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1、基于視覺(jué)引導(dǎo)的智能車控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)摘要：本文主要是研究智能車輛的歷史發(fā)展和視覺(jué)研究情況，在深入調(diào)研的基礎(chǔ)生，針對(duì)智能車輛行駛上的若干關(guān)鍵技術(shù)開(kāi)展系統(tǒng)化研究。第一分析智能車輛的系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，提出總設(shè)計(jì)方案，圍繞著MC9S12XS128,設(shè)計(jì)智能車控制系統(tǒng)的總設(shè)計(jì)平臺(tái)，其中主要介紹的內(nèi)容包括與信息輸入、速度信息獲得和底層輸入等方面。針對(duì)實(shí)現(xiàn)屮的問(wèn)題提出各項(xiàng)處理方法，在理論指導(dǎo)的前提下，介紹智能車設(shè)計(jì)中國(guó)建立的路徑跟蹤預(yù)瞄控制過(guò)程，研究中更是提出PID速度控制和模糊轉(zhuǎn)向控制組合方案，實(shí)地測(cè)試數(shù)據(jù)，然后選定各個(gè)參數(shù)環(huán)境，匹配具體的方案。關(guān)鍵詞:
2、視覺(jué)引導(dǎo)；智能車；控制系統(tǒng)最近今年，伴隨著計(jì)算機(jī)、傳感器等相關(guān)領(lǐng)域的飛速發(fā)展，智能機(jī)器人已經(jīng)從科幻走到現(xiàn)實(shí)，現(xiàn)在在人們的日常生活屮占據(jù)重要地位，這其屮較為典型的就是智能車輛的研究，在其研究中氏足的發(fā)展是為了不逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)，很多研究成果以及作用于軍事、科研和人們的日常生活屮。關(guān)于智能車輛的研究可以以車輛為主，同時(shí)及環(huán)境探測(cè)和口主識(shí)別還有故障檢測(cè)為主，主要的研究目的是為了提高汽車的安全性和舒適性，提供良好的人車交互界面，現(xiàn)在這項(xiàng)研究以及在智能交通系統(tǒng)內(nèi)占據(jù)重要地位，是汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要方向。一、智能車載總體控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案(―?)控制系統(tǒng)
3、體系結(jié)構(gòu)構(gòu)建智能車導(dǎo)航體系主要是針對(duì)智能車的各個(gè)模塊開(kāi)展的邏輯關(guān)系，通過(guò)理論開(kāi)展分層體系，這樣可以便于整個(gè)系統(tǒng)的分析和理解設(shè)計(jì)。在確認(rèn)智能車控系統(tǒng)以后，要形成整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路，其中的要素冇系統(tǒng)組成、功能劃分和信息處理等幾個(gè)初級(jí)方面。結(jié)合其中的各個(gè)要素，分析初步解決方案，以便于能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)流程。早期的智能車設(shè)計(jì)是主要運(yùn)用的是遞階式的體惜結(jié)構(gòu)，由于智能車的行動(dòng)有一定的限制性，因而需要在循環(huán)往復(fù)中開(kāi)展層級(jí)過(guò)程，也就是在該體惜下，系統(tǒng)作為一個(gè)單項(xiàng)的循環(huán)系統(tǒng)，融合視覺(jué)感知、路徑規(guī)劃等一些列功能，根據(jù)至上而卜?的分解以及執(zhí)行器按照既定規(guī)
