基于视频导航的飞思卡尔智能车系统的设计与实现

发布时间：2017-08-07 22:23

  本文关键词：基于视频导航的飞思卡尔智能车系统的设计与实现

  更多相关文章： 视频导航 图像预处理 飞思卡尔K60 图像复原

【摘要】：智能车的研究是当前智能交通领域最为热点的一个研究方向。整个智能车的控制涉及到多学科的相关内容,智能车的研究重点是对其导航系统的研究。其中导航技术使智能车能够检测周围环境从而确定后续的动作决策。在多种导航技术中,视频导航是一个重要的研究方向,它具有信息量大和引导柔性等多种优点,被广泛地应用于智能车导航系统中。本文研究了一种智能车图像导航的算法,介绍了一种基于图像复原的图像导航算法,解决了智能车前进路线错误的问题。该算法首先对图像传感器采集回来的视频图像进行预处理,主要包括:二值化处理、去噪处理和背景分割处理,从而获得清晰的跑道边界线。再通过跑道边界线提取算法,求取跑道边界线方程。用提取算法先进行跑道边界线的走向的判断,之后再根据边界线的类型选择最优的拟合算法。本文研究的导航算法相对于其他导航算法有更显著的精确度,改善了智能小车对路线的分析能力,使智能小车运行路线更加稳定。本文的智能车导航系统是采用基于飞思卡尔K60单片机的智能车系统对上述算法进行了测试。实验表明,在室内的跑道环境中,论文所提出的算法能够准确、实时的检测出跑道的各种形状,保证智能车能够在跑道中顺利行驶。本文研究的智能车图像导航控制系统能够有效、快速的分析小车的行进路径,对行进的方向、角度提前做好运算,减小了智能车运行偏离跑道的可能,对智能交通的研究具有一定的实际意义。
【关键词】：视频导航 图像预处理 飞思卡尔K60 图像复原
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.6;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 论文选题背景及研究的目的和意义9-11
• 1.1.1 选题背景9-10
• 1.1.2 论文研究的目的和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 国外研究状况11-13
• 1.2.2 国内研究状况13-15
• 1.3 飞思卡尔智能车赛15
• 1.4 论文的内容安排15-17
• 1.4.1 主要研究内容15-16
• 1.4.2 论文章节安排16-17
• 第2章 智能车硬件系统研究17-29
• 2.1 引言17
• 2.2 智能车机械结构17-20
• 2.2.1 车身高度18
• 2.2.2 前轮Toe角度18-19
• 2.2.3 车轮Camber link19
• 2.2.4 前、后减震器位置19-20
• 2.2.5 差速器20
• 2.3 智能车硬件系统20-29
• 2.3.1 MCU控制模块20-23
• 2.3.2 电源管理模块23-25
• 2.3.3 图像采集模块25-26
• 2.3.4 舵机模块26-27
• 2.3.5 电机驱动模块27-28
• 2.3.6 速度采集模块28-29
• 第3章 图像处理算法29-41
• 3.1 车道图像的预处理29-34
• 3.1.1 图像信息的二值化处理29-31
• 3.1.2 二值化后图像信息的去噪处理31-32
• 3.1.3 去噪处理后图像的分割算法32-34
• 3.2 跑道边界线的提取34-35
• 3.2.1 确定扫描区域34-35
• 3.2.2 区域增长法35
• 3.3 跑道边界线的描述算法35-37
• 3.3.1 边界线走向判断36-37
• 3.3.2 跑道边界线方程37
• 3.4 控制算法37-41
• 第4章 软件系统设计与调试41-51
• 4.1 开发调试工具41-42
• 4.2 视频导航算法的软件实现42-48
• 4.2.1 视频图像二值化和去噪处理程序43-45
• 4.2.2 跑道边界线的提取及拟合程序45-46
• 4.2.3 控制算法程序46-48
• 4.3 测试数据及结果分析48-51
• 第5章 总结与展望51-53
• 参考文献53-57
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果57-58
• 致谢58

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本文编号：637072