自平衡摩托车

“自平衡摩托车”结合前沿自平衡控制技术,通过对摩托车的控制,能够让学生在实践过程中对自动控制原理、动量守恒定律、反馈控制等有直观的理解, 帮助学生迅速掌握自平衡系统控制技术。支持C++语言编程,基于百度飞桨(PaddlePaddle)AI框架和OpenCV图像处理技术,实现在线AI模型训练、 移动端部署、赛道识别与交通标志检测,车辆控制以及导航等功能。课程配备自平衡摩托车、支架以及完善的课程资料,包括课程指导书、课件PPT、 课时规划说明文档等,便于授课学习。

综合性较强的复杂的控制系统。

实现自主平衡直立、遥控平衡运动、基于视觉的自动驾驶等功能和特性。

第1章 绪论1.1 机器人发展概述
1.2 自平衡摩托车原理
1.3 轮式结构基础
1.4 课程简介
1.5 实训:自平衡摩托车结构认识与功能验证
第2章 嵌入式开发基础2.1 电路与信号
2.2 嵌入式系统概述
2.3 单片机控制原理
2.4 自平衡摩托车控制原理
2.5 实训:开发环境配置与程序烧录
第3章 通信与交互终端3.1 现代通信方式
3.2 串行通信技术
3.3 人机交互设计
3.4 液晶屏工作原理
第4章 环境感知技术及应用4.1 传感器基础
4.2 姿态传感器及DMP库介绍
4.3 基于四元数的姿态解算
4.4 姿态解算相关算法
4.5 实训:摩托车姿态检测
第5章 驱动与电机控制原理5.1 直流电机概述
5.2 无刷直流电机原理
5.3 自动控制原理与PID控制算法
5.4 运动角度控制机构
5.5 实训:摩托车电机及舵机控制
5.6 实训:摩托车闭环驱动功能实现
第6章 平衡原理与姿态控制6.1 动量轮与角动量守恒
6.2 反作用轮倒立摆系统
6.3 自平衡摩托车姿态控制方法
6.4 实训:自平衡摩托车平衡控制
6.5 实训:自平衡摩托车行进功能实现
第7章 目标检测与道路识别7.1 计算机视觉在自动驾驶中的应用
7.2 图像识别技术概述
7.3 基于深度学习的检测方法
7.4 实训:道路元素识别的AI模型训练与部署
7.5 实训:道路识别与路径规划
第8章 路径规划与控制决策8.1 路径规划概述
8.2 车辆控制与决策
8.3 实训:自动驾驶综合实验

本课程定位于高职高专、本科院校机器人、智能制造、机械设计、自动化、计算机、人工智能等相关专业的实践选修课。

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