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远程监控智能实时车辆追踪系统的电路方案及设计说明

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简介:
本项目聚焦于开发一种先进的远程监控系统,旨在实现对车辆的智能化、实时化跟踪与管理。该系统采用创新电路设计方案,确保高效、精准的数据传输和处理能力,为用户提供可靠的车辆位置信息及安全服务。 远程监控智能实时车辆追踪系统是现代车辆远程信息处理技术中的核心组成部分之一。目前,该类系统的应用已广泛普及于全球公共交通部门、车队管理和个人用户中。 此系统由安装在车内的车载单元与位于云端的网络服务器应用程序两部分组成,并能通过地图直观地显示车辆的状态和移动数据。硬件方面主要采用了Cortex-M3 STM32微控制器结合Telit GPS(SL869)模块以及SAGEM GSM/GPRS模块。 该系统的工作原理是:车载单元收集包括位置坐标、时间日期、速度、行程距离及GPS卫星信息等在内的实时数据,并通过GPRS网络将这些信息传输到服务器上。Web应用程序则利用OpenStreetMaps API来展示车辆的当前地理位置和运行状态,同时在图形LCD显示器中也同步显示这些信息。 此外,该系统还集成了MEMS传感器:LIS331DLH 三轴加速度计与L3GD20偏航/俯仰/滚转陀螺仪。当检测到车辆碰撞时(基于MEMS技术),设备会自动记录下当时的车辆状态及位置参数,并通过短信通知管理员,实现“黑匣子”功能。 远程监控智能实时追踪系统的具体功能包括: - 实时GPS/GSM/GPRS定位 - 依据Telit GPS模块获取的坐标信息并通过GPRS向车队跟踪应用程序发送数据。 - 定义不同车辆状态如停车、行驶中等,并通过Web界面显示这些状态及相关参数,例如速度和行程距离。 - 利用MEMS传感器实现防盗报警及黑匣子记录功能,在发生碰撞时自动保存关键信息并向管理员通报情况。 - 设计有基于网络的“车队管理系统”,支持车辆位置与运行状况的跟踪管理。当前版本可同时监控最多10辆车,并具备添加、修改或删除车辆和司机的功能,还允许用户配置报警阈值等参数。 该系统符合RoHS标准并附带了原理图设计文件(使用ORCAD软件打开)。

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    本项目聚焦于开发一种先进的远程监控系统,旨在实现对车辆的智能化、实时化跟踪与管理。该系统采用创新电路设计方案,确保高效、精准的数据传输和处理能力,为用户提供可靠的车辆位置信息及安全服务。 远程监控智能实时车辆追踪系统是现代车辆远程信息处理技术中的核心组成部分之一。目前,该类系统的应用已广泛普及于全球公共交通部门、车队管理和个人用户中。 此系统由安装在车内的车载单元与位于云端的网络服务器应用程序两部分组成,并能通过地图直观地显示车辆的状态和移动数据。硬件方面主要采用了Cortex-M3 STM32微控制器结合Telit GPS(SL869)模块以及SAGEM GSM/GPRS模块。 该系统的工作原理是:车载单元收集包括位置坐标、时间日期、速度、行程距离及GPS卫星信息等在内的实时数据,并通过GPRS网络将这些信息传输到服务器上。Web应用程序则利用OpenStreetMaps API来展示车辆的当前地理位置和运行状态,同时在图形LCD显示器中也同步显示这些信息。 此外,该系统还集成了MEMS传感器:LIS331DLH 三轴加速度计与L3GD20偏航/俯仰/滚转陀螺仪。当检测到车辆碰撞时(基于MEMS技术),设备会自动记录下当时的车辆状态及位置参数,并通过短信通知管理员,实现“黑匣子”功能。 远程监控智能实时追踪系统的具体功能包括: - 实时GPS/GSM/GPRS定位 - 依据Telit GPS模块获取的坐标信息并通过GPRS向车队跟踪应用程序发送数据。 - 定义不同车辆状态如停车、行驶中等,并通过Web界面显示这些状态及相关参数,例如速度和行程距离。 - 利用MEMS传感器实现防盗报警及黑匣子记录功能,在发生碰撞时自动保存关键信息并向管理员通报情况。 - 设计有基于网络的“车队管理系统”,支持车辆位置与运行状况的跟踪管理。当前版本可同时监控最多10辆车,并具备添加、修改或删除车辆和司机的功能,还允许用户配置报警阈值等参数。 该系统符合RoHS标准并附带了原理图设计文件(使用ORCAD软件打开)。
  • 运动状态
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    本项目致力于开发一种先进的智能车辆运动状态实时监控系统。该系统能够高效准确地监测和分析车辆行驶中的各种动态信息,并提供即时反馈,以提升行车安全性和效率。 本系统的主要功能是将智能车行驶过程中的各种状态信息(如传感器亮灭、车速、舵机转角及电池电量)实时地通过无线串行通信方式发送至上位机,上位机会绘制出这些数据随时间变化的曲线图。有了这些曲线图,调试人员可以清晰地了解智能车在赛道不同位置的状态,并且能够直观判断各种控制参数的好坏。尤其是对于电机控制PID参数的选择来说,速度-时间曲线可以帮助识别各套PID参数之间的差异。 对于使用CCD传感器进行导航的队伍而言,该系统如同调试者的眼睛一般,可以让其获取到与智能车相同的信息视角,这无疑对编写循迹算法具有极大的帮助作用。此外,还可以进一步处理这些数据(例如计算一阶导数),从而获得更多的信息。
