畢業(yè)設(shè)計--基于iap的履帶小車控制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

1、<p>　　本科生畢業(yè)設(shè)計（論文）</p><p>　　題 目： 基于IAP的履帶小車控制系統(tǒng)設(shè)計 </p><p>　　與實現(xiàn) </p><p>　　姓 名： </p><p>　　學(xué) 號：

2、 </p><p>　　學(xué) 院： 數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)（軟件）學(xué)院 </p><p>　　專 業(yè)： 軟件工程 </p><p>　　年 級： 2011 </p><p>　　指導(dǎo)教師：

3、 （簽名）</p><p>　　2015年04月01日</p><p>　　基于IAP的履帶小車控制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)</p><p><b>　　摘 要</b></p><p>　　履帶小車集合了傳感器技術(shù)和自動控制技術(shù)，是移動機(jī)器人中的一種。隨著移動機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，以及在計算機(jī)和傳感器技

4、術(shù)等快速發(fā)展的推動下，移動機(jī)器人成為目前科學(xué)技術(shù)發(fā)展最活躍的領(lǐng)域之一，國內(nèi)外已經(jīng)有少數(shù)的研究人員開始將圖形化的編程方法應(yīng)用于移動機(jī)器人的控制實驗和實際應(yīng)用中，并展現(xiàn)出一定的技術(shù)優(yōu)勢。</p><p>　　本文的主要研究目的是對IAP技術(shù)以及履帶小車的相關(guān)原理和使用方法進(jìn)行學(xué)習(xí)和研究，實際設(shè)計開發(fā)小車控制系統(tǒng)并將IAP技術(shù)運(yùn)用其中,并對不同邏輯控制下的小車狀態(tài)進(jìn)行測試，根據(jù)測試結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析。小車與IAPsi

5、mu通訊部分涉及了C#程序設(shè)計語言、Delphi動態(tài)鏈接庫、傳輸報文等知識領(lǐng)域。邏輯控制組態(tài)部分在小車與IAPsimu建立通訊的條件下，基于IAPlogic平臺實現(xiàn)圖形化的邏輯控制。在智能避障部分，基于小車自帶的感應(yīng)器種類，分為超聲避障和紅外線避障。本文的主要研究內(nèi)容包括：</p><p>　　1、學(xué)習(xí)和研究IAPsimu與小車通訊原理、邏輯控制組態(tài)和智能避障原理，設(shè)計多樣的小車控制邏輯進(jìn)行比較分析。</p

6、><p>　　2、在多樣的邏輯控制組態(tài)基礎(chǔ)上，設(shè)計和開發(fā)一套完整的小車控制系統(tǒng)。</p><p>　　3、根據(jù)設(shè)計的小車邏輯控制組態(tài)編寫測試用例，利用所開發(fā)的小車通訊軟件以及IAPlogic平臺進(jìn)行小車控制測試，記錄測試數(shù)據(jù)，并進(jìn)行結(jié)果分析。</p><p>　　本文采用了VS2010和Delphi7工具進(jìn)行小車控制軟件的開發(fā)，開發(fā)結(jié)果使我深刻地認(rèn)識到測試的重要性，針對

7、開發(fā)的不同階段應(yīng)該進(jìn)行相應(yīng)的測試工作，盡可能多地發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的不足并不斷修改，這樣才能更加完善小車控制系統(tǒng)的用戶體驗。</p><p>　　關(guān)鍵字：移動機(jī)器人，IAP技術(shù)，控制組態(tài)，智能避障</p><p>　　The Design on Control System of Track Car Based on IAP Technique and its Implementation</

8、p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　As one kind of mobile robots, the tracked car gathers sensor technique and automatic control technology together. With the continuous development&#

9、160;of mobile robot applications and the rapid promotion of computer and sensor technique, mobile robots have become one of the most active areas in the science technique. A few researchers at home and abroad have a

10、pplied the graphic programming method to the controlled experiments and practical application of mobile robots, which has shown some technical </p><p>　　The research purpose of this paper is to study and res

11、earch the relevant principle and usage method of IAP technique and the tracked car; design and develop the car control system and apply IAP technology in it; test car statuses at different control logic and have a c

12、omparative analysis of the test data. The communication between tracked car and the IAPsimu involves the C# programming language, Delphi dynamic link library, message transmission and so on. Base

13、d on the IAPlogic platform, logical </p><p>　　1. Studying and doing research on communication principle of IAPsimu and the tracked car, logical control configuration and intelligent obstacle avoidance princi

14、ple. Designing a variety of car control logic and then doing comparative analysis.</p><p>　　2. On the basis of a variety of logical control configuration, design and develop a complete car controlling system

15、.</p><p>　　3. Writing test cases according to the design of car logical control configuration; running the test on the system developed, recording the test data and analyzing the result.</p

16、><p>　　This paper uses VS2010 and Delphi7 tools to develop car control system. Development results make I deeply realize the importance of the test, we should do corresponding test work at different stages of d

17、evelopment, thus finding the deficiencies of the system as much as possible and modified constantly. In this way can we improved the user experience of the car control system. </p><p>　　Key Words: Mobile Rob

18、ots, IAP Technique, Control Configuration, Intelligent Obstacle Avoidance</p><p><b>　　目錄</b></p><p><b>　　第1章引言1</b></p><p>　　1.1 研究背景與意義1</p><p&

19、gt;　　1.1.1 研究背景1</p><p>　　1.1.2 意義1</p><p>　　1.2 研究內(nèi)容2</p><p>　　1.3 論文結(jié)構(gòu)2</p><p>　　第2章 小車控制系統(tǒng)4</p><p>　　2.1 智能控制的理論基礎(chǔ)4</p><p>　　2.2 智能小車

20、的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀5</p><p>　　2.2.1國內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r5</p><p>　　2.2.2國外發(fā)展?fàn)顩r5</p><p>　　2.3 系統(tǒng)需求分析5</p><p>　　2.3.1 與IAPsimu通訊5</p><p>　　2.3.2 邏輯組態(tài)控制7</p><p>　　2.

21、3.3 紅外避障8</p><p>　　2.4 系統(tǒng)設(shè)計9</p><p>　　2.4.1與IAPsimu通訊10</p><p>　　2.4.2邏輯組態(tài)控制11</p><p>　　2.4.3紅外避障12</p><p>　　第3章 小車與IAPsimu通訊軟件13</p><p>

22、;　　3.1 與IAPsimu通訊13</p><p>　　3.2 IAPsimu連接13</p><p>　　3.3 Wi-Fi連接13</p><p>　　3.4 控制方向15</p><p>　　3.6 二值化17</p><p>　　3.7 行字切分18</p><p>　　

23、3.7.1 行切分18</p><p>　　3.7.2 字切分19</p><p>　　3.8 歸一化20</p><p>　　第4章 基于IAPlogic的邏輯組態(tài)控制22</p><p>　　4.1邏輯組態(tài)控制22</p><p>　　4.2 IAPplant工程23</p><p&

24、gt;　　4.2.1簡介23</p><p>　　4.2.2 IAPplant工程24</p><p>　　4.3 邏輯控制25</p><p>　　4.4監(jiān)控操作25</p><p>　　4.3.2 小波分析26</p><p>　　4.3.3 小波變換26</p><p>　　4

