基于图像信息处理的车辆自动驾驶控制方法

在分析驾驶员利用图像信息进行驾驶的一般规律基础上,提出了利用图像信息处理技术实现车辆路迹踪自动行驶的控制方法和规则,并进行了模拟计算和试验,结果表明,所提出的控制方法和规则用于进行车辆的自动驾驶是可行的。     

基于图像处理与雷达控制的车道偏移自动驾驶控制系统

自动驾驶控制是汽车主动安全控制的重要装置.针对汽车运行的方向控制和速度控制内容,提出了利用图像传感器获得行驶方向信息.通过图像处理确定行驶方向,控制车道偏移的方向控制系统,设计了面向动态目标的基于毫米波雷达测距和测速的汽车自动行驶的速度控制系统,实现了汽车自动驾驶的功能.     

自动驾驶车辆路径跟踪控制方法研究

路径跟踪控制是自动驾驶车辆关键技术的一个重要环节,主要研究如何控制关键的参数使得自动驾驶车辆稳定无偏差地沿着已经规划好的路径行驶。本文介绍了常用的一些控制方法,并分析了其在自动驾驶汽车路径跟踪方面的研究应用,指出将多种算法相结合、改善模型动力学约束的完整性等会使路径跟踪的效果更精准的研究。     

基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制设计

针对车辆动力学控制系统所具有的强非线性特点提出了基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制方案.采用Michael等人提出的车辆系统动力学模型,通过模糊控制规则的量化划分对车辆在道路上的运动进行了仿真.仿真的结果 显示,本方案可以很好地解决空旷道路上的车辆自动驾驶问题,并且该控制方法 可以保证车辆快速准确地在道路上安全高速行驶,具有很好的鲁棒性.     

基于DCA的自动驾驶车辆传感数据融合方法研究

为提高自动驾驶车辆传感数据融合后的精度,提出基于DCA的自动驾驶车辆传感数据融合方法研究.建立多尺度下多传感数据动态模型,确定传感数据的动态矩阵,实现动态评价.将获得的动态数据矩阵中引入DCA算法,利用其中的抗原对动态数据进行规范化处理.获得规范化后的传感数据后,利用平均加权方法,调整数据之间的权值,实现数据融合.为了验证设计的数据融合方法的可行性,设计对比实验,采用半实物的自动驾驶车辆,对其中传感数据进行融合处理,结果证明设计的融合方法在进行数据融合后,得出的数据精度更高,为99.8％,时延较短,平均为150 ms左右,满足设计初衷.     

自动驾驶车辆对人工驾驶车辆跟驰行为影响分析

针对自动驾驶车辆（automated vehicle, AV）与人工驾驶车辆（manual vehicle, MV）组成的混行跟驰环境，基于Waymo公开数据集研究混行环境中AV前车对MV后车跟驰行为的影响。首先，探究混行环境中期望安全裕度模型和智能驾驶人模型的建模能力和模型参数变化，研究表明，混行环境中MV跟驰行为的机制没有发生变化，但是MV驾驶人的减速敏感程度更低。其次，从跟驰安全性、稳定性和环境效应3个方面对混行跟驰行为进行进一步分析得到，混行环境中的MV跟驰行为的稳定性和环境效应得到了改善，但是安全性并没有发生变化。最后，通过对前车速度波动性进行讨论发现，AV前车主要是通过降低自身速度波动性，从而抑制MV后车的速度波动性，改善MV后车在稳定性及环境效应方面的表现。     

智能型自动驾驶系统的多源信息融合算法

利用模糊积分方法融合高速公路上智能自动驾驶的多源信息，确定汽车应采用的安全运行模式，使之经过专家系统的知识推理，调整汽车运行中的可控参数值，为建立智能自动驾驶系统奠定了基础，并为具体实现智能型自动驾驶系统创造了重要条件，进而避免交通事故发生，提高道路的通行能力。     

