基于模糊控制的智能车系统设计

基于模块化控制的多功能智能小车设计作者：何光锋王凌云徐加鹏来源：《现代电子技术》2013年第16期摘要：介绍一款采用8位单片机Mega128设计的具有寻迹、金属检测、避障、趋光及距离测量等五大功能的多功能智能小车。

该多功能智能小车系统采用模块化控制。

通过嵌入模糊控制算法，实现小车精准寻迹；采用超声波检测障碍物使小车提前做出反应，绕过障碍物；设计灵敏度可调的趋光系统，驱动小车趋光进库；通过金属传感器检测金属块；利用霍尔器件测量小车行驶的路程；最终将金属块个数，行驶时间及路程显示在液晶屏上，实现了友好的人机界面。

实验表明，智能小车系统能够顺利完成种各功能，在各独立控制模块上能达到较高的稳定性和精度要求。

关键词：智能小车；多功能；模块化控制；寻迹；避障中图分类号： TN911⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）16⁃0137⁃030 引言智能小车形式多样，控制方法多变，创新性强，因此在电子竞赛和科技创新方面一直受到热捧。

每年的“飞思卡尔”智能小车比赛中就分有电磁组，光电组，摄像头组，分别通过电磁传感器，光电传感器，摄像头来采集信号，检测小车的循迹能力和运行速度；遥控小车也是在小车上装上无线模块来接收遥控端发来的信号，从而实现小车的智能化控制；灭火机器人则是在避障小车的基础上加入趋光模块和温度传感器，使小车趋向火源灭火。

鉴于目前基于智能小车的设计，大多都是功能单一的寻迹小车，避障小车或遥控小车，在此将设计一种将红外对管寻迹、金属检测、超声波避障、硅光电池趋光和距离测量集成在同一个系统中的多功能智能小车，实现其多任务处理功能。

同时，本系统针对各模块采用优化控制方案，以期望得到更精准控制。

整个智能小车系统具有高效率、高准确度、低成本等特点。

当前对智能小车系统的控制方法也是多种多样，常见的有路径记忆法[1]，模糊控制法[2]，图像识别法[3]等。

这些方法对于单任务的小车控制都能达到理想的效果。

基于模糊PID的自主寻迹小车控制杨惠;高翔【摘要】Due to the different road conditions during the vehicle tracing process,the parameters of the mathematical model will change constantly,which make it difficult to set the global value for this parameters in traditional PID model.To solve the problem,fuzzy PID based control strategy is proposed.In the strategy,the values of three parameters are adjusted in real time according to the road condition,through the variation of the three parameter values.At the same time,the traditional PID and fuzzy PID are simulated by the simulation software.Atlast,simulated experiments based on Freescale model are carried out to verify accuracy as well as the superiority of fuzzy PID of the simulation results.%小车寻迹过程中由于路况不同,其数学模型的参数会不断地发生变化,这使得以往的传统PID全局参数的整定极为困难.因此提出了一种基于模糊PID的控制策略.通过模糊控制整定PID的3个参数的变化量,从而根据路况的不同,实现PID 三个参数的实时调节.同时应用仿真软件对系统的数学模型分别进行了传统PID和模糊PID的仿真.最后,在以飞思卡尔车模为基础的试验平台上进行模拟试验,验证了仿真结果和理论的准确性,以及模糊PID相比于传统PID的优越性.【期刊名称】《工业仪表与自动化装置》【年(卷),期】2017(000)004【总页数】6页(P92-96,100)【关键词】小车;模糊;自主寻迹;仿真【作者】杨惠;高翔【作者单位】兰州文理学院电子信息工程学院,兰州730000;兰州文理学院数字媒体学院,兰州730000【正文语种】中文【中图分类】TP391.9随着计算机技术、网络技术、通信技术的飞速发展，智能车在世界各国的研究不断深入[1]。