25、.3.4 連續(xù)小波變換27</p><p>　　4.3.5 多分辨分析27</p><p>　　4.3.6 離散小波變換28</p><p>　　4.3.7 提升小波29</p><p>　　4.3.8 小波變換核心代碼30</p><p>　　第5章 紅外避障設(shè)計32</p><p&g

26、t;　　5.1 紅外避障32</p><p>　　5.1.1 KNN分類算法32</p><p>　　5.1.2 KNN分類器特點(diǎn)33</p><p>　　5.1.3 KNN算法偽代碼33</p><p>　　5.2 障礙物檢測33</p><p>　　5.2.2 障礙物檢測34</p>&l

27、t;p>　　5.2.3 距離測量36</p><p>　　第6章 測試結(jié)果與分析37</p><p>　　6.1 實驗設(shè)置37</p><p>　　6.1.1 實驗硬件設(shè)置37</p><p>　　6.1.2 實驗其他環(huán)境設(shè)置37</p><p>　　6.1.3 實驗樣本設(shè)置38</p>

28、<p>　　6.2 實驗結(jié)果與討論39</p><p>　　6.2.1 樣本相同數(shù)量不同字?jǐn)?shù)對正確率的影響39</p><p>　　6.2.2 樣本相同字?jǐn)?shù)不同數(shù)量對正確率的影響40</p><p>　　6.2.3 特征數(shù)據(jù)歸一化對正確率的影響42</p><p>　　6.2.4 樣本字類型對正確率的影響43</p

29、><p><b>　　總結(jié)44</b></p><p><b>　　謝辭45</b></p><p><b>　　參考文獻(xiàn)46</b></p><p>　　附錄1 術(shù)語解釋48</p><p>　　附錄2 部分核心算法代碼49</p>

30、<p>　　附錄3 樣本的特征數(shù)據(jù)63</p><p>　　附錄4 第二組實驗原始數(shù)據(jù)66</p><p><b>　　第1章引言</b></p><p>　　1.1 研究背景與意義</p><p>　　1.1.1 研究背景</p><p>　　在當(dāng)今這個計算機(jī)和感應(yīng)器技術(shù)快速發(fā)展

31、的時代，智能化不僅是現(xiàn)代社會的新興產(chǎn)物，更是成為了人們關(guān)注的焦點(diǎn)，學(xué)者們研究的課題對象，是今后的發(fā)展方向。</p><p>　　智能小車?yán)糜嬎銠C(jī)編程實現(xiàn)對其行為的控制，無需人工干預(yù)，是一個集環(huán)境感知、規(guī)劃決策和自動行駛等功能于一體的綜合系統(tǒng)[1]，具有可再編程性，是機(jī)器人的一種，適用于在那些人類無法正常工作的環(huán)境中工作，該技術(shù)可應(yīng)用于無人駕駛機(jī)動車，無人生產(chǎn)線，倉庫，服務(wù)機(jī)器人，航空航天等領(lǐng)域[2]，是20世紀(jì)

32、自動化領(lǐng)域的重大成就。然而隨著移動機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，其功能控制和結(jié)構(gòu)也變得更為復(fù)雜，傳統(tǒng)的程序開發(fā)手段已經(jīng)很難滿足要求。因此, 機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)研究一直是機(jī)器人領(lǐng)域的一個基礎(chǔ)課題, 已有30多年的研究歷史，并且仍在不斷地發(fā)展中。所以研究開發(fā)恰當(dāng)?shù)南到y(tǒng)框架和工具, 提高系統(tǒng)的跨平臺性、可重構(gòu)性和開放性, 縮短應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)周期, 更是當(dāng)前人們關(guān)注的熱點(diǎn)[3]。</p><p>　　目前國內(nèi)外在移動機(jī)器人方面的

33、研究都取得了一定的成績，但其中，在移動機(jī)器人控制軟件實現(xiàn)方面，國內(nèi)外的相關(guān)研究還處于比較空白的階段。不過已經(jīng)有少數(shù)研究人士開始將圖形化編程方法應(yīng)用于移動機(jī)器人的控制研究，并取得了一定的認(rèn)可，從一定程度上改變了C語言編程方式在控制軟件設(shè)計開發(fā)過程中成本高、周期長、維護(hù)難的現(xiàn)狀。然而這類圖形化控制編程軟件無法實現(xiàn)復(fù)雜的控制策略，開發(fā)成本也較高，由于資金等實際條件因素，平臺的功能擴(kuò)展和應(yīng)用兼容性都存在著較大的局限性[4]。</p>

34、<p>　　為了解決移動機(jī)器人控制過程編程繁瑣、執(zhí)行過程無法干預(yù)等問題，有人提出采用工業(yè)自動化控制組態(tài)方法[5]實現(xiàn)機(jī)器人的控制研究，并證明了其可行性和實際應(yīng)用性。工業(yè)自動化通用技術(shù)平臺IAP(Industry Automation Platform)的核心思想就是控制組態(tài)，是控制組態(tài)方法最好的應(yīng)用平臺和詮釋者，是研究團(tuán)隊經(jīng)多年研發(fā)形成的自主創(chuàng)新工具。此技術(shù)可提供各類工業(yè)自動化控制系統(tǒng)解決方案，并為機(jī)器人控制領(lǐng)域的研究提供

35、了一種新的技術(shù)思路和工程應(yīng)用方法。</p><p><b>　　1.1.2 意義</b></p><p>　　在工業(yè)自動化控制系統(tǒng)中，隨著控制組態(tài)方法在控制系統(tǒng)策略實現(xiàn)方面的技術(shù)不斷成熟，已經(jīng)開始逐步取代傳統(tǒng)DCS系統(tǒng)采用程序代碼編程的實現(xiàn)方式?？刂平M態(tài)方法在工業(yè)控制系統(tǒng)中逐漸成為主流技術(shù)，與其所具備的三大技術(shù)特征有著密切的關(guān)系：</p><p&g

36、t;<b>　　控制組態(tài)圖形化特征</b></p><p>　　是一種以圖形化的邏輯導(dǎo)向關(guān)系替代傳統(tǒng)代碼編程形式，進(jìn)行控制算法表征、解釋與執(zhí)行的控制組態(tài)方法；</p><p><b>　　計算過程可視化特征</b></p><p>　　解決了傳統(tǒng)代碼封裝實現(xiàn)方式對控制器的計算性能無法測試、對其運(yùn)算參數(shù)演變和權(quán)值實時更迭過程

37、無法讀取的問題，可實時更改控制器的運(yùn)算參數(shù)，對其控制過程進(jìn)行實時監(jiān)測；</p><p><b>　　控制算法元件化特征</b></p><p>　　控制算法的元件化是工業(yè)控制策略組態(tài)方法的基礎(chǔ)。采用元件化的控制策略組態(tài)方式，有利于實現(xiàn)先進(jìn)控制與傳統(tǒng)控制組態(tài)的同構(gòu)[4]。</p><p>　　因此，使用基于控制組態(tài)方法的控制系統(tǒng)將會被更多的學(xué)術(shù)專

