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《基于機器視覺的避障智能小車系統(tǒng)研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、中圖分類號TP242．6UDC629碩士學(xué)位論文基于機器視黨的避學(xué)校代碼!Q§塑密級竺．丑障智能小車系統(tǒng)研究ResearchonObstacleAvoidanceSmartCarSytemBasedonMachineVision作者姓名：學(xué)科專業(yè)：研究方向：學(xué)院(系、所)：指導(dǎo)教師：論文答辯日期幻m，·2，p易禮智控制工程智能控制信息科學(xué)與工程學(xué)院王雅琳教授答辯委員會主席中南大學(xué)二零一二年五月一令一一，牛血月原創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了論文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含
2、其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得中南大學(xué)或其他單位的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我共同工作的同志對本研究所作的貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明。作者簽名：墨叢±簍日期：業(yè)年』月—止日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本人了解中南大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：學(xué)校有權(quán)保留學(xué)位論文并根據(jù)國家或湖南省有關(guān)部門規(guī)定送交學(xué)位論文，允許學(xué)位論文被查閱和借閱；學(xué)?？梢怨紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，可以采用復(fù)印、縮印或其它手段保存學(xué)位論文。同時授權(quán)中國科學(xué)技術(shù)信息研究所將本學(xué)位論文收錄到《中國學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》，并通過網(wǎng)絡(luò)向社會公眾提供信息服務(wù)。日期：旦年
3、上月上L日基于機器視覺的避障智能小車系統(tǒng)研究摘要：智能小車避障研究曰益受到重視，將機器視覺應(yīng)用到避障智能小車路障識別過程的道路信息提取中能夠提高智能小車的路障識別能力，促進(jìn)智能小車技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。本文對智能小車系統(tǒng)進(jìn)行深入探索和研究，利用機器視覺中的圖像攝取技術(shù)將路況信息轉(zhuǎn)換成圖像信號，同時與避障物的識別和避障技術(shù)進(jìn)行了有機結(jié)合，旨在通過智能小車避障問題的研究，為今后無人駕駛汽車避障技術(shù)的實現(xiàn)提供思路。論文從機器視覺在智能小車上的應(yīng)用出發(fā)，針對具體工作要求，對避障智能小車機械結(jié)構(gòu)和模塊電路進(jìn)行了設(shè)計。采用MC9S12XSl28單片機作為系統(tǒng)控制處理器
4、，給出了電源模塊、舵機驅(qū)動模塊、電機驅(qū)動模塊、CCD攝像頭檢測模塊和人機接口模塊等硬件電路的詳細(xì)設(shè)計。軟件上，基于攝像頭圖像采集模塊獲取的前方道路圖像信息，利用邊緣檢測法提取道路引導(dǎo)線，利用動態(tài)模板匹配方法提取障礙物，從而識別小車運行中的路障與引導(dǎo)線以及路障與小車之間的位置。根據(jù)小車與黑線間的位置偏差和小車與障礙物之間的距離，提出了基于專家推理的智能小車避障方法，確定電機速度和舵機方向的設(shè)定值。最后采用PID技術(shù)和模糊技術(shù)分別對避障智能小車的電機和舵機進(jìn)行速度和方向的有效控制，從而實現(xiàn)小車運行過程中的避障。仿真和測試結(jié)果表明，智能小車符合設(shè)計要求。圖6
5、1幅，表3個，參考文獻(xiàn)64篇。關(guān)鍵詞：智能小車，機器視覺，避障策略，專家推理，模糊控制分類號：TP242．6IIResearchonObstacleAvoidanceSmartCarSytemBasedonMachineVisionABSTRACT：Thestudyonobstacleavoidanceofsmartcarhasattractedmoreandmoreattentiongradually．Inordertoimprovetheabilityofthesmartcar’Sbarricaderecognition，themachinevis
6、ionhasbeenappliedtotheroadextractioninthebarricaderecognitionprocessoftheobstacleavoidancesmartcar,whichpromotesthedevelopmentandapplicationofthesmartcar．Inthispaper,thesmartcarsystemhasbeenfurtherexploredandresearched．Imagecapturetechniquewasusedtotransformroadconditionintoimag
7、esignal，thebarricaderecognitionandavoidancetechniquewasintegratedwithitsimultaneouslytocompletethesmartcarobstacleavoidance．Researchonobstacleavoidanceofsmartcarcouldprovideideasforthefuturerealizationofdriverlesscarobstacleavoidancetechnique．Thispaperproceededfromtheapplication
8、ofmachinevisioninsmartcar,designedthemechanical