《基于智能控制的汽车主动悬架控制策略研究》篇一一、引言随着汽车工业的快速发展，汽车的安全性和舒适性已成为消费者关注的重点。

作为汽车底盘系统的重要组成部分，悬架系统对汽车的行驶性能起着至关重要的作用。

主动悬架系统因其能够根据路面状况和车辆行驶状态实时调整，显著提升汽车的乘坐舒适性和行驶稳定性而备受关注。

近年来，随着智能控制技术的发展，基于智能控制的汽车主动悬架控制策略逐渐成为研究热点。

本文将重点研究基于智能控制的汽车主动悬架控制策略，旨在为汽车悬架系统的优化设计提供理论依据和技术支持。

二、汽车主动悬架系统概述汽车主动悬架系统是一种能够根据路面状况和车辆行驶状态实时调整的悬架系统，通过控制执行机构实现悬架的主动调节。

相比于传统的被动悬架系统，主动悬架系统具有更好的适应性和性能表现，能够显著提升汽车的乘坐舒适性和行驶稳定性。

三、智能控制在汽车主动悬架系统中的应用智能控制技术为汽车主动悬架系统的优化提供了新的思路和方法。

通过引入智能算法和传感器技术，实现对悬架系统的精确控制和监测。

常见的智能控制方法包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法等。

这些方法能够根据不同的路面状况和车辆行驶状态，实时调整悬架系统的参数，以达到最优的行驶性能。

四、基于智能控制的汽车主动悬架控制策略研究本文将重点研究基于模糊控制的汽车主动悬架控制策略。

模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，能够处理不确定性和非线性问题。

在汽车主动悬架系统中，模糊控制能够根据驾驶员的驾驶意图、路面状况和车辆状态等信息，实时调整悬架系统的参数，以达到最佳的乘坐舒适性和行驶稳定性。

首先，建立模糊控制器模型。

通过分析汽车主动悬架系统的特点和要求，确定输入和输出变量，建立模糊控制器模型。

其次，设计模糊规则库。

根据专家知识和经验，设计合适的模糊规则，实现对悬架系统的精确控制。

最后，进行仿真实验和实际测试。

通过对比分析不同控制策略下的汽车性能表现，验证基于模糊控制的汽车主动悬架控制策略的有效性和优越性。

基于单片机的智能小车速度控制设计一、本文概述随着科技的飞速发展，智能化、自动化已成为现代工业和生活的重要趋势。

智能小车作为这一趋势的代表之一，其研究与应用日益受到人们的关注。

智能小车在无人驾驶、物流配送、智能巡检等领域具有广泛的应用前景。

而速度控制作为智能小车运行过程中的关键环节，其设计的优劣直接影响到小车的性能与稳定性。

因此，本文旨在探讨基于单片机的智能小车速度控制设计，以期为智能小车的实际应用提供有益的参考。

本文将首先介绍智能小车速度控制的重要性及其研究背景，阐述基于单片机的速度控制设计的基本原理与优势。

接着，文章将详细分析智能小车速度控制系统的硬件组成和软件设计，包括单片机的选型、电机驱动电路的设计、速度传感器的选择以及控制算法的实现等。

在此基础上，文章还将探讨如何通过优化算法和硬件配置来提高智能小车的速度控制精度和稳定性。

文章将总结基于单片机的智能小车速度控制设计的实际应用效果，展望未来的发展趋势与挑战。

通过本文的研究，我们期望能够为智能小车的速度控制设计提供一种新的思路和方法，推动智能小车技术的进一步发展，为智能交通和智能化生活贡献一份力量。

二、智能小车速度控制的意义和现有技术智能小车的速度控制是现代智能车辆技术中的关键组成部分。

它对于提高小车的行驶安全性、提升运输效率以及实现无人驾驶等先进功能具有极其重要的意义。

精确的速度控制能够确保小车在复杂多变的环境中保持稳定，避免因速度过快或过慢导致的碰撞或延误。

通过速度控制，智能小车可以在不同路况和交通条件下实现自适应调整，提高行驶效率。

速度控制还是实现智能小车高级功能如自动巡航、自动避障等的基础，对于推动智能车辆技术的发展具有重要意义。

目前，智能小车的速度控制技术主要依赖于电子控制单元（ECU）和传感器技术。

ECU通过接收来自各种传感器的信号，如轮速传感器、加速度传感器等，实现对小车速度的精确控制。

