智能车比赛ppt

智能汽车应包含以下结构：
◦ 智能汽车的信息采集、处理及传输 ◦ 智能汽车的自动控制系统 ◦ 智能汽车的通信系统 ◦ 智能汽车的导驶定位技术 ◦ 智能汽车的电源系统
第2章 智能汽车设计基础——硬件
第2章 智能汽车设计基础—硬件
从外观上看，智能车系统主要表现为由一 系列的硬件组成，包括组成车体的底盘、轮胎、 舵机装置、马达装置、道路检测装置、测速装 置和控制电路板等。
光电式传感器的核心（敏感元件）是光电器件， 光电器件的基础是光电效应。
2.1.1 光电式传感器
光电式传感器的结构简单，响应速度快，可靠 性较高，能实现参数的非接触测量。
光电式传感器由光路及电路两大部分组成，光 路部分实现被测量信号对光量的控制和调制，电路 部分完成从光信号到电信号的转换。
2.1.1 光电式传感器
2.2.1 电源系统
在智能车设计中，电源关系到整个电路设计的稳定性 和可靠性，是电路设计中非常关键的一个环节。 1．直流稳压电源的基本原理
图2.9 直流稳压电源电路
2.2.1 电源系统
电源变压器——将220 V的交流电压变成低压的交流电压。
整流电路——将交流电压变换成脉动的直流电压，通常由 整流二极管构成的整流桥堆来执行。常见的整流二极管 有1N4007和1N5148等，桥堆有RS210等。
2.1.3 测速传感器
图2.7 三种不同结构的霍尔式转速传感器
图2.7 三种不同结构的霍尔式转速传感器
2.1.3 测速传感器
2．光电式脉冲编码器 光电式脉冲编码器可将机械位移、转角或速度变化转换成电脉冲输
出，是精密数控采用的检测传感器。光电编码器的最大特点是非接触式， 此外还具有精度高、响应快、可靠性高等特点。

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本系统采用的是欧姆龙E6A2-CW5C型200线 光电编码器， 其集成性好，抗干扰才干强。 供电电压为5V。
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本系统采用T170A舵机。该舵机可采用4~6V 电压控制。但经过实验发现当电压增大到 8V时，舵机依然可以正常任务，且其呼应 速度有明显提高，所以本系统运用了电池 电压直接为其供电。而控制那么同样采用 脉宽调制PWM波，改动PWM波的占空比以 获得相应的转角。
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随动舵机采用比例〔P〕控制，转向舵机采用PD控制。 转向舵机的打角是根据上面摇头舵机的打角来控制， 当上面摇头舵机的PWM占空比值超越一定范围后， 先计算出上面舵机值与中心值的偏向，然后将这个
偏向量再乘以一个系数得到的值作为打角的参考量
同时，根据当前黑线相对激光光点的位置，为每个 位置赋予一个偏向。将上面的参考量与; 偏向量之和 加到前轮舵机PW采用的是飞思卡尔公司推出的S12系列单片机 MC9S12XS128，在本系统中没有单独设计单片机最小系统， 而是直接采用曾经设计好的开发板如以下图：
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电源模块为系统其它各个模块提供所需求的电源，设计中， 除了要思索到电压范围和电流负载才干等根本参数之外。 还要在电源转换效率、降低噪声和防止干扰等方面进展优 化。可靠的电源方案是整个硬件电路稳定可靠运转的根底。 框图如下：
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开场 关中断 初始化 开中断 延时
激光数据采集完否 是 激光数据处置 摇头、转向舵机控制 速度电机控制
否
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红外管数据采集
红外管数据处置 否
能否停车 是
关中断 停车 终了
本系统用到很多S12单片机的功能模块，如 用于电机和舵机控制的PWM模块、用于测 速的ECT模块、以及S12的时钟初始化等， 这些模块在运用前都必需进展初始化。