38、家們認(rèn)可，也會被更多應(yīng)用領(lǐng)域所采用。</p><p>　　如今智能小車發(fā)展迅速，從智能玩具到其它各行各業(yè)都有實質(zhì)成果。其基本可實現(xiàn)運(yùn)動控制、循跡、避障、尋光入庫等基本功能，近幾年的電子設(shè)計大賽智能小車又在向聲控系統(tǒng)發(fā)展。然而這些研究均采用單片機(jī)等傳統(tǒng)的編程實現(xiàn)方式，對控制器的計算性能等方面的考察，只能通過輸入的驅(qū)動產(chǎn)生既定的輸出結(jié)果進(jìn)行可能的猜測與判定，因此，如果能夠有一種用于智能小車控制的便捷的自動化工具，其有

39、效的自動化控制功能將大大簡化傳統(tǒng)再編程過程，提高諸多領(lǐng)域的工作效率?；贗AP的控制組態(tài)方式實現(xiàn)小車控制過程充分利用IAP的跨平臺、標(biāo)準(zhǔn)化、元件化及圖形化的特點(diǎn)與技術(shù)優(yōu)勢，為相關(guān)控制課題的深入探究提供有力的技術(shù)支撐。該平臺已開發(fā)出11個可應(yīng)用于智能小車的控制元件，主要分為兩類：一類是智能小車驅(qū)動的指令控制元件；另一類是用于讀取小車狀態(tài)特征的傳感信號元件，為智能小車控制系統(tǒng)的開發(fā)提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。</p><p&g

40、t;<b>　　1.2 研究內(nèi)容</b></p><p>　　本次畢業(yè)設(shè)計是設(shè)計一個履帶小車的控制系統(tǒng)，通過這套系統(tǒng)，實現(xiàn)在IAP平臺上對小車進(jìn)行圖形化的邏輯控制。</p><p>　　通過對不同邏輯控制下的小車狀態(tài)進(jìn)行比較分析，整合出一套較為完善的小車控制邏輯方案。</p><p><b>　　1.3 論文結(jié)構(gòu)</b>&

41、lt;/p><p>　　論文內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排如下：</p><p>　　第1章為引言，主要描述選題的研究背景及其意義，指出全文的研究內(nèi)容。</p><p>　　第2章主要介紹小車控制系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)，包括基本概念、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、原理和可行性，并且給出此套控制系統(tǒng)的需求分析和設(shè)計。</p><p>　　第3章主要介紹控制系統(tǒng)的小車與IAPsimu通訊軟

42、件部分，基于IAP的通信是該軟件的特色，包括wifi熱點(diǎn)的連接、IAPsimu的連接及報文傳輸，共三個步驟，本文將詳細(xì)描述通訊軟件的每個實現(xiàn)步驟及其原理。 </p><p>　　第4章主要介紹小車控制系統(tǒng)的IAPlogic邏輯組態(tài)控制部分，采用基于IAPlogic平臺的邏輯組態(tài)控制方法，達(dá)到小車的圖形化控制。對于該控制方法，本文會詳細(xì)介紹其核心概念、發(fā)展歷程和主要原理。</p><p>　

43、　第5章主要介紹小車控制系統(tǒng)的智能避障部分，是基于新型感應(yīng)技術(shù)的功能研究，包括超聲感應(yīng)和紅外感應(yīng)兩種避障方式，借助IAPlogic控制元件來幫助實現(xiàn)。</p><p>　　第6章主要描述我們所進(jìn)行的各階段測試及取得的測試數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)進(jìn)行最終的驗收。</p><p>　　第2章 小車控制系統(tǒng)</p><p>　　2.1 智能控制的理論基礎(chǔ)</p><

44、;p>　　智能控制是自動化控制學(xué)科發(fā)展的一個重要里程碑，是人工智能和自動控制的結(jié)合物，是一類無需人工干預(yù)就能夠獨(dú)立地驅(qū)動智能機(jī)器，實現(xiàn)其目標(biāo)的自動控制。 </p><p>　　隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，特別是計算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)、電子技術(shù)、人工智能的飛速發(fā)展，智能小車的研究引起了各界學(xué)者的興趣。智能小車技術(shù)的出現(xiàn)帶來的不僅是傳統(tǒng)工業(yè)在生產(chǎn)和研究上發(fā)生的根本性變化，對人類的社會生活也產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。智能小車系統(tǒng)在

45、各個領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用前景。例如，在日常生活中，智能小車可以作為導(dǎo)盲車解決盲人的生活起居問題，也可以通過與人體的相互配合，幫助殘疾人完成日?；顒?；在軍事應(yīng)用中，智能小車可代替人類完成危險地帶的排雷、偵察等任務(wù)；在工業(yè)生產(chǎn)中，智能小車可以在不同程度上幫助人們完成復(fù)雜環(huán)境下的設(shè)備檢測、貨物搬運(yùn)等任務(wù)；在科學(xué)研究方面，智能小車可以在外星球完成勘測或者發(fā)回照片等任務(wù)[6]。然而隨著人們對智能小車要求的不斷提高，并要求智能小車在完成復(fù)雜任務(wù)的同

46、時具有自行規(guī)劃和決策的能力，自動躲避障礙運(yùn)動到預(yù)定目標(biāo)位置的能力等，使得整個系統(tǒng)對其控制部分的要求也越來越高，開發(fā)研究小車的智能控制技術(shù)成為了人們關(guān)注的熱點(diǎn)。</p><p>　　智能控制技術(shù)分為兩種，一種是傳統(tǒng)時滯系統(tǒng)的經(jīng)典控制方法，包括常規(guī)的PID控制、Smith預(yù)估計控制和大林算法的控制方法，由于其結(jié)構(gòu)簡單、可靠性和實用性強(qiáng)等特點(diǎn)，在實際生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用。但它們通常都依賴于被控對象的數(shù)學(xué)模型，且都是記

47、憶參數(shù)模型的控制方法，自適應(yīng)性和魯棒性差，對模型的精確性要求高、抗干擾能力差。當(dāng)小車的工作環(huán)境及工作目標(biāo)在工作過程中隨時間發(fā)生變化時，傳統(tǒng)控制方法的未知和不確定特性大大降低了控制系統(tǒng)的性能，因此，采用傳統(tǒng)的控制方法已經(jīng)不能滿足控制要求。另一種是現(xiàn)代控制理論方法，包括模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、自適應(yīng)控制等，現(xiàn)代控制方法不需要被控對象的數(shù)學(xué)模型，具有動態(tài)性能好、魯棒性強(qiáng)的特點(diǎn)，并對純滯后系統(tǒng)有較好的控制效果，避免了繁瑣的參數(shù)整定過程，因而在實

48、際中應(yīng)用得最為廣泛[7]。然而這類控制方法的設(shè)計尚缺乏系統(tǒng)性，無法定義控制目標(biāo)，且控制精度不高。</p><p>　　研究被控對象的模型存在不確定性及未知環(huán)境交互作用較強(qiáng)情況下的控制時，智能控制方法得到了成功的應(yīng)用。由于經(jīng)典控制方法和現(xiàn)代控制方法在對機(jī)器人行為控制時往往無法得到滿意的效果，近年來，機(jī)器人的智能控制在理論和應(yīng)用方面都有較大的進(jìn)展，目前已有少數(shù)的研究學(xué)者將圖形化編程方法應(yīng)用于機(jī)器人的控制實驗和實際應(yīng)用

