本实用新型涉及无人驾驶汽车领域，具体是一种面向互联网的智能车定位导航系统。
背景技术：
传统汽车由驾驶人驾驶，汽车的行驶状况受到人的因素影响较大，因此由于驾驶人的不规范操作和误操作引起的城市道路交通拥堵，道路通行流量降低，重大交通事故频发等问题，给人们的生产生活带来极大的不便和危害。现实道路信息复杂多变，而传统的智能化交通系统仅利用单一的传感器对车辆运行状态以及位置信息进行监测，传感器物理存在局限性以及传感器的数据信息无法实现高效传输。同时图像处理复杂和路径数据运算量大，导致系统的准确性与实时性都较差，研发周期长，车辆自适应环境的能力较弱，无法广泛应用。
技术实现要素：
针对现有技术存在的不足，本实用新型提供一种面向互联网的智能车定位导航系统，该系统位置信息更准确，运算量低，发开周期短，可远程路径规划，行驶状态可视化，实用性强的智能车自主导航系统。
本实用新型采用的技术方案：面向互联网的智能车定位导航系统，包括云平台、微控制器、以及设于车上的信息采集系统和无线传输模块；所述无线传输模块连接于信息采集系统；所述微控制器分别连接于信息采集系统和无线传输模块。
优选的，所述信息采集系统包括GPS定位模块、摄像头、舵机、增量式编码器、电源电压管理模块、超声波模块；所述GPS定位模块、摄像头、舵机、增量式编码器、超声波模块分别连接于电源电压管理模块；所述摄像头设置在车体中心上方；所述车体的前、后、左、右分别安装有超声波模块。
优选的，所述无线传输模块由GPRS无线通信模块组成；所述无线传输模块接受信息采集系统的信息并无线传输至云平台。
本实用新型的有益效果：本实用新型融合多种传感器数据信息，实现路径规划，自主定位导航，利用惯性测量元件IMU和增量型编码器得到车身倾斜角度与车速，且在云端可视化，采用模糊PID算法，通过大量实验数据确定隶属度函数，控制车速平稳变化，提高了系统的实时性和控制精确度。
附图说明
图1是本实用新型的结构连接示意图；
图2是本实用新型的系统结构图；
图3是小车示意俯视图；
图4是本实用新型原理流程图；
图5是小车行驶效果图；
图6是小车速度调整原理图；
图7是小车速度更新流程图；
图中符号说明：1、信息采集系统，11、GPS定位模块，12、摄像头，13、舵机，14、增量式编码器，15、电源电压管理模块，16、超声波模块，2、无线传输模块，3、云平台，4、微控制器。
具体实施方式
为使本实用新型实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本实用新型实施例的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚，完整的描述，显然，所描述的实施例是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本实用新型例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本实用新型的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本实用新型的范围，而是仅仅表示的是本实用新型的选定实施例。基于本实验实用新型的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。
实施例
如图1所示，面向互联网的智能车定位导航系统，包括云平台3、微控制器4、以及设于车上的信息采集系统1和无线传输模块2；所述无线传输模块2连接于信息采集系统1；微控制器4分别连接于信息采集系统1和无线传输模块2。
所述信息采集系统1包括GPS定位模块11、摄像头12、舵机13、增量式编码器14、电源电压管理模块15、超声波模块16；所述GPS定位模块11、摄像头12、舵机13、增量式编码器14、超声波模块16分别连接于电源电压管理模块15。
GPS定位模块11、摄像头12、舵机13、增量式编码器14、电源电压管理模块15、超声波模块16的选用、位置安装得当能提高数据的准确性，减小算法的复杂度。
本实施例中，如图3所示，摄像头12采用200W像素的OV2640摄像头模块，安装在车体的中心上方。
增量式编码器14采用欧姆龙的E6B2-CWZ6C，通过联轴器与车轮相连，编码器与车轮转动一圈对应600个脉冲信号。
车体的前、后、左、右的四个不同方位分别安装有一个超声波模块16，用于检测周边环境。超声波模块16型号为US-100，带有温度补偿，双串口输出周围障碍物的距离。超声波模块16发出40KHZ的超声波脉冲，遇到障碍物后会返回，检测回波信号，由超声波从发射到返回的时间，根据公式（340m/s*t）/2，计算出车辆周围障碍物的距离值。
采用MG996R的180度舵机13利用PWM技术驱动，给舵机一个20ms的时基脉冲，脉冲的高电平部分取为0.5ms-2.5ms范围对应角度控制脉冲部分，总间隔为2ms。
所述无线传输模块2由GPRS无线通信模块SIM800A组成；所述无线传输模块2接受信息采集系统1的信息并无线传输至云平台3。采用模糊PID算法对车速进行调控，云平台3接受智能车上传的数据信息和下发控制指令信息，高德云平台坐标拾取，进行路径规划。云平台3采用中国移动One NET云平台。
