本课题主要研究无人驾驶汽车在规范环境下的自主导航,即无人驾驶汽车在某些设定的条件下,如人为设置路径引导线、设置路障或道路环境条件较好,汽车能够根据各传感器所获得的环境数据,结合车辆的控制模型,实现自主驾驶行为。系统以嵌入式单片机MC9S12DG128B作为核心控制单元,采用红外光电传感器和CCD视觉传感器相结合的路径识别方法,完成对路面信息的准确采集;利用多传感器融合技术和模糊控制算法,实现防碰撞功能;以脉宽调制(PWM)控制方式控制直流电机速度和舵机转角大小;利用PID控制算法完成对汽车速度和转向的控制修正;并采用路径记忆算法,大大提高了无人驾驶汽车的行驶速度。本文根据汽车无人导驾系统的技术要求,主要研究路径识别技术,多传感器融合防碰撞技术,路径记忆算法,智能控制决策技术等内容,并对汽车模型的机械结构进行了合理地调整,以满足系统机械结构稳定性的要求。该系统是集视觉、触觉、实时控制技术、模糊控制技术及决策控制技术为一体的智能机器人,它具有自适应能力,可根据路径引导线,自动寻找最优可行路径,自动避开障碍物,安全驶向指定位置。在本文中采用了无线通信模块,实现汽车运行状态实时监控的目的,便于系统调节PID等参数,对路径记忆算法的研究也提供了很大的帮助。实验证明,该系统性能良好,可以在不同的光照条件下及有一定噪声干扰的条件下稳定可靠地运行。