摄像头组智能车图像预处理算法研究

本文以大学生＂飞思卡尔＂杯智能汽车竞赛摄像头组比赛为背景,通过分析数字摄像头图像采集原理,提出了几种图像预处理算法,提高了一般情况下智能车对图像识别的准确度。     

基于数字摄像头的智能车控制系统研究

COMS技术是近几年来兴起的技术,该技术在智能车控制系统中起到了至关重要的作用,比如基于CMOS数字化图像传感器OV7620的数字摄像头,该摄像头应用到智能车控制系统中能够实现智能化、自动化的控制算法.文章基于此展开研究,对智能车和智能车导航系统的发展概况进行了介绍,从硬件和软件两个方面设计了一个基于数字摄像头的智能车...     

图像采集与处理在智能车系统中的应用

在智能车系统的设计中,路径识别的准确性直接影响到智能车能否正确地行驶。以摄像头作为路径识别的传感器能够有效地提高智能车的前瞻性,但原始图像的数据量相对单片机来说是比较庞大的。本文采用了硬件分频的方法对图像数据进行了有效的压缩,并对图像对进行二值化和去除噪声的预处理。大量的实验结果表明,该方案能够实现路径识别的正确性与快速性。     

基于飞思卡尔智能车无线图像处理实时监控系统设计

介绍一种基于无线图像传输的摄像头智能车在线调试与仿真系统。摄像头智能车的数据量大,并且数据处理复杂。使用无线传输图像模块把智能车摄像头的即时图像发送到PC端,经过软件采集、处理、保存,直观的显示,方便调试者快速发现智能车运行异常的原因。     

一种非均匀行采集的智能车路径识别算法

提出了一种非均匀行采集的路径识别算法.在图像采集中,采用非均匀行采集实现了图像畸变矫正;在图像处理中,根据摄像头采集时序,时图像进行横向滤波、阈值分割、边缘检测、纵向滤波和导航参数提取等.该算法合理安排程序流程,提高了图像处理和车体控制的实时性.实验结果表明,此方法能够有效降低噪声干扰和图像畸变对参数提取的影响,提取出精确的引导线导航参数.     

摄像头智能循迹小车设计与实现

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.     

基于视觉检测与定位的智能车导航系统

本设计是一套依靠视觉检测与定位的智能车导航系统,通过悬挂在上方的摄像头探测小车周围的环境信息,对图像进行处理并提取信标与车体相对的坐标,将坐标信息传递到智能车,再与智能车数据进行融合从而确定自身的环境与运行状态,实现了智能车运行速度与运行方向的闭环控制。     

捷联式行扫仪图像的畸变矫正

介绍了捷联式行扫图像畸变机理与矫正方法。捷联式行扫仪与平台式行扫仪相比,有很多优点,但载机姿态角扰动运动时引起图像畸变而影响目标识别。研究捷联式行扫图像畸变产生机理,建立了行扫图像畸变矫正的反向数学模型,提出了一种行扫图像畸变矫正算法,并在VC环境下编写矫正软件。仿真结果表明该行扫图像畸变矫正算法是可行有效的。     

面阵相机几何畸变矫正方法研究

由于机械加工安装、镜头光学特性等误差因素会使相机拍摄的图像产生非线性畸变,所以在应用所拍摄图像之前需要对图像进行畸变校正.在从硬件和软件两个方面对图像进行畸变校正的方法进行总结的基础上,具体介绍了基于BP神经网络的图像几何畸变矫正方法和网格靶标交点坐标的提取方法.实验结果表明,BP神经网络的图像几何畸变矫正方法简单易于实现,且能较全面地拟合畸变函数,得到高精度的校正图像.     

一步法数字合成全息图的畸变分析与矫正

介绍了一步法数字合成全息图的拍摄方法,分析了其图像预变换的方式、再现原理和产生畸变的原因.并从实验上,验证了其畸变的机理、提出了矫正的方法.     

基于Android的无线智能寻物系统的研究与开发

为了实现自动寻物功能,设计一个基于图像处理技术和路劲规划技术的智能小车寻物系统.系统由智能手机平台和智能小车组成,智能手机平台负责控制智能小车和物品搜寻,智能小车负责图像采集.通过实验,系统能在简单的地形环境中寻找到指定的物品.     

