智能小车,也称轮式机器人,是移动机器人中的一种。本文对智能小车的硬件系统、导航控制以及多传感器数据融合等相关技术进行了研究,设计实现了一个基于TMS320F2812处理器的智能小车运动控制硬件电路,详细介绍了利用模糊逻辑推理方法实现智能小车的导航及多传感器数据融合,并给出仿真结果。本文首先概要介绍了与智能小车相关的机器人领域以及智能车辆领域的研究现状,对智能小车运动控制系统的基本技术作了系统的介绍,给出了以遥控小车为物理平台的智能小车的概要设计。详细介绍了智能小车运动控制系统的硬件电路的设计与实现。智能小车选择TMS320F2812作为核心处理器,利用其高速的处理能力(时钟频率高达150M)和芯片内部集成的丰富的外设接口资源,如12位的ADC(模数转换器)、1个SPI(串行外设接口)、2个SCI(串行通信接口)、1个符合CAN2.0B标准的CAN控制器模块以及128k的Flash等。基于TMS320F2812的智能小车控制器能够接收各种传感器信号,并能实时响应各种外设事件,为智能小车提供一个功能强大并具有一定扩展性的硬件平台。重点就智能小车的导航控制进行了研究。针对智能小车运动控制系统的非线性和外界环境的不确定性,利用模糊逻辑推理的方法,允许知识边界的不确定性,模拟人类的处理过程来实现智能小车的导航控制。基于MATLAB的仿真结果表明模糊逻辑推理方法在智能小车的导航控制中具有很好的效果。多传感器数据融合结构和方法也是本文的一个研究重点。结合智能小车的传感系统,提出混合式多传感器数据融合结构。详细介绍了基于模糊理论的分布式一致性数据融合方法,并通过一个简单的目标识别任务的仿真实验,来说明这种方法的有效性。