智能车转向系统的研究及设计

设计了一套适合无人驾驶智能车BJUT-Ⅳ的转向系统;该系统转向电机采用奇瑞A3电子式助力转向系统(EPS)的转向电机;增量式光电编码器对转向电机的位置以及转速进行检测;汽车转向柱上安装SX4300转角传感器,对方向盘的旋转角度进行检测;该系统采用RS-232实现控制器与上位机之间的相互通信;实验证明,BJUT-Ⅳ智能车可以在阻力最大条件下快速准确地实现转向动作;该转向系统设计合理、稳定性高、实时性强;同时,转向系统的成功应用为今后智能车底层控制奠定基础.     

基于LabVIEW的电动汽车自动转向系统设计与测试

对电动汽车自动转向系统进行了研究和设计,该系统是无刷直流电动机在低电压(12 V)、低转速和大扭矩场合的应用。基于无刷直流电动机的数学模型,综合运用PID控制技术和DSP实现电动机的双闭环控制,利用传感器技术和电动机驱动技术来控制无刷直流电动机的位置、速度。应用SX4300传感器于汽车的转向柱,对转向盘的转向角度进行实时检测;结合Lab VIEW虚拟仪器技术,通过串行通信接口对所设计的自动转向器系统进行实车测试。实验证明设计的系统稳定性高、实时性强,测试准确度达到99.2%,软件界面友好,能满足快速测试和设计自动转向系统的需要。     

基于TopHat分割和曲线模型的三车道检测方法

为了解决传统三车道检测过程中算法易受干扰、车道线拟合不准确、两侧车道误判等问题,提出了一种基于顶帽算法( TopHat)分割和曲线模型的三车道检测方法。利用车道线的形状和颜色特征,在图像预处理阶段提出了一种变内核TopHat的车道线分割算法。在车道线识别阶段,首先,提出了一种基于加权最小二乘法( weighted least squares,WLS)的消失点拟合方法以约束霍夫变换;其次,在极坐标中以DBSCAN( density-based spatial clustering of applications with noise)聚类法对直线聚类并匹配三车道模板;再次,以该模板为基础建立车道线感兴趣区,在每个感兴趣区内搜索并以三次曲线模型拟合车道线;最后,对于不确定的边侧车道,提出了一种基于随机投种法的边侧车道可行驶性判定方法。算法检测率以及漏检率结果显著优于传统三车道识别算法。实验结果表明：该算法具有良好的准确性及稳定性,更适用于三车道环境。