基本信息
- 项目名称：
- 基于自动驾驶技术的小型智能车的设计
- 来源：
- 第十一届“挑战杯”国赛作品
- 小类：
- 机械与控制
- 大类：
- 科技发明制作B类
- 简介：
- 随着智能交通运输系统(ITS)的迅速发展，作为ITS中一个重要组成部分的智能车辆已成为此领域的研究热点。本设计从这方面出发着力于智能车的自动驾驶技术的设计与实现的研究。 系统采用视觉传感器—摄像头、超声波传感器、里程计等，感知车辆周围环境，并根据所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制方法采用模糊PID算法，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地行驶。
- 详细介绍：
- 本设计所述基于CCD摄像头路径识别的智能车控制系统，以电动车为研究对象，通过车载CCD摄像头动态摄取路面图像，利用图像识别技术识别场道路中的引导线，然后对引导线的位置偏差进行控制，控制车以设定目标速度沿导引线自动行驶。控制方法采用自适应模糊PID算法，实现了车辆安全、稳定、快速的运行。并且利用超声波测距仪实时监测车辆各个方向与障碍物的距离，当距离小于警戒距离时控制器发出调整车辆方向的信号，使车躲避障碍物或停止。
作品图片
作品专业信息
设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标
- 全球汽车工业持续增长，中国的汽车市场更以惊人的速度增长，当今半导体在汽车中的应用越来越普及，汽车电子化已经成为行业的必然趋势，自动驾驶技术可以使未来城市交通中车辆实现无人自动驾驶，将人置于车-路系统之外，从而极大的降低了事故率，有效的减少人员伤亡，为未来的城市提供了一种灵活、高效、安全、环保的新型公共交通工具。 本设计所述基于CCD摄像头路径识别的智能车控制系统，以电动车为研究对象，通过车载CCD摄像头动态摄取路面图像，识别道路中的带状导引线，控制电动车以设定目标速度沿导引线自动行驶，并且可以对障碍物作出判断，根据情况控制车子绕行或者停止。
科学性、先进性
- 本设计以电动模型车为载体，自主制作了硬件系统，并在此基础上编程实现智能车的自主巡线运行，并且智能的判断障碍物然后根据情况控制车子绕过障碍物或者停止运行。在控制算法上提出了模糊自适应PID控制舵机转向，与传统的控制方法相比大大的克服消除了舵机的滞后性，改善转向性能，使转向更加灵敏、对不同路况的适应性增强。在驱动电机的控制方面应用了模糊控制结合普通PID的控制方法，二维模糊分档使档位分配更加合理，速度适应性大大加强，车模运行更加平稳，速度提高。并且利用超声波测距仪实时监测车辆各个方向与障碍物的距离，当距离小于警戒距离时控制器发出调整车辆方向的信号，使车躲避障碍物或停止。
获奖情况及鉴定结果
- 获学校“太阳鸟”科研立项奖
作品所处阶段
- 中试阶段
技术转让方式
- 无
作品可展示的形式
- 视频 照片 实物
使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测
- 基于CCD摄像头路径识别的智能车控制系统，以电动车为载体，通过车载CCD摄像头动态摄取路面图像，识别道路引导线，控制电动车以设定目标速度沿引导线自动行驶，并且智能的判断障碍物然后根据情况控制车子绕过障碍物或者停止运行。 实时采集传感器信号，智能分析外部环境，路径信息，自动实现方向控制及速度调节，是智能车控制系统的主要特点。本作品的电动车实现了按道路指定方向行驶，到达目的地后自动停车，行驶过程中自动规避一定范围内的障碍物的自动驾驶功能。其设计内容涵盖机械、汽车、电子、自动控制、计算机、传感技术等多个学科的知识领域，作为一门新兴的综合技术，除了应用于智能交通外还可广泛的应用于工厂自动料车、固定场地搬运车等技术领域, 具有良好的应用前景。
同类课题研究水平概述
- 美国国防远景研究规划局DARPA从2004年开始举办无人车大奖赛，以百万美元的奖金吸引各大高校和企业参与无人驾驶车辆的研究工作。 根据研究人员的记录，他们曾经以为导航是比赛中比较难攻克的部分，结果却发现这部分是很容易自动化的，相反对于“驾驶”这一人类最容易掌握的技能的自动化实现却是最难的，要让机器像人一样的去驾驶显然有很长的路要走，最顶尖的队伍采用了比人类知觉还要灵敏的高级传感器。往往人类认为最容易使用的技能恰恰是机器人最难实现的，比如学习能力和思考。 上海交通大学、法国国家信息与自动化研究所（INRIA）和葡萄牙Coimbra大学联合组成的CyberC3项目组，重点研究面向城市环境的无人自动驾驶车辆，旨在为未来的城市提供一种灵活、高效、安全、环保的新型公共交通工具。经过研究，人们发现如果能把人放置在车-路系统之外，便可以比较容易降低事故率。因此，车辆自动驾驶是智能交通系统的重要组成部分。 本设计主要研究关于小型智能车自动驾驶系统的实现问题。采用CCD摄像头采集路况信息，MC9S12DG128B作为主处理芯片，给出了基于自动驾驶技术的小型车的整体硬件结构及软件编程，其中对软件编程中的图像处理、舵机控制和驱动电机控制做了深入的讨论。针对智能车为非线性系统的特点，综合模糊控制和PID控制的控制策略，在舵机和驱动电机的控制中采用两种不同的模糊PID控制方法，使舵机控制更加精确，响应速度提高；驱动电机的调速性能得到很好的改善；此外，利用超声波测距仪实时监测车辆各个方向与障碍物的距离，当距离小于警戒距离时控制器发出调整车辆方向的信号，使车躲避障碍物或停止。
