摘 要

现今由于智能机器人技术不断发展，机器人应用愈发广泛，而集机电于一体的智能小车的功能也在不断的开发中。无论在生产运输还是在太空探测等场合，智能小车技术都受到瞩目。智能小车在工作过程中应具自动引导功能，如在路况识别和选择最优路径方面，应做到判断准确，具有实时性，并且运行稳定。因此，在路况识别和选择最优路径时，对智能小车各性能的研究很有必要，尝试对这些性能进行提高，有深刻的实际意义。

本设计按照智能小车的功能确定了硬件和软件系统的设计思路和步骤，并且对涉及到的方案进行了细致的探讨和实验。小车采用STC89C52微控制器，使用红外对管传感器实现路况识别。在实际车模的架构的基础上对智能小车进行研究，探究了智能小车的物理学模型。依据模糊控制策略编写了避障算法。将各系统在不同的光线环境下进行测试，观察小车的运行状态，以验证系统的可靠性和稳定性。实验结果表明，本文设计的红外避障小车性能良好，在普通环境下稳定性高，符合预期的设计目标，为智能小车的进一步研究奠定了坚实的基础。

关键词：智能小车；避障；路况识别；模糊控制；

Abstract

Today with the development of intelligent robot technology, robots are more and more widely applied, and the function of the smart car, which is integrated mechanical and electrical performance, has also been continuously developed. No matter in the production of transportation or in occasions such as space exploration, intelligent car technology are impressive. Smart car should provide automatic guiding function in the process of work, such as in road identification and choose the optimal path, should be accurate, with real-time, and stable running. Therefore, in terms of road recognition and choose the optimal path, it is necessary to study the performance of the smart car, try hard to improve these properties, has important and profound practical significance.

In this paper, based on the function of the infrared obstacle avoidance car, The design strategy and steps of hardware system and software system is confirmed, and the involved plan has carried on the detailed discussion and experiment. The car is equipped with STC89C52 microcontroller and infrared sensor to realize the road recognition. On the basis of the actual vehicle, try to establish the mathematical model. The strategy of the obstacle avoidance is fuzzy control. Each system is tried in different light environment, to observe the running condition of the car, to verify the system reliable and stable. The experimental results show that the design of the infrared obstacle avoidance car performance is good with high stability in the general environment, meet with the expected goal, laying a solid foundation for further research for smart car.

Keywords: intelligent car;obstacle avoidance; road recognition;fuzzy control;

目录

摘要 I

Abstract II

1 绪论 1

1.1 选题背景 1

1.2 研究现状 1

1.3 选题的意义、目的和内容 2

2 硬件设计 4

2.1 微控制器最小系统设计 4

2.1.1 微控制器选型 4

2.1.2 复位电路 5

2.1.3 振荡电路 7

2.1.4 电源电路 9

2.2 传感器电路 10

2.2.1 红外避障模块电路 10

2.2.2 测速模块电路 11

2.3 电机驱动电路 12

3 智能小车的运动学模型 14

3.1 车辆组成及运动原理 14

3.2 智能小车的力学模型 15

3.3 智能小车的轨迹 16

4 多传感器小车软件设计 18

4.1 Keil μVision 4软件开发环境 18

4.2 电机的PID控制策略 18

4.2.1 PID原理 19

4.2.2 PID控制策略的应用 19

4.3 模糊控制策略 21

4.4 智能小车的避障流程 23

5 系统调试 24

6 总结 25

参考文献 26

致谢 27

第1章 绪论

1.1 选题背景

随着机器人技术的快速发展，机器人逐渐融入人们的生活，人们开始期望并尝试制造具有与人类相近思考方式和行为能力的机器人。由于企业致力于提高生产效率，自动化技术开始进入人们的视野，人们研制智能车来帮助人们运输原材料和商品，以减少货物运输途中所消耗的人力。世界各地的科研机构都聚焦于智能车的研究，将其作为重点方向以希望在这个领域获得更大的进展和突破，使智能车为人类发挥出更大价值。

智能车是将自动控制原理、体系架构、人工智能、现代数字信号处理等众多技术融于一体，是计算机科学、智能控制技术和模式识别的重大成果。智能车的研讨方向可以分为线性系统的过程分析、动力机构的运转、机器学习的算法设计、电源及硬件控制器的优化等。

1.2 研究现状

19世纪末，个人汽车走进了千家万户，人们对移动工具的研究日趋成熟为智能车的研究奠定了基础。二十世纪六七十年代在美国斯坦福大学的努力下，名为的移动机器人横空出世。能够自动进行信息探测、空间建模、动作规划并完成任务，这是第一次将人工智能学应用于移动机器人。在演示实验中它完成了寻找并移动指定木箱的任务，使用了光学探测器、几何测距仪、动量传感器、伺服电动机等设备。整个系统本身不是完全自主的，而是利用电讯装置由大型计算机控制。从此，人类在智能车领域实现了从无到有的突破，并且使智能车辆的科研工作获得了人们更多的关注。