智能车辆车道偏航预警研究及测控平台开发

摘要

随着汽车数量迅速增长，交通安全和道路压力日益成为人们亟待解决的问题。研究智能车辆可以很好地解决这些问题。要让智能车辆在道路上安全行驶，前提是对行驶环境有准确的感知识别。本文以城市道路环境为背景，基于机器视觉研究了车辆偏航预警系统，同时开发了整个智能车辆测控平台。
　　首先，提出了一种基于特征的车道线图像检测算法。根据车道线的特征，划分感兴趣区域；采用图像形态学的方法，从原始图像提取有用信息；采用改进的最大类间方差法将图像二值化；以联通域为单位，经过初次排除、基于形状特征的二次筛选、最终选择，确定正确的车道线联通域；最后对联通域取点并用最小二乘法拟合。同时用Kalman滤波器对车道线进行追踪，进一步提高算法的准确性，并且对感兴趣区域的确定也采用动态的方法，进一步提高算法的实时性。
　　测试表明，算法具有一定的鲁棒性和准确性，同时也满足实时性的要求。
　　其次，分析了现存的几种车道偏航预警策略，利用第二章车道线检测结果，提出一种新的预警策略，并建立预警模型。
　　结合预警算法与模型，在PreScan仿真平台中添加仿真场景、添加传感器、配置控制策略。通过仿真对提出的预警模型做了验证，证明该模型具的合理性及鲁棒性。
　　最后，规划设计了智能车辆总体控制平台的结构，同时重点从两个方面：I/O控制和运动控制两个方面。介绍了智能车辆电气部分的改造设计及电路接线。讨论了基于 GUC控制器的开发平台 CPAC环境下，对整个测控系统调试程序的程序设计过程，简要分析对电机的运动控制，对I/O模块的控制。介绍了相关操作函数定义及用法，展示了部分控制代码。同时完成主要部分工作设计：电机控制及远程监控模块的控制流程，最终，搭建完成整个调试界面。

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1 绪论

1.1 引言

1.2 研究背景和意义

1.3 技术构成及发展现状

1.4 论文主要研究内容及结构安排

1.5 本章小结

2 综合多特征的车道线检测算法研究

2.1 引言

2.2 算法核心思想及流程

2.3 车道标检测算法

2.4 本章小结

3 智能车辆辅助驾驶模式下车道偏航预警

3.1 引言

3.2 车辆位置参数提取

3.3 预警模型

3.4 预警模型建立

3.5 基于Prescan车道偏离预警仿真

3.6 本章小结

4 智能车辆测控系统平台开发

4.1 引言

4.2 硬件控制平台

4.3 运动控制及I/O控制硬件平台总体设计

4.4 I/O控制电路设计与改造

4.5 运动控制

4.6 本章小结

5 智能车辆测控系统调试软件开发

5.1 引言

5.2 OtoStdio程序开发流程

5.3 基于OtoStdio电机运动控制

5.4 基于OtoStdio的I/O模块控制

5.5 调试界面设计及控制流程

5.6 本章小结

6 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 工作展望

致谢

参考文献