智能車輛車道偏航預(yù)警研究及測(cè)控平臺(tái)開(kāi)發(fā).pdf

1、隨著汽車數(shù)量迅速增長(zhǎng)，交通安全和道路壓力日益成為人們亟待解決的問(wèn)題。研究智能車輛可以很好地解決這些問(wèn)題。要讓智能車輛在道路上安全行駛，前提是對(duì)行駛環(huán)境有準(zhǔn)確的感知識(shí)別。本文以城市道路環(huán)境為背景，基于機(jī)器視覺(jué)研究了車輛偏航預(yù)警系統(tǒng)，同時(shí)開(kāi)發(fā)了整個(gè)智能車輛測(cè)控平臺(tái)。
　　首先，提出了一種基于特征的車道線圖像檢測(cè)算法。根據(jù)車道線的特征，劃分感興趣區(qū)域；采用圖像形態(tài)學(xué)的方法，從原始圖像提取有用信息；采用改進(jìn)的最大類間方差法將圖像二值化；以

2、聯(lián)通域?yàn)閱挝?，?jīng)過(guò)初次排除、基于形狀特征的二次篩選、最終選擇，確定正確的車道線聯(lián)通域；最后對(duì)聯(lián)通域取點(diǎn)并用最小二乘法擬合。同時(shí)用Kalman濾波器對(duì)車道線進(jìn)行追蹤，進(jìn)一步提高算法的準(zhǔn)確性，并且對(duì)感興趣區(qū)域的確定也采用動(dòng)態(tài)的方法，進(jìn)一步提高算法的實(shí)時(shí)性。
　　測(cè)試表明，算法具有一定的魯棒性和準(zhǔn)確性，同時(shí)也滿足實(shí)時(shí)性的要求。
　　其次，分析了現(xiàn)存的幾種車道偏航預(yù)警策略，利用第二章車道線檢測(cè)結(jié)果，提出一種新的預(yù)警策略，并建立預(yù)警模

3、型。
　　結(jié)合預(yù)警算法與模型，在PreScan仿真平臺(tái)中添加仿真場(chǎng)景、添加傳感器、配置控制策略。通過(guò)仿真對(duì)提出的預(yù)警模型做了驗(yàn)證，證明該模型具的合理性及魯棒性。
　　最后，規(guī)劃設(shè)計(jì)了智能車輛總體控制平臺(tái)的結(jié)構(gòu)，同時(shí)重點(diǎn)從兩個(gè)方面：I/O控制和運(yùn)動(dòng)控制兩個(gè)方面。介紹了智能車輛電氣部分的改造設(shè)計(jì)及電路接線。討論了基于 GUC控制器的開(kāi)發(fā)平臺(tái) CPAC環(huán)境下，對(duì)整個(gè)測(cè)控系統(tǒng)調(diào)試程序的程序設(shè)計(jì)過(guò)程，簡(jiǎn)要分析對(duì)電機(jī)的運(yùn)動(dòng)控制，對(duì)I/O