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1、本科毕业设计论文“飞思卡尔智能车跑道识别模拟兰海军燕 山 大 学2021年 6月 本科毕业设计论文“飞思卡尔智能车跑道识别模拟学院系：车辆与能源学院 专 业：车辆工程一班 学生 姓名：兰海军 学 号：050113030026 指导 教师：李昊 辩论 日期：09年6月24号 燕山大学毕业设计论文任务书学院： 车辆与能源学院 系级教学单位：车辆与交通工程系 学号050113030026学生姓名兰海军专 业班 级05车辆工程一班题目题目名称“飞思卡尔智能车跑道识别模拟题目性质1.理工类：工程设计 ( )；工程技术实验研究型( )；理论研究型( )；计算机软件型( )；综合型( )2.管理类( )；3
2、.外语类( )；4.艺术类( )题目类型1.毕业设计 2.论文 题目来源科研课题 生产实际 自选题目 主要内容1. 调查基于视觉的跑道识别方法2. 确定跑道直道、弯道识别方法3. 分析识别算法4. 设计识别过程5. 编制跑道识别程序基本要求1. 完成道路识别算法，设计道路识别程序2. 设计说明书字数不少于20,000字，要求严格按照标准打印3. 查阅文献不含教科书15篇以上4. 翻译与毕业设计相关的外文资料不少于5,000汉字参考资料1. 数字图像处理2. Matlab图像处理技术与应用3. “飞思卡尔竞赛规那么4. “飞思卡尔设计资料周 次第14周第58周第914周第1516周第1718周应
3、完成的内容调查研究，收集资料，翻译外文资料，撰写开题报告设计识别算法，建立相应的测试环境编写跑道识别程序对识别程序进行实际检验总结各项工作辩论指导教师：李昊职称： 讲师 08 年12月28 日系级教学单位审批： 年 月 日摘要智能车辆是当今世界车辆工程领域的研究前沿和热点。随着计算机视觉、人工智能、自动控制等多学科领域理论技术在智能车辆中的应用与开展，智能车辆必将产生广阔的应用前景，代表了未来车辆的开展方向。视觉导航智能车辆已经成为当今智能车辆的开展主流，计算机视觉技术是其中不可或缺的重要组成局部，而制约计算机视觉技术开展的关键是智能车辆视觉系统的实时性要求。世界各主要国家都在竞相开展智能车辆
4、视觉系统及相关的图像处理技术的研究，不断提高视觉系统的处理性能。本文在参考国内外对于智能车辆视觉识别系统研究的成果的根底上，对智能车辆的视觉系统与图像处理技术进行了相关研究。论文的研究内容主要包括以下几个方面：1. 道路图像处理技术的研究：对道路图像预处理环节的中值滤波、阈值变换等多种图像处理方法进行试验比拟分析，获得适合智能车辆导航的道路图像预处理方法。2. 在图像预处理的根底上，设计基于视觉的道路边界识别算法。3. 将算法在C语言软件上编程实现，并在Plastid2仿真平台上进行仿真，对仿真结果回放分析，验证了视觉系统设计的合理性及车辆导航路径控制信息获取方法的有效性。关键词 智能车辆；机
5、器视觉；图像处理；Plastid2平台仿真AbstractIntelligent Vehicle is the worlds research in the field of vehicle engineering and cutting-edge hot spot. As computer vision, artificial intelligence, automatic control theory and other areas of technology in the intelligent vehicle application and development, intellige
6、nt vehicle applications will have broad prospects of vehicles on behalf of the future direction of development.Intelligent Vehicle visual navigation has become the mainstream of the development of intelligent vehicles, computer vision technology is an important part of, and constraints of computer v
7、ision technology is the key to the development of intelligent vehicle real-time vision system requirements. The worlds major countries are competing to carry out intelligent vehicle vision system and image processing technology, continuously improve the processing performance of the visual system.In
8、 this paper, a reference both at home and abroad for the Intelligent Vehicle Recognition System visual research on the basis of the vision of intelligent vehicle systems and image processing technology related research. 1. Road image processing techniques: Image Pre-processing of road links in the m
9、edian filter, threshold change a wide range of image processing methods such as testing a comparative analysis was suitable for intelligent vehicle navigation method of image pre-processing of the road.2. In the image pre-processing on the basis of the design of vision-based road border recognition
10、algorithm.3. The algorithm in C programming language software, and simulation platform Plastid2 simulation, playback of the simulation results analysis, the vision system to verify the reasonableness of the design of vehicle navigation and control information access path method. Keywords intelligent
11、 vehicles; machine vision; image processing; Plastid2 simulation platform目 录摘要IAbstractII第1章 绪论11.1 课题背景11.2 智能车辆的产生与开展11.3 智能车辆的研究现状21.3.1 国外智能车辆研究现状21.3.2 国内智能车辆研究现状31.4 智能车辆及其视觉研究开展概述41.4.1 智能车辆计算机视觉系统研究的开展现状41.4.2 智能车辆计算机视觉的长期开展71.5 本论文研究工作71.5.1 本论文研究的意义71.5.2 本论文研究的主要内容8第2章 路径信息获取92.1 智能车的工作模式
12、92.2 路径信息的采集102.3 对采集到的数据进行分析10 引导线的识别102.3.2 获取赛道信息112.4 智能车控制决策112.5 智能车执行单元112.6 本章小结12第3章 路径图像处理133.1 引言133.2 道路图像平滑滤波处理133.3 道路图像边缘增强处理16 图像梯度16 道路图像边缘增强方法173.4 道路图像阈值分割处理18 本文采用的全局阈值图像分割方法193.5 本章小结20第4章 道路识别的算法设计及平台仿真214.1 引言21 选用模糊控制的原因214.2 模糊控制理论简介21 模糊控制系统的组成22 模糊控制器的根本结构22 S12模糊控制指令234.3
13、 算法设计234.3.1 摄像头采样数据的特点244.3.2 黑色指引线的提取算法25 智能车的控制算法274.4 Plastid2 仿真平台294.4.1 Plastid2的主要特点294.4.2 Plastid2的主要功能304.5 本章小结33结论34参考文献35致谢36附录137附录240附录344附录457作者简介61第1章 绪论1.1 课题背景由教育部高校自动化专业指导分委员会主办的第四届全国大学生智能汽车竞赛总决赛2021年8月13-16日在北京科技大学举行。大学生智能汽车竞赛是面向全国大学生的一种有探索性的工程实践活动，该竞赛与教育部已举办的数学建模、电子设计、机械设计、结构设计4大专业竞赛不同，是以迅猛开展的汽车电子为背景涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械及车辆工程等多个学科，是教育部提倡和支持的大学生科技竞赛之一，该竞赛正在积极申请成为教育部本科教学质量与教学改革工程支持的工程。全国大学生智能汽车竞赛已经成功举办了三届，比赛规模在不断扩大，比赛的难度在不断提高，第三届竞赛有近300多高校参赛，分东北、华北、华东、华南、西南五大赛区，分别在东北大学、天津大学、合肥工业大学、武汉科技大学和电子科技大学举办。它引导和鼓励学生实事求是、刻苦钻研、勇于创新、多出成果、