摄像头12自带图像处理芯片，对图像进行去燥、平滑等预处理后将数据传输至微控制器4。安装于车辆底盘上方的微控制器4读取信息采集系统1采集到的信息，通过无线传输模块2把信息发送到云平台。
本实施例中，微控制器4采用STM32F7芯片。由于系统需要读取处理多个数据信息及其图像处理，对微控制器4的处理速度要求很高，基于Cortex-M内核的F7微控制器，主频超过200MHZ，168个通用IO口，8个UART，3个ADC，是迄今为止，微控制产品级别中性能最高的处理器，可以满足需求。因此采用STM32F7为主控芯片的电路作为系统的核心，负责所有数据的接受与发送。
如图2所示，信息采集系统1即常见意义上的下位机，包括运行状态检测、运动过程控制、道路环境检测；其中，运行状态监测包括速度的计算、电池电压的采集，运动过程控制包括舵机的转向控制和电机的调速控制，道路环境监测有摄像头拍摄的图像、GPS定位、超声波避障等。信息采集系统1采集到上述信息后传输微控制器4，微控制器4通过无线传输模块2传输给云平台3。云平台3接受到信息，将车辆运行状态实时显示，并根据运行状态控制指令的下发。
信息采集系统1和云平台3为用户和该无人自动驾驶智能系统提供交互平台。微控制器4获取GPS定位模块11、摄像头12、舵机13、增量式编码器14、电源电压管理模块15、超声波模块16等数据信息，进行简单滤波后通过GPRS无线通信模块上传至中移物联OneNET云平台。借助OneNET云平台提供的Web端API接口等完备的生态链设计了实现摄像头获取图像、车速、电量等信息在云端实时显示，并可以下发控制指令信息，远程调控车辆起停。
为实现路径规划，首先让智能车在所规定的道路上跑一圈。微控制器4读取小车位置坐标上传云端数据库，云端根据目的地、出发地以及路径策略设置，借助高德地图提供的JaveScript API接口，为小车规划出最优路径，绕开拥堵路段，障碍物等。通过推导小车转向控制角和高德云端路径坐标与实际坐标偏差之间的关系,实现对小车的运动控制,提高了系统的实时性和控制精确度。
如图4所示，首先导航系统初始化，云平台通过GPS定位模块11读取GPS坐标数据，并判断是否需要第2圈，如需要第2圈，则信息采集系统1继续采集车辆状态参数，如车速、电量等，并将所采集的参数上传至云平台，经由模糊PID算法判断实际坐标与云端坐标的差值是否为零，如差值不为零，则通过PWM控制舵机和电机进行转向和速度调整，如为零则继续采集车辆状态参数，直至差值不为零；如不需要第2圈，则将信息采集系统1采集到的信息通过GPRS上传至云平台，将此时的GPS坐标数据和高德平台拾取的坐标融合，生成最优路径坐标，并判断此坐标和实际坐标的差值是否为零，如不为零则通过PWM控制舵机和电机进行转向和速度调整，如为零则继续采集车辆状态参数，直至差值不为零。如图5是小车按照规定路径行驶的效果图。
在本实施例中，电源电压管理模块15带有电源管理、抗干扰电隔离等功能，用于为微控制器4、无线传输模块2以及信息采集系统1供电。
本实施例中采用模糊PID算法调整智能车行驶中的速度，车速取决于上述所谓的坐标差值有关的因子，如图6所示，车辆实际车速与期望车速形成负反馈，与坐标差值有关的因子作为改变PWM的调控量。将坐标差值划分为大、中、小三个状态，控制的目的是让车速从隶属“大”的程度为1的状态，调节到隶属“小”的程度为1的状态，当隶属“大”多一些的时候，加快速度，隶属小多一些的时候，减慢调节的速度，进行微调，保证上述所谓的坐标差值由“非常大”向“非常小”过渡。为确定坐标差值大小，需要设计一个的隶属度函数。
隶属度函数参数如表1所示，假设前述“大”状态对应权值5，“中”状态对应权值3，“小”状态对应权值2。如图7所示，先对表1中的参数1、参数2、参数3进行随时设计，随机初始化智能车三个参数后，随机产生一个决策动作，对决策动作后到达的车速状态进行判断，若车速过快或过慢，则重复参数赋值；若车速平稳，则记录下坐标因子的参数，通过大量试验对隶属度函数参数表进行更新，作为自主驾驶汽车速度调节的经验值，并将这些经验装载到智能车上。
表格 隶属度函数参数
本实用新型提供了面向移动互联网的智能车定位导航智能系统，用户通过中国移动物联网OneNet云平台可以实时在线观测智能车行驶过程中的内部状态参数，如：电量、车速、位置坐标、前方道路图像等，实现数据的可视化，同时可以在线远程下发指令，改变车辆行驶方向、速度，控制车辆起停，遥控指挥，远程监测，保证了智能车行驶的安全可靠。
针对传统智能车系统图像处理复杂和路径数据存储量大，无法广泛应用，借助高德云平台的JaveScript API，利用高德云平台坐标拾取器进行车载GPS的辆位置坐标的拾取，通过推导小车转向控制角和高德云端路径坐标与实际坐标偏差之间的简洁关系,微控制器的路径规划算法会计算出自动驾驶的最优路线。
以上所述仅是对本实用新型的较佳实施方式而已，并非对本实用新型作任何形式上的限制，凡是依据本实用新型的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本实用新型技术方案的范围内。