同时，随着微处理器技术的发展，越来越多的智能小车开始采用基于单片机的控制系统，这种系统具有集成度高、成本低、可靠性强的优点。

智能车联网中的路由算法设计随着人类社会的进步，智能车辆逐渐成为现代交通的主流趋势，而智能车联网则成为实现智慧交通的重要手段。

在智能车联网中，车辆之间需要进行信息交流和数据传输，这就需要一种高效可靠的路由算法来指导数据流的传输。

本文将从智能车联网中的路由算法设计角度对该问题进行探讨。

一、智能车联网中的路由算法概述智能车联网是指多台车辆通过无线通信网络进行信息交流和数据传输的一种网络。

其中，智能车辆作为网络节点，可以通过网络协议进行信息通信和数据传输，而路由算法则是指在智能车联网中如何选择传输路径的一种算法。

在智能车联网中，路由算法需要考虑车辆之间的拓扑结构、路况、传输速度等因素。

传统路由算法比如最短路径算法和最小跳数算法显然无法满足这些需求，因此需要开发针对智能车联网的专门路由算法。

二、智能车联网中的路由算法分类智能车联网中的路由算法主要分为两类：基于地理位置的路由算法和基于信息的路由算法。

1. 基于地理位置的路由算法基于地理位置的路由算法把整个车联网看作一个区域，并为每个节点分配一个地理位置。

节点之间的路由选择通过地理位置信息进行。

最常见的基于地理位置的路由算法有GEAR算法、P-GPSR算法等。

GEAR算法是基于地理位置的无向图路由算法。

在GEAR算法中，每个节点把它们的位置信息广播给周围节点，并根据收到的位置信息来建立自己的局部拓扑结构。

在进行路由选择时，GEAR 算法会根据多种因素比如距离、速度、方向等来选择传输路径。

P-GPSR算法是一种基于进化算法的路由算法。

该算法通过交叉、变异等进化操作来产生新的路由策略。

在路由选择过程中，P-GPSR会比较多种不同策略的优劣，并选择最佳的传输路径。

2. 基于信息的路由算法基于信息的路由算法是利用节点之间的通信信息和传输数据的内容来决定数据流的传输路径。

常见的基于信息的路由算法有Flooding算法、Gossiping算法等。

Flooding算法是最简单的基于信息的路由算法。

《智能小车避障系统的设计与实现》篇一一、引言智能小车避障系统作为人工智能在车辆技术上的一个应用，其在当前及未来的技术发展趋势中，显得尤为关键和重要。

这一系统的核心目的是确保小车在未知的环境中可以自动、智能地避障，减少可能的碰撞危险。

本文主要对智能小车避障系统的设计与实现进行了深入的研究和探讨。

二、系统设计1. 硬件设计硬件部分主要包括小车底盘、电机驱动、传感器模块（如超声波传感器、红外传感器等）、微控制器（如Arduino或Raspberry Pi）等。

其中，传感器模块负责检测障碍物，微控制器负责处理传感器数据并控制电机驱动，使小车能够根据环境变化做出反应。

2. 软件设计软件部分主要分为传感器数据处理、路径规划和避障算法三个模块。

传感器数据处理模块负责收集并处理来自传感器模块的数据；路径规划模块根据环境信息和目标位置规划出最优路径；避障算法模块则根据实时数据调整小车的行驶方向和速度，以避免碰撞。

三、系统实现1. 传感器数据处理传感器数据处理是避障系统的关键部分。

我们采用了超声波和红外传感器，这两种传感器都能有效地检测到一定范围内的障碍物。

通过读取传感器的原始数据，我们可以计算出障碍物与小车的距离，进而做出相应的反应。

2. 路径规划路径规划模块使用Dijkstra算法或者A算法进行路径规划。

这两种算法都可以根据已知的地图信息和目标位置，规划出最优的路径。

在小车行驶过程中，根据实时数据和新的环境信息，路径规划模块会实时调整规划出的路径。

3. 避障算法避障算法是智能小车避障系统的核心部分。

我们采用了基于PID（比例-积分-微分）控制的避障算法。

这种算法可以根据障碍物的位置和速度信息，实时调整小车的行驶方向和速度，以避免碰撞。

同时，我们还采用了模糊控制算法进行辅助控制，以提高系统的稳定性和鲁棒性。

四、系统测试与结果分析我们对智能小车避障系统进行了全面的测试，包括在不同环境下的避障测试、不同速度下的避障测试等。