基于DM642的智能車道路跟蹤系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì).pdf

1、隨著汽車電子和智能控制技術(shù)的發(fā)展，智能車已經(jīng)成為自動(dòng)控制領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)研究熱點(diǎn)，路徑跟蹤是智能車控制領(lǐng)域的基礎(chǔ)。本文以DM642為核心控制器對(duì)智能車的道路識(shí)別算法和轉(zhuǎn)向控制技術(shù)進(jìn)行研究，通過實(shí)驗(yàn)和仿真對(duì)識(shí)別和控制效果進(jìn)行驗(yàn)證。 主要工作有以下幾個(gè)方面：1)路徑識(shí)別系統(tǒng)。首先研究了視覺導(dǎo)航中常用的圖像處理算法，根據(jù)智能車的要求采取中值濾波算法，并對(duì)改進(jìn)的算法進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。根據(jù)攝像機(jī)像平面和所拍攝路平面不在同一個(gè)平面，由像平面和路平面

2、的立視圖，利用立體幾何關(guān)系對(duì)采集的圖像進(jìn)行視覺矯正；將路面縱向劃分為等間隔區(qū)域，并利用矯正公式計(jì)算攝像機(jī)相應(yīng)的掃描行。對(duì)比分析不同的彩色圖像分割方法，利用YUV空間中基于閾值的直方圖分割方法進(jìn)行圖像分割；提出基于參考區(qū)域的自適應(yīng)三維閾值法，即根據(jù)智能車前方近車端始終包含引導(dǎo)區(qū)域，利用此已判定的引導(dǎo)區(qū)域，通過統(tǒng)計(jì)直方圖的上下閾值來計(jì)算實(shí)時(shí)的圖像分割參考閾值，自適應(yīng)地對(duì)圖像進(jìn)行有效分割。2)轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)。根據(jù)智能車非線性、不穩(wěn)定的特點(diǎn)，引入

3、模糊控制理論；同時(shí)根據(jù)智能車和人對(duì)路徑判斷的相似性，引入預(yù)瞄理論；對(duì)智能車轉(zhuǎn)向條件進(jìn)行分析，并設(shè)計(jì)以預(yù)瞄點(diǎn)與智能車的距離s和預(yù)瞄點(diǎn)與攝像機(jī)中心軸的橫向偏差d為輸入，智能車的線速度v和轉(zhuǎn)向輪偏轉(zhuǎn)角度α為輸出的雙輸入雙輸出模糊轉(zhuǎn)向控制器。3)通過CCD攝像機(jī)和DSP開發(fā)板進(jìn)行轉(zhuǎn)向參數(shù)的提取實(shí)驗(yàn)，根據(jù)路徑狀況獲取智能車的轉(zhuǎn)向參數(shù)，通過開發(fā)板的OSD功能顯示在屏幕上，然后對(duì)參數(shù)進(jìn)行分析；通過Plastid2智能車仿真環(huán)境對(duì)轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)進(jìn)行整體效