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智能车高速稳定行驶局部路径规划算法

—— Local Path Planning Algorithm for High-speed and Stable Running of Smart Car
作者:赵祥磊 曹子健 吴颖熹 吉林大学 汽车工程学院 清华大学 汽车系时间:2010-05-19来源:电子产品世界收藏

  引言

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/109143.htm

  入弯时,若地面附着力不足以提供转向向心力,将导致侧滑等危险发生。能否以较高平均车速安全驶过弯道,取决于路径规划基础上的转向半径与车速的合理匹配。本文采用局部优化对CCD摄像头视野内的道路进行路径规划。局部优化算法包括人工势场[1]、模糊[2]、遗传[3]、蚁群[4]及粒子群算法[5]等,它们对硬件实时性要求较高。本文考虑智能车和道路几何尺寸,智能车及CCD的位置与姿态,以及弯道类型等因素,建立了简单可行且满足实时性要求的算法,进而确定了智能车行驶的转向角和车速。

  算法流程

  控制程序流程如图1所示。首先,采集图像信号并去噪、提取道路中心线;然后,计算并返回图像失真校正后的世界坐标;第三,计算并返回偏航计算后的当前时刻世界坐标;第四,计算并返回路径规划算法得到的目标转向半径;最后,查询预储存在ROM内的舵机转角和行驶速度,并调用执行程序,完成对智能车的控制。

  智能车行驶算法

  CCD图像信息采集

  CCD输出标准PAL制信号,LM1881视频同步分离芯片提取行同步和场同步信号,进而触发单片机图像采集中断,通过A/D模块将视频信号转换为数字信号。CCD输出图像分辨率为320×600,考虑单片机内存和运算速度限制,取分辨率为37×150。


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