可忽视的问题。
无人驾驶汽车系统的大量数据交换和信息共享，对信息安全提出了更高的要求，需要加强保护措施，防止黑客攻击和数据泄漏。
无人驾驶汽车的软硬件设计及其实现随着科技的不断发展，无人驾驶汽车已经成为了一种普遍的趋势。
对于无人驾驶汽车的出现，大家脑海中可能会浮现出有机器人控制汽车行驶的画面。
但是，事实上，无人驾驶汽车的核心技术是由计算机软硬件组合而成的。
在这篇文章里，我们将会详细探讨无人驾驶汽车的软硬件设计及其实现。
一、无人驾驶汽车的软件设计无人驾驶汽车的软件设计包括两个部分：算法和平台。
算法是无人驾驶汽车的核心，它决定了汽车在运行过程中如何做出决策。
无人驾驶汽车的决策包括了路线规划、转向、油门开度等。
为了使无人驾驶汽车在道路上运行更加稳定和安全，需要采用一系列成熟的算法来做出正确的决策。
例如，无人驾驶汽车需要通过感知和检测车辆周围的环境，然后通过图像处理的方法来识别出车道线、其他车辆和行人等。
经过算法分析，无人驾驶汽车可以做出正确的决策来保证驾驶安全。
另外，作为无人驾驶汽车的核心部件，平台也需要进行设计和优化。
对于平台设计，需要考虑到各种不同的情况，如道路状况、车速变化等。
为了解决这些问题，无人驾驶汽车平台一般采用多级设计。
首先是基本的控制逻辑，再将一些车辆控制算法加入到平台中。
这样可以使平台满足各种情况下的需求。
二、无人驾驶汽车的硬件设计和软件设计一样，硬件设计也是无人驾驶汽车的重中之重。
无人驾驶汽车通过一组传感器来感知周围的环境，这些传感器包括了激光雷达、摄像头、雷达和超声波传感器等。
这些传感器可以实时获取车辆周围的数据，以便无人驾驶汽车做出正确的决策。
例如，当无人驾驶汽车处于紧急情况下，它可以通过摄像头获取周围环境的信息，做出相应的应对措施。
在汽车控制方面，无人驾驶汽车的硬件设计非常重要，因为它决定了汽车在道路上行驶的速度和安全。
无人驾驶汽车的底盘还需要设计与控制电路，以便实现车辆行驶、加速和制动等操作。
为了实现这些操作，无人驾驶汽车的底盘必须采用高精度控制组件，如电机、伺服电机和开关元器件等。
三、无人驾驶汽车的实现无人驾驶汽车在实际的实现中具有一定的难度。
无人驾驶汽车中的智能控制系统研究随着科技的发展，人们对于无人驾驶汽车的需求越来越高。
与传统的人类驾驶不同，无人驾驶汽车需要有一个高度智能的控制系统来保证其安全性和稳定性。
在这篇文章中，我们就来深入探讨无人驾驶汽车中的智能控制系统研究。
一、传感器技术作为智能控制系统的核心，传感器技术对于无人驾驶汽车是至关重要的。
传感器可以感知汽车周围的环境，包括道路、车辆、行人等，从而及时做出反应。
当前，无人驾驶汽车所采用的传感器主要有激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
其中，激光雷达是目前智能控制系统中应用最广泛的一种传感器。
它可以在车辆周围600米范围内进行三维空间扫描，从而获取周围环境的精确位置和距离信息。
这对于无人驾驶汽车的自动驾驶、自动避让等功能来说非常关键。
二、数据处理技术传感器获取的数据是海量且复杂的，如何对这些数据进行高效处理是无人驾驶汽车智能控制系统研究中的又一难点。
目前，主流的数据处理技术包括计算机视觉技术、深度学习技术等。
计算机视觉技术可以用来解决图片和视频信号的信息处理问题。
通过对传感器采集的图像、视频等信息进行分析和识别，计算机视觉技术可以对道路、车辆、行人等信息进行准确的识别和定位。
在无人驾驶汽车的自动驾驶过程中，计算机视觉技术可以帮助车辆做出正确的判断和决策。
深度学习技术则是目前最为强大的数据处理技术之一。
其通过神经网络的学习和训练，可以自动发现数据中的规律和模式，并进行自主决策。
在无人驾驶汽车中，深度学习技术可以帮助车辆实现目标检测、行驶轨迹规划、自动避让等功能。
三、决策算法无人驾驶汽车的智能控制系统需要能够实现自主决策，这就需要有一种高效的决策算法。
目前，无人驾驶汽车智能控制系统中应用最广泛的决策算法是强化学习算法和规划算法。
强化学习算法是一种通过试错学习的方法。
该算法通过不断地尝试不同的决策和行动，来获取最优的决策策略。
在无人驾驶汽车中，强化学习算法可以帮助车辆做出灵活而准确的决策，从而避免行驶中的危险和误判。
