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智能车中英文外文翻译

作者:高考题库网
来源:https://www.bjmy2z.cn/gaokao
2021-03-02 17:27
tags:

-

2021年3月2日发(作者:triceratops)




中英文对照资料外文翻译文献









自治智能车在模拟车辆列队中的设计




摘要



自治智能车是基于考虑车辆和道 路在内的车辆编队的物理仿真的基础。


本文在车辆道路综合的情况


下,


分析了车辆编队系统的架构,


并提出了自制智能车控制系 统的构造和结构。


在分析了自治智能车的


功能要求之后,


本文设计了自治智能车关键的硬件和软件。


它把芯片作为控制器,


以及用摄像头和超声


波传感器作为行车导航。同时,它应用直流电机 实现智能车的驱动和转向,以及采用


Zigbee


技术来设


计无线通信模块。


我们提出的关于识别导航线和运动控制的关键算法 ,


这其中包括路径提取和控制算法。


试验表明自治智能车有一个 良好的稳定性能,


满足了车辆编队系统的功能要求,


这款车将提 供测试平台


和车辆编队系统的进一步研究的技术基础。



1.


简介



近 年来,


随着横向和纵向的智能车辆控制技术等智能交通技术的发展,

车辆列队研究已成为在智能


交通领域的热点,它融合了一些技术,这其中包括车辆间 相互通信,公路通信技术,智能控制技术等。


在车辆道路综合的基础上的车辆队列控制系 统可以通过提高单个车辆的智能化水平,


提高与交通环境交


互信 息的能力,


以及增加车辆密度来提高道路通行能力。


与此同时, 它减少了控制对象,简化了交通控


制复杂性,增加了运输可控性,有效地缓解了交通堵塞 ,并最终提高了行车安全性。此外,它可以在一


定程度上减少车辆阻力和车辆油耗。




1


显示了基于 车辆道路行驶的车辆队列架构系统,


这表明智能车辆控制,


车路 信息交互技术,


车辆队


列和控制方式和其他关键技术是系统的重 要组成部分。


然而,


目前汽车队列的结构,

行为特征和智能化


行程控制算法尚未完善。因此,有必要研究一些基础东西,这包括 车辆队列,车辆队列模型,及车辆小


队控制方法的行为特征,这些研究需要在建设有硬件 循环仿真的车辆队列系统中进行。



1



交通运输类监控层



道路汽车调度层



车辆队列控制层



信息进程



执行



传感器



汽车


1


汽车


2


汽车


n


道路和环境




1


基于车辆道路的车辆队列系统的体系结构





为实现对队列行驶车辆的模拟


,


智能控制和交换信息是必要的。该系统需要智能控制


,


信息交互、自


治的稳定性。



2


是的自治智能车系统的结构。自治智能车采用单片机作为 控制器,并使用摄像头、



航传感器和超声波传感器,基于


Zigbee


技术的无线通信模块。




本文将首先分析基于自治智能车功能要求的整体设计方案 ,然后介绍了横向和纵向的控制和导航的


硬件实现方式和如何处理的关键问题,


并讨论如何通过优化控制算法和软件来提高汽车的稳定性和智能


化水平, 随后根据实际过程的测量自治智能汽车的性能介绍它的自治的策略。



无线传输



和接受模块



纵向信息



横向信息



摄像头



道路



距离测量传感器



速度测量传感器



单片机



角度传感器








行驶



电机



转向



电机



横向控制






2


自治智能小车控制系统

< p>


2.



自治智能模拟车整体设计



自治智能车 包括四个部分:检测系统,电力系统,通信系统,控制和决策系统。


< br>检测系统是最重要的,其主要工作是导航。我们选择


CMOS

摄像机作为检测传感器,它可以检测出


车道,引导车辆在路上顺利的行驶。考虑到单 一的


CMOS


图像传感器不能理想的检测车的距离,超车距


离和其他运动参数,我们选择了超声波传感器。



2



电力系统主要控制电机的转向角 度和直流电机的速度。


该控制过程如下:


