智能车路径识别与控制性能提高方法研究及实现

发布时间：2018-09-18 18:46

【摘要】：为提高智能车路径识别的准确性、实时性和鲁棒性,采用"图像采集—图像处理"交叉执行的方式,同时在图像处理阶段采用跟踪边缘检测算法,并将模糊控制算法和PID算法进行整合。整体实验结果表明,智能车的速度提高了33.3%,准确率提高了35.7%。本研究中的智能车系统可发展应用于现代汽车的辅助驾驶系统,提高智能交通的安全性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy, real-time and robustness of the intelligent vehicle path recognition, the method of "image acquisition and image processing" is adopted, and the tracking edge detection algorithm is used in the image processing stage. The fuzzy control algorithm and PID algorithm are integrated. The results of the whole experiment show that the speed of the intelligent car is increased by 33.3and the accuracy of the car is improved by 35.7. The intelligent vehicle system in this study can be applied to modern automobile driving system to improve the safety of intelligent transportation.
【作者单位】： 北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院;
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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8 田原Z，

本文编号：2248779