无人驾驶汽车技术的架构和设计无人驾驶汽车是指通过搭载自动化驾驶系统，实现无需人类干预即可行驶的汽车。
这一技术的发展对汽车行业和交通领域带来了巨大的变革，其潜力和前景备受关注。
无人驾驶汽车技术的架构和设计是实现无人驾驶的关键之一，因此需要从硬件和软件两个方面进行讨论。
一、硬件架构无人驾驶汽车的硬件架构包括传感器系统、计算机系统和执行系统。
1. 传感器系统传感器系统是实现无人驾驶汽车感知环境的关键组成部分。
传感器包括雷达、激光雷达、相机、超声波传感器等。
雷达和激光雷达可以提供精确的障碍物探测和距离测量，相机可以用于图像识别和目标检测，超声波传感器可以提供周围环境的距离和接近度信息。
2. 计算机系统计算机系统是无人驾驶汽车的大脑，负责实时处理传感器数据、决策和规划。
计算机系统通常由多个计算单元组成，其中包括中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）和专用的神经网络处理器。
这些处理器协同工作，使得计算机系统能够高效地处理大量的数据，并进行复杂的算法运算。
3. 执行系统执行系统是无人驾驶汽车执行行车操作的组成部分。
该系统包括电机、制动系统、转向系统等。
电机负责提供动力，制动系统用于控制车辆的减速和停车，转向系统用于控制车辆的方向。
执行系统通过与计算机系统的交互实现对车辆的全面控制。
二、软件设计无人驾驶汽车的软件系统包括感知、决策规划和控制三个主要模块。
1. 感知感知模块通过传感器系统获取环境信息，并将其转化为计算机可以理解的数据。
感知模块通常包括目标检测和跟踪、道路检测、障碍物识别等功能。
这些功能的目标是实现对环境的准确感知，以便后续的决策和规划。
2. 决策规划决策规划模块负责根据感知模块提供的环境信息和路况判断，制定最优的行驶策略。
决策规划模块通常包括路径规划、行为规划、交通规则遵守等功能。
这些功能的目标是基于环境信息和路况做出行驶决策，保证行车安全和高效。
3. 控制控制模块负责将决策规划模块输出的控制指令转化为执行系统能够理解的信号。
自动控制综合设计——无人驾驶汽车计算机控制系统指导老师：学校：姓名：目录一设计的目的及意义二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识三系统的控制对象四系统总体方案及思路1系统总体结构2控制机构与执行机构3控制规律4系统各模块的主要功能5系统的开发平台6系统的主要特色五具体设计1系统的硬件设计2系统的软件设计六系统设计总结及心得体会一设计目的及意义随着社会的快速发展，汽车已经进入千家万户。
汽车的普及造成了交通供需矛盾的日益严重，道路交通安全形势日趋恶化，造成交通事故频发，但专家往往在分析交通事故的时候，会更加侧重于人与道路的因素，而对车辆性能的提高并不十分关注。
如果存在一种高性能的汽车，它可以自动发现前方障碍物，自动导航引路，甚至自动驾驶，那将会使道路安全性能得到极大提高与改善。
本系统即为实现这样一种高性能汽车而设计。
二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识智能无人驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
目前对智能汽车的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。
近年来，智能车辆已经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。
通过对车辆智能化技术的研究与开发，可以提高车辆的控制与驾驶水平，保障车辆行驶的安全通畅、高效。
对智能化的车辆控制系统的不断研究完善，相当于延伸扩展了驾驶员的控制、视觉和感官功能，能极大地促进道路交通的安全性。
智能车辆的主要特点是以技术弥补人为因素的缺陷，使得即便在很复杂的道路情况下，也能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物，沿着预定的道路轨迹行驶。
三系统的控制对象（1）系统中心控制部件（单片机）可靠性高，抗干扰能力强，工作频率最高可达到25MHz，能保障系统的实时性。
