1、试的过程成本是昂贵的，因此低成本的相机模块非常的适用于汽车工业，我们的目标是开发个可扩展的调试平台，用于研究和开发基于照相机的机械视觉和自身引导系统。通过这个系统，现实的公路电影可以用来测试道路识别功能同时，结构化和非结构化的路都道路也可以模拟，开发人员可以修改虚拟相机的采样参数以便于调试和验证运算法则在道路识别功能中的重要性。道路识别设备和稳定的算法是提高智能车稳定性的关键。在这里,飞思卡尔位单片机缩短为作为主机控制器。由于的运算速度和记忆能力远低于电脑，所以采用分辨率的黑白相机作为智能车辆的视频传感器。相较于其他路面传感器，相机具有快速采集的能力，这为智能车提供了足够的道路信息。详细的参数指定表。通过数据的收集和计算，车辆能够快速确定驾驶道路。图展示怎。

2、统来发展视觉导航和自主驾驶。图是仿真系统的模拟。三维实时仿真技术现广泛应用于测试智能车的道路识别算法。自从轨迹的仿真场景很容易被定制，许多算法包括道路识别算法可以进行全面试验，当实际道路不存在，潜在的问题也可以被发现。图资料处理的三维仿真模块系统初始化创建个场景设计智能车初始化运算库循环相机虚拟采样连接运算库道路识别稳定控制电机控制其它算法显示算法测试结果记录影像记录帧显示全部画面系统终结图智能车和三维仿真调试道路识别算法道路识别是智能车主要的引导系统。在仿真系统环境中，解释了基于智能车的个有效道路识别运算法则。跑道是黑色的特征线铺在白色道路上,并在白色道路上，黑线平行于道路边界。任何道路形态，如直路十字路和斜坡路都是适应的。智能车的目标是检测识别黑色特征。

3、模拟系统上仿真。实验表明在这样的测试环境下，道路识别运算法在道路识别和路径跟踪是令人满意的。本文研究可以丰富智能车道路识别算法的研究，也为发展视觉导航和无人驾驶提供支持。关键词照相机智能车道路识别视频采样道路模拟算法测试系统介绍道路识别的背景基于照相机辆无人驾驶车的概念包括个高度自动化认知和控制技术的新兴语系，最后针对出租车常客为汽车体验用户。连同其它的发展,它们起被很多人视为是年车辆的主要技术进展。道路识别是智能车交通感知和自主驾驶的前提，同时在机械视觉系统和智能导航领域被研究。许多系统通过摄像机能实现车辆的无人驾驶。清华移动机器人是个能完美执行在平坦道路上，并加速到千米小时的系统。然而，许多系统需要实际信息道路或静态形象道路来测试无人驾驶的功能。在线测。

4、据参数预案创建智能车的模拟场景。然后系统进入个循环以显示和放置所有现场目标。在这个循环,相机实际上是采样虚拟智能车然后采样数据作为函数调用参数进入了算法库。视频数据包初始化读取数据并显示记录影像记录帧运算法则测试结束连接算法法则库道路识别稳定控制速度控制其它运算法则显示运算法则测试结果在算法库中，公认了道路的轨迹，同时计算了汽车的转向装置和驱动马达的数值。这些结果都被归还库用于模拟智能车动作和显示。道路识别和其它算法可以通过信号采样来测试。任何种赛道比如曲线公路，十字路口和斜坡公路都可以模拟，同时智能车不仅可以通过软件控制，而且还可以用键盘控制。各种各样的问题被检测出来并解决，这样加快了道路识别算法的测试过程。实际的路面也可以进行模拟，并通过提供决策支持系。

5、制造及其自动化指导教师年月日基于相机的智能汽车道路识别刘楚中国上海同济大学自动工程学院陈杰中国上海同济大学自动工程学院徐凡中国上海同济大学自动工程学院罗峰中国上海同济大学自动工程学摘要近几年，智能辅助驾驶和导航越来越受到人们的关注，本文设计开发了种以相机作为传感器的智能车道路识别系统，它可以完成道路识别和智能车导航功能，并说明了相机的安装和采样过程。本文设计开发了套道路监控系统和道路识别算法测试程序，它可以保证道路识别的精确性快速性和自适应性。旦算法通过测试，那么该程序无需修改就可在嵌入式发展环境下直接应用，也可在智能车微控制器上直接应用。本文在机上设计开发了个道路模拟系统，它很容易为道路识别系统的模拟和测量建立各种道路轨迹。此外，各种实际道路同样也可以在。

6、样安装相机和框架。硬件设计与抽样算法智能车上的视频采样模块由相机视频同步分离以及的模数转换模块组成。表格传感器参数模型参数图像传感器英寸有效性像素分辨率水平定义视角度频率赫兹电源直流图相机的安装由于相机需要伏电源,高过车电池电压，所以采用电源转换器使照相机正常工作。在安装好相机后，需要采样的视频信号。这里视频同步分离器的使用，为智能车从视频信号控制器提取定时信息。当定时信号从芯片出现时，通过智能控制器内部的模数转换模块，智能控制器就能采样信号。采样信号通过芯片内部的道路识别法则来处理，轨迹表面上的黑色线路用来跟踪和分析，如图所示。相机的检测频率为赫兹，视频信号总是在毫秒自转周，相机智能车辆视角范围用来满足高速运行的需要和实时的处理。模拟调试的方法由于智能车。

