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时间:2018-12-14
《基于armcortexm4的磁导航自主路径识别系统设计》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、北京联合大学毕业设计摘要本文详细介绍了基于ARMCortexM4的磁导航自主路径识别系统的设计与实现过程。本系统以飞思卡尔32位单片机MK60DN512ZVLL10为控制核心,通过电感检测赛道上通电导线产生的磁场来判断赛道信息,从而控制小车自主行驶。对电感切割磁场产生的信号,先进行了选频,然后使用运放对信号进行放大,再利用肖特基二极管对交流信号进行检波,最后送入AD中获得小车在赛道上的位置信息。在控制小车自主循迹中,方向与速度控制上分别使用了位置式PID与增量式PID。在调试PID参数以及系统时,还使用了上位机软件。关键词:磁导航自主路径识别MK60DN512ZVLL10PI
2、DV北京联合大学毕业设计AbstractThispaperdescribesthedesignandimplementationprocessbasedonARMCortexM4magneticnavigationpathindependentrecognitionsystem.ThissystemMK60DN512ZVLL10Freescale32-bitmicrocontrollertocontrolthecore,throughtheinductorwireproducesamagneticfielddetectioncircuitisenergizedtodeterm
3、inethetrackinformationtocontrolcarautonomousdriving.Cuttingthemagneticfieldgeneratedbytheinductorsignal,thefirstforaselectedfrequency,andthenusetheopamptoamplifythesignal,andthenusetheACsignalSchottkydiodedetector,andfinallyintotheADpositioninformationobtainedinthecaronthetrack.Inself-contr
4、olcartrackinginthedirectionandspeedcontrolareusedpositionalPIDandincrementalPID.PIDparametersduringcommissioningandsystem,alsousedthePCsoftware.KeyWords:magneticnavigationpathindependentrecognitionMK60DN512ZVLL10PIDV北京联合大学毕业设计目录摘要IAbstractII引言-1-1硬件电路-2-1.1单片机最小系统板-2-1.2电源模块-2-1.2.1LM1117-2
5、-1.2.2LM2940-3-1.2.3LM2576-ADJ-3-1.2.4主板总体设计-4-1.3电机驱动模块-4-1.4传感器模块-6-1.4.1磁感应传感器-6-1.4.1.1选频电路设计-6-1.4.1.2放大电路设计-7-1.4.1.3检波电路设计-7-1.4.1.4磁感应传感器整体设计-7-1.4.1.5磁感应传感器的实际电路设计-8-1.4.2速度传感器-8-1.4.3起跑线检测传感器-8-2机械调校-10-2.1舵机的安装-10-V北京联合大学毕业设计2.2前瞻的固定-10-2.2.1电感的排布-10-2.2.2前瞻的长度-11-2.3编码器的安装-11-2.
6、4降低重心-11-3软件编写-13-3.1开发环境-13-3.2程序下载-13-3.3底层驱动编写-13-3.3.1GPIO模块-14-3.3.1.1打开时钟-14-3.3.1.2设置引脚功能-15-3.3.1.3GPIO口方向设置-15-3.3.2PIT模块-16-3.3.2.1时钟设置-16-3.3.2.2使能PIT模块-16-3.3.2.3计算并设定定时器初始值-16-3.3.2.4使能PIT定时中断-17-3.3.3ADC模块-17-3.3.3.1ADC设置步骤-17-3.4控制模块-18-3.4.1方向控制-18-3.4.2速度控制-18-3.4.3电感值处理-19
7、-V北京联合大学毕业设计3.4.4丢失处理-20-3.5调试系统-20-3.5.1调试工具-20-3.5.1.1上位机软件-20-3.5.2.2无线串口-21-3.5.2PID参数整定-21-结论-24-参考文献-25-致谢-26-附录A-27-附录B-29-V北京联合大学毕业设计-50-北京联合大学毕业设计引言近年来,无人驾驶汽车发展的飞速,所谓无人驾驶汽车就是车可以自动驾驶无需人工控制。国外比较有代表性的是谷歌无人驾驶汽车,通过各种传感器检测到其他车辆。国内的无人驾驶汽车也发展的比较快,比较有代表性
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