摘要： 針對(duì)智能車行駛過程中安全性不足的問題,提出了一種基于改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)(APF)的車輛避障路徑規(guī)劃算法。首先,考慮到車輛物理特性對(duì)避障路徑的影響,引入車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)。其次,針對(duì)傳統(tǒng)APF算法易陷入局部極值的問題,引入Bug算法,保證所提算法的全局性能,并分別在靜態(tài)場(chǎng)景和動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中驗(yàn)證所提算法的有效性和可行性。最后,搭建智能車試驗(yàn)平臺(tái),將基于改進(jìn)APF的自動(dòng)避障算法嵌入到STM32芯片中,進(jìn)行超車避障試驗(yàn)驗(yàn)證。研究結(jié)果表明:改進(jìn)的APF-Bug混合算法有效提高了智能車輛在行駛過程中的安全性,使車輛順利完成超車。

摘要： 智能駕駛的整車控制部分需要采用AUTOSAR框架進(jìn)行開發(fā),以滿足高實(shí)時(shí)性以及高級(jí)別的功能安全需求。在本文中,通過采用AUTOSAR框架中網(wǎng)絡(luò)管理的實(shí)現(xiàn)方式,對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理報(bào)文的格式進(jìn)行定義,并描述CAN網(wǎng)絡(luò)休眠與喚醒的狀態(tài)轉(zhuǎn)換、網(wǎng)絡(luò)喚醒狀態(tài)中各個(gè)子狀態(tài)的切換、CAN Bus-off狀態(tài)下的處理策略以及非正常電壓模式下的處理策略等。在CANoe上對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理功能的策略進(jìn)行驗(yàn)證,測(cè)試結(jié)果表明能夠?qū)崿F(xiàn)AUTOSAR網(wǎng)絡(luò)管理的各項(xiàng)功能。

摘要： 為適應(yīng)復(fù)雜工作環(huán)境運(yùn)行需要,解決普通輪式小車在狹小空間內(nèi)自如轉(zhuǎn)向以及巡線不穩(wěn)定和路徑類型識(shí)別不準(zhǔn)確的問題,設(shè)計(jì)了一種以攝像頭為視覺傳感器,以麥克納姆輪為驅(qū)動(dòng)的全向智能車。設(shè)計(jì)以CH32V103R8T6單片機(jī)為核心,以MT9V034灰度攝像頭為視覺傳感器,采用迭代法閾值對(duì)圖像進(jìn)行抗干擾灰度處理,通過智能車行駛中視覺道路寬度與路況特征判別,確定相應(yīng)運(yùn)行對(duì)策,并使用串級(jí)PID對(duì)麥克納姆輪進(jìn)行差速控制,以實(shí)現(xiàn)智能車快速穩(wěn)定運(yùn)行。經(jīng)仿真和實(shí)驗(yàn)證明,該智能車能夠排除光源變化的影響,達(dá)到自動(dòng)尋跡、快速穩(wěn)定運(yùn)行的目的,對(duì)智能車的進(jìn)一步開發(fā)具有指導(dǎo)意義。

摘要： 為解決LQR控制算法在智能車路徑跟蹤應(yīng)用中參數(shù)難以選擇且存在穩(wěn)態(tài)誤差的問題,提出一種基于遺傳算法、前饋控制和線性二次型最優(yōu)控制(genetic algorithm-feedforward control-linear quadratic regulator)的GA-FFCLQR路徑跟蹤控制器。首先,根據(jù)車輛的受力情況建立車輛動(dòng)力學(xué)模型,通過將車輛投影到自然坐標(biāo)系下,建立以相對(duì)于期望路徑的橫向偏差和航向偏差為狀態(tài)變量的誤差動(dòng)力學(xué)模型?；诖苏`差動(dòng)力學(xué)模型,利用LQR控制理論設(shè)計(jì)智能車路徑跟蹤控制器,并結(jié)合期望路徑的曲率信息設(shè)計(jì)路徑跟蹤的前饋控制器。然后,利用遺傳算法優(yōu)化控制器的Q矩陣,從而減小LQR控制器設(shè)計(jì)的復(fù)雜性和提高路徑跟蹤控制器的精度。最后通過Carsim/Simulink聯(lián)合仿真平臺(tái)測(cè)試設(shè)計(jì)的GA-FFC-LQR路徑跟蹤控制器。仿真測(cè)試結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的路徑跟蹤控制器能夠保證智能車在不同道路下的路徑跟蹤性能,具有較好的跟蹤精度。