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    《智能车辆电源电路设计》一书深入探讨了现代汽车电子系统中高效、可靠的电源管理技术,涵盖了从基础理论到实际应用的设计方法。 智能车电源采用7.2V、2A/h的可充电镍镉蓄电池。
  • WIFI,包含源码、原理图详尽教-
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    本项目提供一套完整的智能小车WIFI远程控制解决方案,包括详细的源代码、电路原理图和操作教程,旨在帮助用户轻松实现智能小车的无线操控。 这款多功能智能小车已经推出一段时间了。最近我整理了一些相关资料,并编写了一份制作教程。由于是初次撰写此类内容,可能还存在一些不合理之处或错误,但仍希望能帮助到那些想要自己动手做出漂亮小车的朋友。 在该设计中使用到了多种模块,主控芯片为51单片机,通过这份教程可以发现几乎所有的51单片机资源都被充分利用了。这有助于大家学习或者复习关于51单片机的知识点。文中提供的截图并非最新版本的教程内容,请参阅9月16日发布的最新版资料。 此外,我还上传了一些视频供参考: - 追光测试 - 简易WiFi小车演示 希望这些资源能对大家有所帮助。
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    五路追踪智能小车是一款创新性的无人驾驶模型车辆,它能自主识别并选择最佳路径前行,在各类复杂环境中展现卓越的导航与避障能力。 自己制作了一个五路循迹系统,基于51单片机实现的。该系统能够成功寻迹,并且使用了四路驱动。
  • 径跟制:纯跟Stanley算法等线性相关法,基于MATLAB
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    本项目聚焦于智能车辆路径跟踪技术,采用纯跟踪控制与Stanley算法,并利用MATLAB进行仿真验证,以实现高效准确的路径追踪。 智能车辆路径跟踪控制是自动驾驶技术中的关键环节之一,它决定了汽车如何准确地沿着预设路线行驶。我们将深入探讨两种主要的控制算法:纯跟踪控制与Stanley控制算法,以及其他可能涉及的相关线性算法。 纯跟踪控制是一种基础的方法,通过比较车辆的实际位置和期望轨迹之间的偏差来调整转向角。这种策略的核心在于设计合适的控制器(如PID控制器)以减小误差并确保稳定行驶。在MATLAB中实现时,可以通过建立车辆模型、定义目标路径以及设置控制器参数来进行仿真。 Stanley控制算法是一种更先进的方法,由Christopher Thrun等人于2005年提出。该算法利用前向传感器信息(如激光雷达或摄像头)来确定横向和纵向偏差,并将这些偏差转换为方向盘命令以实现无滑移跟踪。在MATLAB中应用Stanley控制通常包括三个步骤:获取传感器数据、计算偏差以及将其转化为方向盘指令。 除了这两种方法,还有其他线性相关算法可以用于路径追踪,例如LQR(线性二次调节器)和模型预测控制(MPC)。LQR通过最小化性能指标来设计控制器。MPC则是一种前瞻性的策略,它考虑未来多个时间步的行为以优化控制决策。 智能车辆路径跟踪技术是自动驾驶领域的重要组成部分,涉及控制理论、传感器融合及车辆动力学等多个方面。借助MATLAB这样的工具,我们可以对这些复杂的算法进行建模、仿真和优化,并为实际应用提供坚实的基础。
  • :平衡
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    本设计专注于智能小车的平衡控制系统电路方案,通过精密传感器和微处理器实时监测与调整车辆姿态,确保行驶稳定性和安全性。 实物图展示如下:硬件组件包括2个43mm轮胎、2个带AB相编码器的N20电机、1块用于固定电机的底板以及1块主控板,由两节14500锂电池供电。 具体来说,主控板上主要包含以下芯片: - 3.3V稳压LDO - 电机驱动芯片DRV8833 - 陀螺仪芯片MPU6050 - 单片机STM32F103RCT6 有关更多详细信息和资料,大家可以参考相关文档。
  • MPC制.zip
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    本资料包包含针对MPC(模型预测控制)技术在车辆路径追踪控制系统中的应用研究与实现方案,适用于自动驾驶和智能交通系统开发。 本代码为博文配套代码,由博主上传。代码包含了无人驾驶车辆变道的仿真及根据车辆运动学模型实现模型预测控制的仿真效果。解压后从Change_line.m文件直接运行即可,MATLAB版本为2017a,不同版本注释可能出现乱码,但不影响运行效果。
  • 基于LabVIEW
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    本项目构建于LabVIEW平台之上,开发了一套智能化程度高的车辆监控系统。该系统能够实时监测车辆状态,并提供数据分析和故障预警功能,确保行车安全与高效管理。 一个基于LabVIEW的智能车监控系统作为上位机使用无线通信模块与智能车进行数据传输,并通过串口将相关数据发送到电脑,实现对智能车速度、角度等参数的实时监控。该系统在参加智能车竞赛时已实际应用并投入使用。其参数设置简单,只需设定需要传送的数据帧头、帧尾和有效数据位数即可。