面向自动驾驶的驾驶环境视觉感知复杂度量化评估方法

为优选自动驾驶汽车开放测试、示范道路并支撑其驾驶环境的优化,提出面向自动驾驶的驾驶环境视觉感知复杂度量化评估方法。以百度街景地图作为驾驶环境数据源,运用脚本文件以及截图工具PicPick搭建自动化街景图像数据提取平台,并在不同区域、不同道路等级下采集上海市50条典型道路的驾驶环境数据;从行人、交通标志、交通标线、红绿灯、车辆5方面出发,构建驾驶环境要素感知平台,并开展感知精度的量化评估;在单要素感知准确率的基础上,采用熵权法确定多维感知要素权重,计算各道路综合感知准确率,并应用轮廓系数法与K-means++聚类算法进行视觉感知复杂度分级。结果表明,上海市典型道路的驾驶环境视觉感知复杂度分为三级,大部分道路的视觉感知复杂度属于2级;对比不同等级道路发现,支路的视觉感知复杂度总体上低于主干路。     

基于情感强度的自动驾驶车辆决策机制探究

随着自动驾驶技术的逐渐成熟,传统人工驾驶车辆和自动驾驶车辆之间的混行将成为常态。为使车辆安全高效行驶,自动驾驶车辆的决策机制须与人类决策一致。危险工况下的驾驶决策复杂,紧张恐惧等情感也是驾驶决策不可忽视的因素。以一典型危险场景为例,利用虚拟驾驶实验还原场景,对场景内驾驶决策的影响因素进行分析,建立了包括情感强度等输入指标的改进PSO-LSSVM驾驶决策模型,探究情感强度对驾驶决策的影响。结果表明,在决策模型中加入情感强度指标可提高预测准确率。     

自动驾驶车辆智能性评价研究综述

围绕自动驾驶车辆智能性评价进行了深入的分析和总结.首先,对自动驾驶车辆智能性定义进行了综述和对比;之后,系统梳理了现阶段自动驾驶车辆智能性评价选取的评价指标;然后,按定性评价和定量评价两种方式对评价方法进行了整理和概述,并深入分析了不同评价方法的应用特点和局限;最后,就自动驾驶车辆智能性评价的进一步发展提出了若干研究方向的展望.     

基于图像运动区域的车辆遮挡跟踪算法

针对区域跟踪算法难以解决因车辆遮挡而引起误检的问题,提出了基于图像运动区域的车辆跟踪算法:采用背景剪除法提取运动区域,通过计算相邻帧运动区域的位置变化实现区域跟踪;建立车辆的二维矩形框模型,分析"区域--车辆"关系,结合区域跟踪的结果来判定车辆之间是否发生遮挡,并根据车辆行为来初始化车辆模型轮廓及速度;采用Kalman滤波器预测车辆在当前帧的位置,并以此预测位置作为车辆模型的初始位置进行模型轮廓的自适应调整,得到模型新的矩形轮廓;将新轮廓其所确定的几何中心位置作为测量值反馈回Kalman滤波器,修正Kalman系数,进行自回归运算和计算最佳匹配位置,从而实现车辆跟踪.算法测试实验使用的视频采集自江苏省通启高速公路视频监控系统,采用P4/2.4单CPU,结果表明,在为25帧/s视频流下,该算法准确跟踪率达到94.72%,有效解决遮挡问题,并具有较好的鲁棒性.     

双舵轮自动导引车轨迹追踪控制算法

为提高双舵轮自动导引车(automated guided vehicle, AGV)轨迹跟踪控制性能,设计了基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器。以双舵轮自动导引车为研究对象,首先建立自动导引车运动学模型,求得车体转弯半径,并重点分析双舵轮自动导引车转向优势;然后,对双舵轮导引车建立了基于模型预测控制的轨迹跟踪模型,并考虑车体运动性能指标及各类约束,最后通过仿真实验验证了模型预测控制算法用于双舵轮自动导引车的可行性,且分析了控制时域权重和预测时域长度两项模型参数对系统性能的影响;与基于比例-积分-微分轨迹跟踪控制器的自动导引车进行轨迹跟踪对比仿真实验。最终实验表明,采用该模型预测控制器可以满足各类约束条件,高效精准完成对连续大曲率目标路径的有效跟踪,同时具有较高的实时性和鲁棒性。     