7、线并使车高速跟随它。我们通过相机来处理大部分二维图像。动态临界值应用于边缘提取，来消除道路亮度变化的影响。灰度图像从底线扫描到顶线每行返回个黑点,黑点体现了小车在轨道上的位置。下个黑点的位置在前个黑点的范围之内，所以没有必要因为临界值去对照线上的每个像素。流程图如图所示。该算法对仿真测试系统和智能车在真实路面上进行了测试。虽然在路面识别上并没有复杂的计算而然，智能车对于跟随黑色的特征行驶是非常快速和正确的。图智能车的路面识别算法结果道路识别系统应用于智能车上，解决了车辆道路识别和无人驾驶的功能。基于道路识别监视器道路仿真和系统测试的电脑已经被应用于测试道路识别算法。实验表明，在这样的实验中，道路识别算法在道路识别和追踪上是令人满意的，同时智能车的平均速度能。

8、控程序，监控程序然后评估收到参数的当前价值。因此，建立了智能车和电脑之间的通信通道，智能车运行时发出的信号可以显示在屏幕上进行监测。获得的视频数据也可以用来模拟道路信号，并且同时可以在电脑上，可以测试智能车的道路算法，参阅图道路识别结果，这样提高了开发效率,确保了算法的准确性和适应性。运算法则消耗的时间是合适和有效的，这样保证了该算法可以快速处理大量数据。旦该算法通过测验,它可以不经修改而直接满足嵌入式发展环境,并在芯片正常运行。实验证明了智能车在道路识别算法产生的结果和在电脑模拟的结果是样的。这也显示了道路识别算法在进行仿真调试的优势。流程图显示了监测和调试模块。图实时监测模块处理资料三维道路模拟模块在线测试是检验算法的最好方法，但是包括两大耗费问题第，。

9、到达，如图所示。图安装了相机的智能车模块进入寻找阀门最近行寻找黑点最近行当前行最近行当前行当前行测定最近行的搜索范围在范围内搜索黑点处理科斯线处理开始线结束展望在年,宣布了达帕尔大挑战赛车比赛项目，比赛允许国际队伍采用完全自主的车辆参加，并在崎岖不平的土路和无人居住的地方进行比赛。到目前为止这样的比赛已经成功的举办了六年。在比赛中，除了雷达和其它传感器，数码相机被广泛应用。虽然，在任意恶劣的环境中能安全行驶的目标并未达成，但是安装摄像机用于辅助驾驶是未来的趋势。自从我们的仿真系统能模拟道路表明的每个实物并使智能车能在上面行驶，因此对研究智能车在道路辨识职能的改良，以及为发展提供支持。,徐州工程学院毕业设计外文翻译学生姓名学院名称机电工程学院专业名称机械设计。

10、初始化行信号中断行计数器行信号准备纵信号结束样本点排采样信号行计数足够完成个采用字段结束模拟测试系统的实现仿真试验系统是由两个主要功能模块实时监控模块和离线三维道路模拟模块组成的。这两个模块有相同的运算库,所以这算法可以测试于在线和离线状态。实时监控模块为了解单片机取样内部数字模拟模块和道路调试识别算法的结果，提出了种基于建立电脑监控程序，并从端口或无线模块读取视频数据和回归到二维灰度图像然后显示在屏幕上的方法，如图所示。图仿真调试的方法图实时监测与调试模块监控模块的原理是这样的当通信配置完成时，程序初始化开始检测。当智能车得电，模拟测试环境动态连接库电脑上的运算法则库嵌入式开发环境智能车微控制器并且通过无线检测模块发送个包括行和列的视频信号数据包给电脑监。

11、对整车应该在个可行的条件下,从机械部件到电子设备和传感器软件都要正确。第二，要求多种团队成员，后勤是成本的部分同时在这个过程中花费时间。此外，为了使智能车的道路识别算法适应任意道路，通过在电脑上建立离线三维道路模拟和测量系统，使用套三维图像引擎生成真实感较强的三维图像，实际上在轨道内取样，通过芯片的数字模块转换成模拟分布在不同道路的视频信号。仿真流程图如图所示。当仿真系统启动,根据参数预案创建智能车的模拟场景。然后系统进入个循环以显示和放置所有现场目标。在这个循环,相机实际上是采样虚拟智能车然后采样数据作为函数调用参数进入了算法库。视频数据包初始化读取数据并显示记录影像记录帧运算法则测试结束连接算法法则库道路识别稳定控制速度控制其它运算法则显示运算法则测试。

12、是个实时系统，当高速运行时，调试的方法是有限的。同时，潜在的定位问题也是难解决的。为了解决这个问题，需要在机上建立测试模拟系统，通过智能车算法的动态库，调试过程就可以很简单的完成。用语言编写的代码语言，它具有如下优点代码可以很容易地适用到许多类型的计算机,使软件开发的微控制器系统并联硬件设计。即使平台改变，语言编写的程序也可以直接移植。代码易于调试。基于语言的可移植性，旦该算法通过测试，它就可以不需要修改而直接满足嵌入式发展环境，然后产生的目标代码就能在微控制器上正常运行。图中讲解了模拟调试的方法，运算库是微软的个工具，通过收集，个能通过仿真测试环境的测试和验证动态链接库就产生了。稳定的算法可以被移植，然后最终运行于智能车的微控制器中。图采样流程场信号中断。

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