視覺導(dǎo)航智能車路徑識別及控制算法研究.pdf

1、智能汽車是人工智能、傳感器、控制科學(xué)、計算機及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等領(lǐng)域最新科技成果與現(xiàn)代汽車工業(yè)相結(jié)合的產(chǎn)物，智能汽車通常具有自動變速、自動駕駛、自動路況識別等功能。智能汽車技術(shù)的研究涉及多個學(xué)科，本文針對智能車視覺導(dǎo)航領(lǐng)域進行較深入的研究，主要集中在視覺圖像處理算法的圖像去噪、圖像信息識別、提取及控制算法方面。
　　 論文的主要工作如下:
　　 1.研究了路面情況攝取圖像的濾波去噪問題。采用將攝像頭提取的灰度圖像以灰度變換的方式

2、進行圖像增強以增加圖像的對比度，然后利用中值濾波算法對圖像數(shù)據(jù)進行濾波處理以減小噪聲的干擾，同時能夠有效地保證邊緣信息的完整性;
　　 2.提出了一種基于Sobel算子和Roberts算子的道路邊緣檢測改進算法S-R算法。此算法具有邊緣檢測效果良好、檢測后的信息較為完整、算法簡單、計算量小、讀取數(shù)據(jù)少等優(yōu)點，在采用S-R邊緣檢測算法來提取路徑信息時，能夠有效、快速、精確的提取邊緣信息的同時保證信息的完整性;
　　 3.提

3、出了采用直線擬合的方式判定路況的最終位置、方向等信息，采用此方法可以明顯的縮短智能車的行駛距離，同時有效地減小車體轉(zhuǎn)彎時發(fā)生側(cè)滑的概率，能夠有效地控制智能車在允許的精度下近距離行駛;
　　 4.設(shè)計智能車的方向控制器，采用模糊控制方法對智能車的方向進行控制。設(shè)計了二輸入單輸出的二級模糊控制器以簡化設(shè)計的同時保證控制精度，并且能夠全面的綜合位置、角度偏差量及其變化量等反應(yīng)出的路況信息，進而能夠快速、及時的調(diào)整智能車的方向;