49、中，并展現(xiàn)出一定的技術(shù)優(yōu)勢。然而這類方法在應(yīng)對復(fù)雜的控制策略實現(xiàn)方面，則凸顯出其不足之處，為了克服這個缺點(diǎn)，提出了將工業(yè)自動化過程控制系統(tǒng)中的控制組態(tài)方法應(yīng)用于機(jī)器人的控制研究，較好地解決了機(jī)器人非線性系統(tǒng)的控制問題和復(fù)雜作業(yè)任務(wù)的控制問題。</p><p>　　2.2 智能小車的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀</p><p>　　智能小車的應(yīng)用越來越廣泛，幾乎滲透到所有領(lǐng)域，其研制過程大致經(jīng)過三代的演變

50、：</p><p>　　第一代是可編程的示教再現(xiàn)型智能小車。它們裝有記憶存儲器，是依靠人們給予程序，能重復(fù)進(jìn)行多種操作的系統(tǒng)。因其不具有傳感器的反饋信息，所以不能從外界獲取信息，來改善其自身的行動品質(zhì)，故其應(yīng)用范圍非常狹窄。</p><p>　　第二代是裝有小型計算機(jī)和簡單傳感器的離線編程性型智能小車。它能對自身的實際位置和方向進(jìn)行測量，能通過“視覺”“觸覺”等傳感能力感知外部信息進(jìn)行“思

51、維”，并根據(jù)這些反饋信息在事先編好的算法和程序指導(dǎo)下對操作過程進(jìn)行調(diào)整，比第一代小車更靈活、更能適應(yīng)環(huán)境變化的需要。</p><p>　　第三代是能感知外界環(huán)境與對象物，并具有對復(fù)雜信息進(jìn)行準(zhǔn)確處理，對自己行為做出自主決策能力的智能機(jī)器人。這種機(jī)器人裝有多種傳感器，能將多種傳感器探測到的信息進(jìn)行“融合”并做出相應(yīng)決策，自主完成某一項任務(wù)。它能識別作業(yè)環(huán)境，是人工智能技術(shù)發(fā)展到高級階段的產(chǎn)物[8]。</p&g

52、t;<p>　　2.2.1國內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r</p><p>　　在國內(nèi)，各大學(xué)也在廣泛的開展智能小車的研究，清華大學(xué)汽車研究所是國內(nèi)最早成立的主要從事智能汽車和智能交通的研究單位之一，主要針對主動避障、車載微機(jī)、汽車導(dǎo)航等領(lǐng)域進(jìn)行深入研究。</p><p>　　吉林大學(xué)1992年起開始智能車輛方面的研究，主要研究自主導(dǎo)航機(jī)理及關(guān)健技術(shù)，該團(tuán)隊開展的組態(tài)式柔性制造單元及圖像識別自動

53、引導(dǎo)車的研究為我國提供了一種新型的自動引導(dǎo)車輛系統(tǒng)，從而為我國生產(chǎn)組織模式向柔性或半柔性生產(chǎn)組織轉(zhuǎn)化提供了有意義的技術(shù)支撐和關(guān)健設(shè)備。并先后開發(fā)出4種型號的智能車輛，其中JUTIV-3型為實用型視覺導(dǎo)航車，已進(jìn)入商品化開發(fā)階段。JUTIY-4型高速智能車輛已完成整車安裝調(diào)試，其無人駕駛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計速度在50km/h以上，裝備有世界先進(jìn)水平的3D激光成像儀，利用多傳感器信息融合、人工智能、最優(yōu)控制理論，深入研究在非結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境下的路

54、徑識別和跟蹤、安全車距保持、換道超車等技術(shù)。</p><p>　　中國一汽集團(tuán)和國防科技大學(xué)于2003年7月聯(lián)合研制成功我國第一輛CITAVT型自主導(dǎo)航車，該自主導(dǎo)航車在長達(dá)市繞城公路上進(jìn)行了自主試驗，最高穩(wěn)定車速可達(dá)75.6km/h，并具備超車功能，其技術(shù)性能指標(biāo)已經(jīng)達(dá)到了世界先進(jìn)水平。</p><p>　　2006年，我國開始舉辦“飛思卡爾”全國智能小車競賽，該賽事是由教育局高等學(xué)校自

55、動化專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會主辦，在飛思卡爾半導(dǎo)體公司資助下舉辦的。去年，該賽事吸引了共50多所高校的100多支代表隊參與。</p><p>　　另外，我國北京理工大學(xué)、北京航天航空大學(xué)等單位也正在研發(fā)智能車輛。汽車自主駕駛技術(shù)是集模式識別、智能控制、計算科學(xué)和汽車操縱動力等多門學(xué)科于一體的綜合性技術(shù)，汽車自主駕駛功能水平的高低常被用來作為衡量一個國家控制技術(shù)水平的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。智能車輛的相關(guān)技術(shù)，也將促進(jìn)輪式機(jī)器人的

56、研究。</p><p>　　目前，智能小車的研究呈現(xiàn)出一些新的特點(diǎn)：</p><p>　　[1] 隨著計算機(jī)硬件技術(shù)的提高，硬件結(jié)構(gòu)由最初的專用卡板或芯片逐漸向通用卡板或芯片過渡，為了提高運(yùn)算速度，出現(xiàn)了專用的運(yùn)算指令。</p><p>　　[2] 在控制系統(tǒng)方面，隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和傳輸速度的提高，出現(xiàn)了基于網(wǎng)絡(luò)傳輸信號控制的智能小車，而不再是以往一成不變的“單機(jī)式”

57、控制模式。</p><p>　　[3] 智能小車的控制算法和魯棒性成為研究的一個重點(diǎn)。</p><p>　　2.2.2國外發(fā)展?fàn)顩r</p><p>　　智能小車在國外的研究始于20世紀(jì)50年代，美國Barret Electronics公司開發(fā)出了世界上第一臺自動引導(dǎo)車輛系統(tǒng)（Automated Guided Vehicle System AGVS），該系統(tǒng)是一個運(yùn)行

58、在固定線路上的平臺，但是它具備了智能小車最基本的特征即無人駕駛。1974年，瑞典的Volvo Kalmar轎車裝配工廠與Achiinder-Digitron公司合作，研制出一種可裝載轎車車體的AGVS，并由多臺該種AGVS組成了汽車裝配線，從而取代了傳統(tǒng)應(yīng)用的拖車及叉車等運(yùn)輸工具。由于Kalmar工廠采用AGVS獲得了明顯的經(jīng)濟(jì)效益，許多西歐國家紛紛效仿Volvo公司，并逐步使AGVS在裝配作業(yè)中成為一種流行的運(yùn)輸手段。</p&g

59、t;<p>　　1985年德意志聯(lián)邦大學(xué)研發(fā)出了多智能原型車輛，第一輛VaMoRs智能原型車輛在戶外高速公路上以100km/h的速度進(jìn)行了測試，該車使用機(jī)器視覺來保證橫向和縱向的車輛控制。1988年，在都靈的PROMETHEUS項目第一次委員會會議上，智能車輛維塔（CITA,7t）也進(jìn)行了展示，該車可自動停車、行進(jìn)，并可以向后車傳送相關(guān)駕駛信息。這兩種車輛都配備了UBM視覺系統(tǒng)。</p><p>　

