近年來,國家大力支持傳統(tǒng)汽車向“智能化”、“網(wǎng)聯(lián)化”、“電動化”發(fā)展,智能汽車要做到“眼觀六路,耳聽八方”,僅僅依靠單一的傳感器所采集到的數(shù)據(jù)是遠遠不夠的,多傳感器融合技術(shù)應(yīng)運而生。在多傳感器融合技術(shù)的基礎(chǔ)上,各大國內(nèi)外汽車廠商已經(jīng)研發(fā)出了比較成熟的汽車輔助駕駛系統(tǒng),例如自適應(yīng)巡航、車道偏離預(yù)警、防撞預(yù)警以及自動緊急制動等。據(jù)統(tǒng)計,越來越多的中高職院校針對智能汽車方面,已經(jīng)完成了學(xué)科體系建設(shè),用于培養(yǎng)智能汽車的技術(shù)服務(wù)人員。為此,本課題參照現(xiàn)有的智能汽車輔助駕駛系統(tǒng)設(shè)計并開發(fā)了智能汽車輔助駕駛模擬實驗臺。該實驗臺是完善智能汽車專業(yè)不可或缺的一部分,不僅可以向?qū)W生演示智能汽車輔助駕駛系統(tǒng)及各個傳感器的實時工況,還能夠讓學(xué)生參與到針對教學(xué)所設(shè)計的各個實訓(xùn)項目中去,從而加深對理論知識的理解。在設(shè)計與開發(fā)智能汽車輔助駕駛模擬實驗臺時,首先根據(jù)實驗臺預(yù)期實現(xiàn)的功能及設(shè)計方案的可行性,對模擬實驗臺的硬件部分進行選型設(shè)計;其次使用VS2010和PLC軟件對上位機和人機操作界面進行開發(fā)設(shè)計,解決了上位機與輔助控制器之間的通信問題,使其能夠完成功能演示、參數(shù)調(diào)整以及實時監(jiān)測等主要功能;然后對各個傳感器的...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外多傳感器輔助駕駛系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)多傳感器輔助駕駛系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.3 國內(nèi)汽車類模擬實驗臺發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內(nèi)容
第2章 智能汽車輔助駕駛模擬實驗臺設(shè)計方案
    2.1 智能汽車輔助駕駛模擬實驗臺的設(shè)計思路
    2.2 智能汽車輔助駕駛模擬實驗臺的總體設(shè)計
        2.2.1 智能汽車輔助駕駛模擬實驗臺結(jié)構(gòu)設(shè)計
        2.2.2 智能汽車輔助駕駛模擬實驗臺的工作原理
        2.2.3 智能汽車輔助駕駛模擬實驗臺的功能設(shè)計
        2.2.4 電控人機界面的設(shè)計
        2.2.5 軟件的設(shè)計方案
    2.3 智能汽車輔助駕駛模擬實驗臺總體設(shè)計的可行性分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 智能汽車輔助駕駛模擬實驗臺的硬件選擇
    3.1 多傳感器環(huán)境感知系統(tǒng)的介紹
    3.2 多傳感器環(huán)境感知系統(tǒng)的設(shè)計
        3.2.1 高清攝像機
        3.2.2 毫米波雷達
        3.2.3 激光雷達
    3.3 實驗臺關(guān)鍵執(zhí)行部件的選擇
        3.3.1 道路驅(qū)動電機及其控制器的選擇
        3.3.2 小車驅(qū)動電機及其控制器的選擇
    3.4 系統(tǒng)抗干擾設(shè)計
    3.5 本章小結(jié)
第4章 智能汽車輔助駕駛模擬實驗臺的軟件設(shè)計
    4.1 輔助駕駛模擬實驗臺軟件系統(tǒng)
    4.2 雷達與圖像數(shù)據(jù)采集與解析
        4.2.1 激光雷達的數(shù)據(jù)采集與解析
        4.2.2 毫米波雷達數(shù)據(jù)采集與解析
        4.2.3 圖像采集與處理
    4.3 目標信息圖形顯示與存儲
    4.4 輔助駕駛系統(tǒng)功能原理及算法實現(xiàn)過程
        4.4.1 車道保持輔助系統(tǒng)工作原理及算法實現(xiàn)過程
        4.4.2 前向防撞預(yù)警系統(tǒng)工作原理及算法實現(xiàn)過程
        4.4.3 自動緊急制動系統(tǒng)工作原理及算法實現(xiàn)過程
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于多傳感器融合的前方車輛檢測
    5.1 攝像機內(nèi)部參數(shù)標定原理
    5.2 基于張正友法的攝像機標定
    5.3 基于機器視覺的前方車輛檢測
        5.3.1 Adaboost算法
        5.3.2 級聯(lián)分類器
        5.3.3 前方車輛檢測
        5.3.4 壓縮跟蹤算法
    5.4 雷達與機器視覺數(shù)據(jù)融合
        5.4.1 空間上的融合
        5.4.2 時間上的融合
        5.4.3 融合模型的驗證
    5.5 本章小結(jié)
第6章 智能汽車輔助駕駛模擬實驗臺系統(tǒng)調(diào)試及實驗
    6.1 環(huán)境感知實驗項目
        6.1.1 視覺識別與目標跟蹤
        6.1.2 道路交通標識識別
        6.1.3 交通信號燈識別
        6.1.4 多傳感器信息融合
    6.2 輔助駕駛實驗項目
        6.2.1 自動緊急制動
        6.2.2 前向防撞預(yù)警
        6.2.3 車道保持輔助
    6.3 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
參考文獻
致謝
申請學(xué)位期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文



本文編號：3851916