針對(duì)智能車(chē)視覺(jué)感知中存在的識(shí)別準(zhǔn)確度低、實(shí)時(shí)性差、抗干擾能力弱等問(wèn)題,基于圖像處理與嵌入式技術(shù)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了智能小車(chē)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)。提出了一種在線(xiàn)模板匹配結(jié)合形狀檢測(cè)的優(yōu)化目標(biāo)識(shí)別算法,解決了傳統(tǒng)模板匹配和單一形狀檢測(cè)具有的誤差大、識(shí)別率低等問(wèn)題,克服了動(dòng)態(tài)模板更新的跟蹤漂移缺陷。基于Q-learning強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)動(dòng)作值函數(shù)進(jìn)行泛化,優(yōu)化了小車(chē)在目標(biāo)跟蹤中的全局路徑規(guī)劃方案。本文主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)果如下:(1)提出了一種目標(biāo)小車(chē)、跟蹤小車(chē)、上位機(jī)的系統(tǒng)框架模型�；趯�(shí)際功能需求分析基礎(chǔ),設(shè)計(jì)小車(chē)攝像頭、藍(lán)牙等硬件配置,結(jié)合嵌入式系統(tǒng)的燒錄與移植,實(shí)現(xiàn)了智能小車(chē)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的整體搭建。(2)采用V4L2獲取視頻圖像并通過(guò)TCP協(xié)議Socket網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)傳輸�；跀�(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)原始圖像進(jìn)行灰度化、濾波及邊緣提取等預(yù)處理,得到了對(duì)比度高、輪廓邊緣明顯的目標(biāo)圖像。(3)提出了一種模板匹配結(jié)合形狀檢測(cè)的目標(biāo)識(shí)別算法,優(yōu)化了動(dòng)態(tài)匹配中模板更新模型和匹配遍歷過(guò)程�；谀繕�(biāo)輪廓檢測(cè)識(shí)別并確認(rèn)目標(biāo)信息,通過(guò)質(zhì)心法計(jì)算目標(biāo)位置坐標(biāo),提高了目標(biāo)識(shí)別定位的準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性。(4)基于Q-learning算法進(jìn)行在線(xiàn)學(xué)習(xí),通過(guò)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)動(dòng)作值函數(shù)進(jìn)行逼近,加速算法的泛化從而提高小車(chē)在路徑規(guī)劃中的學(xué)習(xí)效率。采用PID算法控制電機(jī),設(shè)計(jì)實(shí)際跟蹤策略,實(shí)現(xiàn)了小車(chē)對(duì)目標(biāo)的智能準(zhǔn)確跟隨。(5)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:優(yōu)化目標(biāo)識(shí)別定位算法可以準(zhǔn)確定位目標(biāo)位置,基于徑向基網(wǎng)絡(luò)的Q-learning算法有效地加快了傳統(tǒng)Q-learning算法的收斂速度,跟蹤時(shí)兩車(chē)轉(zhuǎn)角曲線(xiàn)基本重合,變化趨勢(shì)始終保持一致。智能小車(chē)系統(tǒng)性能穩(wěn)定、跟蹤準(zhǔn)確,總體達(dá)到預(yù)期的效果。
【學(xué)位單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：TP391.41;TP368.1

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本文編號(hào)：2812150