智能車相對于傳統汽車多了"思考"的過程,在沒有人為干預的情況下,智能車可自行完成啟動、加速、停車,且在行駛過程中可根據周圍環境規劃行駛路線,對障礙物進行規避。在復雜多變的環境中,相對于人類,智能車的"大腦"具有更快的反應能力,可在短時間內規劃出最優方案。對于突發事件的處理,智能車也比人類有更快的反應,可避免一些交通事故,使智能交通成為現實。目前隨著GPS的普及,車輛的自主導航系統日趨成熟,但由于實際路況的復雜性,對于路徑識別和避障規劃還是難題。基于攝像頭傳感器的智能車系統路徑規劃研究開發很有必要,其中對路徑識別及避障算法的研究成為智能車研究領域的熱點,具有重要的研究價值。本文設計了一種基于機器視覺的自主尋徑及避障的智能車系統,該智能車相比較以往通過識別單引導線行駛過程中誤差較大的問題,提出了一種可識別雙邊引導線以及自主避開行駛路徑上障礙物的智能車系統。在硬件方面,智能車采用Freescale的32位微處理器MK60FN1M0VLQ15作為主控模塊,并通過CMOS攝像頭OV7620采集賽道的圖像信息,對采集的原始圖像進行處理,準確的識別賽道以及賽道上障礙物的信息。選擇合適的元器件完成智能車的各個模塊的設計,包括微控制器模塊、系統電源模塊、路徑感知模塊、調試模塊。同時設計完成了智能車的機械結構,保證智能車在賽道上的平穩運行。在軟件方面,本文介紹了智能車常用的引導線識別方法,包括閾值分割法和邊緣檢測法。通過對比驗證,最終采用邊緣檢測法作為智能車的引導線識別方法。對于智能車的避障路徑規劃,本文采用引入引力場函數的人工勢場法作為避障算法應用于智能車。考慮到智能車運行在動態環境中,故在人工勢場算法中加入了智能車與障礙物之間的距離信息以及速度、加速的的信息。通過引入引力場函數,使智能車擺脫局部最小的限制。對于智能車舵機方向控制策略采用模糊控制算法。通過仿真驗證可看出,舵機模糊控制策略使智能車有更快的響應速度,提升了系統的穩定性。對于智能車車速控制采用增量式PID控制策略。相對于傳統的PID控制策略,增量式PID控制策略使系統的超調量減小,使控制器能夠更好的對車速進行調節。
【學位授予單位】：安徽工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP23

【參考文獻】

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本文編號：1916064