在中职电子专业课程教学中实施飞思卡尔智能车设计的项目教学研究

项目式教学在中职电子专业课程教学中有适应教学改革新趋势的重要意义.本文结合中职电子专业学生的学习特点,以飞思卡尔智能车作为项目教学内容,进行了智能车硬件电路的项目设计.教学实践表明,围绕智能车项目组织教学和展开教学,对改革中职电子专业课程教学、提高学生的专业素质有重要意义.     

一种基于可靠预约ALOHA的智能车多车协作通信协议

针对典型交通场景下智能车多车协作的实时性、可靠性及分布式协作的要求,提出了基于可靠预约ALOHA的介质访问层信道接入协议,通过使用动态时分复用信道而提高车间通信的实时性,用预约时隙和广播机制而提高通信的可靠性与分布式特性,并设计了针对车队和超车的多车协作算法.同时,通过实验验证了通信协议及系统的可行性与可靠性.     

有刷直流电机的数学模型及参数测量方法

直流电机在日常生活中有着广泛有应用.本文以提高智能车的控制性能为目的,通过建立有刷直流电机的数学模型,更好地提高控制精度,优化性能.同时,本文将提供一种在未知电机详细参数的情况下,通过实验得到电机数学模型参数的方法——"阶跃响应法"测量传递函数参数.     

基于机器视觉的智能小车道路识别系统设计

本设计是在以MC9S12XS128为主控芯片的基础上完成的,包括自制的系统板部分、数字CCD摄像机部分、车速传感器部分、加速度传感器部分、驱动电机及转向舵机控制部分;本车采用数字CCD传感器寻迹,以脉宽调制控制方式(PWM)控制电机和舵机。软件是在CodeWarrior 3.1的基础上用C语言编写的,车辆纵向控制采用数字增量式PID控制算法,横向控制采用拟人控制算法。     

基于SR-Context的激光雷达点云闭环检测算法

针对传统激光雷达闭环检测算法受动态障碍物干扰较大、关键帧搜索以及特征匹配耗时较长的问题,采用MF-RANSAC算法并改进ScanContext,提出一种鲁棒性更强、耗时更短的SR-Context激光雷达闭环检测算法.首先,利用区域生长算法对扇形栅格化后的点云进行分割;随后,不依赖于目标识别和跟踪,借助动态区域多点选取和多属性查询对应点,提出一种MF-RANSAC算法快速实现动态目标剔除;最后,通过简化特征匹配计算和删除闭环历史匹配帧的方式改进ScanContext算法,对去除动态目标后的栅格提取特征实现闭环检测.分别在KITTI数据集与实车数据集下进行测试,实验结果表明,本文算法在城市动态环境下能够快速准确实现闭环检测进而提高激光雷达建图精度,且平均耗时仅为ScanContext算法耗时的40％.     

一种基于IPM-DVS的车道线检测算法

为了提高在复杂情形下车道线检测的鲁棒性,提出了一种基于IPM-DVS的车道线检测算法。首先,对视频序列中连续两帧图像进行IPM得到鸟瞰图像,对这两帧鸟瞰图像进行差值运算,对差值图像进行Sobel算子卷积,然后将卷积结果与鸟瞰图像进行DVS,实现车道线信息的分离,最后根据车道线特征信息进行滤波检测。通过阴影、水渍、逆光等场景对该方法进行测试,实验结果表明:该方法能在各种复杂环境中检测出车道线,具有实时性好、鲁棒性强、正确率高的优点,适用于无人驾驶智能车视觉导航。     

ALVINN及其扩展

该文在剖析了ALVINN（Autonomous Land Vehicle in a Neural Network）的基础上，指出了其获得成功的几个决定性因素，综述了围绕ALVINN展开的研究工作，包括在网络结构、学习算法、功能和应用方面所做的扩展，对其中存在的一些问题也进行了必要的分析和讨论。     

北京联合大学两支车队成功入围第六届全国大学生智能车总决赛

第六届"飞思卡尔"杯全国大学生智能汽车竞赛华北赛区预选赛于2011年7月21～24日在太原理工大学成功举办,来自华北赛区的包括清华大学、北京科技大学、北京理工大学在内的38所高校的     

教学用多功能单片机智能车设计与实现

为了丰富单片机教学的形式,设计与实现了教学用多功能单片机智能车系统.该系统选择了经典的P89V51系列单片机.使用步进电机来实现车辆定向定距等运动的精确控制,不同于以竞速为目的的单一功能智能车,并配合定向定距、避障等实验巩固单片机技术相关的知识.系统使用了红外发射管TSAL6200、红外一体化接收管LL-M6038和红外光敏三极管3DU5C这3种红外光电器件,检测智能车所处的环境.在此平台上学生可通过编程实现各种功能,有利于巩固和深化所学的理论知识.     

考虑车辆稳定性的模型预测路径跟踪方法

针对目前车辆路径跟踪控制大多集中于跟踪的精确性,却忽略车辆行驶稳定性的问题,提出一种考虑车辆稳定性的模型预测路径跟踪方法.首先,以简化后的车辆动力学模型为基础,推导线性时变路径跟踪预测模型,增添表征车辆稳定性的质心侧偏角等约束条件;然后,对二次规划进行求解,添加向量松弛因子解决计算中出现的无解问题;最后,通过Carsim和Matlab/Simulink联合仿真对文中方法进行验证.仿真结果表明:基于文中所提方法设计的控制器能够在不同车速、不同附着系数下,保证跟踪参考路径较为精确的同时,还可以保证车辆的稳定性.