摘要： 由于快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(RRT)算法存在規(guī)劃路徑曲折、收斂較慢,且無法被智能車輛直接跟蹤等問題。為克服此缺陷,本文在基本RRT算法基礎(chǔ)上,加入目標(biāo)偏向性策略和密集節(jié)點(diǎn)過濾,以此提高規(guī)劃速度;在選擇父節(jié)點(diǎn)時(shí)考慮車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)約束并根據(jù)車輛位置動(dòng)態(tài)確定擴(kuò)展步長(zhǎng),最后對(duì)所得路徑進(jìn)行修剪,并使用三次B樣條曲線進(jìn)行平滑,生成一條平滑可被追蹤的曲線。仿真實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的RRT算法生成路徑更加合理、平滑,且符合車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)特性。

摘要： 綜合實(shí)驗(yàn)旨在設(shè)計(jì)一款基于STM32的無線充電小車,實(shí)驗(yàn)采用兩輪電機(jī)驅(qū)動(dòng)智能小車,使車身質(zhì)量減輕,同時(shí)減少小車的電能消耗。選用STM32F103ZET6單片機(jī)作為核心板完成對(duì)小車的整體控制,在循跡避障方面通過紅外傳感器來采集路面信號(hào),信號(hào)經(jīng)過分析處理后,使用L298N電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊來驅(qū)動(dòng)小車運(yùn)動(dòng)。在供電部分采用可充電鋰電池作為小車的電源供應(yīng),并配套無線充電模塊用于對(duì)電池的充電。通過綜合實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練達(dá)到拓展學(xué)生的創(chuàng)新思維的目的。

摘要： COMS技術(shù)是近幾年來興起的技術(shù),該技術(shù)在智能車控制系統(tǒng)中起到了至關(guān)重要的作用,比如基于CMOS數(shù)字化圖像傳感器OV7620的數(shù)字?jǐn)z像頭,該攝像頭應(yīng)用到智能車控制系統(tǒng)中能夠?qū)崿F(xiàn)智能化、自動(dòng)化的控制算法。文章基于此展開研究,對(duì)智能車和智能車導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展概況進(jìn)行了介紹,從硬件和軟件兩個(gè)方面設(shè)計(jì)了一個(gè)基于數(shù)字?jǐn)z像頭的智能車控制系統(tǒng)。

摘要： 隨著軟件定義汽車的到來,軟硬件復(fù)雜度越來越高,對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)形成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。分層解耦、開放協(xié)同、合作共贏是智能汽車產(chǎn)業(yè)做大做強(qiáng)的基礎(chǔ)。2021年12月21日,華為以線上直播形式舉辦"2021華為智能汽車解決方案生態(tài)論壇",華為智能汽車解決方案BU智能車控領(lǐng)域總經(jīng)理蔡建永在論壇上表示:"隨著軟件定義汽車的到來,軟硬件復(fù)雜度越來越高,對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)形成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。分層解耦、開放協(xié)同、合作共贏是智能汽車產(chǎn)業(yè)做大做強(qiáng)的基礎(chǔ)。"

摘要： 如今互聯(lián)網(wǎng)公司技術(shù)外溢和跨界進(jìn)軍成為一大新的風(fēng)口,包括華為、小米、百度、阿里等都開始尋找各種切口殺進(jìn)智能制造領(lǐng)域。華為已經(jīng)不滿足于僅僅布局智能車領(lǐng)域了,開始向深藍(lán)進(jìn)軍--跨界“造船”,搶占智能船舶裝備制高點(diǎn)。

摘要： 每輛智能車都對(duì)應(yīng)到元宇宙里的“數(shù)字?jǐn)伾避?并在其中分享智能。另外,也需要算法方面的創(chuàng)新——強(qiáng)化學(xué)習(xí),基本思想是模仿人類。強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為單個(gè)智能體,必須實(shí)現(xiàn)多個(gè)智能體相互融合、學(xué)習(xí)、實(shí)現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián),自動(dòng)駕駛才有可能。