（2）系统在软硬件方面均应采用抗干扰技术，包括光电隔离技术、电磁兼容性分析、数字滤波技术等。
（3）系统具有电源实时监控、欠压状态自动断电功能。
（4）系统具有故障自诊断功能。
（5）系统具有良好的人性化显示模块，可以将系统当前状态的重要参数（如智能车速度、电源电压）显示在LCD上。
（6）系统中汽车驱动力为500N时，汽车将在5秒内达到10m/s的最大速度。
四系统总体方案及思路1系统总体结构整个系统主要由车模、模型车控制系统及辅助开发系统构成。
智能车系统的功能模块主要包括：控制核心模块、电源管理模块、路径识别模块、后轮电机驱动模块、转向舵机控制模块、速度检测模块、电池监控模块、小车故障诊断模块、LCD数据显示模块及调试辅助模块。
每个模块都包括硬件和软件两部分。
硬件为系统工作提供硬件实体，软件为系统提供各种算法。
2控制机构与执行机构智能车主要通过自制小车来模拟执行机构，自制小车长为34.6cm，宽为24.5cm，重为1.2kg，采样周期为3ms，检测精度为4mm。
控制机构中，主控制核心采用freescale16位单片机MC9S12DG128B。
系统在CodeWarrior软件平台基础上设计完成，采用C语言和汇编语言混合编程，提供强大的辅助模块，包括电池检测模块、小车故障诊断模块、LCD数据显示模块以及调试辅助模块。
在路径识别模块，系统利用了freescaleS12系列单片机提供的模糊推理机。
3控制规律因为系统电机控制模块控制小车的运动状态，其在不同阶段特性参数变化很大，故采用数字PID控制器，该控制器技术成熟，结构简单，参数容易调整，不一定需要系统的确切数字模型。
4系统各模块的主要功能控制核心模块：使用freescale16位单片机MC9S12DG128B，主要功能是完成采集信号的处理和控制信号的输出。
电源管理模块：对电池进行电压调节，为各模块正常工作提供可靠的电压。
路径识别模块：完成跑道信息的采集、预处理以及数据识别。
后轮电机驱动模块：为电机提供可靠的驱动电路和控制算法。
转向舵机控制模块：为舵机提供可靠的控制电路和控制算法。
速度检测模块：为电机控制提供准确的速度反馈。
电池监控模块：对电池电量进行实时监控，以便科学的利用，保护电池。
小车故障诊断模块：对小车故障进行快速、准确的诊断。
LCD数据显示模块：显示系统当前状态的重要参数。
调试辅助模块：使得小车调试更加方便。
5系统的开发平台系统软件开发平台采用CodeWarrior for S12，CodeWarrior是Metrowerks 公司的，专门面向Freescale所有的MCU与DSP嵌入式应用开发的软件工具，CodeWarrior for S12是面向以HC12或S12为CPU的单片机嵌入式应用开发的软件包。
包括集成开发环境IDE、处理器专家库、全芯片仿真、可视化参数显示工具、项目工程管理器、C交叉编译器、汇编器、链接器以及调试器。
6系统的主要特色（1）系统中引用了模糊推理机模糊推理机是freescaleS12单片机一个重要的内部资源，利用模糊推理的三个步骤——模糊化、模糊逻辑推理、反模糊化，可以从路径传感信号，推理出精确的控制量。
（2）系统中采用了数字滤波技术数字滤波技术可靠性高、稳定性好、具有很强的灵活性、可以根据不同的干扰情况，随时修改滤波程序和滤波方法。
五具体设计1系统的硬件设计系统硬件系统框图如下：以下按各模块来分别设计本硬件电路：（1）电源管理模块电源管理模块的功能对电池进行电压调节，为各个模块正常工作提供可靠的工作电压。
电源管理模块采用7.2V、2000mAh镍镉电池以及LM2576（5V），LM317（6V）稳压芯片构成。
（2）微处理器微处理器是freescale公司推出的S12系列增强型的16位单片机MC9S12DG128，该系列单片机在汽车电子领域有着广泛的应用。
（3）路径识别模块路径识别模块是智能车系统的关键模块之一，其设计的好坏直接影响到智能车控制系统的性能。
目前能够用于智能车辆路径识别的传感器主要有光电传感器和CCD/CMOS传感器。
本设计红外发射管和红外接收管以及达林顿管ULN2803A 作为路径识别的传感器。
采用双排传感器的策略，第一排传感器专门用于识别路径以及记忆路径的各种特征点，第二排传感器专门用于识别起始位置与十字交叉路口，由于不同传感器的功能不一样，因此它们的布置与安装位置也是不同。
