【摘 要】
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本文以智能车大赛中使用的智能车模型为研究对象,该智能车跟随路径导引线行驶,可以自动识别前方道路类型,并且根据道路类型给出相应角度、速度控制策略。本文围绕着智能车路
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本文以智能车大赛中使用的智能车模型为研究对象,该智能车跟随路径导引线行驶,可以自动识别前方道路类型,并且根据道路类型给出相应角度、速度控制策略。本文围绕着智能车路径识别这一主题展开研究。首先,选择和设计适合智能车道路图像特点的方法进行道路图像处理,提取道路趋势。然后,根据实际行车经验,将智能车前方路况分为六类,从道路分类出发,对处理过的道路图像提取特征,建立道路样本空间。再次,进行道路分类器的设计和训练,本文引入BP神经网络,通过网络结构的训练,建立能够反映输入道路样本与指定道路类型映射关系的网络结构,实现道路类型自动识别。最后,根据不同路况给予不同的角度策略,设计模糊PI控制器使智能车速度响应快速平稳。
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