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自主尋徑及避障智能車的研究與實現(xiàn)

發(fā)布時間:2021-03-24 19:22
  智能車相對于傳統(tǒng)汽車多了"思考"的過程,在沒有人為干預的情況下,智能車可自行完成啟動、加速、停車,且在行駛過程中可根據(jù)周圍環(huán)境規(guī)劃行駛路線,對障礙物進行規(guī)避。在復雜多變的環(huán)境中,相對于人類,智能車的"大腦"具有更快的反應能力,可在短時間內(nèi)規(guī)劃出最優(yōu)方案。對于突發(fā)事件的處理,智能車也比人類有更快的反應,可避免一些交通事故,使智能交通成為現(xiàn)實。目前隨著GPS的普及,車輛的自主導航系統(tǒng)日趨成熟,但由于實際路況的復雜性,對于路徑識別和避障規(guī)劃還是難題;跀z像頭傳感器的智能車系統(tǒng)路徑規(guī)劃研究開發(fā)很有必要,其中對路徑識別及避障算法的研究成為智能車研究領(lǐng)域的熱點,具有重要的研究價值。本文設計了一種基于機器視覺的自主尋徑及避障的智能車系統(tǒng),該智能車相比較以往通過識別單引導線行駛過程中誤差較大的問題,提出了一種可識別雙邊引導線以及自主避開行駛路徑上障礙物的智能車系統(tǒng)。在硬件方面,智能車采用Freescale的32位微處理器MK60FN1M0VLQ15作為主控模塊,并通過CMOS攝像頭OV7620采集賽道的圖像信息,對采集的原始圖像進行處理,準確的識別賽道以及賽道上障礙物的信息。選擇合適的元器件完成智能車的各個模塊的設計,包括微控制器模塊、系統(tǒng)電源模塊、路徑感知模塊、調(diào)試模塊。同時設計完成了智能車的機械結(jié)構(gòu),保證智能車在賽道上的平穩(wěn)運行。在軟件方面,本文介紹了智能車常用的引導線識別方法,包括閾值分割法和邊緣檢測法。通過對比驗證,最終采用邊緣檢測法作為智能車的引導線識別方法。對于智能車的避障路徑規(guī)劃,本文采用引入引力場函數(shù)的人工勢場法作為避障算法應用于智能車。考慮到智能車運行在動態(tài)環(huán)境中,故在人工勢場算法中加入了智能車與障礙物之間的距離信息以及速度、加速的的信息。通過引入引力場函數(shù),使智能車擺脫局部最小的限制。對于智能車舵機方向控制策略采用模糊控制算法。通過仿真驗證可看出,舵機模糊控制策略使智能車有更快的響應速度,提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。對于智能車車速控制采用增量式PID控制策略。相對于傳統(tǒng)的PID控制策略,增量式PID控制策略使系統(tǒng)的超調(diào)量減小,使控制器能夠更好的對車速進行調(diào)節(jié)。
【學位授予單位】:安徽工程大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:TP23
文章目錄
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 目的及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 智能車的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 機器視覺的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 避障規(guī)劃的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內(nèi)容的結(jié)構(gòu)安排
第二章 自主尋徑及避障智能車的總體設計
    2.1 系統(tǒng)需求分析
    2.2 系統(tǒng)硬件總體設計
        2.2.1 機器視覺部分硬件設計
        2.2.2 智能車主體的硬件總體設計
    2.3 智能車控制系統(tǒng)軟件總體設計
    2.4 本章小結(jié)
第三章 智能車的機械結(jié)構(gòu)與硬件電路設計
    3.1 智能車的機械結(jié)構(gòu)
        3.1.1 差速器
        3.1.2 舵機的安裝
    3.2 智能車系統(tǒng)硬件總體組成
    3.3 微控制器模塊
    3.4 系統(tǒng)電源設計
        3.4.1 電源電路設計模塊
        3.4.2 攝像頭電源電路設計
        3.4.4 電機驅(qū)動電路設計
    3.5 路徑感知模塊設計
        3.5.1 視頻分離電路
        3.5.2 PAL信號轉(zhuǎn)換
    3.6 調(diào)試模塊設計
        3.6.1 人機交互模塊
        3.6.2 無線通信模塊
    3.7 智能車主板設計
    3.8 本章小結(jié)
第四章 智能車控制策略與算法研究
    4.1 賽道引導線識別
        4.1.1 常用引導線識別方法
        4.1.2 路徑提取與優(yōu)化處理
    4.2 避障算法研究
        4.2.1 引力場函數(shù)
        4.2.2 斥力場函數(shù)
        4.2.3 引入"逃脫力"
    4.3 基于模糊控制的舵機方向控制
        4.3.1 變量確定及模糊化
        4.3.2 模糊規(guī)則表的建立與關(guān)系曲面圖
    4.4 基于PID的電機速度控制
        4.4.1 增量式PID控制策略
        4.4.2 PID參數(shù)整定
    4.5 本章小結(jié)
第五章 智能車系統(tǒng)實驗驗證
    5.1 輔助開發(fā)工具
    5.2 上位機圖像顯示
        5.2.1 C#靜態(tài)上位機
        5.2.2 MFC SD卡上位機
    5.3 控制算法調(diào)試
        5.3.1 轉(zhuǎn)向控制調(diào)試
        5.3.2 速度控制仿真
    5.4 硬件測試
        5.4.1 +3.3V電源穩(wěn)壓電路測試
        5.4.2 +5V電源穩(wěn)壓電路測試
        5.4.3 電機驅(qū)動模塊電路測試
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間研究成果
致謝

【參考文獻】

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本文編號:1916064

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