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更新時間：2025.05.11
新型視覺區(qū)域智能車輛導(dǎo)航控制器設(shè)計

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簡要介紹了基于機器視覺導(dǎo)航區(qū)域智能車輛(CyberCar)的導(dǎo)航原理和組成。首先采用逆M序列作為辨識輸入信號和最小二乘算法得到車輛轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的系統(tǒng)辨識特征方程,結(jié)合預(yù)瞄運動學(xué)模型和車輛二自由度轉(zhuǎn)向動力學(xué)模型,從而建立車輛基于視覺預(yù)瞄的轉(zhuǎn)向動力學(xué)控制數(shù)學(xué)模型,根據(jù)線性二次型最優(yōu)控制理論得到狀態(tài)線性反饋的最優(yōu)控制規(guī)律。通過仿真分析和試驗,驗證了最優(yōu)控制器在CyberCar戶外路徑跟蹤過程中平穩(wěn)、可靠。

智能車輛導(dǎo)航控制信息的獲取與控制器的設(shè)計

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智能車輛導(dǎo)航是通過對道路標(biāo)記線的跟蹤來控制車輛的行駛方向,使車輛沿著圖像識別出來的車道線行駛。首先介紹了獲取智能車輛導(dǎo)航路徑控制信息的方法,通過處理后的道路圖像,建立道路標(biāo)記線與車輛跟蹤路徑側(cè)偏距與方向偏差的數(shù)學(xué)模型。然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)向控制器,并在MATLAB環(huán)境中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱Network/Data Manager進行了道路實驗。實驗結(jié)果可以證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器很好的逼近了目標(biāo),有效的學(xué)習(xí)了駕駛員開車的轉(zhuǎn)向經(jīng)驗。

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