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文檔簡(jiǎn)介
1、智能車(chē)輛是集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、輔助駕駛等功能于一體的綜合智能系統(tǒng),是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能、控制理論和電子技術(shù)等多學(xué)科交叉的產(chǎn)物,能夠在具有一定地形特征的環(huán)境中運(yùn)行,順利到達(dá)期望目的地或沿期望路徑行駛,具有廣闊的應(yīng)用前景。
本研究以四輪智能車(chē)為研究對(duì)象,采用高精度線陣CCD攝像頭、高速雙核DSP和超聲波傳感器等構(gòu)成智能車(chē)輛的視覺(jué)導(dǎo)航、運(yùn)動(dòng)控制、避障和信息獲取系統(tǒng)。著重研究智能車(chē)輛的圖像處理、行駛控制、軌跡規(guī)劃以及多電機(jī)控制
2、問(wèn)題。主要工作包括以下幾個(gè)方面:
⑴為了增強(qiáng)運(yùn)動(dòng)環(huán)境條件下視覺(jué)系統(tǒng)的適應(yīng)性,解決運(yùn)動(dòng)模糊、失真和噪聲等問(wèn)題,研究了多種圖像處理技術(shù),嘗試的方法主要有:道路圖像平滑濾波處理中的鄰域?yàn)V波、中值濾波等;邊緣增強(qiáng)處理中的Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、LOG算子及Canny算子,以及最佳閾值分割迭代算法。對(duì)上述處理方法進(jìn)行了大量的對(duì)比實(shí)驗(yàn),從實(shí)際處理效果與實(shí)時(shí)性方面對(duì)相關(guān)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了比較分析,提出了適合智能
3、車(chē)輛導(dǎo)航的圖像預(yù)處理方法,突出標(biāo)識(shí)線與環(huán)境之間的邊緣線,為車(chē)體中心線與標(biāo)識(shí)線的側(cè)向距離偏差和角度偏差的計(jì)算提供依據(jù)。
⑵在結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)環(huán)境下智能車(chē)輛必須具有實(shí)時(shí)反應(yīng)能力、行為自主決策能力,因此,設(shè)計(jì)構(gòu)建由協(xié)調(diào)和控制兩層結(jié)構(gòu)組成的Multi Agent System,一方面,根據(jù)智能車(chē)輛相對(duì)標(biāo)識(shí)線位置的不同,采用由不同控制算法的Agent控制,通過(guò)傳感器及其快速信息處理過(guò)程獲得比較好的運(yùn)行效果,同時(shí)也具有快速時(shí)間響應(yīng)的特點(diǎn);
4、另一方面,協(xié)調(diào)層起到宏觀調(diào)控作用,比如,制定子目標(biāo),監(jiān)督智能車(chē)輛的運(yùn)動(dòng),優(yōu)化路徑等??朔藗鹘y(tǒng)基于行為的結(jié)構(gòu)中以犧牲優(yōu)化為代價(jià)的缺點(diǎn),使應(yīng)激行為更具有全局優(yōu)化的特性。該控制結(jié)構(gòu)既能在局部行動(dòng)上顯示出靈活的反應(yīng)能力和魯棒性,又能在全局上做出長(zhǎng)遠(yuǎn)的、優(yōu)化的運(yùn)動(dòng)控制規(guī)劃。
⑶提出基于GA和LS-SVM的智能車(chē)輛變結(jié)構(gòu)控制,利用典型樣本,在離線狀態(tài)下,運(yùn)用遺傳算法優(yōu)化計(jì)算變結(jié)構(gòu)控制律中最優(yōu)參數(shù)ε和δ,分別建立ε和δ的支持向量機(jī);在
5、在線狀態(tài)下,通過(guò)支持向量機(jī)為變結(jié)構(gòu)控制器提供實(shí)時(shí)的ε和δ,既充分利用了遺傳算法的全局優(yōu)化和支持向量機(jī)的小樣本、泛化能力強(qiáng)的特點(diǎn),又克服了遺傳算法計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)的缺陷,較好地解決了由離散指數(shù)趨近律設(shè)計(jì)的變結(jié)構(gòu)控制器易產(chǎn)生抖振的問(wèn)題。
⑷針對(duì)智能車(chē)輛轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的復(fù)雜,非線性和時(shí)變系統(tǒng),提出了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識(shí)的單神經(jīng)元PID控制。在該控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中,采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器實(shí)現(xiàn)對(duì)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的Jacobian矩陣信息的在線辨識(shí),
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