[实用新型]融合图像传感器和惯性传感器的智能小车控制系统

说明书

本实用新型公开了一种融合图像传感器和惯性传感器的智能小车控制系统，该系统包括小车机械结构、接收子系统、传输控制子系统和驱动子系统。该系统使用图像传感器和惯性传感器作为信息输入。通过卡尔曼滤波器融合图像传感器获得的标志点的位置信息以及惯性传感器获得的小车的角速度、加速度，进而控制单片机动态输出PWM控制舵机和电机，使得智能小车准确到达给定标志点。本实用新型将图像传感器和惯性传感器的信息相融合，加快了位姿的反馈速度，实现了对智能小车精确且高速的控制。

技术领域

本实用新型涉及图像以及惯性传感器定位技术、小车控制技术领域，特别涉及一种融合图像传感器和惯性传感器的智能小车控制系统。

背景技术

惯性测量单元通常写作IMU，它的主要组成部分包括线加速度计、陀螺仪及信号转换器，其中，线加速度计主要负责测量在三个坐标轴方向上的线加速度，由此可以积分求得机器人在三个轴向上的线速度，进一步积分便可求得移动机器人的位置信息；而陀螺仪主要负责测量移动机器人的欧拉角或者角速度，由此可以求得机器人的姿态信息。综合线加速度计和陀螺仪的测量信息，便可以得到移动机器人的位置、姿态等运动参数信息，从而实现移动机器人的自主定位。但是，这种定位方法需要对线加速度计和陀螺仪的测量信号进行积分运算，时间越长，其积分的误差便会变得越大，造成定位结果的误差也会越来越大。同时，陀螺仪的测量信号容易受到电磁信号的干扰，数据的漂移情况比较严重，这一点也会影响其定位精度。

而视觉定位方法主要是通过视觉相机对周围环境进行测量，获取图像数据，并对采集到的图像数据进行处理运算后得到移动机器人的运动参数，实现移动机器人的自主导航和定位。现在机器人领域应用的较为广泛的几种视觉定位技术包括单目相机定位和双目相机定位。单目相机定位即通过一个摄像头对外界环境的信息进行采集，因为无法获取周围环境的深度信息，所以在使用过程中必须从多个角度来采取同一个物体的图像，造成其应用过程比较繁琐。双目视觉定位方法中使用两个摄像头来采集外界环境信息，其使用的原理是模拟人的双眼对外界环境的观察方式，通过计算左右图像中的特征点变化值来确定相机自身的运动情况进而获得移动机器人的运动信息，实现机器人的定位和导航。双目相机采集得到的信息量较单目相机要大得多，定位结果更为准确。但同时由于系统采集的数据量较大，造成视觉算法的计算量也会很大，大大延长了计算的时间。

实用新型内容

本实用新型的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种融合图像传感器和惯性传感器的智能小车控制系统。

本实用新型的技术目的通过以下技术方案实现：

一种融合图像传感器和惯性传感器的智能小车控制系统，所述的控制系统包括小车机械结构、接收子系统、传输控制子系统和驱动子系统，

所述的小车机械结构为四轮小车，包括两个前轮和两个后轮；

所述的接收子系统包括图像传感器和惯性传感器，其中，图像传感器安装在智能小车的正前方，惯性传感器安装在与智能小车的底板平行的小车车体上；

所述的传输控制子系统包括ADC模数转换器以及单片机，上述图像传感器和惯性传感器都分别通过ADC模数转换器与单片机相连接；

所述的驱动子系统包括直流稳压模块、舵机驱动电路、舵机、电机驱动电路和直流电机，其中，所述的直流稳压模块分别给单片机、舵机驱动电路、电机驱动电路供电，所述的舵机与四轮小车的两个前轮相连，所述的直流电机与四轮小车的两个后轮相连，所述的舵机驱动电路与舵机相连，接收来自单片机的第一PWM输出口的控制信号，所述的电机驱动电路与直流电机相连，接收来自单片机的第二PWM输出口的控制信号。

进一步地，所述的电机驱动电路含有单级式H型PWM变换器来控制直流电机的电压。

进一步地，所述的舵机控制两个前轮的转角，所述的直流电机经过齿轮带动两个后轮的转动。