基于CMOS传感器的智能车赛道自动寻迹系统

在自动寻迹智能车导向方面,CMOS机器视觉技术由于能提供丰富的信息、价格相对低廉、与单片机方便地进行数据传送等特点,成为当前有着广泛应用的自动寻迹技术之一。本文分析了智能车的几个关键技术,给出了一种采用CMOS摄像头检测方式的智能车的电路设计和软件流程。     

基于IOT通信的智能汽车监测系统设计

无人驾驶智能车是目前汽车行业最前沿的研究之一，在民用、军事等方面得到了广泛的应用，前景广阔。目前，无人驾驶技术存在的问题是上路之后的安全问题，在无人驾驶智能车上安装远程监测系统，可有效避免安全事故的发生。文中用四驱智能车来模拟智能汽车的运动，用主控机来监测光耦传感器、加速度传感器和GPS定位传感器的信息，并通过IOT模块实现智能车与接收终端的通信，监测无人驾驶智能车的位置、加速度、转速信息等。采用IOT模块，选择MQTT协议，以便于信息的发送以及对智能车的控制，该方法具有成本低、技术相对可靠等优点。实验验证，该系统可在固定区域内对智能车进行无线监控，在网络环境良好的情况下，信息接收较为及时，安全性和可靠性较强。     

基于CMOS图像识别的S08单片机嵌入式导航系统设计

以智能比赛小车为基础,设计了一套基于双S08单片机控制的智能小车导航系统,为小车的智能控制提供了导航数据.在该系统中,使用二块低成本的飞思卡尔S08单片机替代传统的S12系列的高端单片机,实现图像数据自动采集存储,通过双机协调工作解决一块单片机无法实现多线程处理事件的问题,实现智能小车图像信息自动高效采集.实验证明,系统能够稳定工作,可靠性高,同时也提出了一套低成本图像采集的方法.     

基于CCD摄像头智能车分段PID控制算法设计

介绍了基于MC9S12XS128单片机控制的智能车系统,该系统以CCD摄像头传感器作为路径识别装置,通过图像识别提取道路黑线信息,计算出反应道路形状的舵机控制量,对舵机进行控制。对智能车寻线舵机控制系统的软件设计思路和控制算法思想等进行了详细的论述。测试结果表明智能车能准确稳定地跟踪引导黑线行驶,该算法能够很好地对智能车进行控制。     

智能车电磁检测及控制算法的研究

在智能车传统PID、PD控制的基础上进行改进,提出了一种更为稳定快速的循迹控制方法。智能车的方向控制和速度控制都具有非线性、大滞后的特点,传统的控制方法存在着响应时间不够及稳态误差大的缺点。通过电磁传感器的合理设计,对路径信息和车体状态进行检测,并在此基础上引入基于模糊控制的变参数PD控制和变结构控制。实验结果表明,与传统方法相比,智能车运行的稳定性和快速性都得到了很大的提高。     

基于摄像头的道路识别及赛车控制算法研究

为了提高智能车对道路的预判能力,探讨了摄像头在智能车道路识别中的应用,提出一种通用的控制算法。在准确采集图像的基础上,通过图像还原技术获得赛道的真实信息,利用临近搜索法对有效道路信息进行快速提取,计算出赛道黑线的走向趋势及赛车当前位置,对赛道进行合理地分类和优化,根据不同的赛道选不同频率的PWM波,极大地减小加速和减速的时间,采用Bang-Bang控制算法使速度达到理想值。     

一种智能车寻迹算法的研究

智能车自动寻迹技术,是体现其智能水平的一个重要标志.在利用光电传感器寻迹技术中,光电传感器的排布及其算法尤为重要.文中设计了一种传感器阵列"伞"型布局方式,并提出了相应的PID控制算法.试验证明,用此算法即使在路面导引线复杂的情况下,也能很好的保证智能车沿正确的方向前进,同时保证了运行时的平稳性.     

基于树莓派的智能小车远程控制系统设计

文中提出了一种新的设计方案，该设计将移动互联网、树莓派和移动智能终端平台相结合,用户可通过移动终端查看小车摄像头拍摄的图像,控制小车的行进及转向。传统的智能小车虽然可以完成一些活动，但由于采用了红外技术，致使遥控小车存在不稳定性。文中设计的远程控制智能小车可用于代取外卖、外出购物等领域。