本文關(guān)鍵詞：基于飛思卡爾智能車的電磁導(dǎo)航控制技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：電磁導(dǎo)航技術(shù)作為智能車技術(shù)中的一個分支，在智能交通領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，通過分析處理車載傳感器的檢測數(shù)據(jù)獲得智能車輛的位置信息，以此信息對車輛進(jìn)行方向和速度控制。兩輪自平衡電動車結(jié)合了自主移動的思想，將姿態(tài)信息的檢測、動態(tài)平衡的控制、電機(jī)驅(qū)動集于一身，完成自我平衡及運動方向和速度的控制。 以飛思卡爾智能車為硬件平臺，分別對電磁導(dǎo)航技術(shù)和自平衡控制中的關(guān)鍵技術(shù)，即姿態(tài)檢測技術(shù)做了深入的研究。 首先對電磁導(dǎo)航原理和算法做了深入研究，設(shè)計了兩種智能車導(dǎo)航系統(tǒng)的電磁檢測方案，通過實驗比較，選用雙水平線圈傳感器作為智能車的路徑信息采集系統(tǒng)。 其次基于加速度計和陀螺儀組成的姿態(tài)檢測系統(tǒng)，研究了卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波和互補(bǔ)濾波3種不同的姿態(tài)估計方法，并且用MATLAB分別做了仿真，通過比較，選擇卡爾曼濾波算法作為智能車的姿態(tài)估計算法。 最后利用飛思卡爾單片機(jī)作為控制單元，，通過編寫單片機(jī)程序驗證電磁導(dǎo)航算法和姿態(tài)檢測算法的正確性和可靠性，通過實驗測試，智能車能快速穩(wěn)定的沿著電磁軌道做自主循跡運動，并且在運動中完成平衡控制，保持直立狀態(tài)。
【關(guān)鍵詞】：電磁導(dǎo)航 姿態(tài)檢測 卡爾曼濾波 飛思卡爾
【學(xué)位授予單位】：沈陽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U463.6;U495
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-20
• 1.1 課題背景與研究意義12-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-18
• 1.2.1 電磁導(dǎo)航智能車研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 兩輪自平衡機(jī)器人研究現(xiàn)狀15-18
• 1.3 本課題研究內(nèi)容18-20
• 第2章 智能車系統(tǒng)簡介20-29
• 2.1 智能車導(dǎo)航控制原理介紹20-25
• 2.2 智能車硬件平臺介紹25-28
• 2.2.1 控制單元25
• 2.2.2 信息采集單元25-27
• 2.2.3 電源及驅(qū)動單元27-28
• 2.3 本章小結(jié)28-29
• 第3章 智能車導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計與算法研究29-39
• 3.1 電磁導(dǎo)航原理介紹29-31
• 3.2 電磁檢測電路的設(shè)計31-33
• 3.3 雙水平線圈傳感器與檢測算法33-35
• 3.3.1 雙線圈傳感器的布局33
• 3.3.2 雙水平線圈檢測算法33-35
• 3.4 單排七線圈檢測方案設(shè)計35-36
• 3.4.1 傳感器布局設(shè)計35
• 3.4.2 傳感器數(shù)據(jù)歸一化35-36
• 3.4.3 基于最小二乘法的曲線擬合36
• 3.5 兩種算法的實驗分析與比較36-38
• 3.6 本章小結(jié)38-39
• 第4章 智能車平衡姿態(tài)檢測研究39-63
• 4.1 常用的姿態(tài)檢測方法39-50
• 4.1.1 姿態(tài)傳感器及其原理39-42
• 4.1.2 基于陀螺儀的姿態(tài)檢測方法42-44
• 4.1.3 基于加速度計的姿態(tài)檢測方法44-46
• 4.1.4 陀螺儀和加速度計的誤差模型46-47
• 4.1.5 姿態(tài)檢測算法與卡爾曼濾波47-50
• 4.2 基于卡爾曼濾波的傳感器數(shù)據(jù)融合50-54
• 4.2.1 傳感器性能的比較50-51
• 4.2.2 卡爾曼濾波器的設(shè)計51-53
• 4.2.3 仿真實驗與結(jié)果分析53-54
• 4.3 基于無跡卡爾曼濾波器的姿態(tài)最優(yōu)估計54-58
• 4.3.1 無跡卡爾曼濾波器原理54-56
• 4.3.2 基于 UKF 的濾波器設(shè)計56-57
• 4.3.3 仿真實驗與結(jié)果分析57-58
• 4.4 基于復(fù)合互補(bǔ)濾波器的姿態(tài)估計58-61
• 4.4.1 復(fù)合互補(bǔ)濾波器的原理59
• 4.4.2 復(fù)合互補(bǔ)濾波器的設(shè)計59-60
• 4.4.3 仿真實驗與分析60-61
• 4.5 本章小結(jié)61-63
• 第5章 電磁導(dǎo)航智能車算法的驗證63-82
• 5.1 軟件開發(fā)環(huán)境與調(diào)試工具63-64
• 5.2 智能車系統(tǒng)設(shè)計64-67
• 5.2.1 智能車硬件平臺設(shè)計64-66
• 5.2.2 智能車軟件功能與框架設(shè)計66-67
• 5.3 硬件資源配置67
• 5.4 主要算法與實現(xiàn)67-76
• 5.4.1 系統(tǒng)的初始化67-70
• 5.4.2 卡爾曼濾波算法的實現(xiàn)70-73
• 5.4.3 控制算法的實現(xiàn)73-76
• 5.5 調(diào)試與實驗結(jié)果76-81
• 5.5.1 參數(shù)整定76-78
• 5.5.2 測試結(jié)果78-81
• 5.6 本章小結(jié)81-82
• 結(jié)論82-84
• 參考文獻(xiàn)84-87
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和獲得的科研成果87-88
• 致謝88-89

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本文編號：266391