基于视觉导航的智能车辆自主行驶研究

发布时间：2017-06-23 06:13

  本文关键词：基于视觉导航的智能车辆自主行驶研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：视觉导航在智能车辆的智能导航中占有重要地位。由于计算机视觉相对于常用的传感器如测距仪等,具有信息量丰富,智能化水平高等特点,因此其处理的数据较大。同时在复杂或者较危险环境中如何检测路径图像是主要难题。本文选用了标识线图像识别的导航方法。该导航方法原理简单,实现容易,且技术成本和费用低。该方法的主要问题是标识线的变形矫正和边缘检测。本文以两轮驱动智能车辆为研究对象,提出了一种简单可行的图像矫正算法——标定法,能够有效地降低标识线图像变形对参数提取的干扰,为智能车辆导航路径的识别提供了准确的图像信息。在视觉图像处理方面,提出了一种先进行阈值分割,然后再对二值化的图像进行滤波的图像预处理方法,这其中包括改进的最优阈值法、计算量较小的形态学滤波处理方法以及基于二阶导数信息的边缘检测算法。同时在车体相对位置参数提取上进行了改进。仿真中采用了模糊最优控制方法,且仿真计算证明了该控制方法对智能车辆的跟踪控制有着良好的效果。为验证以上图像处理算法和跟踪控制策略的正确性以及智能车辆实际工作效果,在自行研制的智能车辆实验平台上,完成了上位机的主程序(包括动态图像处理、控制算法和数据通讯)以及下位单片机电机控制程序,并且进行了路径跟踪试验。试验结果表明基于以上算法的程序能够满足图像处理的实时性,且智能车辆具有较好的抗噪声干扰能力和较为准确和可靠地对路径进行跟踪。
【关键词】：智能车辆 视觉导航 图像处理 跟踪控制
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：U463.6
【目录】：

• 第一章 绪论13-24
• 1．1 智能车辆的用途13
• 1．2 智能车辆研究的意义13-14
• 1．3 国内外研究进展14-18
• 1．4 智能车辆的研制目标、结构和常用到的传感器18-20
• 1．5 智能车辆视觉导航与控制中的关键技术20-22
• 1．6 本文所研究的主要内容22-24
• 第二章 智能车辆视觉导航算法的研究24-37
• 2．1 二维平面的投影变换及标定方法24-30
• 2．2 标识线图像识别的导航原理及改进方法30-32
• 2．3 标识线图像的阈值分割32-34
• 2．4 标识线的边缘提取34-36
• 2．5 车体相对位置参数的提取结果36
• 2．6 本章小结36-37
• 第三章 基于数学形态学的图像滤波处理37-47
• 3．1 数学形态学图像滤波特点37-38
• 3．2 数学形态学的概念38-43
• 3．3 基于轮廓结构元素的形态学43-46
• 3．4 本章小结46-47
• 第四章 基于运动学模型的智能车辆跟踪控制仿真分析47-61
• 4．1 智能小车的整体结构分析47-48
• 4．2 智能小车的运动学分析48-56
• 4．3 控制器设计56-58
• 4．4 仿真分析58-60
• 4．5 本章小结60-61
• 第五章 试验61-81
• 5．1 试验中的硬件配置61
• 5．2 上位机主程序介绍61-74
• 5．3 下位单片机电机控制系统74-79
• 5．4 试验结果与分析79-80
• 5．5 本章小结80-81
• 第六章 结论81-83
• 6．1 结论81-82
• 6．2 本文的不足和建议82-83
• 参考文献83-89
• 硕士期间参与科研项目89
• 在读期间发表论文89-90

【引证文献】

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 李进;视觉导航智能车辆的路径识别和跟踪控制[D];合肥工业大学;2008年

2 张国权;基于视觉导航的智能车辆目标检测关键技术研究[D];兰州理工大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 刘佰昂;单摄像头条件下的行人识别与跟踪方法研究[D];中南大学;2010年

2 王兴昌;基于视觉的四轮驱动电动汽车转向控制方法研究[D];燕山大学;2012年

3 李金灿;基于道路自识别的智能汽车控制系统设计[D];华南理工大学;2011年

4 李碧春;基于视觉导航智能车辆设计与实践研究[D];合肥工业大学;2006年

5 郝宝青;智能车辆视觉导航中道路与行人检测技术的研究[D];哈尔滨工业大学;2006年

6 黄晶;即时物体视觉追踪自走车设计[D];哈尔滨工业大学;2006年

7 王伟莉;车辆安全行驶辅助导航研究[D];西北工业大学;2007年

8 张利平;视觉导航系统中道路图像处理技术研究[D];中北大学;2007年

9 郦光府;基于RFID的AGV视觉导引系统研究[D];浙江大学;2008年

10 王少锋;竞赛用智能汽车的研究与实现[D];兰州理工大学;2008年

  本文关键词：基于视觉导航的智能车辆自主行驶研究，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：474112