摘要： 從工業(yè)革命以來科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展,傳統(tǒng)人工勞動(dòng)被機(jī)器代替,智能化產(chǎn)品不斷出現(xiàn),其中智能車的應(yīng)用和發(fā)展也成為討論的熱點(diǎn)之一.目前為止,社會(huì)上智能車程序中的路況信息采集系統(tǒng)一般采用磁導(dǎo)航感應(yīng)器來獲得路況的情況,但是,這往往會(huì)在采集信息的半程中發(fā)生路況位置階躍情況導(dǎo)致無法準(zhǔn)確的算出實(shí)際的行車路程.本篇文章研究的智能車路況信息采集系統(tǒng)是使用閥值分取的優(yōu)等算法來進(jìn)行路況信息分析,這使得智能車可以廣泛地運(yùn)行于各行各業(yè)而沒有局限性.經(jīng)過大量的試驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)論表明該智能車程序可以迅速穩(wěn)定地在賽道上跟隨黑色指引線行車,并且系統(tǒng)程序的平穩(wěn)性及抗擾亂能力很高.

摘要： 智能車涵蓋寬廣的技術(shù)領(lǐng)域，其自主行為技術(shù)領(lǐng)域中的交通狀態(tài)及環(huán)境信息感知與智能決策控制是車輛實(shí)現(xiàn)無人駕駛的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。研究智能車的交通狀態(tài)感知技術(shù)對(duì)智能車的發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。對(duì)目前交通狀態(tài)感知技術(shù)中的視覺技術(shù)、激光雷達(dá)技術(shù)、毫米波雷達(dá)技術(shù)、聽覺感知技術(shù)和超聲波感知技術(shù)的主要算法進(jìn)行歸納梳理,并對(duì)比分析各主要算法的優(yōu)缺點(diǎn),為智能車交通狀態(tài)感知技術(shù)的研究提供思路.rn 研究如何將傳感器傳來的信息加以有效的處理、分析，并準(zhǔn)確的感知周圍環(huán)境信息是非常重要的。然而到目前為止，沒有任何一種傳感器能保證在任何情況下能提供完全可靠的信息。采用多傳感器融合技術(shù)，即將多個(gè)傳感器如視覺傳感器、雷達(dá)傳感器和超聲波傳感器等采集的信息進(jìn)行合成，形成對(duì)環(huán)境特征的綜合描述的方法，能夠充分利用多傳感器數(shù)據(jù)問的冗余和互補(bǔ)特性，獲得智能車所需要的、充分的信息。總之，對(duì)感知技術(shù)的研究還任重而道遠(yuǎn)。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，智能車感知技術(shù)也會(huì)不斷向前推進(jìn)，達(dá)到乃至超越人類智能水平的無人駕駛汽車終將得以實(shí)現(xiàn)。

摘要： 在整個(gè)智能車的設(shè)計(jì)過程中,智能車底層設(shè)計(jì)對(duì)智能車開發(fā)起著至關(guān)重要的作用.介紹了一種基于STM32單片機(jī)的智能車底層自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng),該系統(tǒng)利用電動(dòng)車EPS系統(tǒng)改造,在轉(zhuǎn)向管柱處安裝了角度傳感器以及轉(zhuǎn)向減速裝置,通過齒輪咬合的方式將方向盤的大角度變化轉(zhuǎn)化為小角度變化.控制器通過讀取實(shí)時(shí)角度控制電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng),實(shí)現(xiàn)智能車的自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制.分別闡述了系統(tǒng)的工作原理、硬件設(shè)計(jì)以及軟件設(shè)計(jì).該自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)在北京聯(lián)合大學(xué)的專用智能車中得到了應(yīng)用,取得了良好的效果.

摘要： 利用雙目攝像機(jī)對(duì)智能車前方行人進(jìn)行檢測(cè)是研究熱點(diǎn),建立基于行人目標(biāo)的雙目視覺檢測(cè)系統(tǒng),根據(jù)平行雙目攝像機(jī)的成像幾何模型研究雙目攝像機(jī)標(biāo)定,并使用軟件開發(fā)包調(diào)用系統(tǒng)API函數(shù)獲取攝像機(jī)的標(biāo)定參數(shù).在平行視覺系統(tǒng)成像幾何模型的基礎(chǔ)上對(duì)深度信息獲取進(jìn)行分析,為立體匹配和三維重建確立基礎(chǔ).將SAD作為相似性測(cè)度函數(shù),實(shí)現(xiàn)立體匹配,并分析匹配模板可能對(duì)匹配結(jié)果造成的影響.通過實(shí)驗(yàn),明確不同尺寸的匹配模板會(huì)使匹配結(jié)果具有很大的差異,并通過分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果確定了本文使用的匹配模板的大小.

