在對車輛進行自動引導，無人駕駛，跡線機器人和尋跡機等的應用領域，跡線跟蹤和分支識別技術是最重要的關鍵和核心技術，而跡線跟蹤和分支識別技術的核心就是如何獲取精確可靠的跡線信息。本設計在分析跡線跟蹤研究現(xiàn)狀的基礎上，提出了多信息融合式跡線跟蹤和分支識別技術的研究方法。系統(tǒng)設計了以微處理器STC12C5410AD為核心的跡線跟蹤系統(tǒng)，選用了八個主動式紅外傳感器檢測跡線信息，檢測信息經(jīng)過放大、濾波、A／D轉換后送入單片機處理。信息處理中，建立了跟蹤系統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，通過BP融合算法得到跟蹤裝置偏離跡線的方向和偏離程度，然后根據(jù)電機的轉向速度和轉向方向控制算法控制跟蹤裝置跟蹤跡線。在設計中，針對跡線的不同形狀，研究了跡線分支識別的方法。對于跡線出現(xiàn)盲區(qū)的情況，引入了線性插值和二次插值插補得到跟蹤裝置的跟蹤定位信息，并提出了跡線遺傳信息的基本概念，用遺傳信息通過回歸算法估計跡線的趨勢，結合實際檢測信息可以快速做出控制決策，使跟蹤更能適應外界環(huán)境。同時，提出了跡線信息的自學習技術，通過對特定跡線的自學習，跟蹤裝置可以重復跟蹤跡線，也就是說跟蹤裝置具有跡線記憶功能。經(jīng)過相應的實驗和MATLAB軟... 

【文章來源】：山東科技大學山東省

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及課題來源
    1.2 課題研究現(xiàn)狀
    1.3 課題的研究目的和意義
    1.4 課題的研究內容
2 系統(tǒng)設計方案選擇及其實現(xiàn)方法
    2.1 系統(tǒng)方案選擇及設計思想
    2.2 跡線傳感器的選取及安裝
    2.3 跡線多信息的融合處理
    2.4 跟蹤裝置驅動控制方式選取
    2.5 分支識別技術的研究
    2.6 具有盲區(qū)的跡線處理方法
    2.7 跡線信息的自學習
    2.8 本章小結
3 跡線跟蹤系統(tǒng)的硬件設計
    3.1 微處理器的選取
    3.2 跡線傳感通道設計
    3.3 跟蹤裝置控制設計
    3.4 電源模塊
    3.5 人機接口設計
    3.6 本章小結
4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的多信息處理及MATLAB仿真
    4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構及設計參數(shù)選擇
    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法實現(xiàn)
    4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的MATLAB函數(shù)
    4.4 跡線跟蹤系統(tǒng)的BP建模及MATLAB仿真實現(xiàn)
    4.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的局限性
    4.6 本章小結
5 跡線跟蹤系統(tǒng)的軟件設計
    5.1 系統(tǒng)主程序的設計
    5.2 跡線信息自學習算法
    5.3 跟蹤處理程序的設計
    5.4 跡線盲區(qū)的信息插值處理
    5.5 濾波程序的設計
    5.6 本章小結
6 系統(tǒng)調試與實驗
    6.1 系統(tǒng)實驗平臺
    6.2 系統(tǒng)硬件調試
    6.3 系統(tǒng)軟件調試
    6.4 系統(tǒng)調試中出現(xiàn)的問題
    6.5 本章小結
7 總結和展望
致謝
參考文獻
作者攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文
附錄 A 系統(tǒng)原理圖
附錄 B 系統(tǒng)實驗實物圖
詳細摘要



本文編號：3192824