瞧，洪刚的这辆车够神 吧！这就是未来的智能， 能通过全球卫星定位系统——地 面接收站及汽车内的电子地图， 确定你所处的地理位置和要到达 的目的；
破折号的作用：1.表示解释说明 2.表示语音的延长 3.表示意思的转换，或转折
细读品悟
• 汽车出了故障怎么办？ 不要紧。 • 设问句（自问自答）
（1）“他惬意坐到座位上，安全带自动系在 他身上”。理解“惬意”是什么意思？从这 一词中，你能感受到什么？
（2）“一路上，汽车好象长了脚和眼睛…… 边欣赏着窗外美妙的景色” 理解这句话的含 义。 （3）“瞧，洪刚的这辆汽车够神吧！这就是 未来的智能汽车。”这段话在文中的作用？
继续学习课文:
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小学语文教科版四年级上册 《7 未来的智能汽车》 优质课公开课比赛获奖课件面试试讲课件
在生活中你乘坐过哪些交通工具？
调温
调节 空调
提供
调到 舒适 程度 处理 系统 系在
堵塞 障碍
事故 报警 综合 巡回 快捷 监视器 感应仪器
惬意
他惬意地坐到座位上,安全 带自动系在他身上。
“未来的智能汽车”，其智能体现 在哪些方面？ 未来的智能汽车包括: “信息自动处理系统、自动控制系统、 故障自动诊断系统、自动空调系统” 四个部分。
小组合作学习：未来的智能汽车由哪几个 主要部分组成，又有什么功能和特点。
主要部分 功能和特点
交通信息自动处理 确定所处的地理位置和要到达的目的 地；提供路线状况；选择最佳行车路 系统 自动控制系统
线。 代替人驾驶；准确、安全地操纵汽车
故障自动诊断系统 巡回检查、自动修复、立即报警；防
自动空调系统
止事故发生。 根据信息将车内环境调节到最佳水平。
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导航技术是智能车的指南针，它能够让 车辆在复杂的道路和交通环境中找到正
确的路径并引导驾驶员到达目的地。
导航技术包括GPS定位、地图匹配、路 径规划等技术，它们能够提供高精度、 高可靠性的导航服务，以支持智能车的
各种应用场景。
导航技术的发展需要不断优化和升级， 以提高其性能和可靠性。
03
智能车的实际应用
智能车的发展历程
总结词
智能车的发展阶段和里程碑
详细描述
智能车的发展历程可以分为四个阶段。第一阶段是辅助 驾驶阶段，主要是利用一些传感器和控制器来实现简单 的驾驶辅助功能。第二阶段是部分自动驾驶阶段，车辆 可以在特定情况下自主驾驶，但驾驶员仍需保持警惕并 随时接管控制。第三阶段是高度自动驾驶阶段，车辆可 以在大多数情况下自主驾驶，但仍有一定的限制和条件 。第四阶段是完全自动驾驶阶段，车辆可以在任何情况 下自主驾驶，无需驾驶员的干预和操作。
公共出行
01
02
03
智能公交
通过智能化技术改造公交 车，实现实时监控、路线 规划、自动报站等功能， 提高公共交通服务水平。
共享单车
利用智能化技术管理共享 单车，实现车辆的定位、 预约、租借等功能，方便 市民出行。
智能出租车
通过智能化技术改造出租 车，实现预约、支付、评 价等功能，提高出租车服 务质量和效率。
无人驾驶出租车
无人驾驶技术
利用先进的传感器、计算机视觉等技术实现车辆的自主驾驶，提 高行驶安全性和舒适性。
远程监控与控制
通过远程监控与控制系统，实现对无人驾驶出租车的实时监控和远 程控制，确保行驶安全。
无人驾驶出租车运营模式
探讨无人驾驶出租车的运营模式，包括车辆调度、路线规划、收费 标准等，为实际运营率、人权等价值问题是关 键。

赛车组成部分





车体—平稳基础 驱动—动力来源 舵机—控制转向 检测—决定控制方法类型和控制策略 控制算法—比赛决定的关键要素 显示部分—利于调节以及增加美观 调节部分—应付特殊情况
车体部分



安装需要技巧，特别是前轮的两个连杆 前车轮八字形，以增加稳定性 重心尽量压低 尽量应用尺寸限制：250mm宽 400mm长
检测部分

红外传感检测
排列方式，模拟量与数字量选择 如何充分利用16个传感器的上限 红外传感器的间距 车体位置校正，抗干扰设置，初始值调整 ＣＣＤ检测—无处理芯片，模拟量处理 信息量大，可以进行复杂算法和提前预测控制 （Ｓ弯，最佳路线） 芯片运算速度瓶颈