摘要： 實(shí)現(xiàn)圓形交通燈的識(shí)別是智能車的一大重要功能,該文提出一種圓形交通信號(hào)燈識(shí)別算法.首先該算法對(duì)交通燈利用顏色閾值方法進(jìn)行圖像二值化,對(duì)圖像形態(tài)學(xué)處理;然后利用交通燈被一個(gè)矩形框包圍這一形狀特征,確定交通燈的范圍以及亮燈的位置;最后利用模板匹配,完成交通信號(hào)燈的識(shí)別.

摘要： 在常規(guī)PID控制的基礎(chǔ)上,增加了模糊控制器,實(shí)現(xiàn)了PID參數(shù)的在線整定,提高了控制速度以及精度,并針對(duì)智能車速度控制這一實(shí)際系統(tǒng),提出了油門剎車切換規(guī)則,避免了在實(shí)際控制過程中頻繁切換油門剎車,實(shí)現(xiàn)了對(duì)智能車速度的良好跟蹤.在MATLAB仿真環(huán)境中,對(duì)速度執(zhí)行機(jī)構(gòu)的仿真模型進(jìn)行仿真,給出了常規(guī)PID控制與模糊PID控制的對(duì)比圖.實(shí)驗(yàn)表明:該方法較常規(guī)PID控制,控制精度以及控制速度明顯提高.

摘要： 通過對(duì)智能車的研究發(fā)現(xiàn),智能車跑道自身的顏色分別為白色和黑色兩種,對(duì)圖像顏色的明暗度并沒有明確規(guī)定,因此,區(qū)分智能車的僅有條件則是反射光線的強(qiáng)度.因而,假如采用A/D實(shí)現(xiàn)采樣,如此軟件設(shè)計(jì)不但會(huì)變得較為復(fù)雜,而且獲取不到理想的測(cè)量精度與響應(yīng)時(shí)間,抗干擾的功能也會(huì)較低.此文章是利用了單片機(jī)傳入獲取的功能,在其單片機(jī)的內(nèi)部安裝了加強(qiáng)版定時(shí)器(ECT),它有一定的傳入捕捉的能力,可以利用捕捉系統(tǒng)時(shí)鐘脈沖對(duì)導(dǎo)引線進(jìn)行測(cè)試.

摘要： 交通標(biāo)志邊緣檢測(cè)是智能車實(shí)現(xiàn)交通標(biāo)志識(shí)別過程中的關(guān)鍵一步,因此交通標(biāo)志邊緣檢測(cè)技術(shù)的研究具有重要的意義.該文主要是將Roberts邊緣算子、Sobel邊緣算子、Laplacian邊緣算子、Log邊緣算子應(yīng)用在各類交通標(biāo)志圖的邊緣檢測(cè)上,并分別對(duì)沒有加入噪聲和加入噪聲的圖像進(jìn)行仿真處理,最后對(duì)得到的各種效果圖進(jìn)行比較分析,為人們?cè)趯?shí)際情況中選擇適合的算子提供參考.

摘要： 鄉(xiāng)村道路邊界模糊、路況復(fù)雜,給智能車的識(shí)別造成困難。本文針對(duì)該問題,基于認(rèn)知模型,針對(duì)攝像頭和雷達(dá)提出多傳感器融合算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)鄉(xiāng)村道路中可行駛道路區(qū)域的準(zhǔn)確、可靠識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在車輛低速行駛時(shí)穩(wěn)定可靠。

摘要： 本文在總結(jié)了智能車宏觀路徑規(guī)劃過程中一些道路匹配方法的基礎(chǔ)上提出了一種智能車基于自身傳感器識(shí)別道路環(huán)境并能做出宏觀路徑規(guī)劃的方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明智能車在建立的匹配地圖中進(jìn)行路徑規(guī)劃穩(wěn)定可靠。

