基于ARM的竞赛用无人驾驶车设计与实现

发布时间：2017-08-12 08:18

  本文关键词：基于ARM的竞赛用无人驾驶车设计与实现

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【摘要】：本论文提出了一种基于ARM的竞赛用微缩无人驾驶车设计方案并将该方案予以实现。该无人驾驶车本采用了ARM Cortex-A9架构的Exynos 4412处理器,运行嵌入式Linux操作系统,通过USB摄像头采集赛道图像,以微缩车模型为底盘。依靠摄像头采集图像的机器人竞赛往往对竞赛场地的光照要求较为严格。大部分参赛机器人都需要根据现场的光照条件修改相应参数才能完成比赛。本课题研究的重点就是如何克服光照条件对无人驾驶车赛道识别的影响。本课题的主要内容是对摄像头采集的图像进行图像平滑、图像分割等图像预处理,然后再通过霍夫变换或者Freeman编码算法等识别出赛道信息,判断无人驾驶车在赛道中的位置,然后进行行为决策,控制电机和舵机进行相应的动作。首先,本文介绍了无人驾驶车的发展现状以及发展前景,讲述了本课题的研究意义以及研究内容。第二章第三章分别从硬件和软件两方面介绍了本课题的具体设计。硬件方面讲解了无人驾驶车的一些机械结构和电气连接,介绍了电路原理图以及主要的处理器。软件方面主要讲解了各功能的实现流程和函数的具体实现。第四章介绍了本课题用到的相关图像处理算法以及这些算法在本课题的具体应用,对比了不同算法的处理效果。该部分主要讲述了在图像二值化方法上做的算法改进,以便适用于不同的光照条件。第五章主要讲了赛道识别算法的具体实现过程。最后是调试结果的分析以及本课题的结论与展望。
【关键词】：无人驾驶车 直线识别 嵌入式Linux
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 课题的研究背景及意义8-9
• 1.1.1 课题的研究背景8
• 1.1.2 课题的研究意义8-9
• 1.2 无人驾驶车的研究现状及前景9-10
• 1.2.1 无人驾驶车的研究现状9-10
• 1.2.2 无人驾驶车的发展前景10
• 1.3 课题的主要研究内容与研究重点10-12
• 1.3.1 课题内容10-11
• 1.3.2 研究重点11-12
• 第二章 无人驾驶车的硬件设计12-18
• 2.1 机械结构与电气连接12-14
• 2.1.1 动力机构12-13
• 2.1.2 转向机构13-14
• 2.1.3 车载电源14
• 2.2 核心控制单元14-15
• 2.3 底层驱动控制单元15-17
• 2.4 本章小结17-18
• 第三章 无人驾驶车软件设计18-31
• 3.1 底层控制单元软件设计18-24
• 3.1.1 Keil开发环境搭建18-20
• 3.1.2 STM32程序实现20-24
• 3.2 核心控制单元软件设计24-30
• 3.2.1 交叉编译25
• 3.2.2 Makefile25-26
• 3.2.3 可执行文件设计26-27
• 3.2.4 库函数设计27-30
• 3.3 本章小结30-31
• 第四章 图像预处理算法31-43
• 4.1 图像预处理算法简介31
• 4.2 图像增强31-34
• 4.3 图像分割34-38
• 4.3.1 灰度阈值法34-36
• 4.3.2 边缘检测法36-38
• 4.4 算法改进38-42
• 4.5 本章小结42-43
• 第五章 赛道识别以及行为决策43-56
• 5.1 直线识别算法简介43-49
• 5.1.1 霍夫变换43-47
• 5.1.2 Freeman编码识别直线47-49
• 5.2 行为决策49-55
• 5.2.1 模糊控制简介49-51
• 5.2.2 模糊控制器设计51-55
• 5.3 本章小结55-56
• 第六章 调试结果分析56-62
• 6.1 底层控制单元调试结果56
• 6.2 整车调试结果56-62
• 第七章 结论与展望62-64
• 7.1 主要结论62
• 7.2 研究展望62-64
• 参考文献64-67
• 附录A67-69
• 附录B69-71
• 附录C71-80
• 在学期间的研究成果80-81
• 致谢81

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本文编号：660613