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基于TMS320DM642的智能车视觉系统研究

基于TMS320DM642的智能车视觉系统研究

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作者：郭乾丽安徽大学

学位级别：硕士

随着计算机以及人工智能的飞速发展,无人驾驶汽车已经是人们研究的热点,并且取得了很好的成绩,因为无人驾驶汽车的应用可以有力地减少城市交通的很多问题。而作为无人驾驶汽车的眼睛的无人车视觉系统,主要以摄像头为主,配合多种传感器装... 详细信息

随着计算机以及人工智能的飞速发展,无人驾驶汽车已经是人们研究的热点,并且取得了很好的成绩,因为无人驾驶汽车的应用可以有力地减少城市交通的很多问题。而作为无人驾驶汽车的眼睛的无人车视觉系统,主要以摄像头为主,配合多种传感器装置,获取和处理智能车周围的环境信息,然后根据这些环境信息进行路径规划和控制决策,最后实现智能车的自主导航。因此,智能车视觉研究是智能车实现准确和安全驾驶的关键因素。通过对智能车视觉系统研究的背景和意义以及无人车视觉系统的研究概况的分析,引出智能车视觉系统研究的重要性。本文主要研究基于DSP芯片中专门为图像/视频开发的TMS320DM642的智能车视觉系统,包括智能车视觉系统的硬件环境、图像预处理方法的介绍、车道线的边缘检测与提取、软件环境及实验验证等部分,具体内容如下：一、智能车视觉系统硬件平台的构建本文中智能车视觉系统平台的构建主要以经过改装的电动沙滩车为车体,采用DSP芯片中专门为图像/视频开发的TMS320DM642作为视觉系统的主控芯片,其中主要以单目CCD摄像头为主,超声波、红外等传感设备为辅,构建智能车视觉系统研究的硬件平台,另外还介绍了摄像头的选型和安装。二、道路图像的预处理算法的实现图像预处理是正确提取道路特征地基础,道路图像的预处理方法主要包括道路图像的灰度化处理、道路图像的滤波处理、道路图像的增强处理以及图像的阈值分割。在道路图像的预处理过程中,首先分析了进行预处理的原因,介绍比较常用的图像预处理算法的原理,然后根据被处理道路环境的实际特征,通过实验将常用的预处理算法的实际结果进行比较并加以改进,确定出适合本文中智能车的图像预处理算法。三、智能车的车道线边缘检测与提取算法以及根据提取的车道线实现智能车的转向控制方法智能车的车道线检测与提取是实现智能车自主导航的关键。本文中首先将采集的道路图像进行分块处理,去掉多余的非路面信息的干扰。其次运用边缘检测的方法检测出车道线然后提取出来并加以拟合,最后再根据拟合出的车道线,控制智能车的转向。因为采用的转向电机是步进电机,所以采用增量式PID控制算法并结合斜率偏差的方法来实现智能车的转向控制。四、智能车视觉的软件环境和系统流程的介绍以及各种算法的实验验证首先介绍DSP芯片TMS320DM642的软件开发环境—CCS的结构和特点,其次是智能车视觉系统的开发流程,其中介绍了整个视觉系统的流程,然后分别对系统初始化、图像的采集处理流程分别进行介绍。最后通过实验验证本文所采用的各种处理算法的实际效果,保证智能车安全准确的运行。通过智能车在实际的校园环境中的运行,证明本文中提出的智能车视觉系统中的各种相关算法能够实现智能车在实际的校园环境中准确安全地运行。

关键词： TMS320DM642 图像预处理算法车道线边缘检测与提取实验验证

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