摘要： 本發(fā)明提供一種智能搬運(yùn)車用頂升機(jī)構(gòu)、智能搬運(yùn)車或智能搬運(yùn)系統(tǒng)。頂升機(jī)構(gòu)包括固定套筒、可旋轉(zhuǎn)地設(shè)置在固定套筒外側(cè)的傳動(dòng)齒輪和套設(shè)在固定套筒外側(cè)的升降套筒。固定套筒用以固定至智能搬運(yùn)車車架上，并設(shè)有若干沿徑向延伸的導(dǎo)向槽和在若干導(dǎo)向槽頂部之間延伸的平動(dòng)面。傳動(dòng)齒輪具有凸輪部；升降套筒具有突伸出升降套筒內(nèi)壁面的導(dǎo)向機(jī)構(gòu)以及與傳動(dòng)齒輪的凸輪部配合設(shè)置的傳動(dòng)結(jié)構(gòu)，導(dǎo)向機(jī)構(gòu)在升降過程中與導(dǎo)向槽配合設(shè)置；頂升驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)，驅(qū)動(dòng)傳動(dòng)齒輪旋轉(zhuǎn)，在升降套筒的導(dǎo)向機(jī)構(gòu)移動(dòng)至位于固定套筒的導(dǎo)向槽頂部，同時(shí)固定套筒隨智能搬運(yùn)車車架相較升降套筒轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，所述導(dǎo)向機(jī)構(gòu)在固定套筒的平動(dòng)面上移動(dòng)。

摘要： 本發(fā)明公開了一種用于停車位智能停車的V型智能阻車器及其智能停取車方法，包括有底座，底座橫向安裝于停車位中心位置處，底座的兩側(cè)分別安裝有擋桿一和擋桿二，底座的殼體內(nèi)安裝有驅(qū)動(dòng)擋桿一和擋桿二翻轉(zhuǎn)的驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)，驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)包括有主動(dòng)軸和其余三個(gè)從動(dòng)軸，主動(dòng)軸上還安裝有棘輪，棘輪的一側(cè)安裝有棘爪，棘爪的動(dòng)作通過電磁鐵控制，底座內(nèi)還安裝有控制器，底座的端頭上還安裝有感應(yīng)車輛的超聲波探頭，與車位信息匹配連接至的二維碼，底座上還安裝有用于播放停車信息的語(yǔ)音播放器。本發(fā)明改變了傳統(tǒng)的限位方式，上升過程中觸碰到不同高度車底盤都可停止并且棘爪會(huì)卡住棘輪形成自鎖，防止搖臂下降進(jìn)而防止車輛逃逸，通過輥軸的結(jié)構(gòu)，不會(huì)刮傷底盤。

摘要： 本發(fā)明提供一種智能搬運(yùn)車用頂升機(jī)構(gòu)、智能搬運(yùn)車或智能搬運(yùn)系統(tǒng)。頂升機(jī)構(gòu)包括固定套筒、可旋轉(zhuǎn)地設(shè)置在固定套筒外側(cè)的傳動(dòng)齒輪和套設(shè)在固定套筒外側(cè)的升降套筒。固定套筒用以固定至智能搬運(yùn)車車架上，并設(shè)有若干沿徑向延伸的導(dǎo)向槽和在若干導(dǎo)向槽頂部之間延伸的平動(dòng)面。傳動(dòng)齒輪具有凸輪部；升降套筒具有突伸出升降套筒內(nèi)壁面的導(dǎo)向機(jī)構(gòu)以及與傳動(dòng)齒輪的凸輪部配合設(shè)置的傳動(dòng)結(jié)構(gòu)，導(dǎo)向機(jī)構(gòu)在升降過程中與導(dǎo)向槽配合設(shè)置；頂升驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)，驅(qū)動(dòng)傳動(dòng)齒輪旋轉(zhuǎn)，在升降套筒的導(dǎo)向機(jī)構(gòu)移動(dòng)至位于固定套筒的導(dǎo)向槽頂部，同時(shí)固定套筒隨智能搬運(yùn)車車架相較升降套筒轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，所述導(dǎo)向機(jī)構(gòu)在固定套筒的平動(dòng)面上移動(dòng)。