传感器的设计主要包括传感器布局，传感器间隔距离，径向探出距离，信号的采集几部分构成。
（4）后轮驱动和速度检测模块智能车前进的动力是通过直流电机来驱动的，本设计的驱动直流电机的型号为RS—380SH，输出功率为0.9W—40W。
在实际生活中，我们可能遇到弯道，为了能使模型车在过弯道的时候能快速地把速度减下来，电机驱动部分采用了两块MC33886组成的全桥式驱动电路，可以控制电机的反转以达到制动的目的。
在闭环控制系统中，速度指令值通过微控制器变换到驱动器，驱动器再为电机提供能量。
速度传感器再把测量的小车的速度量的实际值回馈给微控制器。
以便微控制器进行控制。
因此要对控制系统实行闭环控制，必须要有感应速度量的速度传感器。
常用的有轴编码器，它主要用来测量旋转轴的位置和转速。
（5）转向舵机模块凡是需要操作性动作时都可以用舵机来实现。
本设计采用的舵机型号为HS —925（SANWA），尺寸为39.4*37.8*27.8，重量56kg，工作速度0.11sec/60（4.8V），0.07sec/60（6.0V），堵转力矩6.1kg。
一般来讲，舵机主要由以下基本分组成：舵盘、减速齿轮组、位置反馈电位计、直流电机、控制电路板等。
其中，直流马达提供了原始动力，带动减速齿轮组，产生高扭力的输出，齿轮组的变速比愈大，输出扭力也愈大，越能承受更大的重量，但转动的速度也愈低。
在设计中，为了提高舵机的响应速度和工作力矩，采用6.0V工作电压。
（6）电源电压检测模块智能车采用镍镉电池供电，由于镍镉电池具有记忆效应，对电池的不完全放电会认为降低电池的电容量，同时深度放电又会导致电池内部结构变化，造成对电池的永久损害，因此，在智能车控制系统中加入电源监控模块，当电池电压低于6V时及时自动报警，并切断电路，用来保护电池。
本模块用到的主要器件为光电耦合芯片TLP521—2以及运算放大器LM324。
（7）液晶显示模块为了完善智能车控制系统的功能，使其更加人性化，同时为了方便测试，在设计中，加入液晶显示模块，把智能车系统当前状态的一些重要参数显示出来。
本模块用到的器件为LCD控制器HD44780。
（8）辅助调试模块（红外遥控）在智能车调试阶段，小车经常出现启停的情况，例如高速行驶的小车有时因为异常情况冲出跑道，以这样的速度碰到周围的障碍物上，势必损坏小车的部件，这个时候就需要小车立刻停下来。
为此，在智能车系统上添加红外遥控模块，当想启动小车或者想让小车停止时，只需要按下遥控器上的按键，就可以很方便实现小车的启停。
本模块主要用红外接收器HS0038A和红外遥控器来进行遥控控制。
（9）故障诊断模块小车的故障诊断模块原理很简单，就是利用单片机的SCIO口，通过RS—232接口与上位机连接起来，通过软件编程，小车不断的向上位机发送代码，通过故障代码就可以马上诊断出故障源。
2系统的软件设计在智能车系统中，软件系统主要有以下几个部分：路径识别算法、后轮驱动电机控制算法、转向舵机控制算法、速度检测等。
单片机系统需要接收路径识别电路的信号、车速传感器的信号，采用某种路径搜索算法进行巡线判断，进而控制转向伺服电机和直流驱动电机。
控制策略的选择对于小车的行驶性能是非常重要的，控制小车的最终目的就是要使小车在平稳行驶的前提下，尽可能地以最快速度和最短的路线行驶。
下面简要介绍各模块的软件算法。
（1）后轮驱动电机控制算法电机控制算法的作用是接受指令速度值，通过运算向电机提供适当的驱动电压，尽快尽量平稳地使电机转速达到速度值，并维持这个速度值。
换言之，一旦电机转速达到了指令速度值，即使遇到各种不利因素的干扰下，也应保持速度值不变。
因此我们采用数字控制器的连续化设计技术PID控制算法来控制本部分电路。
①数学模型的设定我们设定系统中汽车车轮的转动惯量可以忽略不计，并且认为汽车受到的摩擦阻力大小与汽车的运动速度成正比，摩擦阻力的方向与汽车运动方向相反。
这样，我们就可以用以下模型来仿真之。
根据牛顿运动定律，该系统的动态数学模型可表示为：ma bv uy u +=={我们对系统的参数进行设定，设汽车质量m=1000kg ，比例系数b=50N*s/m ，汽车驱动力u=500N 。
根据系统的设计要求，系统中汽车驱动力为500N 时，汽车将在5秒内达到10m/s 的最大速度。