基于数字图像处理的汽车测距算法研究

测距是实现车辆安全系统的关键技术，本文在对路面图片进行数字图像处理的基础上，先对路面区域确定和汽车目标识别进行了算法改进，针对我国汽车常见车型，提出通过对图像进行等效变换，实现测量前车距离的新算法，根据实测数据，确定出相关测量系数，并给出了实验结果。     

质心迭代图像跟踪算法

针对均值漂移跟踪算法对图像进行核函数加权处理的不合理性,且在图像跟踪中存在偏差的问题,提出了一种基于最大后验概率指标的质心迭代跟踪算法.首先分析了最大后验概率指标的计算特性,并指出该指标可以计算出每个像素对相似度的贡献值.以此为基础,提出了一种非参数非核的质心迭代图像跟踪算法,即将每个像素的相似度贡献作为密度,候选区域的相似度作为区域质量,通过计算初始候选区域的质心并经反复迭代,从而获得目标位置.理论分析和实验表明,所提算法无需核函数,迭代计算无需指数运算,降低了计算复杂度,同时利用了最大后验概率指标对背景的抑制作用,可大大提高跟踪的准确性.     

自动引导车跟踪控制的仿真研究

提出一种跟踪精度高、计算量小、易于实现的自动引导车跟踪控制方法。这一方法将要跟踪的轨迹划分成若干段，然后进行分段跟踪。采用此法，可以避免使用路径曲线段进行跟踪时曲率的计算以及计算量大和计算复杂等问题，使得自动引导车跟踪的实时性，精确度得到提高。通过多种路径跟踪的仿真实验，结果表明提出的方法是正确和有效的。     

图像处理技术在机动车车牌自动识别技术中的应用

主要分析了图像处理技术在机动车车牌自动识别技术中的应用。按照车牌定位由彩色图转化到灰度图、车牌区域分割、车牌位置校正等步骤,对车牌字符的识别进行了分析,并对自动识别技术进行了改进。基于图像处理技术设计的机动车辆车牌自动识别系统,在保障交通顺畅运行方面发挥着巨大作用。从实际应用效果看图像处理技术在机动车车牌自动识别技术实际运用中效果良好,具有一定的推广价值。     

智能图象目标识别与跟踪

论述了采用高速数字信号处理器研制的智能图象跟踪系统，对系统的软，硬件进行了设计，燕进行了室内外目标跟踪实验，结果表明该系统有以下特点：对锁定目标能自动识别；同时跟踪多个目标；被遮挡目标能记忆跟踪；目标丢失能自动搜索；跟踪过程中对目标变化自适应决策，目标充满视场时跟踪原质心点；能自动识别、捕获预定目标。     

数字图像处理技术在膜图像处理中的应用

为了在膜分离过程的数值模拟中建立准确的几何模型,利用数字图像处理技术,通过灰度变换、中值滤波、图像分割、边缘检测和矢量化等方法,处理了膜的SEM(扫描电镜)图像,得到了膜的边界矢量图和膜的孔隙率等结构参数.结果表明,处理后的膜断面图像准确地呈现出了膜内部的结构信息.     

海面目标电视跟踪算法

本文针对对海电视跟踪的特定条件,考虑了系统设计的要求,提出了灰度信息结合目标形状的跟踪算法.该算法既可以消除或减弱背景天水线对目标跟踪的影响,提高目标跟踪的准确度,还可以减少运算时间,实现海面目标的实时跟踪.     

海面目标电视跟踪算法

本文针对对海电视跟踪的特定条件,考虑了系统设计的要求,提出了灰度信息结合目标形状的跟踪算法.该算法既可以消除或减弱背景天水线对目标跟踪的影响,提高目标跟踪的准确度,还可以减少运算时间,实现海面目标的实时跟踪.