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视觉引导区域交通智能车辆导航控制器设计探究.doc


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视觉引导区域交通智能车辆导航控制器设计探究
  【摘要】交通智能车辆导航是现代交通道理与车辆发展的重点。通过交通智能车辆导航,能有效缓解道路交通压力、提升道路交通安全行驶水平,未来交通智能车辆导向中智能化水平是车辆设计工程的重点。
  【关键词】智能;导航;车辆
  在研制车辆导航控制器的过程中,通常的数字解析方法不能反应控制器系统的特性,要采用系统识别方法构建控制器的整体运行原理。构建Cyber Car转向控制模型是解决状态空间问题的关键。
  一、区域交通智能车辆系统研究导航控制设计内容
  导航控制是智能车辆自我导航的基础。现阶段,Cyber Car导航方式主要分为有线式导航和无线式导航两种。有线式导航依据物理学中的埋线磁感应引导原理,结合GPS技术与图像识别引导技术,将导航信息展现出来;无线式导航以标志反射法和环境数据库对比法为依据,将道路情况与资料库的道路数据做比较,最终选择出最优化的道路行驶方式。随着视觉导航不断发展,两者间的优缺点受到更多社会群体的关注,智能程度高、应用范围广是未来车辆导航系统未来发展的趋势。
  在现代科技水平下,视觉领域研究是车辆智能导航的关键,在这项工作的研制过程中,美国加州大学、法国国家信息与自动化研究所走在了世界的前列。与此同时,意大利科学家Broggi 教授曾指出,性能优质的导航控制器是实现区域交通车辆智能导航的重点。随着车辆导航过程中时变性与不确定性特征不断显现,加强控制理论研究更具有实际意义。
  二、Cyber Car 自主导航最优控制器设计
  研制Cyber Car自主导航最优控制器设计是一个连续的过程,但整个信息录入、整理、分析是依靠计算器来完成的,所以说,Cyber Car 自主导航最优控制系统的实质是计算机控制系统。
  根据香农采样定理,本文制Cyber ,计算机字长为32位,A/D转换精度是12位,量化效应忽略不计。
  1、最优控制器结构
  在计算机输出计算中,要详细计算△u在Cyber Car转向电机的频率控制信号,以k1,k2,k3…的方式来分别表示车辆侧向速度、车辆横摆角速度和图像侧向偏差等一系列车辆运行数值。控制器终端输出由多个反馈系数共同决定,因此整个最优控制器的设计核心就是确定K的具体数值。
  2、选定最优控制率
  要明确系统闭环极点的变化轨迹。通常情况下,如果主导极点随系数的增大而逐渐远离虚轴,说明目标对象的动态响应能力正在不断提高,如果结果相反,就说明控制信号在消耗能量、逐步浪费系统动态性能。最优控制输出解要兼顾这两种现象,在保证车辆平稳运行的基础上,实现快速、高效控制性能指标的目的。
  要加强对控制性能系数的监控,降低在设计过程中出现虚轴徒增的可能,减少对车辆转向控制的影响。在Cyber Car实际控制模型中,控制性能系数对1到30控制信号的影响是十分明显的,但随着控制性能系数不断增加,状态量的侧向稳定值会不断减小,但基本符合实际车辆控制的要求,数

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  • 上传人小泥巴
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  • 时间2021-07-28
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