首先,


检测系统收集路径


信息,


然后驱动器系统使直流电动机 产生适当的转速,


转向电机根据控制和决策系统的分析和判断给出


一个正确的转向角,


所以自治智能汽车可以跑得快而且平稳。


为了通过车队仿真控制得到更实际的行为


特征


,


自治智能车在该系统中采用后轮驱动和前轮转向的结构。


在车辆与车辆之间和车辆与道路之间的无线通信网络中,我们选择了基于


IEEE8 02.15.4


无线标准



ZigBe e


技术。多节点的网络需要大的网络容量和自组织无线通信技术,相较于其他无线通讯技



,Zigbee


有更高的数据传输速 率和执行时的更稳定。它的网络能够支持上千个节点,是在小范围内监


测和控制的最好选 择。



控制和决策系统以飞思卡尔


16


位单片机


-


MC9S12XDP51 2


作为其主要控制芯片,它的


40M


的 主频能


够满足实时检测和信息处理的需要。此外,它可以提供丰富的

I/ O


端口,精确的时钟输入捕捉和时钟


资源。


XDP512


连接所有的子模块,收集周围的车辆信息,并处理数据,根 据控制算法输出控制信号。


PC


检测和控制


车辆之间通信



Zigbee


模块



车辆道路通信



CMOS


传感器




HCSX12


控制核心



前轮横向控制器



超声波传感器



后轮纵向控制





3


系统框架



3.


自治智能车硬件系统设计



硬件设计对自治智能车的运行效果有直接的影响,


根据自治智能车总体 的分析,


硬件应该含有以下


模块:


(< /p>


1


)导航模块,这其中包括数字


CMOS


摄像头和超声波无障碍检测传感器(


2


)控制模块,包括行


驶和转向运动电机(


3


Zigbee


无线通信模块(


4


)单片机控制模块。



3.1


、导航装置


< br>(


1


)摄像头模块设计



使用摄像头作为路径检测传感器提前扫描前面的道路


,


以便汽车更顺畅的操作。


由于


CMOS


图像传感


器具有高集成度,


低功耗,

< br>低像素的缺陷和其他优势,


我们选择了


356*


292


分辨率


OmniVision



OV6620


彩色


C MOS


图像传感器。



4


是图像采集过程。


首先


,


单 片机控制摄像头采集信息,


然后传输图像数据到


FIFO


缓冲存储器,变换并行及串行数据


,


最后由单 片机的


SPI


端口读取这个数据。



3





4


图像采集过程



图像采集过程有两种模 式:


上电模式和


SCCB


模式。


该系统采用


SCCB


模式:

< br>经过


SCCB


初始化


OV662 0


和启用


VSYNC


,系统判断是否已 获得一帧图像,


FIFO


存储了一帧图像之后,系统通过单片机 获取数据。




2

)超声波模块设计



如果让智能汽车能自动避开障碍和导航 ,则它需要建立在行驶中车辆的距离测量系统。超声波测


距系统,可避开障碍并定位他们 ,根据摄像头获得的信息进行决策控制,并协助路径的规划。


但是少量

< br>的超声波传感器不能满足高精度测距和避障的要求。


为了确保高精确度,


汽车需要增加测量距离的电路


通道,


用来补偿传 感器角度的限制。


该系统采用


8


个超声 波测量通道,


利用角度补偿手段使主要障碍的


位置和距离的信息 更加准确。图


5


是安装结构图,图


6< /p>


是距离测量系统的数据流结构图。





智能车





5


超声波传感器安装结构

< p>




该系统通过检测从 发射到返回的时间间隔来计算距离。因为时间与超声波的路程成正比,当超声


波发射端发 送几个振荡的脉冲,


微控制器开始计时;当接收器接收到第一个反馈脉冲,


时间停止。


测量


距离如下:



D=CT/2



1




在公式(

< br>1




C


是空气中的声速,


T


为从发射到返回的时间间隔。图


6


如下:



4





MC9S12XDP512


超声波发射



功率驱动



方波发生器



比较电路



放大电路



红外接收




3.2


控制单元


< br>(


1


)直流电机驱动,速度检测



RS -380S


型直流电动机是用于速度控制,自 治智能车采用闭环控制技术,并以


MC33886 H


桥驱动< /p>


器作为电机驱动器。如果电机采用开环控制,它会受到许多干扰,如电池电压,电气传动摩 擦,路面摩


擦力和由前轮转向角引起正向电阻,


这些因素将导致 智能车的运行不稳定。


因此,


闭环控制方法是迫切


需要的。闭环控制系统测量速度,并采用


PID


算法 ,它需要在很短的间隔内获得速度变化,


计算出瞬时


速度和期望 速度之间的差值,速度传感器采用欧姆龙


E6A2- CWZ3C


编码,其精度可达


360 P/ R





2< /p>


)转向电机控制




转向电机控制由直接改变输入


PWM


占空比的不同来 转动不同的角度,该转向电机输出角与给定的


PWM


信号有一定 的线性关系。由于电机的转向力矩足够大,单片机计算横向控制量,并直接给出了


PWM


控制信号,使电机实现转向。



3.3


无线通信模块



自治智能车的通信系统包括以


ZigBee


为基础的通 信卫星网络,它由一个网络协调器和一些网络终


端节点组成。网络协调员负责网络的管理 工作,而终端节点一方面获得模拟数据


;


