基于视觉导航的智能车系统研究.rar

智能车辆的研究涉及到电机及其控制、测量与计算机控制、计算机视觉、传感器、数据融合、车辆工程等诸多领域，智能车辆系统研究方向主要有安全监控、智能防撞、辅助驾驶、自动驾驶、行为规划与决策、系统体系结构、综合集成等。对智能车发展影响较大的主要是传感器和控制算法。本文是基于FREESCALE的MC9S12DG128芯片开发的智能车系统，具有自动识别路径功能，具有简单实用、能适应对硬件要求相对较低的特点，是一项具有现实应用的可行性和广阔的应用前景的引导技术。 首先，本文在详细查阅中外有关文献的基础上，综述了智能车辆的研究现状和发展趋势，然后介绍了实现车辆智能控制常用的几种控制算法。构建了智能车视觉导引系统、控制器等各个模块的硬件设计。 其次，本文利用设计的视觉系统具有图像采集、路径识别的功能，解决了图像处理过程中的噪声消除、边缘提取、车辆的位置信息分析等问题。实现了智能车自主式智能识别导航。 再次，本文研究了智能车转向控制角的模糊控制算法。研究车辆对方向偏差和侧向偏差所做出的决策，归纳模糊规则，并对参数模糊化，从而实现对智能车的模糊控制。 最后，研究了智能车在实际运动中环境未知的情况下，对智能军行进速度采用了智能分区PID控制策略，有效地提高了小车在实际行进中的速度连贯性，小车运行速度明显提升。

点击标签浏览更多相关技术资料资源：