智能小车模块概述

智能小车实践模块中北大学仪器与电子学院11:08:54申冲2016.5.5智能小车实践模块概述目的：1、了解智能小车工作原理；2、锻炼电路板设计、焊接、编程能力；3、掌握数据采集与传输、以及基于MATLAB的滤波器设计；4、了解智能小车PID控制原理。中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块任务分解：1、智能小车驱动板电路设计、电路焊接与编程调试（5月6日-23日）

电路设计：5月6日-9日，5月10日集中辅导时提交设计报告

电路焊接：5月10日-13日，完成电路板焊接，5月13日验收

编程：5月14日-17日，完成程序编写，5月17日验收

调试：5月18日-22日，完成小车调试，5月22日验收

提交第一阶段实验报告：5月23日中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块2、智能小车车载传感器数据采集与处理MPU6050数据采集与传输：5月24日-25日

基于MATLAB的滤波器设计：5月26日-29日

提交一篇小论文或实验报告：5月30日3、智能小车速度与运行轨迹控制实验

基于MPU6050的智能小车控制：5月31日-6月3日

基于MPU6050的智能小车转向控制：6月4日-6月6日

集中验收：6月7日中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块内容1、智能小车关键技术介绍2、MPU6050及信号处理技术3、智能小车的控制中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块点击添加文本如何让小车奔驰在跑道上框架式思维软件硬件程序书写格式函数调用层次、参数传递大量数据获取与处理中断优先级、控制系统时间常数一、框架式思维电源电路传感器驱动电路上位机通信MCU控制核心g_fGyroscopeAngleVelocity11:08:54中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块基本控制算法框图11:08:54中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块基本硬件参考方案11:08:54中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块如何让小车奔驰在跑道上二、软件控制器件操作普通I/OAD采集PWM输出UART无线串口通信IIC、SPI传感器通信控制系统逻辑中断优先级、控制周期设置硬件访问层(数据采集与控制执行)业务逻辑层相耦合控制系统之间控制量的耦合控制算法的运算11:08:54中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块程序流程图11:08:54中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块基本硬件框图11:08:54中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块点击添加文本速度、姿态检测传感器光电编码器MCUAB正交解码,速度解算惯性测量单元卡尔曼角度融合、简易四元数运算倾角、姿态解算

辅助导航11:08:54中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块点击添加文本电源、驱动电路电源管理：驱动电路：电池电压7.2伏6伏,舵机驱动5伏,芯片供电3.3伏,传感器供电LDO为主流能源效率?相当于汽车排量11:08:54中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块内容1、智能小车关键技术介绍2、MPU6050及信号处理技术3、智能小车的控制中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块MPU6050以数字输出6轴或9轴的旋转矩阵、四元数(quaternion)、欧拉角格式(EulerAngleforma)的融合演算数据。具有131LSBs/°/sec敏感度与全格感测范围为±250、±500、±1000与±2000°/sec的3轴角速度感测器(陀螺仪)。可程式控制，且程式控制范围为±2g、±4g、±8g和±16g的3轴加速器。移除加速器与陀螺仪轴间敏感度，降低设定给予的影响与感测器的飘移。

VDD供电电压为2.5V±5%、3.0V±5%、3.3V±5%；VDDIO为1.8V±5%陀螺仪运作电流：5mA，陀螺仪待命电流：5µA；加速器运作电流：350µA，加速器省电模式电流：20µA@10Hz高达400kHz快速模式的I2C，或最高至20MHz的SPI串行主机接口(serialhostinterface)内建频率产生器在所有温度范围(fulltemperaturerange)仅有±1%频率变化。中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块信号处理技术信号噪声信号去噪方法

低通滤波器。巴特沃斯、切比雪夫、FIR等。

多尺度分析方法。小波、EMD、LMD等。

其他。卡尔曼、维纳滤波、时频峰值滤波等。中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块内容1、智能小车关键技术介绍2、MPU6050及信号处理技术3、智能小车的控制中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块PID控制算法PID控制是工程实际中应用最为广泛的调节器控制规律。问世至今70多年来，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。是竞赛中控制部分的核心与根基。比例积分微分被控对象控制器理想方程：计算机计算离散化：11:08:54中北大学仪器与电子学院智能小车实践模块模糊控制算法随着智能车竞赛的发展，竞赛对车模速度、稳定性、灵活性有了更高的要求。单纯的PID算法很难满足更高的标准。基于模糊控制、单神经元控制改进型的PID算法得以应用。输入e输出u模糊推理规则库RPID控制器PWM输出执行系统编码器摄像头MCU运算期望值＋－eu模糊值模糊值精确值精确值向量[err,derr]模糊化去模糊化模糊PID控制器算法结构

使用自然语言的思维控制难以用数学模型及状态方程描述的系统隶属度函数亦可用