基于圖像識別的多智能車跟隨與防撞控制系統(tǒng)研究.pdf

1、高速公路具有快捷、經(jīng)濟(jì)、舒適等特征，給目前的交通帶來了巨大的變革，深刻得影響著我們的日常生活和國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。但高速公路上仍時有交通堵塞、交通事故的發(fā)生。目前已有很多關(guān)于高速公路智能交通工具的研究，大多是停留在理論層面，關(guān)于多智能車的跟隨與防撞研究在國內(nèi)還處在理論分析和仿真研究階段，應(yīng)用到實(shí)際系統(tǒng)中的不多。論文研究的基于圖像識別的多智能車跟隨與防撞系統(tǒng)以智能模型車為平臺，在規(guī)定的路徑上，對跟隨與防撞算法方法進(jìn)行了研究，具有一定的理論價值

2、和實(shí)際的意義。
　　論文研究的基于圖像識別的多智能車跟隨與防撞系統(tǒng)，以單目視覺識別路徑和目標(biāo)物，利用圖像處理檢測輪廓，完成目標(biāo)物的識別和測距，通過ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)相互之間傳輸信息，完成在封閉的軌道上串行運(yùn)動、十字交叉優(yōu)先級避讓等功能。
　　圖像處理方面的研究采用無線模塊把圖像數(shù)據(jù)通過串口傳到PC機(jī)上，利用MATLAB工具箱強(qiáng)大的圖像處理功能進(jìn)行仿真研究，最后將研究結(jié)果用于實(shí)際的智能車模型。對生成的灰度圖像進(jìn)行等間距抽取，

3、壓縮了圖像采集量，保留了最小特征；通過對傳統(tǒng)圖像邊緣提取算子的研究，提出了簡化的基于閾值的邊緣提取算子，提高了計算速度，并提取特征進(jìn)行目標(biāo)物識別和測距。仿真研究表明該方法簡單有效，不但簡化了傳統(tǒng)的圖像處理算法還大幅提高了計算速度。利用圖像研究的成果對模型車進(jìn)行跟隨與防撞控制的研究，在模型車中得到了很好的驗(yàn)證。
　　智能車之間的信息傳輸選用了ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)。ZigBee具有低功耗、低成本、速度快的特點(diǎn)，且有很好的覆蓋范圍，在數(shù)