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新型视觉区域智能车辆导航控制器设计
新型视觉区域智能车辆导航控制器设计
简要介绍了基于机器视觉导航区域智能车辆(CyberCar)的导航原理和组成。首先采用逆M序列作为辨识输入信号和最小二乘算法得到车辆转向系统的系统辨识特征方程,结合预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型,从而建立车辆基于视觉预瞄的转向动力学控制数学模型,根据线性二次型最优控制理论得到状态线性反馈的最优控制规律。通过仿真分析和试验,验证了最优控制器在CyberCar户外路径跟踪过程中平稳、可靠。
智能车辆导航控制信息的获取与控制器的设计
智能车辆导航控制信息的获取与控制器的设计
智能车辆导航是通过对道路标记线的跟踪来控制车辆的行驶方向,使车辆沿着图像识别出来的车道线行驶。首先介绍了获取智能车辆导航路径控制信息的方法,通过处理后的道路图像,建立道路标记线与车辆跟踪路径侧偏距与方向偏差的数学模型。然后利用BP神经网络设计了神经网络转向控制器,并在MATLAB环境中利用神经网络工具箱Network/Data Manager进行了道路实验。实验结果可以证明神经网络控制器很好的逼近了目标,有效的学习了驾驶员开车的转向经验。
