基于QT与ADAMS的路径规划及跟随仿真

在车辆相关的路径识别、路径规划、寻迹行驶领域,更多的是关注识别、规划、跟随的算法研究,在这些研究中所采用的车辆模型基本都是经过简化的数学模型。为了在相关的算法研究中考虑到复杂车辆模型的影响,基于MATLAB、QT等算法开发软件进行路径识别及规划并在ADAMS/CAR内建立了复杂的车辆系统,通过在ADAMS/CAR内进行寻迹行驶仿真,较为真实地反映了车辆寻迹行驶时的运动状况,为算法优化和车辆设计提供了依据。     

基于DM642的车载浓雾天气识别系统研究

为提高汽车行驶安全性,结合DM642芯片设计一套基于图像处理的车载浓雾天气识别系统.首先通过特征组合法确定晴朗天和浓雾天图像的最佳识别特征是暗通道均值和灰度均值,然后利用支持向量机(SVM)对分类模型进行训练,最后将识别算法以及分类模型移植到DM642中进行硬件测试.试验结果表明,该算法在硬件上能有效地区分晴朗天与浓雾天图像,识别准确率达到95％.     

并联混合动力汽车工况识别与参数优化

针对现有混合动力汽车能量管理策略存在的局限性,以某型并联混合动力汽车为研究对象,基于ADVISOR车辆仿真软件中24种标准工况构建组合工况,选定车辆行驶过程中的平均速度、平均绝对加速度以及怠速时间比3个参数为工况识别特征量,利用K均值聚类算法得到4种典型行驶工况,建立整车能耗优化目标函数,采用粒子群算法对电量消耗-电量维持型(CD-CS)规则控制策略主要参数离线寻优,得到4种典型行驶工况下的功率分配权重,且在MATLAB/Simulink平台上建立整车仿真模型验证。仿真结果表明,所采用控制策略能够准确识别行驶工况,与未采用工况识别的能量管理策略相比,电机与发动机间的能量分配更加合理,车辆综合油耗下降5.45%,电池荷电状态变化更加平稳。     

基于电磁场检测的智能寻迹模型车设计

介绍一种电磁场检测路径智能寻迹模型车的设计.智能寻迹车是基于MC9S12DG128单片机开发实现的,该系统采用电磁场检测方式识别道路中央的引导线,在此基础上利用合理的算法控制智能车运动,从而实现快速稳定的寻迹行驶.给出所设计智能模型车的硬件组成、路径的检测识别方法和智能模型车的控制策略及其软件系统.设计中采用电磁线圈检...     

具有车型识别功能的车辆检测器设计

专门进行了不停车收费系统的车辆检测器的硬件系统设计及识别方式设计,并采用模糊模式识别算法进行车型识别。     

红外光电传感器自动寻迹智能车的设计与实现

以一种模型汽车为硬件平台,基于MC9S12DG128单片机为核心控制单元,红外光电传感器为检测手段,设计制作一种自动寻迹智能车控制系统.在设计中,将外部轨迹的动力学模型分析简化后作为内建模型,采用非线性PD算法智能控制方案,进行舵机方向、速度调节,以缩短智能车的控制响应时间,最终实现了模型车在规定路径上,自主识别路线、快速行驶.实验证明,系统能很好地满足智能车对路径识别性能和抗干扰能力的要求,速度调节响应时间快,稳态误差小,具有较好的动态性能和良好的鲁棒性.     

基于k-means聚类和神经网络的超速行为识别研究

交通事故的发生对人们的生命财产安全造成了威胁,而超速驾驶是交通事故发生的一个重要因素。因此,如何准确识别超速行为至关重要。本文提出了一种基于工况识别的超速驾驶行为识别方法,首先利用主成分分析法对数据进行降维,利用k-means算法和高斯混合聚类算法对降维结果进行二次聚类,根据聚类结果训练BP神经网络,用训练好的模型对工况进行实时识别,进而得到不同工况的速度阈值用于超速行为识别。研究结果表明行驶工况的平均识别正确率达95%,将该方法应用于超速行为的识别,可使识别更加准确、科学。     

水下运动声源部位识别方法研究

为了对水下航行器噪声源部位识别方法的可行性进行验证,研制了一套模拟试验系统。设计了非均匀水听器线列阵,采用常规波束形成(CBF)算法和反卷积(DAMAS)算法对噪声源部位进行了识别。通过对水库试验中静止及运动状态模拟声源的辐射噪声解算,验证了水下运动声源部位识别试验方法的有效性。实验表明:2种噪声源识别算法平均定向偏差小于0.2°,其中反卷积算法性能更为优越,适用于水下航行器噪声源识别。     

对MPEG视频流行车障碍检测中虚警、漏警的研究

本文在已有MPEG视频流行车障碍检测算法的基础上,从重要采样定理和Neyman—Pearson定理相结合的角度对如何在该算法中使虚漏警概率进行折中以降低误判识别的问题进行了理论阐述,并在已有MPEG视频流行车障碍检测算法的基础上对不同行驶状况下的检测阈值进行了经验总结。     

一种基于滤波特征和不变矩的混合指纹识别算法

滤波特征匹配和不变矩匹配是常用的指纹识别算法,是将两种识别算法以一定的权值进行结合而提出的一种混合识别算法.通过采用来自不同手指采集的多幅指纹图像作为样本集并两两匹配,得到相应的滤波特征和不变矩匹配分数样本.而算法中权值的确定可以转换成一个匹配分数样本的分类器设计问题,用这些样本对权值进行分类学习估计.以100对指纹图像对混合识别算法进行测试,结果证明该算法具有较好的识别效果.     