60、　1994年由奔馳汽車公司與UBM合作開發(fā)了第二代維塔（VITA）智能車輛，這些車輛系統(tǒng)中最引人注目的進(jìn)展是Tuansputeus處理器的大規(guī)模應(yīng)用，實現(xiàn)了自動超車。同時，這個系統(tǒng)擁有不同焦距的攝像機(jī)跟蹤各自目標(biāo)、分工協(xié)作。通過使用廣角攝像機(jī)實現(xiàn)道路大范圍檢測，障礙物檢測利用具有高分辨率的短焦攝像機(jī)來解決。</p><p>　　目前機(jī)器人的研究正向著復(fù)雜、智能型、自主型發(fā)展。機(jī)器人與人類生活聯(lián)系得越來越緊密。作為

61、現(xiàn)代機(jī)器人中一個重要分支的移動式機(jī)器人是一個相當(dāng)活躍的研究領(lǐng)域。室外視覺移動機(jī)器人的研究開始于二十世紀(jì)七十年代末，主要集中在美國、歐洲和日本等少數(shù)發(fā)達(dá)國家。由于硬件運(yùn)算速度的限制，今天的視覺移動機(jī)器人往往還要使用其它的傳感器，如測距傳感器。由于移動機(jī)器人技術(shù)集中了計算機(jī)視覺、模式識別、多傳感器融合、人工智能、通訊以及虛擬現(xiàn)實等多學(xué)科先進(jìn)成果，以及它在軍事、民用和科學(xué)研究等領(lǐng)域廣泛的應(yīng)用前景，引起各國政府和一些大公司的注意。在二十幾年的時

62、間里，先后發(fā)展了許多具有代表性的實驗原型機(jī)器人。我國類似的研究開始于“八五”期間，在“九五”期間各方面性能得到了進(jìn)一步的提高[9],[10]。</p><p>　　2.3 系統(tǒng)需求分析</p><p>　　2.3.1 與IAPsimu通訊</p><p><b>　　[1]用例圖與說明</b></p><p>　　與IA

63、Psimu通訊用例圖如圖2-1所示，其用例說明如下：</p><p>　　與IAPsimu通訊：與IAPsimu建立通信，從而可以利用IAPlogic控制小車。</p><p>　　Wifi連接：通過小車自帶的熱點(diǎn)建立小車與PC端的wifi連接。</p><p>　　IAPsimu連接：連接IAPsimu和小車。</p><p>　　控制方向

64、：控制小車的運(yùn)動方向。</p><p>　　圖2-1 與IAPsimu通訊的用例圖</p><p><b>　　[2]活動圖</b></p><p>　　與IAPsimu通訊部分的活動圖如圖2-2所示：</p><p>　　圖2-2 與IAPsimu通訊活動圖</p><p>　　2.3.2 邏輯

65、組態(tài)控制</p><p><b>　　[1]用例圖與說明</b></p><p>　　邏輯組態(tài)控制用例圖如圖2-3所示，其用例說明如下：</p><p>　　邏輯組態(tài)控制：通過邏輯組態(tài)方式控制小車，不需要對小車進(jìn)行再次編程。</p><p>　　建立IAPplant工程：建立工程數(shù)據(jù)，充當(dāng)數(shù)據(jù)庫。</p>

66、<p>　　編寫控制邏輯：編寫要在小車上實現(xiàn)的功能的控制邏輯，從而可在PC端實時控制小車某個功能的執(zhí)行。</p><p>　　監(jiān)控操作：實時監(jiān)控小車的執(zhí)行狀態(tài)，并可實時修改參數(shù)，觀察小車的變化。</p><p>　　圖2-3 邏輯組態(tài)控制的用例圖</p><p><b>　　[2]時序圖</b></p><p>

67、;　　邏輯組態(tài)控制的時序圖如圖2-4所示：</p><p>　　圖2-4 邏輯組態(tài)控制時序圖</p><p>　　2.3.3 紅外避障</p><p><b>　　[1]用例圖與說明</b></p><p>　　紅外避障用例圖如圖2-5所示，其用例說明如下：</p><p>　　紅外避障：檢測是否

68、存在障礙物，并做出相應(yīng)反應(yīng)。</p><p>　　檢測障礙物：包括檢測障礙物存在與否，以及障礙物與小車的距離測量。</p><p>　　做出避障反應(yīng)：判斷障礙物距離，若在規(guī)定范圍內(nèi)，則做出避障反應(yīng)。</p><p>　　圖2-5 紅外避障用例圖</p><p><b>　　[2]時序圖</b></p>&l

69、t;p>　　紅外避障部分的時序圖如圖2-6所示：</p><p>　　圖2-6 紅外避障的時序圖</p><p><b>　　2.4 系統(tǒng)設(shè)計</b></p><p>　　系統(tǒng)的整體流程如圖2-7所示：</p><p>　　圖2-7 系統(tǒng)整體流程圖</p><p>　　2.4.1與IAPsi

70、mu通訊</p><p><b>　　[1]流程圖</b></p><p>　　IAPsimu通訊部分的流程如圖2-8所示：</p><p>　　圖2-8 IAPsimu通訊流程圖</p><p>　　2.4.2 邏輯組態(tài)控制</p><p><b>　　[1]流程圖</b>

71、</p><p>　　邏輯組態(tài)控制流程如圖2-10所示：</p><p>　　圖2-9 邏輯組態(tài)控制流程圖</p><p><b>　　2.4.3紅外避障</b></p><p><b>　　[1]流程圖</b></p><p>　　紅外避障流程如圖2-11所示：</p

72、><p>　　圖2-10 紅外避障流程圖</p><p>　　第3章 小車與IAPsimu通訊軟件</p><p>　　3.1 與IAPsimu通訊</p><p>　　小車控制系統(tǒng)的設(shè)計是基于IAP平臺的控制思想，因此，要實現(xiàn)對小車的控制，必須先建立小車與IAP平臺的連接，這個連接就是建立小車與IAPsimu的通訊。</p>&l

73、t;p>　　目前，對小車控制的研究大多都是基于小車本身，是在小車的基礎(chǔ)上進(jìn)行的再編程，因此，若需要修改小車的控制功能，則需要修改IAPsimu是IAP平臺的虛擬控制站，小車與IAPsimu建立通訊后，才能使用IAP平臺實現(xiàn)對小車的操控，控制小車實現(xiàn)更多的功能，這些功能可以不用在小車上進(jìn)行再編程實現(xiàn)，而是通過編寫邏輯，再在小車上執(zhí)行邏輯，即可實現(xiàn)。</p><p>　　有效的預(yù)處理操作能夠去除掉我們所不需要的

74、干擾信息，加強(qiáng)可用于后續(xù)操作的有用信息，并減少因為環(huán)境而改變的筆跡字符在字形、字位等方面的變化對鑒別結(jié)果的影響。這樣一來，不僅特征提取變得更加方便，分類操作也相應(yīng)容易許多，系統(tǒng)的整體效率必然也會得到提高。</p><p>　　預(yù)處理的主要流程包括了去除背景、灰度化、二值化、行字切分和歸一化等步驟。</p><p>　　3.2 IAPsimu連接</p><p>　　