在另一方面,把这些< /p>


模拟数据通过无线网络传输给协调员。通过这种方式,不仅降低了


ZigBee


网络的复杂性,而且也方便


了数据的集中管理。< /p>



7


描述了通信网络的设计方案效果:< /p>



PAN


无线网络覆盖里,


网络终端节点的数


目已经确定。


< br>在这个系统中,每台车是一个智能终端节点。装载着


MC13192


无线收发器的汽车通过


MC13192


< p>


XDP512


之间的数据交换来进行无线通信。



5





7


自治智能车通信系统结构



3.4


.单片机及其外围电路模块


< /p>


XDP51


是自治智能车的核心部件


,< /p>


它控制着所有其他模块


,


获得路径、速度 、无线信号和其他数据


,


并在此基础上将参数归类并计算出最优 的控制策略。因此


,


该系统必须拥有非常高的稳定性。



为了提高单片机的稳定性,设计的主要措施已经采取如下:①


MCU


电源电路设计


;


②滤波电路的优



;


③单片机系统


PCB


板的布局


;


④单片机时钟电路。



4


.自治智能车 和相关算法的软件系统设计




该 智能车系统软件包括以下模块:初始化模块,实时路径检测模块,防冲突模块,横向和纵向闭环

< br>控制模块,通信模块。该系统的软件流程图如图


8


所示< /p>



在大多数时候,微控制器处理数据和图像。

因此,


高效的图像处理算法和闭环控制算法可以节省单片机的


CPU


资源,


提高自治智能车的反应速度和

< br>它的整体性能。路径提取算法和运动图像采集后的反馈控制算法如下。



4.1


路径提取算法



路径是目标检测线边缘的准则。


算法是:


一个灰度图像 中的每个设定的阈值的二维矩阵,


得到两个


相邻像素的自顶向下 的差值。


如果边缘大于或等于阈值,


它的下一个点对应的像素是 指向边缘的,


该像


素被认为是特征点,


在同一时间记录它。


当发现边缘的排列,


我们可以找出靠近这一 行的下一行近的边


缘,因此花更少的时间找到了这一点。该算法能始终在每一列的边缘附 近跟踪这一列


,


并找出下一行的


边缘< /p>


,


所以它是高效的。在横向控制,我们根据坐标来使电机转向,该 查表方法可以控制横向方向。



6



开始



初始化



新策略



检测路径



检测障碍



数据融合



控制



外部指令



Y


Y


需要反馈



需要停止



N


Y


停止




8


自治智能车系统的软件流程图




4.2


运动反馈控制算法




在纵向控制中,我们建立一个二维数组,有


10*33


种元素,每一行对应一个速度值,在一定的速度

< br>下,每个排列对应着不同的角。




在纵向控制的过程中,我们根据当前的速度和道路状况设置安全速度值,所谓的安全速度值是车能


拐过拐角的速度。当反馈速度小于设定速度,


汽车加快速度,


如果反馈速度等于设定速度,


汽车保持原


来的状 态,否则减慢或加快。加速和减速算法公式(


2





u(k)=Kp[e(k)-e(k- 1)]+Kie(k)+Kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)] (2)


△u(k)是速度变量的增值、


e(t)


是控制误差、


Kp


相当增益


,Ki= KpT /Ti


是积分系数


,


Kd = KpTd/T


是微分系数,


Ti


是 积分时间常数,


Td


是导数时间常数,


T


是采样时间。





5


.自治智能车测试和分析



如图


9


所示的是智能车的外观,我们从四个方面 测试它的性能表现。



7





9


智能车 的外观




5.1


智能车的巡线




经调整后,智能车的巡线功能实现了。它会自动加速和减 速。用计算机模拟的轨迹图,如图


10


,我

们可以看到,车开动的路线,有一定的横向误差。分析发现,横向控制数据不够精细,那么方向的控制


是不能满足控制精度。





10


自治智能车运动轨迹



5.2


汽车蔽障测试




当自治智能车需要改变车道或超车,


在避开障碍的实验过程它可以自动避开障碍 物


.


