基于LabVIEW的車(chē)道保持系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著社會(huì)高速發(fā)展,不可避免地帶來(lái)了許多問(wèn)題,如交通擁擠、交通事故、能源緊缺及環(huán)境污染等。如果現(xiàn)存的交通事故頻發(fā)、交通擁擠等問(wèn)題得不到及時(shí)解決,社會(huì)的發(fā)展必將受到制約。因此,通過(guò)開(kāi)發(fā)先進(jìn)車(chē)輛控制系統(tǒng)來(lái)提高其車(chē)輛安全性具有相當(dāng)重要的意義。
　　 先進(jìn)車(chē)輛控制系統(tǒng)的功能子系統(tǒng)種類(lèi)很多,車(chē)道保持系統(tǒng)則是其中一個(gè)分支,因此車(chē)道保持系統(tǒng)也是汽車(chē)安全技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本文在充分總結(jié)車(chē)道保持系統(tǒng)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,對(duì)車(chē)道標(biāo)識(shí)線識(shí)別、控

2、制算法、虛擬試驗(yàn)等方面進(jìn)行了深入的研究。
　　 首先,研究了一種結(jié)合道路特征的車(chē)道標(biāo)識(shí)線邊緣檢測(cè)方法。根據(jù)車(chē)道方向的特征,采用改進(jìn)的45°和135°方向模板Sobel算子分別對(duì)道路圖像的左半部分和右半部分進(jìn)行車(chē)道標(biāo)識(shí)線邊緣檢測(cè)。與其他方法相比,該方法在一定程度上可以更有效地進(jìn)行車(chē)道標(biāo)識(shí)線邊緣檢測(cè),同時(shí)對(duì)圖像中非車(chē)道標(biāo)識(shí)線邊緣的檢測(cè)能夠進(jìn)行抑制。
　　 其次,采用了模糊自適應(yīng)PID控制算法對(duì)車(chē)道保持系統(tǒng)進(jìn)行仿真研究。采用此

3、方法對(duì)車(chē)道保持系統(tǒng)進(jìn)行仿真建模并與常規(guī)PID控制算法進(jìn)行仿真對(duì)比分析。仿真結(jié)果表明,采用模糊自適應(yīng)PID明顯優(yōu)于常規(guī)PID控制,能夠更好地滿(mǎn)足實(shí)時(shí)控制的要求。因此,該算法可以作為車(chē)道保持控制器設(shè)計(jì)的一種有效控制方法。
　　 再次,實(shí)現(xiàn)了將實(shí)時(shí)仿真技術(shù)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)應(yīng)用于車(chē)道保持系統(tǒng)的研究。在LabVIEW環(huán)境下分別建立了七自由度非線性車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型以及車(chē)道保持系統(tǒng)模型,并在3DMAX環(huán)境下建立了車(chē)輛虛擬試驗(yàn)場(chǎng)景;借助Matlab