【摘 要】
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目前智能车行进算法多采用传统的PID控制算法方案,其弱点在于响应速度慢、平衡误差较大。提出了基于反向传播神经网络(Backpropagation Through Time,BPTT)的PID精确控制算法,采用以STM32F103C8T6为核心的高精度智能车跷跷板伺服控制系统,通过三维陀螺仪加速度计传感器集成模块MPU-6050检测输出信号给主控系统更新策略,使智能车顺利达到平衡位置。多次测试结果表明,智能车在运行中最大行进速度可达3.25 m/s,全程运行平均速度可以达到2.78 m/s,实际测得最大偏差
【基金项目】
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山西省重点研发计划(指南)项目(201603D121040-1)。
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目前智能车行进算法多采用传统的PID控制算法方案,其弱点在于响应速度慢、平衡误差较大。提出了基于反向传播神经网络(Backpropagation Through Time,BPTT)的PID精确控制算法,采用以STM32F103C8T6为核心的高精度智能车跷跷板伺服控制系统,通过三维陀螺仪加速度计传感器集成模块MPU-6050检测输出信号给主控系统更新策略,使智能车顺利达到平衡位置。多次测试结果表明,智能车在运行中最大行进速度可达3.25 m/s,全程运行平均速度可以达到2.78 m/s,实际测得最大偏差
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