75、本次畢業(yè)設(shè)計所選用的筆跡是用日常書寫工具（水筆、鋼筆等）自由書寫在日常紙張（稿紙、作文紙等）上的。采用掃描儀對筆跡進(jìn)行掃描，轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像的形式。</p><p>　　我們所要處理的筆跡圖像的信息量大小與所用掃描儀的掃描精度有關(guān)，而在筆跡鑒別中，一副足夠清晰的筆跡圖像能夠大大提高鑒別的正確率等性能指數(shù)。但是隨著掃描精度的提高，筆跡圖像雖然更清晰，信息量更大，但是數(shù)據(jù)量、所需內(nèi)存和處理時間也隨之不斷增大，會影響到鑒

76、別的速度。</p><p>　　綜合取舍后，我們選擇了150dpi的掃描精度，彩色掃描類型，以jpg格式保存在計算機(jī)當(dāng)中?？偣矑呙枇?8個人的筆跡樣本，去除有問題的樣本6個，用于最終實驗的樣本為12個。</p><p>　　3.3 Wi-Fi連接</p><p>　　3.3.1 系統(tǒng)外處理</p><p>　　取得筆跡樣本掃描后的圖像文件后，

77、由于現(xiàn)實環(huán)境的復(fù)雜性，我們需要先在筆跡鑒別系統(tǒng)外先對筆跡圖像進(jìn)行背景去除的部分操作。</p><p><b>　　[1]裁剪</b></p><p>　　我們將全體筆跡的區(qū)域看成一個矩形，在這個矩形之外可能還存在著大片的無關(guān)區(qū)域，去掉這些無關(guān)區(qū)域后，能夠提高系統(tǒng)的處理效率，因此，我們需要先對筆跡圖像進(jìn)行裁剪，將無關(guān)區(qū)域裁剪掉，僅剩下包含筆跡圖像的區(qū)域。</p&g

78、t;<p><b>　　[2]傾斜修正</b></p><p>　　接下來便是修正筆跡圖像在掃描過程中所造成的傾斜，通過手動操作將筆跡圖像調(diào)整成在整體上保持水平。但是，在很多筆跡鑒別的方法中，預(yù)處理部分都會自動修正筆跡的傾斜，但是，我們將字位的傾斜也看作是筆跡的特征之一，因此，筆跡的字形傾斜我們并不進(jìn)行修正，而是予以保留。</p><p><b&g

79、t;　　[3]文本行修正</b></p><p>　　最后進(jìn)行的操作是行間距加大。在手寫筆跡中，存在著字位中正而文本行傾斜過于厲害的情況，如果進(jìn)行上一步的傾斜修正又會減少單字的特征信息量，因此我們采取加大行間距和文本行部分修正的操作。對于文本行跨越同個水平區(qū)域一行以上的情況，我們采取文本行部分修正，將某一小段文本單獨(dú)移位，讓整段文本行能夠盡量處于同個水平區(qū)域內(nèi)。而對于文本行傾斜僅跨越同個水平區(qū)域一行以

80、內(nèi)的，我們會采取加大當(dāng)前行與上一行的行間距。</p><p>　　3.3.2 系統(tǒng)處理</p><p>　　對于紙張的格子線、背景圖案、雜色等干擾，本次設(shè)計采用的處理想法是獲取干擾和筆跡的顏色，將干擾色去除，并將筆跡色保留。</p><p>　　在系統(tǒng)中，我們設(shè)計了一個屏幕取色器，只要將鼠標(biāo)移動到圖像上對所需要采集的點(diǎn)單擊便可以獲取到鼠標(biāo)指針處的顏色。取得顏色值后，

81、還需要設(shè)定一個閾值，當(dāng)圖像的像素點(diǎn)RGB三基色的值與獲得的顏色的RGB值的差均小于設(shè)定的閾值，便是處理對象，再根據(jù)選擇的操作來去除或者保留這個像素點(diǎn)的顏色。通過去色和留色操作，可以消除掉非筆跡顏色的干擾，又可以做到不誤刪筆跡連筆部分，最大限度地保留下書寫人的筆跡信息。同時，由于增加了去色操作，可以對背景的去除做到更加細(xì)致的地步。圖像中有些雜色的顏色與筆跡較為接近，留色操作無法單獨(dú)完成去除的工作，這時候去色操作便能彌補(bǔ)這個缺陷。背景去除的

82、效果如圖3-1所示：</p><p>　　圖3-1去除筆跡圖像背景的效果</p><p><b>　　3.4 灰度化</b></p><p>　　我們可以將顏色分為黑白色和彩色兩種，在黑白色中僅有黑色與白色，沒有任何彩色。在RGB顏色模型中，如果三基色的值相等，則其表示一種黑白顏色，三基色的值就叫做灰度值，也因此，黑白色我們也叫做灰度顏色?；叶?/p>

83、顏色和彩色之間可以實現(xiàn)互相轉(zhuǎn)換，從彩色轉(zhuǎn)換成灰度顏色稱之為灰度化，反之稱之為偽彩色化。由于三基色的取值范圍是[0,255]，相應(yīng)的，只有256級灰度顏色。因此，在灰度圖像中也只有256種顏色，或者說是256種灰色。</p><p>　　在筆跡鑒別中，文本顏色與筆跡的特征信息并沒有任何聯(lián)系，為了后續(xù)處理上的方便和提高系統(tǒng)的效率，在背景去除操作后我們需要將筆跡圖像轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的灰度圖像。</p><

84、p>　　現(xiàn)在通用的灰度化方法總共有三種：</p><p><b>　　[1]最大值法</b></p><p>　　使RGB三基色的值等于三值中最大的一個，即：</p><p><b>　　(3-1)</b></p><p>　　這一方法所轉(zhuǎn)換成的灰度圖像亮度很高。</p><

85、;p><b>　　[2]平均值法</b></p><p>　　使RGB三基色的值等于它們?nèi)档钠骄?，即?lt;/p><p><b>　　（3-2）</b></p><p>　　這一方法所轉(zhuǎn)換成的灰度圖像較為柔和。</p><p><b>　　[3]加權(quán)平均值法</b>&l

86、t;/p><p>　　這一方法的思想就是根據(jù)重要性等指標(biāo)給RGB三基色賦予不同的權(quán)值。根據(jù)心理學(xué)研究得出的人類色彩感光特性[13]，當(dāng)權(quán)值Wr=0.299，Wg=O.587，Wb=0.114時，可以得到較為合理的灰度圖像，即：</p><p><b>　?。?-3）</b></p><p>　　因此，我們選擇加權(quán)平均值法為本系統(tǒng)的灰度化算法，其灰度

87、化效果如圖3-2所示：</p><p>　　圖3-2 筆跡圖像灰度化的效果</p><p><b>　　3.5 去噪</b></p><p>　　圖像的平滑化，通俗一點(diǎn)來講，就是消除圖像在數(shù)字化過程中所混入的各種噪聲，從而將圖像中真正有用的細(xì)節(jié)予以突出，也就是我們平常所說的去噪操作。</p><p>　　去噪的方法總體上

