一種基于視聽覺微縮智能控制車軟件系統架構論文

　　智能控制是指在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。 控制理論發展至今已有100多年的歷史，經歷了“經典控制理論”和“現代控制理論”的發展階段，已進入“大系統理論”和“智能控制理論”階段。以下是學習啦小編今天為大家精心準備的：一種基于視聽覺微縮智能控制車軟件系統架構相關論文。內容僅供閱讀與參考!

　　一種基于視聽覺微縮智能控制車軟件系統架構全文如下：

　　1 引言

　　國內外原尺度智能車系統復雜，軟件架構多樣，都是基于模塊化層次設計的系統。美國斯坦福大學的 junior 智能車系統分為五大模塊：傳感器接口、感知模塊、導航模塊、線控接口和全球服務模塊[1]。它是基于數據異步通信的軟件系統，各模塊直接從異步通道獲取其它模塊處理后的數據，降低時間延時。

　　Victor Tango 車隊的 Odin 智能車是一種新型混合慎思/反應式軟件模型，軟件系統的感知、規劃和執行在不同層并行處理;慎思控制處在高層，反應式控制更多是用于基于行為的低層控制[2]。文獻[3]同樣將系統劃分為六大模塊：激光數據處理、視覺數據處理、傳感器融合、信息、決策和控制，各模塊通過通用數據接口進行數據通信。國外其他智能車[4~8]也提出類似層次軟件系統。在國內，由清華大學研制的 THMR‐V[9]和國防科技大學研制的 CITAVT‐IV[10]等都基于硬件功能的差別分不同子系統設計系統構架。

　　當前原尺寸智能車都是基于雷達蔽障導航駕駛，視覺系統只起輔助作用。而本文是視覺導航的駕駛系統，傳感器基于縮微智能車自身要求，都相對簡單。本文根據原尺度智能車系統及縮微車自身特點設計出縮微智能車分布式軟件系統。系統由傳感器、環境感知、決策和執行四大模塊組成，具有器件獨立、算法獨立、可擴展、易調試、數據可保存等特點。

　　2 縮微交通系統

　　縮微交通系統是研究縮微車輛在復雜交通流環境下的駕駛行為的實驗平臺，包含縮微道路環境平臺和多智能車系統兩部分。 縮微道路環境平臺是基于實際城市道路交通規則設計而成，包含十字路口、立交橋、匝道和各種指示牌等重要道路元素，具有非常高的實驗仿真度，是本文研究的重要實驗平臺。

　　多智能車系統是研究的核心，分為人機交互系統和縮微智能車系統，如圖 1 所示。人機交互系統可顯示和保存縮微智能車的運行參數和車輛定位信息等，同時也可通過無線網絡控制車輛行駛。人機交互系統是基于用戶的界面管理系統，縮微智能車才是多智能體系統的主體部分，也是本文研究的重點。

　　3 軟件系統設計

　　縮微智能車系統由硬件系統和軟件系統兩部分組成，本文重點介紹縮微智能車系統的軟件系統設計與實現。

　　基于簡單視聽覺傳感器的車輛駕駛控制的軟件設計的原則有：器件獨立性、算法獨立性、可擴展性、易于調試、數據可存儲、軟件可靠性等。

　　縮微智能車軟件系統根據信息流向可分四層，依次是：傳感器層、感知層、決策層和執行層。是縮微智能車系統的整體軟件架構圖，它描繪各模塊層的功能、特性及連接方式。

　　3.1 傳感器層

　　傳感器層的任務是通過各類傳感器獲取縮微車輛及其所處環境信息。本文是基于縮微環境下的簡單視聽覺系統研究，采用的傳感器種類和數量較少，主要是：圖像傳感器、聲音傳感器和速度傳感器等。

　　3.2 感知層

　　感知層的任務是分析傳感器層獲取的數據，提取可用于決策的有用信息。感知層輸出的信息包括環境識別信息和車輛自身信息等。該模塊是多傳感器數據提取的過程，主要包含圖像處理和模式識別等相關算法。傳感器獲取的信息很多，如何提取出有效的信息，這是感知層的核心內容。圖 4 給出本系統的圖像感知算法，主要流程是：圖像采樣、初始化、顏色映射、灰度處理、數據濾波、區域連通，然后通過模板匹配等特征提取算法得到可用于決策的有效信息。

　　根據檢測的對象不同，圖 2 系統軟件架構中將感知層分為：視覺檢測和聲音檢測。其中視覺檢測可分為：基礎道路檢測模塊、動目標檢測模塊和靜目標檢測模塊。 基礎道路檢測：道路檢測的任務是對影響車輛尋線行駛的道路必要元素進行檢測，主要有：道路線、停止線、斑馬線、路面指示標志等。 動目標檢測：動目標是指相對道路環境是移動的目標，有行駛的車輛和行人等。動目標檢測容易引發緊急情況，因而對縮微車輛的避撞控制系統要求很高。檢測的準確性直接影響車輛自主駕駛的安全性。 靜目標檢測：靜目標是指除尋線行駛的必要元素外相對道路環境是靜止的目標，有指示牌、故障車輛、靜止行人、綠化帶、錐形標和紅綠燈等。 聲音檢測：聲音檢測是指車鳴聲檢測，用于車輛控制的輔助信息，可使縮微車輛的行駛和控制更加真實。

　　3.3 決策層

　　決策層的任務是將感知得到的有效信息進行數據融合，得到車輛的駕駛模式，給出相應控制信息。縮微智能車的不同自主行駛特征對應于不同的車輛控制行為。系統由此定義幾種駕駛模式。

　　3.3.1 駕駛模式分類

　　車輛自主行駛特征根據檢測的道路元素，如車道線、車輛、停止線、斑馬線、紅綠燈、行人、路面指示箭頭、交通指示牌、錐形標、障礙物和道路隔離帶等不同而有所不同。縮微城市道路環境下的駕駛模式有：車道保持模式、轉彎模式、并道模式、路口模式、超車模式、迷失模式和緊急制動模式等七類。 車道保持模式：主要指車輛在同一車道內沿著道路線行走，遇到車輛減速慢行，這是車輛自主駕駛中最基礎的模式。 轉彎模式：路口檢測到路面指示箭頭后，且轉彎道路可通行，則進入轉彎模式。轉彎模式中，不會觸發超車模式。

　　并道模式：是指視野中存在車道減少的情況，與車道保持模式中的車輛控制有很大區別。 路口模式：車輛檢測到停止線或斑馬線后進來路口模式。路口有紅綠燈和無線區域等，對應車輛自主駕駛控制非常復雜。 超車模式：超車模式是車輛交互重要部分。為確保車輛在該模式的安全，觸發該模式的條件較高。需同時滿足的條件有：前方車輛符合超車距離;左右有可超車的車道;超車方向無行駛車輛;在直道虛線處。 迷失模式：主要是指視野中無可用于控制的有效道路線。該模式對于車輛控制的有干擾，長期迷失將轉化成緊急制動模式。 緊急制動模式：緊急制動模式是在突發情況發生需要對車輛進行緊急制動，如車輛逼撞應急停車控制。

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