基于視覺(jué)導(dǎo)航的縮微車(chē)智能駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、隨著汽車(chē)電子技術(shù)和智能控制技術(shù)的發(fā)展，智能車(chē)已經(jīng)成為智能控制領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)研究熱點(diǎn)，并逐步進(jìn)入到人們的生活中。本文詳細(xì)查閱了大量的相關(guān)文獻(xiàn)，深入了解了智能車(chē)輛的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于FREESCALE K60芯片的縮微智能車(chē)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括控制模塊、電源模塊、電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊、圖像采集模塊、測(cè)速模塊、障礙物檢測(cè)模塊和舵機(jī)轉(zhuǎn)向模塊。完成的系統(tǒng)具有自動(dòng)識(shí)別路徑和避障的功能，可以實(shí)現(xiàn)在縮微道路環(huán)境下的自主駕駛行為，具有簡(jiǎn)單實(shí)用、對(duì)

2、硬件要求相對(duì)較低、適應(yīng)能力強(qiáng)的特點(diǎn)。
　　圖像處理技術(shù)是縮微車(chē)研究中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。它能夠?qū)崿F(xiàn)圖像采集、路徑識(shí)別的功能，解決了圖像處理過(guò)程中的噪聲消除、邊緣提取、車(chē)輛的位置信息分析等問(wèn)題。本文采用了中值濾波算法進(jìn)行濾波，對(duì)于邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行了研究改進(jìn)，經(jīng)驗(yàn)證改進(jìn)后的算法能快速、有效地對(duì)路徑圖像進(jìn)行處理。同根據(jù)路徑邊緣位置信息，采用直線(xiàn)擬合方法來(lái)判定縮微車(chē)的位置。
　　在分析了縮微車(chē)行駛規(guī)律的基礎(chǔ)上，本文分別采用模糊控制算法和