检测部分

速度检测

路径记忆功能




路径优化

控制部分

对于特殊路线的判断
起点判断 交叉路线判断 上坡下坡判断


速度环、电压环
以控制速度为主 电压环的处理能力

显示存储部分

红外传感器选择显示
调试时候方便 用于光电管初始化基准值时定位



速度加减速显示
ＬＥＤ或者液晶，用于显示存储的运行数 据或者其他相关信息 历史数据存储,便于查找原因
规则改变点.1


本次比赛分为光电与摄像头两个赛题组。 须采用飞思卡尔半导体公司的8位、16位处理器 (单核)作为唯一的微控制器，推荐使用 MC9S12DG128微控制器,每台模型车的电路板中只 允许使用一种型号微控制器。8位微控制器最多可 以使用2片，16位微控制器限制使用1片；不得同 时使用8位和16位微控制器 参加光电赛题组中不允许使用透镜成像进行路径 检测，参加摄像头赛题组可以使用光电管作为辅 助检测手段。

性等。
可量化性
评估指标应具备可量化 性，方便进行客观、准
确的性能评估。
可比性
评估指标应具有可比性， 以便对不同循迹小车或 不同改进方案进行性能
对比。
实际意义
评估指标应具有实际意 义，能够反映循迹小车 在实际应用中的性能表
现。
结果分析与改进建议
结果分析
根据测试结果，对循迹小车的性能进行全面分析，找出存在的问题 和不足。
应用拓展 智能循迹小车将在更多领域得到应用，如仓储物流、智能 家居、医疗服务等，推动相关产业的智能化升级。
多车协同 未来智能循迹小车将实现多车协同作业，提高整体工作效 率，同时降低单个车辆的制造成本。
未来研究方向探讨
复杂环境适应性
人机交互优化
研究如何在复杂多变的环境中实现智能循迹 小车的稳定导航和定位，提高其环境适应性。
调试技巧与经验分享
调试技巧
使用仿真工具进行前期验证，可以大大缩短开发周期；在实际调试过程中，可以采用分模块调试的方法， 逐一验证各个模块的功能和性能。
经验分享
在开发过程中要注重代码的可读性和可维护性，以便后期进行功能扩展和性能优化；同时要注意传感器的 选型和布局对循迹效果的影响，合理选择和布局传感器可以提高小车的循迹精度和稳定性。
循迹算法原理及实现方法
循迹算法原理
通过检测小车与路径之间的相对位置关系，控制小车的运动方向和速度，使小 车能够沿着预定路径行驶。常见的循迹算法有PID控制算法、模糊控制算法等。
实现方法
通过传感器（如红外传感器、超声波传感器等）检测路径信息，将检测到的路 径信息输入到控制器中，控制器根据预设的循迹算法计算出控制量，控制小车 的电机转动，实现小车的循迹行驶。
智能循迹小车精讲 PPT课件

作用原理
不同类型的传感器具有不同的作用原理。例如，超声波传感器通过发射超声波 并接收其反射波来测量距离；红外线传感器则利用红外线的反射或吸收特性来 检测物体；摄像头则通过捕捉图像信息来实现视觉感知。
电机驱动方式及性能比较
电机驱动方式
智能小车的电机驱动方式主要有直流电机、步进电机、伺服电机等。这些电机具有不同的特点和适用场景，需要 根据智能小车的实际需求来选择合适的电机。
要点一
深度学习在路径规划中的应用
要点二
强化学习在路径规划中的应用
随着深度学习技术的发展，越来越多的研究将深度学习技术 应用于路径规划中，通过训练神经网络模型来学习路径规划 策略，提高路径规划的智能化水平。
强化学习是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法， 可以应用于路径规划中，通过不断试错来学习最优路径规划 策略。
实施效果评估
通过实际测试和数据分析，评估避障策略的实施效果，并进行优 化和改进。
06
智能小车调试与性能评估
硬件组装注意事项
选择合适的组件和配件，确保其 质量和性能符合设计要求。
按照电路图和说明书正确连接各 个模块，避免出现短路或断路现
象。
注意电源线的接线方式，确保正 负极正确连接，避免反接或虚接。
传感器数据采集与处理策略
传感器类型选择
根据智能小车功能需求，选择合适的 传感器，如超声波、红外、陀螺仪等。
数据采集与处理
设计合理的数据采集电路和信号处理 算法，提高传感器数据的准确性和稳 定性。
电机控制算法实现与优化
电机控制算法
实现基本的电机控制算法，如PID控制、 模糊控制等，确保小车能够稳定、准确地 行驶。
04
路径规划与导航技术探讨