88、可以分成空間域法和頻率域法兩種。頻域法是在頻率域內(nèi)對圖像頻譜成分進(jìn)行修改，時間上的開銷比較大，因此，我們的筆跡鑒別系統(tǒng)采用空間域法來對圖像進(jìn)行濾波處理。</p><p>　　常用的去噪算法有均值濾波、中值濾波等。</p><p>　　3.5.1 均值濾波</p><p>　　均值濾波也稱為線性濾波，其采用的主要方法為領(lǐng)域平均法。其主要思想是用均值代替原圖像中的各個像

89、素值。</p><p>　　均值濾波的基本原理是，遍歷圖像中的所有像素點(diǎn)，對每個像素點(diǎn)，選擇一個m * n（m、n均為奇數(shù)）的矩形區(qū)域S（窗口），求出這個窗口中所有像素的均值，再把該均值賦予當(dāng)前像素點(diǎn)作為該點(diǎn)新的灰度值，即：</p><p><b>　?。?-4）</b></p><p>　?。ㄎ闹泄降男蛱栆宦刹捎冒⒗?dāng)?shù)字分章編號。如：公式

90、(5—1)等）</p><p>　　圖像經(jīng)過均值濾波處理后，它的信噪比可以提高倍。</p><p>　　均值濾波方法在噪聲的消除上作用明顯，但是由于其會使圖像的邊緣灰度趨向平均的效果，會造成邊緣模糊。在去噪的同時，也去掉了一些圖像的有用信息。</p><p>　　3.5.2 中值濾波</p><p>　　中值濾波是基于排序統(tǒng)計理論的一種能有效

91、抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù)，它的主要思想是將每一象素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為該點(diǎn)的鄰域窗口內(nèi)的所有象素點(diǎn)灰度值的中值。</p><p>　　中值濾波的基本原理是，遍歷圖像中的所有像素點(diǎn)，對每個像素點(diǎn)，選擇一個m * n（m、n均為奇數(shù)）的矩形區(qū)域S（窗口），找出這個窗口中所有像素灰度值的中值，再把該中值賦予當(dāng)前像素點(diǎn)作為該點(diǎn)新的灰度值，即：</p><p><b>　　（3-5）<

92、;/b></p><p>　　中值濾波在一定條件下，可以克服線性濾波器（如均值濾波等）所帶來的圖像細(xì)節(jié)模糊，而且對濾除脈沖干擾即圖像掃描噪聲最為有效。因此，本次畢設(shè)選擇中值濾波作為去噪處理的算法。中值濾波的去噪效果如圖3-3所示：</p><p>　　圖3-3 中值濾波去噪后的效果</p><p>　　左圖：加了5%椒鹽噪聲的筆跡圖像 右圖：中值濾波后的筆跡圖

93、像</p><p><b>　　3.6 二值化</b></p><p>　　在筆跡圖像中，除了筆跡之外，還有著一些對于筆跡鑒別來說不需要的信息。為了從多值的數(shù)字圖像中提取出目標(biāo)，最常用的方法就是二值化。</p><p>　　通過設(shè)定一個閾值，用閾值將圖像的數(shù)據(jù)分成兩個部分：大于閾值和小于閾值的兩個像素群。接著將像素群的灰度值分別設(shè)置為0和255

94、（黑和白），也就是讓整個圖像經(jīng)過處理后呈現(xiàn)出單純只有黑白色的視覺效果。這種方法就是圖像的二值化（Binarization）。</p><p>　　很顯然地，圖像在二值化的過程會丟失掉一部分原始圖像的信息，因此，為了能夠最大限度地保留下原始圖像的重要特征和細(xì)節(jié)，就必須要通過某種方法選擇一個合適的閾值取值。</p><p>　　本系統(tǒng)的二值化處理所選用的方法是最大類間方差法，也就是大律法（OT

95、SU）。這一個方法是由日本的一名學(xué)者大津于1979年提出來的，是一種自適應(yīng)的閾值確定法。</p><p>　　OTSU法的處理思路是按照待處理圖像的灰度特征，將整個圖像劃分成兩部分，目標(biāo)和背景。如果這兩部分的類間方差值越大，就說明了目標(biāo)和背景的差別越大。也就是說，如果背景被劃分為目標(biāo)或者目標(biāo)被劃分為背景，這兩種錯分情況都會使兩者之間的差別變小，即類間方差變小。由此可以得到一個結(jié)論，使得類間方差最大的分割方式的錯分

96、概率是最低的。</p><p>　　OTSU法的基本原理就是遍歷0到255，從中找出某個值T，這個T值可以使得劃分開的兩部分的類間方差最大，這個T值也就是二值化所需要的閾值。</p><p>　　我們假設(shè)取某個值T，該值將像素點(diǎn)劃分成兩類，目標(biāo)和背景。屬于目標(biāo)的像素點(diǎn)數(shù)占整幅圖像的比例記為，其平均灰度，背景像素點(diǎn)數(shù)占整幅圖像的比例為，其平均灰度為，目標(biāo)和背景的類間方差記為，可以推導(dǎo)出如下公

97、式：</p><p><b>　?。?-6）</b></p><p>　　當(dāng)使得最大的時候，該值便是我們所需要的閾值。</p><p><b>　　3.7 行字切分</b></p><p>　　筆跡圖像在經(jīng)過了前面的處理后，被制作成了一副黑白二值圖，接下來便要進(jìn)行行字切分，將每個字分割出來用于紋理圖

98、像的制作。</p><p><b>　　3.7.1 行切分</b></p><p>　　在日常書寫中，筆跡都是一行一行地書寫，在每個文本行間都存在著一段空隙，行切分操作便是基于這一點(diǎn)來進(jìn)行文本行的定位，以便進(jìn)行后續(xù)的字切分。下面簡要地介紹一下行切分的主要步驟。</p><p><b>　　[1]水平投影</b></p

99、><p>　　對筆跡圖像按照從上到下的順序進(jìn)行橫向掃描，統(tǒng)計每個水平像素行上的黑色像素點(diǎn)數(shù)量，將這些數(shù)量值保持在數(shù)組P中。</p><p>　　[2]確定每段文本行的起止</p><p>　　設(shè)定一個閾值T，然后遍歷數(shù)組P，如果第i行的數(shù)值小于T，而第i+1行的數(shù)值大于T，那么將第i行看作某段文本行的起始位置；反之，如果第i行的數(shù)值小于T，而第i-1行的數(shù)值小于T，那么

100、將第i行看作是某段文本行的結(jié)束位置。最后，將這些起止位置都保存起來。</p><p><b>　　[3]結(jié)果修正</b></p><p>　　設(shè)定一個文本行高度的閾值H，以上下浮動20%為正常行高，然后遍歷劃分出來的文本行，如果某行的高度過大，則看作是多行，進(jìn)行行內(nèi)分割，而如果某行的高度過小，則看作是噪聲等影響產(chǎn)生的無效文本行，予以去除。</p><