4、則，包含智能推理到數(shù)值算法比較多彩，關(guān)鍵問(wèn)題都要冇著智能控制精度。但是在建立過(guò)程屮需要冇內(nèi)部模型的支撐，所以要消耗大量的實(shí)踐，同時(shí)規(guī)劃建模具有齊極大的復(fù)雜性，導(dǎo)致執(zhí)行輸出與環(huán)境信息Z間出現(xiàn)很多延遲，因而系統(tǒng)的整體柔性有變化，可靠性方面不能達(dá)到既定的要求。在口然的環(huán)境下為了讓高智能車有著較大的適應(yīng)性原則，因而部分學(xué)者提出要運(yùn)用包容式體系結(jié)構(gòu)或者運(yùn)用圖示體系結(jié)構(gòu)，這兩項(xiàng)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)與SMPA系統(tǒng)相比較，主耍的針對(duì)對(duì)象是各個(gè)了系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)，同時(shí)運(yùn)用并行的處理方式，系統(tǒng)傳感器的輸入與驅(qū)動(dòng)器的輸出，受到高強(qiáng)度響應(yīng)速度的影響，逐步改善動(dòng)態(tài)性能。但是在
5、發(fā)展屮要注意一點(diǎn)，就它的內(nèi)部不需要建立全局的模型，由于實(shí)現(xiàn)過(guò)程屮出現(xiàn)一些小的問(wèn)題，比如具備的信息不能全面的反應(yīng)整個(gè)全局發(fā)展?fàn)顩r，或者復(fù)雜的環(huán)境性，讓各類判斷失去決策性和整體考量性，最終讓控制系統(tǒng)全而陷入了局部陷阱內(nèi)。因而在基于兩種體系結(jié)構(gòu)冇點(diǎn)，產(chǎn)生的慎思和反應(yīng)復(fù)合式體系框架結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)的使用方式一方面要面對(duì)復(fù)雜的環(huán)境通過(guò)建模和決策提升整體的效應(yīng)，另外一方面要運(yùn)用反應(yīng)時(shí)的行為，主要的針對(duì)的對(duì)彖是過(guò)程中不能確定的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力，因而發(fā)展屮冇著較好的靈活性。（二）智能車導(dǎo)航系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)理念智能車控制系統(tǒng)在設(shè)計(jì)是要求底層根據(jù)視覺(jué)傳感器和測(cè)速器
6、等基層設(shè)置，實(shí)現(xiàn)實(shí)吋采集路徑信息和速度信息的工作狀態(tài)，工作吋上-?層的控制信號(hào)要經(jīng)過(guò)處理，同時(shí)要小于車的驅(qū)動(dòng)部分，構(gòu)成系統(tǒng)感知的控制層。這是系統(tǒng)構(gòu)建的層級(jí)基層，也構(gòu)成了系統(tǒng)碩件平臺(tái)的實(shí)體，包含的部件冇電源、信號(hào)輸入，傳感器（視覺(jué)傳感器和測(cè)速傳感器）等。決策層會(huì)處于控制器的最上層，通過(guò)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建模，建立預(yù)瞄控制方案，指導(dǎo)智能車的導(dǎo)航策略模式。在設(shè)計(jì)吋需要注意協(xié)調(diào)層和決策層的控制部分在微型控制器中工作，協(xié)調(diào)層需要分析速度檢測(cè)值，處理圖像和算法，給底層的視覺(jué)信息捉供冇效的信息和圖像捉取模式，決策層能夠更加這些信息辨識(shí)和判斷各類信息。另外轉(zhuǎn)化
7、決策層的數(shù)據(jù)信息，這是給底層提供準(zhǔn)確參考信息的關(guān)鍵，其中比較常見(jiàn)的方式是轉(zhuǎn)向參數(shù)和速度參數(shù)，其中包含處理原始索質(zhì)或者轉(zhuǎn)化其他方面的工作流程，讓工作狀況更靈活多變。二、導(dǎo)航系統(tǒng)的底層設(shè)計(jì)(-)概述圖像采集方式圖像采集方式主要是根據(jù)圖形的信息處理方式進(jìn)行考量，圖形信息的獲取方式可以被看成是模擬式和數(shù)字式兩類，傳統(tǒng)的模擬式圖形采集方式主要是以視頻同步分離芯片為主，其中比較常用的就是LM1881,最開(kāi)始是將攝像頭輸出復(fù)合視頻信號(hào)進(jìn)行分離，這樣能夠得到同步信號(hào)以及視頻模擬信號(hào)，然后根據(jù)同步信號(hào)模擬視頻信號(hào)通過(guò)二值化處理方式，通常需耍有硬件支持，
8、由于圖像的分辨率主要能決定A/D的精度，因而需要選擇速度和整體性匹配較高的圖像系統(tǒng)。數(shù)字圖像采集方式，這是基于CMOS圖像傳感器的方式直接輸出并行數(shù)字信號(hào)，同時(shí)借助于時(shí)序信號(hào)特點(diǎn)，讀取傳感器的數(shù)字輸出系統(tǒng)，但是在使用時(shí)可