摘要： 本申請(qǐng)涉及工程機(jī)械領(lǐng)域，具體涉及一種用于智能消防車進(jìn)行危險(xiǎn)物識(shí)別定位的方法、裝置、智能消防車及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取圖像采集設(shè)備采集的現(xiàn)場(chǎng)的可見光圖像；將可見光圖像輸入至目標(biāo)檢測(cè)模型中，獲取目標(biāo)檢測(cè)模型輸出的第一物品檢測(cè)信息；獲取傳感設(shè)備采集的現(xiàn)場(chǎng)的熱成像圖像；根據(jù)熱成像圖像確定第二物品檢測(cè)信息；將第一物品檢測(cè)信息和第二物品檢測(cè)信息進(jìn)行融合對(duì)比，以確定現(xiàn)場(chǎng)的危險(xiǎn)物所在的位置。上述方案，通過圖像采集設(shè)備和傳感設(shè)備采集現(xiàn)場(chǎng)的可見光圖像和熱成像圖像，并確定圖像中危險(xiǎn)物的坐標(biāo)，從而輔助消防員或者應(yīng)急救援隊(duì)員在危險(xiǎn)場(chǎng)景作業(yè)時(shí)識(shí)別危險(xiǎn)場(chǎng)景中可能出現(xiàn)的危險(xiǎn)物，避免一些潛在可能發(fā)生的危險(xiǎn)。

摘要： 本實(shí)用新型提供一種智能購(gòu)物車的充電連接結(jié)構(gòu)、智能購(gòu)物車和智能購(gòu)物系統(tǒng)，所述智能購(gòu)物車的充電連接結(jié)構(gòu)包括：本體，所述本體適于安裝在所述智能購(gòu)物車的底部，所述本體的前端和后端分別設(shè)有磁性配合件，前端的磁性配合件和后端的磁性配合件在前后方向上位置相對(duì)，所述磁性配合件用于將相鄰兩個(gè)所述智能購(gòu)物車的所述本體磁性吸合在一起；彈性觸發(fā)件，所述彈性觸發(fā)件安裝于所述本體的前端；觸片，所述觸片安裝于所述本體的后端，所述彈性觸發(fā)件與所述觸片在前后方向上位置相對(duì)且在所述本體的內(nèi)部電連接。本實(shí)用新型能夠解決批量購(gòu)物車充電方式復(fù)雜、效率低下的問題。

摘要： 本實(shí)用新型提供一種智能搬運(yùn)車用頂升機(jī)構(gòu)、智能搬運(yùn)車或智能搬運(yùn)系統(tǒng)。頂升機(jī)構(gòu)包括固定套筒、可旋轉(zhuǎn)地設(shè)置在固定套筒外側(cè)的傳動(dòng)齒輪和套設(shè)在固定套筒外側(cè)的升降套筒。固定套筒用以固定至智能搬運(yùn)車車架上，并設(shè)有若干沿徑向延伸的導(dǎo)向槽和在若干導(dǎo)向槽頂部之間延伸的平動(dòng)面。傳動(dòng)齒輪具有凸輪部；升降套筒具有突伸出升降套筒內(nèi)壁面的導(dǎo)向機(jī)構(gòu)以及與傳動(dòng)齒輪的凸輪部配合設(shè)置的傳動(dòng)結(jié)構(gòu)，導(dǎo)向機(jī)構(gòu)在升降過程中與導(dǎo)向槽配合設(shè)置；頂升驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)，驅(qū)動(dòng)傳動(dòng)齒輪旋轉(zhuǎn)，在升降套筒的導(dǎo)向機(jī)構(gòu)移動(dòng)至位于固定套筒的導(dǎo)向槽頂部，同時(shí)固定套筒隨智能搬運(yùn)車車架相較升降套筒轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，所述導(dǎo)向機(jī)構(gòu)在固定套筒的平動(dòng)面上移動(dòng)。

