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基于机器视觉的智能车模糊PID控制算法的详细资料说明
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基于freescale公司的16位HCS12单片机设计一种智能车系统。系统摄像头采集路径信息，通过单片机的模糊推理机在线整定PID 参数，使小车能按照任意给定的黑色引导线平稳地寻迹。实验证明： 系统能很好地满足智能车对路径识别性能和抗干扰能力的要求，舵机调节响应时间快，稳态误差小，具有较好的动态性能和良好的鲁棒性。
在“freescale杯”全国大学生智能汽车大赛中，要求智能车在l6位单片机MC9S 12DGl28（简称s12）的控制下自主寻线前进。涉及到了自动控制、模式识别、传感器技术、控制算法等学科知识，其中控制算法对智能车自主行驶的高速性、稳定性和流畅性起着重要作用。目前，常规PID控制器是工程中应用最广泛、最基础的控制器，具有简单、可靠性高、稳定性好的特点，但对于智能车这种非线性、时变、模型不确定的复杂系统，其控制效果较差，PID 参数整定非常困难或根本无法整定，很难得到预期的控制效果。模糊控制能对复杂和模型不确定的系统进行简单而有效的控制，但它不具有积分环节，因而在一般的模糊控制系统中很难完全消除稳态误差，并且在变量分级不够多的情况下，在平衡点附近常常会存在小的振荡现象。故将2种控制方法结合起来，提出基于机器视觉的模糊PID控制算法。该算法能利用模糊控制器实时的在线自整定PID参数，应用于智能车的控制上效果较好。
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