电传感器布局对路径识别的影响研究.pdf

 智能循迹小车可以根据前端摄像头的输入图像识别出道路状况，通过优化智能车的软硬件设计，能够确保
其在不同环境下行驶的快速性和准确性，本文以Kinetis60 为核心处理器，完成了智能车路径检测、速度检测、数
据传输模块、电机舵机驱动模块的设计与实现，并在此基础上提出了一种利用摄像头实时图像进行智能车循迹判
断的方法，能够提取出精确的路径特征信息，实践证明该方法具有可行性。

随着生产技术的发展和自动化程度的提高, 传 统制造业的生产方式发生了深刻的变化。在自动化 领域中, 许多复杂性操作和或对人体有害的工作都 由机器自动完成, 为了实现这一工作, 就要求机器 有一定的智能性。 实时采集传感器信号, 智能分析外部环境、路 径信息, 自动实现方向控制及速度调节, 是智能车 控制系统的主要特点, 其设计内容涵盖机械、汽车、 电子、自动控制、计算机、传感技术等多个学科的知 识领域, 作为一门新兴的综合技术, 可广泛的应用 于工厂自动料车、固定场地搬运车等技术领域, 具 有良好的应用前景。它也可应用于复杂、恶劣的工 作环境, 是物流系统环节搬运设备的代表。计

基于LabVIEW的激光加工路径识别算法_江勇

基于openmv的颜色路径识别

做了一年多的智能车，积累了不少资料，把认为比较重要的几篇发给大家学习交流。里面主要是：路径识别、模糊控制、图像识别、 黑线提取等的一些经典论文，大部分是硕士毕业论文。 论文题目： 1、基于路径识别的巡线机器人控制系统设计 2、基于视觉的智能车模糊PID控制算法 3、摄像头黑线识别算法和赛车行驶控制策略 4、图像采集与处理在智能车系统中的应用 。。。。。

4.3 基于图像识别车道线的车道保持仿真 在得到前文图像识别的车道线之后，本节根据所设计的模型预测控制算法对 其进行车道轨迹跟踪，下图 4.4 为 Carsim 与 Simulink 联合仿真模型图。 y_do t x_do t CarSi m S-Funct ion Vehicle Code: i_i Sco pe y T o W or kspa ce Sco pe1 z 1 Un it De lay M PCCo ntr olle r S-F un ctio n 0 Co nst an t 18 0*u/pi Fcn Sco pe2 u T o W or kspa ce1 Sco pe3 XY G ra ph Sco pe5 Sco pe4 Sco pe6 In2 x_dot phi_dot phi v Sub sys tem yaw ra te u v X Y Ear th-fixe d Sco pe7 XY G ra ph1 Y To W or kspa ce2 X To W or kspa ce3 Y1 To W or kspa ce4 X1 T o W or kspa ce5 Y X phi_dot phi Carsim 模型 MPC控制器 图 4.4 基于图像识别路径的轨迹跟踪模型 Figure 4.4 Trajectory tracking model based on detected lanes 本模型以上文运用计算机图像识别得到的路径曲线方程作为预测模型控制器 的参考轨迹输入，非线性模型预测算法作为控制器。在预测时域内对参考轨迹进 万方数据

该资源集锦了24篇摄像头路径识别方面的算法，有些算法具有比较强的参考价值。

提出了一种基于模糊粗糙集的非结构化路径识别与机器人引导方法。通过自适应面阵列电荷耦合传感器的图像清晰度控制方法，获取了最佳信息量图像。构建了模糊粗糙集的非结构化路径识别模型，借助粗糙集理论预定义图像目标、背景和不确定区域，融合相对模糊连接度竞争机制对不确定区域的像素进行了模糊重分类，精确描绘了机器人的导航路径。该模型可实现未知非结构化路径区域的自动识别，亦可引入灰度先验特征识别指定路径区域。结果表明，该方法对提高机器人在非结构化环境中的自主探索能力具有实际意义。

3.4 小角度假设下的车辆动力学模型 通过结合车辆空间状态方程和轮胎模型，可以建立非线性状态空间表达式， 但对于模型预测控制器的设计来说过于复杂，因此需要对其进行简化。由轮胎模 型纵向力-滑移率，侧向力-侧偏角和纵向力组合工况，侧向力组合工况曲线可知， 在侧偏角和纵向滑移率较小的时候，轮胎力可以采用线性函数近似描述。在侧向 加速度小于 0.4g 的情况下对常规轮胎具有较高的拟合精度，在这个范围内，可以 用式 3.1 和式 3.2 表示轮胎纵向力和侧向力。 在之前所建立的非线性模型中，存在较多的三角函数，增大了模型简化的难 度。因此在轮胎力的计算中，在小角度假设条件下，满足近似条件： cos 1,sin , tan       （3.23） 式中 可以表示为前轮转角，前、后轮轮胎侧偏角等。 通过简化，轮胎侧偏角的计算式可以表示为： f f y a x       （3.24） r y b x     （3.25） 根据轮胎侧偏角计算公式和线性轮胎模型，前、后轮侧向力计算公式为： ( ) cf cf f cr cr y a F C x b y F C x         （3.26） 前、后轮胎纵向力表达式为： , lf lf f lr lr r F C s F C S  （3.27） 将以上化简结果代入状态空间方程后，得到基于前轮小偏角和线性轮胎模型 假设的车辆动力学非线性模型： cr r cr 2[C ( ) C ] 2[C C ( ) C s ] 2[ ( ) C ] sin cos cos sin cf f lf f cf f lr z cf f y a b y my mx x x y a mx my s x y a b y I aC b x x Y x y X x y                                      （3.28） 在本文控制系统的预测模型中，状态量为  , , , , , T = y x Y X   ，控制量为 f   。 本论文以已有研究成果为基础，将 MPC（Model Predictive Control）算法应用 万方数据