基于摄像头的智能车路线识别系统设计

论文摘要

智能车能够提高汽车的适应性、舒适性、安全性和优良的人车交互界面,一般的智能车系统包括类似于汽车的“大脑”、“眼睛”和“脚”的电子计算机、摄像头和自动控制系统方面的装置,并且这些装置都有非常复杂的智能软件处理系统,因此这种智能车能和人一样进行“行走”、“判断”“思考”,并且可以自动的进行启动、加速、刹车,还可以自动绕过地面上的障碍物。在复杂多变的环境下它的“大脑”能够快速应变并自动选择最优方案,控制汽车正常、顺利地行驶。目前智能车系统最大的特点是使它能够自主导航和自动识别路线,由于GPS技术的普及自主导航已经不成问题,而路线的识别还是难题。基于摄像头的智能车路线识别系统研究开发很有必要,路线识别系统的软件设计和控制算法的研究是智能车的发展热点,具有重大的应用价值。本文所设计的基于摄像头的智能车路线识别系统主要特点是用摄像头采集路面信息,具有结构简明、实现方便、成本低廉等优点,并且图像处理工作也很方便,反应灵敏,响应时间低,便于近距离路面情况的检测。所设计的路线识别系统包括“方向控制系统”和“速度控制系统”,主控程序通过改变控制系统的设定值、控制参数和约束条件的方法对整个控制系统进行调度。其中主要对系统的整体控制算法进行优化设计采用模糊PID控制算法对路面状况进行全面分析以实现实时智能控制。其特点在于由摄像头获取车前方路线的图像数据,通过图像处理算法预测前方路线走向和识别障碍物从而做到在弯道时提前转向并能绕过障碍物。在直道时以较为靠前位置的数据来控制转向,从而在根本上预防了智能车在直线行驶过程中车身左右摆动的情况。对于速度控制一方面采用闭环速度控制策略进行控制速度,另一方面根据前方道路状况和当前的速度来做出下一状态的速度控制策略。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 智能车系统研究的背景和意义
• 1.2 智能车的国内外研究现状
• 1.3 智能车系统组成
• 1.4 论文研究的主要内容
• 1.5 本章小结
• 第二章 智能车路线识别系统需求分析
• 2.1 舵机转角的预测算法分析
• 2.2 智能车控制算法分析
• 2.3 线路识别系统应用需求分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 系统体系结构设计
• 3.1 系统硬件整体结构
• 3.2 系统电路设计
• 3.2.1 飞思卡尔单片机简介
• 3.2.2 电源模块
• 3.2.3 电机驱动模块
• 3.2.4 速度检测部分
• 3.3 舵机部分
• 3.4 摄像头传感器部分
• 3.4.1 OV6620图像传感器应用
• 3.4.2 摄像头工作原理
• 3.4.3 摄像头选择
• 3.4.4 视频分离电路
• 3.4.5 图像采集方案及预处理算法设计
• 3.4.6 路线信息提取算法设计
• 3.5 本章小结
• 第四章 智能汽车系统控制算法设计
• 4.1 模糊控制原理
• 4.2 模糊PID控制器
• 4.3 模糊PID控制器的设计
• 4.3.1 模糊语言及量化因子
• 4.3.2 模糊控制规则的建立及仿真模块的建立
• 4.4 仿真结果及小结
• 第五章 软件系统设计与实现
• 5.1 软件系统设计
• 5.2 系统模块初始化
• 5.2.1 时钟模块的初始化
• 5.2.2 PWM模块的初始化
• 5.2.3 ECT模块的初始化
• 5.2.4 A/D模块的初始化
• 5.3 路线信息提取算法
• 5.3.1 控制系统的分析
• 5.3.2 图像采集模块
• 5.3.3 图像处理与路线信息的提取
• 5.3.4 摄像头初始化
• 5.3.5 摄像头信息采集
• 5.4 舵机控制策略
• 5.4.1 舵机转角控制算法设计
• 5.4.2 舵机转角的预测算法
• 5.4.3 舵机控制算法设计
• 5.5 电机控制策略
• 5.5.1 比例控制
• 5.5.2 积分控制
• 5.5.3 微分控制
• 5.5.4 策略
• 5.6 本章小结
• 第六章 软件调试与结果分析
• 6.1 开发工具
• 6.2 硬件调试
• 6.2.1 舵机模块调试
• 6.2.2 摄像头模块调试
• 6.2.3 编码器调试
• 6.2.4 电机驱动板调试
• 6.3 本章小结
• 第七章 结论
• 参考文献
• 致谢