特点
具有自主导航、避障、搬运、定位、 无线通信等多种功能，可广泛应用 于工业自动化、智能物流、服务机 器人等领域。
发展历程及现状
发展历程
智能小车经历了从遥控车到自主导航车的演变，随着传感器、计算机视觉、人 工智能等技术的不断发展，智能小车的性能和应用范围得到了显著提升。
现状
目前，智能小车已经成为机器人领域的研究热点之一，国内外众多高校和企业 都在积极开展相关研究，并取得了丰硕的成果。
设计电源管理模块，实现电源的充电、 放电、保护等功能。
04
CATALOGUE
软件系统开发与调试
嵌入式操作系统选型及移植
01
常见的嵌入式操作系统 比较：如Linux、 FreeRTOS、uCOS等
02
选定操作系统的理由与 优势分析
03
操作系统移植的步骤与 注意事项
04
移植过程中可能遇到的 问题及解决方案
02
CATALOGUE
智能小车关键技术解析
传感器技术
红外传感器
用于检测障碍物、测距等。
超声波传感器
实现非接触式测量，常用于泊车 辅助系统。
摄像头与图像传感器
用于环境感知、道路识别等视觉 任务。
雷达传感器
提供高精度距离和速度信息，用 于自动驾驶系统。
控制器与执行器技术
微控制器
作为智能小车的“大 脑”，负责数据处理和
机器人教育
智能小车作为机器人教育的载体，可帮助学生了解机器人原理、编 程等知识。
教学实验平台
智能小车可作为教学实验平台，支持学生进行各种创新性实验和项 目实践。
比赛竞技
智能小车比赛可激发学生创新精神和团队协作能力，培养学生综合素 质。
06

利用机器学习算法对智能小车搭载 的传感器数据进行处理和分析，提 取有用特征，提高感知能力。
深度学习在智能小车中的应用
图像识别与处理
通过深度学习技术，如卷积神经网络 （CNN），实现智能小车对道路标志 、交通信号等图像信息的识别和处理 。
语音识别与交互
自动驾驶
结合深度学习技术，实现智能小车的 自动驾驶功能，包括环境感知、路径 规划、行为决策等。
3
场景理解与建模
结合计算机视觉技术，对道路场景进行理解和建 模，为智能小车的路径规划和行为决策提供有力 支持。
06
CATALOGUE
智能小车设计与制作实践
硬件平台搭建与选型建议
常见硬件平台介绍
01
Arduino、Raspberry Pi、STM32等；
选型建议
02
根据项目需求和预算，选择合适的硬件平台；
智能小车通常由感知系统、控制系统 、驱动系统和电源系统等组成。
工作原理
感知系统负责采集周围环境信息，控 制系统根据采集的信息进行决策和规 划，驱动系统执行控制指令，实现小 车的自主导航、避障、定位等功能。
02
CATALOGUE
传感器技术
传感器类型及作用
01
02
03
04
温度传感器
检测环境温度，用于控制小车 的加热或冷却系统。
A*算法
一种启发式搜索算法，通过引入启发式函数来指导搜索方 向，提高搜索效率。适用于存在障碍物和动态环境的路径 规划问题。
动态规划算法
一种用于解决多阶段决策问题的算法，通过将问题分解为 多个子问题并求解，得到全局最优解。适用于复杂环境下 的路径规划问题。
定位技术原理及应用
01
GPS定位