分析表明有关蔽


障策略不能良好的 处理速度、距离和转角的关系。精确模型应建立在其中。




5.3


单个智能车速度控制的测试




在公示(


2

)里面改变


Kp,Ki,Kd


的值,测量电机控制和智能汽 车在高速运行的关系,这种关系见图


11


横坐标是测量周期和


Y


坐标是测量速度的脉冲,

< p>
曲线


1


表示对象速度,


曲 线


2



曲线


3


是当


Kp,Ki,Kd


变化时的速度曲 线。


在实验中,


我们发现系统受


Kp< /p>


影响非常大,



11

显示,


在调整过程的速度的过程


中,由于不同的

< p>
PID


参数值,会出现不同幅度的振动。特别是在响应速度下降时,


会产生更大的稳态误


差。



8




图< /p>


11


电气特性和是将时间的关系




5.4


反干扰和通讯测试


< p>
在正常情况下,


自治智能车在轨道线上运行时,


在 不脱轨的前提下速度比安全速度小。


在增加人为光线


或覆盖一些 道路标记,


自治智能汽车能在遇到盲点时自动停止,


所以系统需 要通过增加反干扰能力提高


性能。


同一时间,

< br>在自治的智能车上进行的测试表明:


通信系统可以正确地接受指令,


做出正确的动作。



6


.结论与展望




基于车辆道路综合情况的车辆队列控制是智能交通领域的热 点,半实物仿真技术是车辆队列控制的


重要研究工具。


汽车的通 信能力是车辆队列的物理模拟仿真系统的基础。


在本文中,


16


位芯片


MC9S12X-


DP151 2


是用于控制的核心;


除此之外,


CM OS


摄像头


ov6620


传感器与超声 波传感器,


用于收集交通信息;


直流电动机及其它元件组成自治 智能车的控制系统;


Zigbee


技术是用于通信,这种通信符 合单辆车在


车队中的智能化,信息化,自治性,稳定性的要求。试验表明,自治智能车可 以自动识别路径,在高速


运行时保持稳定性。在通信中,


Zig bee


数据传输模块传输数据稳定、正确,这样自治智能车可以根据

通信协议控制另一个智能车。


超声波传感器有


4

< p>
毫米的位置精度可有效检测周围的障碍。


汽车的结构提

供了用于智能车辆道路系统和实施自治车辆队列控制的下一步发展测试平台和技术基础。



今后,将进一步研究自主智能车,车辆队列控制器 算法和控制策略,这项研究包括自治智能车自动


跟踪算法和自动避障算法,多辆车之间的 通信,车辆动力学模型和运动模型的控制策略的结合。






鸣谢


< /p>


它是由国家自然科学基金项目中国科学基金


No.50578128



和中国高新高技术研究发展计划



863



( 编



2006AA11Z215











9



外文原文


:


The Design of Autonomous Smart Car Used in Simulation of Vehicle Platoon




Abstract



The


autonomous


smart


car


is


the


foundation


of


physical


simulation


of


vehicle


platoon


based


on


vehicle


and


road


cooperation.


This


paper


analyzed


the


architecture


of


vehicle


platoon


system


in the case of vehicle-road cooperation, and proposed the constitution and structure of


autonomous


smart


car


control


system.


After


analyzing


functional


requirement


of


the


autonomous


smart car, the paper designed the key hardware and software of the autonomous smart car. It


took the microchip as the controller, and used camera and ultrasonic sensor for the lane


navigation.


At


the


same


time,


it


used


DC


motor


for


control


driving


and


steering,


and


the


Zigbee


technology was adopted to design the wireless communication module. The key algorithm about


recognizing navigation lane and movement controlling method was proposed, including path


extraction


and


controlling


algorithms.


The


test


indicated


the


autonomous


smart


car


had


a


good


and stable performance, which met functional requirement of vehicle platoon system. The car


will


provide


test


platform


and


technological


base


for


further


study


of


vehicle


platoon


system.


1. Introduction


Reduce


the


vehicle


resistance


and


the


vehicle


oil


consumption


in


some


degree.


Figure


1


shows


the architecture of vehicle platoon system based on vehicle-road cooperation,


which show that the intelligent vehicle control, the vehicle-road information interactive


technology, the control way of vehicle platoon and other key technologies


are


the


important


parts[3]However,


at


present


the


vehicle


platoon's


architecture,


the


behavioral


traits


and


intelligent


travel


control


algorithm


have


not


been


consummated.


Therefore, it is necessary to research the foundation, including the behavioral traits of


vehicle


platoon,


modeling


of


vehicle


platoon,


and


the


control


method


of


vehicle


platoon.


These


research need to be conducted by constructing the simulation system of vehicle platoon with


hardware in the loop.


10

-


-


-


-


-


-


-


-



本文更新与2021-03-02 17:27,由作者提供,不代表本网站立场,转载请注明出处:https://www.bjmy2z.cn/gaokao/691274.html

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