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飞思卡尔智能车是由电磁传感器检测车身偏离导线的偏差量,配合舵机和电机的动作来实现自动循迹。针对智能车循迹过程中偏差量准确计算的难点,提出了神经网络路径识别算法。采用四个电感线圈作为路径识别的传感器,将四路传感器的感应信号值作为多层前馈神经网络的输入值,理想偏差量作为多层前馈神经网络的目标输出值,在matlab环境下进行训练,得到微控制器所需的参数值。将此算法移植到智能车的应用上,计算得出的偏差量与实际偏差量的误差在±1cm以内。