101、;p>　　通過以上三個步驟，我們就可以切分出筆跡圖像中的文本行位置，以其作為字切分操作的基礎(chǔ)，行切分的效果如圖3-4所示：</p><p>　　圖3-4 進(jìn)行行切分后的效果</p><p><b>　　3.7.2 字切分</b></p><p>　　完成行切分的操作后，文本行就被定位和分割了出來，接著就是對每段文本行進(jìn)行字切分的操作。字切

102、分的切分原理與行切分類似，是基于兩個同一行的文字之間的空隙而進(jìn)行切分。字切分大體步驟與行切分一致，對某一段文本行先進(jìn)行垂直投影，然后在投影結(jié)果的基礎(chǔ)上按照設(shè)定的閾值T來劃分每個字的左右邊界，最后再根據(jù)字寬閾值W來對劃分結(jié)果進(jìn)行合并與分字修正。</p><p>　　但是在最后的修正步驟中，有幾點(diǎn)要注意：</p><p><b>　　[1]標(biāo)點(diǎn)符號</b></p&g

103、t;<p>　　每個人書寫的標(biāo)點(diǎn)符號之間的差距并不是很大，所以應(yīng)該要去掉，以優(yōu)化之后所提取的筆跡特征。</p><p><b>　　[2]左右結(jié)構(gòu)的字</b></p><p>　　由于很多漢字屬于左右結(jié)構(gòu)，例如“葉”字，在左右兩部分中間的區(qū)域可能也是無黑色像素點(diǎn)，因此在文字的合并上需要有所注意。</p><p><b>

104、　　[3]字上下邊界</b></p><p>　　由于文本行可能會有傾斜情況，在行切分的時候可能會切除掉某些字的上部或下部，因此修正的時候需要對每個字的上下邊界進(jìn)行修正，以分割出完整的字。</p><p>　　針對第一點(diǎn)，我們設(shè)定一個標(biāo)點(diǎn)閾值P，凡是字寬在P值以內(nèi)的都認(rèn)為是標(biāo)點(diǎn)符號，直接去除。</p><p>　　針對第二點(diǎn)，由于漢字中左窄右寬的文字比重

105、較大，所以采取自右向左的順序來進(jìn)行偏旁部首的合并，在合并后的文字字寬符合字寬閾值情況下進(jìn)行合并操作。</p><p>　　針對第三點(diǎn)，我們在完成字的修正后，還要對每個文字都進(jìn)行上下邊界檢測，將文字在行切分操作時被分割掉的部分補(bǔ)上，以保證文字的完整性。</p><p>　　完成以上步驟后，也就完成了行字切分，大部分的文字都會被系統(tǒng)分割出來，其效果如圖3-5所示：</p><

106、;p>　　圖3-5 行字切分后的效果</p><p><b>　　3.8 歸一化</b></p><p>　　行字切分完成后，下一步就是制作紋理圖像。但是由于每個字的大小不一，不能夠直接用于紋理圖像的制作和特征值的提取，還需要進(jìn)行歸一化操作，按照統(tǒng)一的規(guī)格進(jìn)行處理后再用于制作紋理圖像。</p><p>　　本系統(tǒng)主要參考了文獻(xiàn)[3]，把經(jīng)

107、過行字切分而切割出來的文字縮放到16 X 16的點(diǎn)陣上，然后拼接成用于訓(xùn)練和檢測的紋理圖像，其中，訓(xùn)練用的紋理圖像為384 X 384大小，檢測用的紋理圖像為256 X 256大小。接著，再把這些紋理圖像都切分成128 X 128大小的子圖像，最后用這些子圖像來進(jìn)行特征的提取操作。</p><p>　　但是由于筆跡圖像并非矢量圖像，在統(tǒng)一規(guī)格的處理中會因為縮放的原因而損失一些有用的筆跡特征。因此，選擇一個適合的縮

108、放算法，對于減少筆跡特征的損失乃至后期的分類都有著相當(dāng)?shù)挠绊?。由于雙線性插值法縮放后圖像質(zhì)量高，不會出現(xiàn)像素值不連續(xù)的的特性，所以本系統(tǒng)的文字歸一化操作采用雙線性插值法來進(jìn)行。</p><p>　　雙線性插值法，又被稱作雙線性內(nèi)插法。在數(shù)學(xué)領(lǐng)域里，這一個方法是具有雙變量的插值函數(shù)的線性插值擴(kuò)展，它的主要思想就是在橫、縱方向上都進(jìn)行一次線性插值。</p><p>　　假設(shè)源圖像上的某一點(diǎn)，變

109、換后在目標(biāo)圖像上的目標(biāo)坐標(biāo)為，Sx和Sy分別是X軸方向和Y軸方向上的縮放率，我們可以得到源坐標(biāo)和目標(biāo)坐標(biāo)的變換關(guān)系</p><p><b>　?。?-7）</b></p><p>　　在圖像縮放中，一般都是采取逆向映射的方法，因此，是在確定目標(biāo)坐標(biāo)的情況下逆向求出源坐標(biāo)。一般情況下，逆向映射所求出的源坐標(biāo)一般都不是整數(shù)，假設(shè)n為y下面最接近的行的Y軸坐標(biāo)與y值的差，b

110、為x下面最接近的列的X軸坐標(biāo)與x值的差，PA、PB、PC、PD分別是源坐標(biāo)周圍最接近的左上，右上，左下，右下的源圖像中坐標(biāo)像素點(diǎn)的顏色，P為目標(biāo)坐標(biāo)的顏色，則有如下公式：</p><p><b>　　(3-8)</b></p><p>　　上面這個公式便是雙線性插值法的基本公式，通過這個式子，我們可以在最少損失的情況下對每個字進(jìn)行縮放，制作成標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)格。</p&

111、gt;<p>　?。ū砀駪?yīng)隨文給出，先見文后見表，表序及表名置于表的上方，居中排寫。一張表格應(yīng)為一個整體，表格一頁排不下允許下頁接寫，表題可省略，表頭應(yīng)重復(fù)寫，并在右上方寫“續(xù)表××”。圖序及圖名置于圖的下方，居中排寫。文中的圖、表、附注、公式的序號一律采用阿拉伯?dāng)?shù)字分章編號。如：圖2-5，表3-2，公式(5—1)等）</p><p>　　表3-1 #############

112、######</p><p>　　第4章 基于IAPlogic的邏輯組態(tài)控制</p><p>　　4.1紋理與紋理分析</p><p><b>　　4.1.1 紋理</b></p><p>　　在計算機(jī)圖形學(xué)等計算機(jī)視覺領(lǐng)域中，紋理不僅包括了我們通常意義所代表的物體表面的線條紋路，同時也包括在物體表面上的彩色圖案。<

113、;/p><p>　　紋理不僅是圖像本身灰度統(tǒng)計信息的反映，也是圖像空間結(jié)構(gòu)信息和空間分布信息的反映。但是基于紋理的復(fù)雜性，至今為止，國際上并沒有一個明確公認(rèn)的定義可以用來描述。但是，在相關(guān)的文獻(xiàn)資料當(dāng)中，也有著一些紋理的典型定義：</p><p>　?。?）紋理是圖像中像素灰度分布的規(guī)律，具體表現(xiàn)為紋理基元的形態(tài)及其相互關(guān)系[14]。</p><p>　?。?）紋理取決