【摘 要】
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论文围绕着智能驾驶视觉导航系统,进行了道路识别及障碍物检测算法研究,搭建了基于多DSP的视觉系统,在该硬件系统上对视觉导航相关算法进行了实时实现,大量的场地实验验证了
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论文围绕着智能驾驶视觉导航系统,进行了道路识别及障碍物检测算法研究,搭建了基于多DSP的视觉系统,在该硬件系统上对视觉导航相关算法进行了实时实现,大量的场地实验验证了系统的稳定性和实时性.论文针对结构化道路环境特点,提出了基于彩色分割的道路识别算法,和基于变形模板和遗传算法的道路识别算法.传统的道路识别算法分为区域分割的方法、基于特征的方法和基于模型的方法.该文通过对结构化道路环境中道路标志线的颜色特征进行分析,提出了一种基于颜色分割的道路标志线识别算法,具有运算速度快,利于实时实现等特点.道路结构等先验知识的应用能够带来道路识别算法更好的鲁棒性,该文提出了基于变形模板和遗传算法的道路识别方法.通过构造道路标志线的可变参数模型,对一组道路模型参数,构造其与道路边缘结果图之间的似然函数,通过遗传算法最优化似然函数,从而寻找可变参数道路模型的最优参数.遗传算法可以保证全局最优值的搜索.障碍物检测算法是视觉系统的另一大任务,该文结合结构化道路环境中车辆障碍物的特征,改进并实现了基于边缘角点特征的车辆障碍物检测算法,给出了算法的实时实现模块.论文提出了一种基于多DSP架构的智能驾驶视觉导航系统及其软硬件协同实现方案.对该智能驾驶视觉系统平台的硬件构成、软件构架和数据流、DSP实现等进行了详细的分析,提出了主控计算机端软件和DSP端软件的构架,并完成了整个主控计算机端软件编程和DSP端软件的实时实现.文章对该DSP视觉系统的场地实验情况进行了介绍,大量的场地实验验证了其稳定性和可靠性.
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