發(fā)布時(shí)間：2018-09-18 18:46

【摘要】：為提高智能車路徑識(shí)別的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和魯棒性,采用"圖像采集—圖像處理"交叉執(zhí)行的方式,同時(shí)在圖像處理階段采用跟蹤邊緣檢測算法,并將模糊控制算法和PID算法進(jìn)行整合。整體實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,智能車的速度提高了33.3%,準(zhǔn)確率提高了35.7%。本研究中的智能車系統(tǒng)可發(fā)展應(yīng)用于現(xiàn)代汽車的輔助駕駛系統(tǒng),提高智能交通的安全性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy, real-time and robustness of the intelligent vehicle path recognition, the method of "image acquisition and image processing" is adopted, and the tracking edge detection algorithm is used in the image processing stage. The fuzzy control algorithm and PID algorithm are integrated. The results of the whole experiment show that the speed of the intelligent car is increased by 33.3and the accuracy of the car is improved by 35.7. The intelligent vehicle system in this study can be applied to modern automobile driving system to improve the safety of intelligent transportation.
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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8 田原Z，

本文編號(hào)：2248779