基于视觉的缩微智能车车道检测与控制

针对智能车辆自主驾驶行为研究,提出并实现了一种基于视觉导航的缩微智能车系统.从软硬件架构、数据通信方式上介绍了缩微智能车系统的整体设计,并针对缩微道路交通环境中传统车道线检测技术易受光照变化影响的问题,提出一种灰度形态学Top-Hat变换与亮度轮廓扫描方法相结合的车道线检测算法.为分析智能车在缩微交通环境下的自主驾驶表现,设计了一种模拟驾驶员转向行为的舵机模糊控制算法.实验结果表明,该方法可以有效模拟车辆在真实道路交通环境中的自主驾驶行为,为智能交通系统研究提供了一种新思路.     

智能车追寻信标灯过程的图像处理

针对自动化系统中的信标定位技术，提出了一种基于图像进行信标定位的方法，并将其应用于智能车竞赛中.综合考虑真实环境的情况，利用中值滤波算法、动态求阈值算法、交换帧丢弃算法、改进型连通域算法和改进型畸变还原算法等多种算法处理线阵CCD和CMOS摄像头采集的图像，研究该方法的误判率.经实验测试和竞赛中的应用检验，该方法能实现智能车在高速行驶时对信标灯目标的追寻，在强光(约200 lx)、弱光(约75 lx)环境下测试1 000次的误判率分别为1.4%和3.2%.研究结果对解决准确定位信标问题具有重要意义.     

基于改进A*算法的一种智能车路径规划方法

轨迹规划是智能车安全行驶的关键技术。本文基于A*算法在复杂地图轨迹规划耗时长，拐点多等问题，提出了一种基于图论及几何方法的改进A*算法的避障与导航方法。该方法在传统A*算法的基础上结合图论进行路径规划，同时剔除路径中冗余节点，并采用Labview进行具体的仿真实验来验证轨迹规划算法的性能。结果表明：该算法在复杂环境中仍能有效找到距离短且平滑路径，提高了智能车的运行效率降低了能耗，可用于实际的智能车安全行驶管理中。     

多缩微智能车交互行为研究平台设计与实现

针对真实道路上开展智能汽车研究存在的风险和困难,提出了一种基于缩微城市道路环境的智能车交互行为研究平台. 该平台首先实现了具备视觉认知功能的缩微智能车,采用了一种基于特征和模型融合的嵌入式平台实时车道线和障碍物检测算法,通过本车可行驶区域的形式化描述,实现道路环境的感知,最后经过模糊决策控制方法控制缩微智能车产生拟人驾驶行为. 实验结果表明,文中提出的研究平台能够有效模拟智能车车间交互行为,环境感知算法和决策控制方法能够满足实时性和精度要求.     

基于CCD的自平衡智能车循迹系统的设计

介绍了一种基于线阵CCD两轮自平衡的智能车循迹系统。基于第八届飞思卡尔智能车大赛准则,该系统以飞思卡尔16位单片机MC9S12XS128作为核心控制器,以CCD作为路径识别装置检测路径信息,通过陀螺仪与加速度计测量智能车姿态,单片机获得传感器采集的路面信息及智能车姿态信息,经过分析后控制智能车的舵机转向,同时对直流电机进行调速,从而实现智能车自平衡和速度调节。在控制算法上采用模糊设定速度和PID调整速度相结合的算法,使智能车能够在自平衡状态下快速平稳的行驶。     

智能车硬件在环仿真系统的设计与实现

设计并实现了一套基于车模的智能车硬件在环仿真系统,该仿真系统直接以车模为实验载体,实现了硬件在环仿真,解决了仿真中车辆动力学模型难以精确建立的问题.车模上集成有嵌入式微控制器、摄像头和测速编码器,具有自主导航能力.借助ZigBee无线通信技术,上位机可以实现对车模的无线实时监控.该系统已经在智能车控制算法研究中得到了应用.实验结果表明:该仿真系统具有与实际系统相似的动力学模型,满足对智能车实时控制的要求,而硬件在环的引入,充分发挥了上位机的资源优势,提高了研究的效率.该系统能够适用于智能车自主导航和智能交通中多车协作的仿真.     

基于新传感器排布的电磁导航式智能车循迹算法研究

研究了电磁导航式智能车的循迹算法.提出了一种新的传感器排布方案—"倒T型",其优点在于能够对智能车的远方路况进行预判.基于该方案的控制算法表明:电动势差关于智能车的水平偏移量是单调的,能够有效地反映智能车与中心导线的偏离程度.最后,通过实验验证结果的正确性.     

基于路径识别的寻迹智能车设计与实现

为了实现智能车沿道路上引导线自动寻迹,研制一种基于模型汽车为硬件平台的智能车系统.该系统通过采用改进的边缘检测算法对COMS摄像头捕获的道路信息进行处理,在获取更准确图像的基础上,依靠舵机进行方向控制,通过闭环PI控制电机驱动智能车前进.本设计实现了智能车沿引导线稳定、快速行驶的功能.实验表明,此设计方案提高了智能车运行速度和稳定性.     

基于线阵CCD的智能小车路径识别系统

文章介绍了一种基于飞思卡尔HCS12单片机的智能车路径识别系统,该系统以CCD摄像头传感器作为检测装置,直接采集CCD输出的模拟信号,通过图像识别提取当前路径信息;与常规的光电传感器识别路径方案相比,使用摄像头传感器可以获取更多的路径信息,使智能车按任意给定的黑色引导线以较快的速度平稳地运行;实验证明该方法简便可靠,具有很好的前瞻性,能够满足智能车路径识别的需求.     

