基于DM642的智能車道路跟蹤系統(tǒng)研究與設計.pdf

1、隨著汽車電子和智能控制技術的發(fā)展，智能車已經成為自動控制領域內的一個研究熱點，路徑跟蹤是智能車控制領域的基礎。本文以DM642為核心控制器對智能車的道路識別算法和轉向控制技術進行研究，通過實驗和仿真對識別和控制效果進行驗證。 主要工作有以下幾個方面：1)路徑識別系統(tǒng)。首先研究了視覺導航中常用的圖像處理算法，根據(jù)智能車的要求采取中值濾波算法，并對改進的算法進行適當調整。根據(jù)攝像機像平面和所拍攝路平面不在同一個平面，由像平面和路平面

2、的立視圖，利用立體幾何關系對采集的圖像進行視覺矯正；將路面縱向劃分為等間隔區(qū)域，并利用矯正公式計算攝像機相應的掃描行。對比分析不同的彩色圖像分割方法，利用YUV空間中基于閾值的直方圖分割方法進行圖像分割；提出基于參考區(qū)域的自適應三維閾值法，即根據(jù)智能車前方近車端始終包含引導區(qū)域，利用此已判定的引導區(qū)域，通過統(tǒng)計直方圖的上下閾值來計算實時的圖像分割參考閾值，自適應地對圖像進行有效分割。2)轉向控制系統(tǒng)。根據(jù)智能車非線性、不穩(wěn)定的特點，引入

3、模糊控制理論；同時根據(jù)智能車和人對路徑判斷的相似性，引入預瞄理論；對智能車轉向條件進行分析，并設計以預瞄點與智能車的距離s和預瞄點與攝像機中心軸的橫向偏差d為輸入，智能車的線速度v和轉向輪偏轉角度α為輸出的雙輸入雙輸出模糊轉向控制器。3)通過CCD攝像機和DSP開發(fā)板進行轉向參數(shù)的提取實驗，根據(jù)路徑狀況獲取智能車的轉向參數(shù)，通過開發(fā)板的OSD功能顯示在屏幕上，然后對參數(shù)進行分析；通過Plastid2智能車仿真環(huán)境對轉向控制系統(tǒng)進行整體效