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簡(jiǎn)要介紹了基于機(jī)器視覺(jué)導(dǎo)航區(qū)域智能車輛(CyberCar)的導(dǎo)航原理和組成。首先采用逆M序列作為辨識(shí)輸入信號(hào)和最小二乘算法得到車輛轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的系統(tǒng)辨識(shí)特征方程,結(jié)合預(yù)瞄運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和車輛二自由度轉(zhuǎn)向動(dòng)力學(xué)模型,從而建立車輛基于視覺(jué)預(yù)瞄的轉(zhuǎn)向動(dòng)力學(xué)控制數(shù)學(xué)模型,根據(jù)線性二次型最優(yōu)控制理論得到狀態(tài)線性反饋的最優(yōu)控制規(guī)律。通過(guò)仿真分析和試驗(yàn),驗(yàn)證了最優(yōu)控制器在CyberCar戶外路徑跟蹤過(guò)程中平穩(wěn)、可靠。
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智能車輛導(dǎo)航是通過(guò)對(duì)道路標(biāo)記線的跟蹤來(lái)控制車輛的行駛方向,使車輛沿著圖像識(shí)別出來(lái)的車道線行駛。首先介紹了獲取智能車輛導(dǎo)航路徑控制信息的方法,通過(guò)處理后的道路圖像,建立道路標(biāo)記線與車輛跟蹤路徑側(cè)偏距與方向偏差的數(shù)學(xué)模型。然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)向控制器,并在MATLAB環(huán)境中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱Network/Data Manager進(jìn)行了道路實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器很好的逼近了目標(biāo),有效的學(xué)習(xí)了駕駛員開(kāi)車的轉(zhuǎn)向經(jīng)驗(yàn)。
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