基于光电传感器智能车系统的设计

阐述了光电传感器智能车系统传感器的选择、布局和路径信号的获取、处理方法.智能车的速度控制采用积分分离数字PID算法.实际测试表明,本智能车具有稳定性好,响应速度快等特点.     

基于自适应动态规划算法的小车自主导航控制策略设计

小车自主导航系统是路径规划领域研究的难点问题。本文利用自适应动态规划算法对小车自主寻路、避障的控制策略进行了设计。介绍了仿真过程中小车检测环境状态量的方法,提出了小车通过连续型奖励/惩罚信号自主学习寻路、避障的控制策略,并结合虚拟现实技术创建了不同路径和不同障碍物状态的仿真环境。通过不同路径状态的仿真实验,验证了自适应动态规划算法在解决小车自主导航避障控制策略问题上的可靠性和稳定性。     

基于SuperMap GIS的车载导航系统的设计与实现

阐述了基于SuperMap GIS平台的车载导航定位系统的设计与实现过程,重点介绍了导航电子地图、实时定位显示、地图匹配、路径规划、车辆轨迹回放、信息查询等功能的实现。特别利用距离投影算法实现了电子地图的匹配,修正了车辆在电子地图中的位置。     

基于电磁效应的轮式智能车导航控制

以智能交通概念原型系统为背景,引入电磁效应构建了微型道路交通线路,采用微型控制器设计了在缩微交通环境中行驶的轮式小车导航与控制系统.根据沙盘区域的实际几何参数,建立了可行的行驶路线网络,引入RFID设计了交叉路口的转向策略,实现了多辆车模按照设定路径的准确行驶.针对电磁效应导航线的识别进行了理论分析,给出了系统架构和传感器布局,以及小车偏航距离与方向的判断方法.实际测试表明,所设计的电磁导航控制系统能够稳定运行,可引导小车在复杂的道路网络上准确行驶.     

基于FPGA的视觉导航小车设计与实现

视觉导航作为新兴起的技术,受众多研究者的青睐.设计了以现场可编程门列阵(FPGA)为控制核心的自主导航小车,采用一种新颖的自适应路径识别算法实现路径的识别与提取,并结合圆弧路线规划和控制策略完成小车的自主导航控制.自适应路径识别算法使导航小车可以适应多种光照和路面条件.测试结果表明,小车能够在不同光照条件下的实验室和露天田径跑道环境中实现较好的导航效果,在田径跑道上的导航测试中,小车的最高运行速度达到3.5 m/s.     

基于PLC的交通灯智能控制

本文运用小型可编程控制器(PLC)控制十字路口交通灯,并实现智能控制,即采用电感式传感器来探测车辆的通过,然后用PLC内高速计数器对车辆数量进行计数,运用一定的智能控制原则,PLC就能依据车流量的情况自动调节红绿灯的时间长度以提高交通控制效率、缓解交通拥挤、达到最优控制.     

基于证据理论的车辆组合导航系统的信息融合

由于车载GPS(G lobal Position ing System)接收机的定位精度通常受卫星状况和道路环境的影响,同时DR(Dead Reckon ing)系统的距离和航向传感器随着行驶距离的增加,会产生误差积累,这些误差使传感器的定位轨迹偏离车辆所在的实际位置。为此,在信息融合理论的基础上,利用高精度的电子地图对导航系统提供的车辆位置进行修正,以车辆位置到匹配道路的距离、车辆行驶方向与道路方向的夹角作为评判可信度的证据,提出了基于D-S(Dempster-Shafer)证据推理的信息融合方法。实际跑车实验表明,该地图匹配融合方法能够使车辆导航系统的定位精度达到5 m左右。对于改善低成本的GPS/DR车辆导航系统的性能是个行之有效的方案。     

NJ1062型货车电控液压动力转向系统开发

针对NJ1062型货车的液压动力转向系统存在的转向助力不随车速变化的缺陷,研究开发了一种电控液压动力转向系统,可在不更换原车转向系统的情况下,通过增加一个直流电机及控制器来控制转向泵以调节系统的助力特性,使汽车获得理想的助力,该系统已通过台架试验得出其可行性.     

现代通讯技术与城市智能交通

随着高速路网的延伸和车辆的增多,行车安全和出行方便成为备受关注的热点问题。在智能交通领域,车联网3、G技术兴起,也进入应用阶段。就智能交通中的3G技术、车联网的作用做了重点介绍和分析。     

低轮廓动中通惯导系统的研究

目前低轮廓动中通的小型化、低成本的发展趋势中倍受青睐,它采用的低轮廓的平板天线对跟踪精度的要求有所改变。文章就低轮廓动中通惯导系统的研究提出了总体方案的设计,并针对惯导系统以及GPS/INS组合导航系统做出一些详细的分析进而体现出它的研究的价值所在。     

基于天空偏振光分布模式的仿生导航定向机理初探

提出了一种利用天空偏振光分布确定仿生导航系统航向角的方法。该方法将理论分析和实验相结合,建立了天空偏振光分布的理论和实验模型;在深入分析模型的基础上,确定了为导航系统提供航向信息的导航参考线——太阳子午线;结合天文导航方法,确定太阳的相对位置。最后,建立地平坐标系为导航坐标系,举例说明了确定航向角的整个过程。