随着信息化时代到如今工业化4.0时代数十年的发展与科技的不断突破,信息技术,机器人技术,人工智能技术得到了飞速发展。智能小车作为智能化领域重要的组成部分,在交通运输、物流输送、工业生产、军事行动、地外天体探测等领域起到了至关重要的作用。智能小车集中运用了环境感知、路径规划、轨迹跟踪控制等技术,还涉及计算机、传感器信息融合、自动控制技术,是当前控制领域的研究热点。本文研究的轮式移动智能小车以32位微控制器作为轨迹检测、轨迹跟踪、速度控制及机构运动的核心控制单元。完成了智能小车的程序设计、平台开发、电脑仿真与实景试验工作。因为智能小车属于智能车辆的微型版本,所以本文的工作对促进智能小车从实验室迈向实际应用具有重要的意义及广泛的应用前景,本文工作内容如下。首先,本文研究的轮式移动智能循迹小车的运动部件为双直流电机所驱动的差速后轮及舵机驱动的转向前轮。智能小车的硬件系统为六个模块,其核心控制模块为一块32位的STM32RCT6微处理器。该单片机将图像传感器模块和速度传感器模块检测出的信号作为智能小车转向控制和速度控制的反馈信号,构成了闭环系统结构。核心控制器、直流电机驱动器及其它模块采用的是12V电源模块供电,轨迹图像的提取与识别采用的是线性CCD传感器模块,它可以识别场景地图中的黑色轨迹并将小车与轨迹偏离的误差信号传递给核心控制器,前轮舵机转向模块根据单片机的控制信号调节舵机转角使小车精确地跟踪前方轨迹。同时,控制信号也控制小车后轮双直流电机模块进行差速转向;智能小车行驶速度的测量通过双直流电机上的测速传感器模块来完成。其次,应用Keilμ5C语言开发软件编写、编译与调试基于TSL1401CL线性CCD图像传感器的智能小车循迹算法,该算法应用动态阈值理论对传感器采集到的黑白视频信号进行二值化处理,计算智能小车与黑色轨迹间的距离偏差,从而实现小车对目标轨迹的自动跟踪。研究了智能小车的前轮转向舵机,舵机应用了位置式PID控制方法,后轮直流电机分别应用了位置式PID和模糊位置式PID控制方法,其后部连接的测速传感器实时检测智能车的轮速,传感器将信号反馈至STM32微控制器,使其读取测速传感器采集的数据并构成速度闭环控制。再次,构建了智能车的运动学模型,制定智能车轨迹跟踪策略。选择了经典PID控制方法与模糊自适应整定PID控制方法,设定模糊自适应控制器的输入量及输出量、将两个量模糊化并制定隶属度函数与模糊推理规则,最后进行反模糊化运算。在Matlab/Simulink环境中搭建基于PID控制与模糊自适应PID控制方法的智能车模型轨迹跟踪控制器模块,针对了两种参考轨迹分别进行了仿真并对仿真效果进行了研究、对比与分析。最后,在实验室中搭建试验场景地图,布置了智能小车所需要跟踪的轨迹。将PID控制算法与模糊自适应PID控制算法下载至32位车载微控制器中,分别对两种试验轨迹进行实车跟踪试验;试验结果表明,两种控制算法可以使智能小车系统以良好的状态运行,可以实现智能小车的自动轨迹跟踪运动。