智能小车视觉导航调速控制器设计与模糊控制

"这篇文章是2010年发表在《武汉理工大学学报》上的一篇自然科学论文，由黄伟、吴青、马育林和初秀民等人共同撰写。研究内容涉及基于视觉导航的智能小车调速控制器设计，旨在解决智能小车在汽车列队行驶模拟系统中的自主寻迹问题。" 文章中提到的关键技术点主要包括： 1. 视觉导航：智能小车通过摄像头或其他视觉传感器获取环境信息，识别并追踪设定路径，以此来指导车辆行驶。视觉导航是自动驾驶技术的重要组成部分，能够提供实时的路面信息和障碍物检测。 2. 模态划分：在智能小车寻迹过程中，通过对路径偏差及其导数进行不同模式的划分，可以更精细地调整控制策略。模态划分有助于识别不同的行驶状态，如直行、转向、避障等，从而实现更精准的控制。 3. 模糊控制：为了解决路径跟踪的不确定性，研究采用了模糊控制理论。模糊控制允许在不确定性和非线性条件下进行控制，通过定义模糊规则集，将输入的偏差和偏差变化率映射到相应的电机转速调整，以实现智能小车的纵向自主控制。 4. DSP TMS320F2812：该论文中采用的主控芯片是德州仪器(Texas Instruments)的TMS320F2812，这是一种高性能的数字信号处理器(DSP)，适用于实时控制应用，如电机控制。它具有高速计算能力和丰富的外设接口，适合执行复杂的控制算法。 5. 智能小车速度调节算法：实验验证了基于模糊控制的电机转速调节算法在模型车运行中的可行性。这表明该算法能够有效调整智能小车的速度，确保其在不同路况下稳定行驶，同时保持对路径的准确追踪。 6. 汽车列队行驶模拟：这项研究对于构建智能车路系统有重要意义，特别是在模拟汽车列队行驶时，每个车辆都需要精确控制以保持安全距离和行驶稳定性，这依赖于高效的个体车辆控制系统。 这篇论文展示了如何结合视觉导航、模态分析和模糊控制理论，设计出一个能够适应复杂环境变化的智能小车调速控制器，为智能交通系统中的自动驾驶技术提供了有价值的参考。通过实验证明，这种控制器在提高智能小车行驶精度和稳定性方面表现出良好的性能。