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(多图) 基于双目立体视觉伺服的智能车室内弯道控制

/?? 2014年01月16日 ?? 收藏0

2.2 弯道控制策略

2.2.1 控制策略

机器人的底层运动控制是非常重要的一个环节,机器人运动控制的好坏直接决定了能否有效执行决策意图,准确无误地沿着预定轨迹行进,完成导航任务。传统的定位控制中,PI、PID是广泛采用的控制方法,这些方法比较成熟,但却具有一定的局限性。对被控系统的参数变化比较敏感,难以克服系统中非线性因素的影响。本文采用BP神经网络控制器在行使过程中经学习对网络进行训练,以适应当前的环境路况来调整车的左右轮速控制量。智能车左右轮速的大小,和车体偏离道路中间线lmid的距离d和车运动时方向偏离中间线的角度φ有关。小车控制输入为d,φ,输出为VL,VR。

基于双目立体视觉获取得到的三维信息,即为经左右图像SIFT特征点匹配,在摄像头坐标系中获取前景环境中各关键点的坐标信息。选取关键点中与机器人基坐标系原点高度靠近的点,并且该点的个数需大于3,之后,采用最小二乘法拟合可得行驶区域的边界直线,即确定了车体定位参数中左、右车道线lL、lR。直线与图像右边界存在交点,即可判断出弯道转向。同时,拟合确定的左车道线与图像下边缘的交点Pl0为第一个控制点;以图像右边界与拟合直线的交点处为第二个控制点Pln。图5表示为前景环境中对特征点的匹配结果图和判断可行驶区域。

对序列图像进行实时处理时,由于摄像机采集系统速度为30帧/s,车速在不超过33cm/s的情况下,采集一帧图像智能车向前行驶约小于1cm,连续采集的两帧图像中所判断的车道左右车道线和弯道方向偏差不会太大。

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立体视觉? 智能车? 弯道控制?

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