毕业设计论文-基于CCD摄像头的智能车系统设计.doc

D 摄像头的智能车系统设计
摘要
随着电子技术与智能控制的发展,智能车的已经成为自动控制领域内的一个研究热点。
绪论
研究背景
智能车的发展历程
智能车的发展是从自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)起步的。AGV是指装有电磁或光学等自动导引装置,能够沿规定的导引路径行驶,具有安全保护及各种移栽功能的运输车辆。1913年,美国福特汽车公司首次将有轨导引的AGV代替输送机用到底盘装配上。1953年,美国Barrett Electric公司制造了世界上第1台采用埋线电磁感应方式跟踪路径的自动导向车,也被称作“无人驾驶牵引车”。20世纪60年代和70年代初,AGV仍采用这种导向方式。在20世纪70年代和80年代初,AGV的应用领域扩大而且工作条件也变得多样化,因此,新的导向方式和技术得到了更广泛的研究与开发。随着电子和计算机技术的发展,视觉导航和激光导航成为了热门的研究方向。由此出现了智能车的概念。
从1987年到1994年,在欧洲展开可“普罗米修斯”(Prometheus Program for the European traffic of highest efficiency and unprecedented safety)EUREKA项目。该项目中颇具代表性的是戴姆勒——奔驰公司研制的VITAⅡ试验车,于1994年10月在巴黎附近的一条告诉公路上进行了车辆导航试验,在长达几千公里的普通三车道路段中采用了驾驶员辅助驾驶和车辆自主驾驶相结合的导航方法。
德国联邦大学(UBM),从20世纪80年代初期就开始了智能车辆自主导航研究,其合作伙伴是德国戴姆勒—奔驰汽车公司。其中最具代表性的是一辆由豪华型本车500SEL改装成的VaSoRs-P试验车。VaSoRs-P试验车在高速公路和普通公路上进行了大量的试验,试验内容包括跟踪车道线,躲避障碍以及自动超车等。
加州大学伯克利分校电子工程和计算机系在立体驾驶(Stereo Driving)和基于视觉的侧向和纵向控制方面进行了深入研究,并取得了较多的研究成果。
基于视觉的目标跟踪技术
目标跟踪作为科学技术发展的一个重要方向,自 1937年世界上出现第一部跟踪雷达站之后,各种雷达、红外、声纳、电视和激光等目标跟踪系统相继得到发展并且日趋完善。而基于视觉的跟踪以其独特的优势从一开始提出就备受关注,美国早在七十年代末,八十年代初期在军队中配备了第一代成像跟踪系统,但是这种跟踪系统采用的算法大多是简单的相关或对比度跟踪,同时由于硬件发展不成熟,如制作工艺不成熟、功耗大等问题,使得跟踪精度、跟踪的速度范围及实时性等方面受到很大影响,此外,自动化程度不高,常常要有人工参与,并且只能跟踪单目标系统,其应用受到很大限制。
伴随着数字图像处理技术及计算机技术、大规模及超大规模集成电路的高速发展,视觉跟踪在实际应用中产生的诸多问题以及军事和民用中的应用需求,使得目标跟踪技术在近期得到了长足的发展,理论上日趋成熟,现实中也到处可见成功应用实例,如视觉AGV、ITS、图像监控、安全防护中的应用;工业检测中的应用;医学影像处理中的应用;遥感测量中的应用等涌现的许多成熟的例子,为提高人类的生产生活水平解放人类生产力做出了突出贡献。
研究意义
智能车路径跟踪技术是智能控制领域内一个重要的分支,它融合了嵌入式系统应用、计算机实时控制、图像处理与目标识别、自动控制和电力传动等多种技术,其研究成果可以应用到各类民用领域中,例如拥有路径跟踪功能的自动引导车广泛应用于自动仓库、柔性加工生产线、柔性转配线等,在一些恶劣的地面工作环境中,需要在两地进行运输作业的可以通过铺设道路,利用智能车的路径跟踪功能来完成任务,在一些地表探测工作中,运用智能车的路径跟踪功能可以在大范围内快速地进行工作;另外智能车的路径跟踪技术也广泛应用于电子行业。
基于机器视觉的智能车路径跟踪控制系统能够更全面地获取道路信息,利用各种有效的图像处理算法对路径进行识别,提高了路径识别的准确性,并拓宽智能车的视野,能对更远的路径提前做好判断,提高了路径跟踪的平均速度。作为能够自动进行路径跟踪的智能车,车身与控制器本身就是一个自动控制系统,有些控制理论与策略早已非常成熟,且在实际应用中效果非常好,一些新的控制算法在灵活性上也有很大的提高,因此对各种控制算法的灵活运用能够提高智能车路径跟踪系统的整体性能。
研究内容
本设计以“飞思卡尔”杯智能车大赛为背景,比赛中智能车跑完规定长度的赛道所用的时间越短者成绩越好,但前提是智能车要稳定的跑完一圈,否则没有成绩。也就是说设计的智能车首先要稳定,在此基础上,运行速度要快。设计中主要是从以下三方面考虑的:第一,在符合比赛规则的基础上为智能