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文檔簡介
1、智能交通系統(tǒng)的研究引起各國研究者的廣泛關(guān)注并取得一定成就。作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,基于視覺導航智能車輛的出現(xiàn)可極大的減少交通事故的發(fā)生,成為目前研究的熱點。視覺導航的研究重點有:道路檢測、車輛定位及車體控制。道路檢測為視覺導航提供必要的控制依據(jù),檢測算法的實時性、有效性是研究的重點及難點;車輛定位的難點在于如何根據(jù)道路圖像獲取車體的位姿;車體控制中行走控制比較成熟,而換道控制的研究相對較少。
本文針對上述三方面內(nèi)容
2、進行研究,主要研究工作有:
(1)車載視頻中道路復雜多變、信息呈現(xiàn)不全,與快速分類和識別存在突出矛盾,道路檢測算法的實時性、有效性難于保證,本文提出采用漸進視覺機制進行車載視頻的道路檢測,由粗到精、時空信息相融合,實現(xiàn)道路路面、車道線的檢測,利用消失點實現(xiàn)車道分離;
(2)針對傳統(tǒng)的攝像機標定存在的局限性,本文對車輛位姿與成像圖像的關(guān)系建立數(shù)學模型,并通過回歸方程的顯著性檢驗驗證了該模型的有效性,利用該模型可
3、由道路圖像直接得到車輛與道路的相對位姿,實現(xiàn)無需攝像機標定的車輛定位,為車體控制提供了實時的視覺反饋信息;
(3)基于視覺反饋的換道控制研究較少,但道路擁擠或出現(xiàn)障礙物時換道是保障車體安全行駛的重要舉措。對于換道控制,本文提出分段控制,以車輛的當前角度偏差和位置偏差做為控制器輸入量,最終實現(xiàn)換道控制。
最后,對所做的研究工作進行了總結(jié),提出了需要開展的后續(xù)工作的思路,對進一步的研究具有一定的指導意義。
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