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1、外文文献翻译(含：英文原文及中文译文)中文译文基于智能汽车的智能控制研究摘要本文使用一个叫做“智能汽车”的平台进行智能控制研究,该小车采用飞思卡尔半导体公司制造的MC9S12DG128芯片作为主要的控制单元,同时介绍了最小的智能控制系统的设计和实现智能车的自我追踪驾驶使用路径识别算法。智能控制智能车的研究包括:提取路径信息,自我跟踪算法实现和方向和速度控制。下文介绍了系统中不同模块的各自实现功能,最重要部分是智能车的过程智能控制:开环控制和闭环控制的应用程序包括增量式PID控制算法和鲁棒控制算法。最后一步是基于智能控制系统的智能测试。关键词:MC9S12DG1
2、28;智能控制;开环控制;PID;鲁棒;1研究背景随着控制理论的提高以及信息技术的快速发展,智能控制在我们的社会中发挥着越来越重要的作用。由于嵌入式设备有小尺寸、低功耗、功能强大等优点,相信在这个领域将会有一个相对广泛的应用,如汽车电子、航空航天、智能家居。如果这些技术一起工作,它将会蔓延到其他领域。为了研究嵌入式智能控制技术,“智能汽车”被选为研究平台,并把MC9S12DG128芯片作为主控单元。通过智能控制,智能汽车可以自主移动,同时跟踪的路径。首先,本文给读者一个总体介绍智能车辆系统的[2、3]。然后,根据智能车辆的智能控制:提取路径信息,自我跟踪算法实
3、现中,舵机的方向和速度的控制。它提供包括了上述四个方面的细节的智能车系统信息。此外,本文强调了智能车的控制过程应用程序包括开环控制、闭环增量PID算法和鲁棒算法。2智能车系统的总体设计该系统采用MC9S12DG128[4]作为主芯片,以及一个CCD传感器作为交通信息收集的传感器。速度传感器是基于无线电型光电管的原理开发。路径可以CCD传感器后绘制收集的数据,并且系统计算出相应的处理。在同时,用由电动马达速度测试模块测量的智能汽车的当前速度进行响应的系统。最后,路径识别系统利用所述路径信息和当前的速度,以使智能汽车在不同的道路条件的最高速度运行。图1示出了智能车
4、辆系统的框图。3跟踪算法的自我实现智能汽车的自我控制基于其上由CCD传感器[5]收集的路径信息。CCD传感器的数据采集速率为25帧/秒。一个帧被划分为两个部分:奇数场和偶数场,也就是说,50场/秒。为了使该电流路径的准确判断?我们放大频率为32MHz。最后,该系统将得到后MC9S12DG128ATD模块逆向其由CCD传感器收集的数据35*307阵列,并忽略一些消隐数据。智能汽车有根据的滞后运行时,为了提高速度,收集前瞻性路径信息变得尤为重要。基于上述理由,我们选择某一行远程数据作为智能车控制基本数据阵列的第一行。相应地,第150行和第300行被选择作为辅助数据
5、,然后我们得到一个新的3*35二维阵列。在阵列的基础上,我们可以通过大量的实验和测试转弯最佳值适应的每293行的最佳速度。对应的速度和转弯最佳曲线是基于上述数据绘制。速度曲线和转弯曲线的拟合过程将使用本文中的第1行数据,例如声明。图2示出了智能车与路径之间的位置关系(精确地黑色轨道)当车转身时L表示该CCD传感器收集的最远基准线与汽车之间的距离。S表示最远中间点的基准线和所述轨道线之间的距离。R表示的转弯半径。计算R的过程如下:从三角函数推导,我们制定出:通过测量,L=0.6米,在90度角范围内,黑色磁道位置和车体位置的垂直中心线之间的距离为约0.2667米。
6、这意味着S的范围从0到0.2667米。根据向心力式:极限速度可从公式推导:(4)智能车进入角时可以用下式计算出每个基准点的速度,同时该速度也是最大值。为了计算速度V,我们需要测量的摩擦参数。在本文中,计算摩擦参数的方法如下:首先,智能车放置在KT板上,然后将板的一侧被升高直到智能车可以从板滑动。测量是在地面与KT板之间的角度。其结果是大约60°该图3示出了智能汽车的机械分析以下等式可以得到车体状况力量的平衡:mgsin60=mgsin30KT板的摩擦系数,可以计算,u=0.577智能汽车中英文对照外文翻译文献该智能车识别图像阵列的每一行由35个点组成。从左至右
7、,参考点是从1编号到35。在该论文中,0到17点被选择作为例子进行申报。这些点的最大速度被计算,并且这些数据将被显示在表中转弯的半径和速度表如可从表中可以看出,智能汽车的最大速度为2.1596米/秒。经过测试,结果表明,速度是2.0米/秒时,PWM等于2400。当智能车从一条直线进入弯道前,速度可能比最大速度更快。与此同时,惯性因素作用于智能车。该系统通过了许多次基于最大值的实验,最后,在表格4中的基准点的速度曲线是基于从许多实验中测试得到的实验数据。弯道曲线拟合智能小车方向由转向器的控制。舵机的转向范围从-45°到+45°。在本文中,MCU总线频率被PLL乘
8、到32MHz,20ms可以被分成600