摘要： 本發(fā)明提供了一種智能車鎖、智能車鎖的控制方法和智能單車，其中，該智能車鎖包括：閉鎖執(zhí)行模塊用于在接收到閉鎖指令時(shí)，控制機(jī)械傳動(dòng)模塊驅(qū)動(dòng)車鎖本體執(zhí)行閉鎖動(dòng)作；閉鎖檢測(cè)模塊，用于在執(zhí)行閉鎖動(dòng)作的預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)后檢測(cè)車鎖本體是否處于閉鎖狀態(tài)，若否，則生成對(duì)應(yīng)的第一檢測(cè)信號(hào)；復(fù)位執(zhí)行模塊，用于根據(jù)第一檢測(cè)信號(hào)控制機(jī)械傳動(dòng)模塊驅(qū)動(dòng)車鎖本體復(fù)位至開鎖狀態(tài)，其在未成功閉鎖時(shí)，能夠自動(dòng)停止閉鎖并復(fù)位，從而避免車鎖在關(guān)鎖過程中由于遇到障礙物而產(chǎn)生損壞的問題，自動(dòng)化程度和遇障處理能力均較高，實(shí)用性較佳。

摘要： 本發(fā)明提供了一種智能車鎖、智能車鎖的控制方法和智能單車，其中，該智能車鎖包括：閉鎖執(zhí)行模塊用于在接收到閉鎖指令時(shí)，控制機(jī)械傳動(dòng)模塊驅(qū)動(dòng)車鎖本體執(zhí)行閉鎖動(dòng)作；閉鎖檢測(cè)模塊，用于在執(zhí)行閉鎖動(dòng)作的預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)后檢測(cè)車鎖本體是否處于閉鎖狀態(tài)，若否，則生成對(duì)應(yīng)的第一檢測(cè)信號(hào)；復(fù)位執(zhí)行模塊，用于根據(jù)第一檢測(cè)信號(hào)控制機(jī)械傳動(dòng)模塊驅(qū)動(dòng)車鎖本體復(fù)位至開鎖狀態(tài)，其在未成功閉鎖時(shí)，能夠自動(dòng)停止閉鎖并復(fù)位，從而避免車鎖在關(guān)鎖過程中由于遇到障礙物而產(chǎn)生損壞的問題，自動(dòng)化程度和遇障處理能力均較高，實(shí)用性較佳。

摘要： 本發(fā)明公開一種智能車及基于智能車的智能設(shè)備控制方法，其中，該智能車包括存儲(chǔ)智能車用戶的生物特征信息的存儲(chǔ)模塊、確定智能車的位置的定位模塊、獲取目標(biāo)智能設(shè)備的位置的目標(biāo)智能設(shè)備位置獲取模塊；距離計(jì)算模塊根據(jù)智能車的位置與目標(biāo)智能設(shè)備位置確定智能車與目標(biāo)智能設(shè)備的第一距離差值；處理模塊用于如果智能車與目標(biāo)智能設(shè)備的第一距離差值小于第一設(shè)定閾值，基于智能車用戶的生物特征信息生成第一控制指令；通信模塊將第一控制指令發(fā)送給目標(biāo)智能設(shè)備以便目標(biāo)智能設(shè)備執(zhí)行第一控制指令。本發(fā)明的智能車距離設(shè)定目標(biāo)智能設(shè)備到設(shè)定距離時(shí)，自動(dòng)開啟目標(biāo)智能設(shè)備，整個(gè)過程無需用戶手動(dòng)參與，使得人們的生活更加智能和方便。

摘要： 本實(shí)用新型公開了一種智能車鎖，包括車鎖本體，還包括：用于識(shí)別生物信息并將識(shí)別結(jié)果發(fā)送給控制芯片的生物識(shí)別器；用于接收移動(dòng)終端的開閉鎖信息并發(fā)送給控制芯片的移動(dòng)通訊器；用于根據(jù)識(shí)別結(jié)果和/或開閉鎖信息控制車鎖本體開閉的控制芯片，控制芯片分別與生物識(shí)別器、移動(dòng)通訊器和車鎖本體連接。本實(shí)用新型提供的智能車鎖既能夠僅根據(jù)生物識(shí)別器也能夠僅根據(jù)移動(dòng)通訊器實(shí)現(xiàn)對(duì)車鎖本體進(jìn)行控制判斷，還能夠通過二者聯(lián)合識(shí)別判斷。本實(shí)用新型所提供的智能車鎖防盜效果好且使用方便。本實(shí)用新型還公開了一種包括上述智能車鎖的智能車鎖系統(tǒng)。