基于飞思卡尔智能车的电磁导航控制技术研究

发布时间：2017-03-25 00:16

  本文关键词：基于飞思卡尔智能车的电磁导航控制技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：电磁导航技术作为智能车技术中的一个分支，在智能交通领域具有广阔的应用前景，通过分析处理车载传感器的检测数据获得智能车辆的位置信息，以此信息对车辆进行方向和速度控制。两轮自平衡电动车结合了自主移动的思想，将姿态信息的检测、动态平衡的控制、电机驱动集于一身，完成自我平衡及运动方向和速度的控制。 以飞思卡尔智能车为硬件平台，分别对电磁导航技术和自平衡控制中的关键技术，即姿态检测技术做了深入的研究。 首先对电磁导航原理和算法做了深入研究，设计了两种智能车导航系统的电磁检测方案，通过实验比较，选用双水平线圈传感器作为智能车的路径信息采集系统。 其次基于加速度计和陀螺仪组成的姿态检测系统，研究了卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和互补滤波3种不同的姿态估计方法，并且用MATLAB分别做了仿真，通过比较，选择卡尔曼滤波算法作为智能车的姿态估计算法。 最后利用飞思卡尔单片机作为控制单元，，通过编写单片机程序验证电磁导航算法和姿态检测算法的正确性和可靠性，通过实验测试，智能车能快速稳定的沿着电磁轨道做自主循迹运动，并且在运动中完成平衡控制，保持直立状态。
【关键词】：电磁导航 姿态检测 卡尔曼滤波 飞思卡尔
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U463.6;U495
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-20
• 1.1 课题背景与研究意义12-14
• 1.2 国内外研究现状14-18
• 1.2.1 电磁导航智能车研究现状14-15
• 1.2.2 两轮自平衡机器人研究现状15-18
• 1.3 本课题研究内容18-20
• 第2章 智能车系统简介20-29
• 2.1 智能车导航控制原理介绍20-25
• 2.2 智能车硬件平台介绍25-28
• 2.2.1 控制单元25
• 2.2.2 信息采集单元25-27
• 2.2.3 电源及驱动单元27-28
• 2.3 本章小结28-29
• 第3章 智能车导航系统的设计与算法研究29-39
• 3.1 电磁导航原理介绍29-31
• 3.2 电磁检测电路的设计31-33
• 3.3 双水平线圈传感器与检测算法33-35
• 3.3.1 双线圈传感器的布局33
• 3.3.2 双水平线圈检测算法33-35
• 3.4 单排七线圈检测方案设计35-36
• 3.4.1 传感器布局设计35
• 3.4.2 传感器数据归一化35-36
• 3.4.3 基于最小二乘法的曲线拟合36
• 3.5 两种算法的实验分析与比较36-38
• 3.6 本章小结38-39
• 第4章 智能车平衡姿态检测研究39-63
• 4.1 常用的姿态检测方法39-50
• 4.1.1 姿态传感器及其原理39-42
• 4.1.2 基于陀螺仪的姿态检测方法42-44
• 4.1.3 基于加速度计的姿态检测方法44-46
• 4.1.4 陀螺仪和加速度计的误差模型46-47
• 4.1.5 姿态检测算法与卡尔曼滤波47-50
• 4.2 基于卡尔曼滤波的传感器数据融合50-54
• 4.2.1 传感器性能的比较50-51
• 4.2.2 卡尔曼滤波器的设计51-53
• 4.2.3 仿真实验与结果分析53-54
• 4.3 基于无迹卡尔曼滤波器的姿态最优估计54-58
• 4.3.1 无迹卡尔曼滤波器原理54-56
• 4.3.2 基于 UKF 的滤波器设计56-57
• 4.3.3 仿真实验与结果分析57-58
• 4.4 基于复合互补滤波器的姿态估计58-61
• 4.4.1 复合互补滤波器的原理59
• 4.4.2 复合互补滤波器的设计59-60
• 4.4.3 仿真实验与分析60-61
• 4.5 本章小结61-63
• 第5章 电磁导航智能车算法的验证63-82
• 5.1 软件开发环境与调试工具63-64
• 5.2 智能车系统设计64-67
• 5.2.1 智能车硬件平台设计64-66
• 5.2.2 智能车软件功能与框架设计66-67
• 5.3 硬件资源配置67
• 5.4 主要算法与实现67-76
• 5.4.1 系统的初始化67-70
• 5.4.2 卡尔曼滤波算法的实现70-73
• 5.4.3 控制算法的实现73-76
• 5.5 调试与实验结果76-81
• 5.5.1 参数整定76-78
• 5.5.2 测试结果78-81
• 5.6 本章小结81-82
• 结论82-84
• 参考文献84-87
• 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果87-88
• 致谢88-89

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