基于路径识别的寻迹智能车设计与实现

为了实现智能车沿道路上引导线自动寻迹,研制一种基于模型汽车为硬件平台的智能车系统.该系统通过采用改进的边缘检测算法对COMS摄像头捕获的道路信息进行处理,在获取更准确图像的基础上,依靠舵机进行方向控制,通过闭环PI控制电机驱动智能车前进.本设计实现了智能车沿引导线稳定、快速行驶的功能.实验表明,此设计方案提高了智能车运行速度和稳定性.     

基于CCD图像的智能寻迹小车系统设计

本文设计了一种基于CCD图像的具有道路检测和自动跟踪功能的智能寻迹小车。该系统采用MC9S12XS128作为核心控制器,通过CCD摄像头检测模型车的运动位置和运动方向,然后对采集图像进行二值化处理、去噪等处理后提取出路径中心信息;利用光电编码器检测模型车的速度;根据路径中心信息的参数计算舵机控制量,采用模糊PID控制算法对小车实行转角和速度的实时控制。实验证明,该智能车系统能够沿着黑色赛道快速稳定地自动行驶,实现了路径识别与跟踪。     

基于MC9S12XS128的激光传感器循迹智能车控制系统设计

以飞思卡尔MC9S12XS128单片机为控制芯片,设计能够自主循迹行驶的智能车。利用双排激光传感器采集路径信息,获取车中心线与路径中心线位置偏差信息;采用分段比例法控制追踪舵机转动使上排激光传感器追踪路径中央黑线、PD算法控制转向舵机转向使车沿黑线行驶;根据细化的路径信息及速度编码器所测智能车的当前速度,对控制车速的直流电机采用增量式PID算法闭环调节控制。实验结果表明,智能车能在不同弯道下对舵机及行驶速度实现准确控制,稳定快速地循迹行驶。     

智能车交通灯识别

实现圆形交通灯识别是智能车智能化重要的一步,该文提出了一种智能化识别算法。首先对交通灯利用颜色阈值方法进行图像二值化,对图像形态学处理;然后利用交通灯被一个矩形框包围这一形状特征,确定交通灯的范围以及亮灯的位置;最后利用模板匹配,完成交通信号灯的识别。     

基于视频的自动巡航智能小车的设计与实现

为了进一步提高自动巡航智能小车的速度,在图像采集部分,将模拟CCD摄像头架高并减小其俯角,并在单片机外部搭建高速AD转换电路。在驱动部分,用H桥驱动电路正反向驱动智能小车前进和刹车,结合速度编码器实时获取车速,并对其运用PD算法进行控制。在转向部分,改进舵机的安装方式为立式并架高。结论证明,智能车实现了前瞻大及转向响应灵敏,能够快速且稳定运行。     

基于路径记忆算法的智能小车控制系统的设计

针对智能小车视觉导航中图像处理复杂和路径数据存储量大的问题,介绍了一种基于路径记忆算法的智能小车控制系统.通过推导小车转向控制角和摄像头检测出的路径横向偏差之间的简洁关系,实现对小车的运动控制,提高了系统的实时性和控制精确度.并提出了一种将数学形态学滤波算法和行程编码算法结合用于路径记忆的新方法,该方法占用的存储空间小...     

基于红外光电传感器的智能小车控制算法设计

设计了智能车的整体软件系统.采用红外光电传感器和光电编码器分别进行道路信息与小车速度的采集,同时采用模糊控制算法和棒-棒算法分别对智能车的转向舵机和驱动电机进行控制.整个软件系统具有控制灵活、响应速度快、超调量小、鲁棒性强等优点.     

基于Fuzzy-PID智能车舵机控制系统

为提高智能车舵机的响应速度,分析了智能车控制系统的特点以及应用常规模糊控制器进行控制的局限性,提出了模糊PID控制算法.推导出模糊PID控制器消除稳态误差的原理,并介绍了模糊PID控制器的设计方法.实验结果表明,模糊PID控制器既能消除稳态误差,又有很强的鲁棒性,对于具有非线性和迟滞性特点的智能车舵机控制系统具有良好的控制性能.     

基于摄像头的智能车黑色虚线识别算法研究

针对“飞思卡尔”智能车竞赛的赛道由虚线组成的特点,提出一种提取智能车黑色虚线识别算法.该算法将是在改进的边缘检测算法和左边跟踪检测法的基础上,利用直线斜率和直线方程,把虚线跑道补实,来完成智能车赛道的信息采集.实际测试表明该方法能够实现路径识别的正确性和快速性,可在黑白（或色差较大）赛道上获得良好的自主寻迹效果.     

基于MRDS的摄像头智能车三维仿真系统开发

该文介绍了基于微软机器人开发平台为智能车的调试设计的三维智能车模拟仿真系统,以利于调整控制算法及模拟系统中的可调参数.经过初步的开发,已经可以观察三维模拟环境下摄像头智能车的行驶状态和相关数据并可以快速的调整相关参数.