一種基于視聽覺微縮智能控制車軟件系統(tǒng)架構(gòu)論文

　　智能控制是指在無人干預(yù)的情況下能自主地驅(qū)動智能機(jī)器實現(xiàn)控制目標(biāo)的自動控制技術(shù)。 控制理論發(fā)展至今已有100多年的歷史，經(jīng)歷了“經(jīng)典控制理論”和“現(xiàn)代控制理論”的發(fā)展階段，已進(jìn)入“大系統(tǒng)理論”和“智能控制理論”階段。以下是學(xué)習(xí)啦小編今天為大家精心準(zhǔn)備的：一種基于視聽覺微縮智能控制車軟件系統(tǒng)架構(gòu)相關(guān)論文。內(nèi)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(tǒng)架構(gòu)全文如下：

　　1 引言

　　國內(nèi)外原尺度智能車系統(tǒng)復(fù)雜，軟件架構(gòu)多樣，都是基于模塊化層次設(shè)計的系統(tǒng)。美國斯坦福大學(xué)的 junior 智能車系統(tǒng)分為五大模塊：傳感器接口、感知模塊、導(dǎo)航模塊、線控接口和全球服務(wù)模塊[1]。它是基于數(shù)據(jù)異步通信的軟件系統(tǒng)，各模塊直接從異步通道獲取其它模塊處理后的數(shù)據(jù)，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(yīng)式軟件模型，軟件系統(tǒng)的感知、規(guī)劃和執(zhí)行在不同層并行處理;慎思控制處在高層，反應(yīng)式控制更多是用于基于行為的低層控制[2]。文獻(xiàn)[3]同樣將系統(tǒng)劃分為六大模塊：激光數(shù)據(jù)處理、視覺數(shù)據(jù)處理、傳感器融合、信息、決策和控制，各模塊通過通用數(shù)據(jù)接口進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。國外其他智能車[4~8]也提出類似層次軟件系統(tǒng)。在國內(nèi)，由清華大學(xué)研制的 THMR‐V[9]和國防科技大學(xué)研制的 CITAVT‐IV[10]等都基于硬件功能的差別分不同子系統(tǒng)設(shè)計系統(tǒng)構(gòu)架。

　　當(dāng)前原尺寸智能車都是基于雷達(dá)蔽障導(dǎo)航駕駛，視覺系統(tǒng)只起輔助作用。而本文是視覺導(dǎo)航的駕駛系統(tǒng)，傳感器基于縮微智能車自身要求，都相對簡單。本文根據(jù)原尺度智能車系統(tǒng)及縮微車自身特點(diǎn)設(shè)計出縮微智能車分布式軟件系統(tǒng)。系統(tǒng)由傳感器、環(huán)境感知、決策和執(zhí)行四大模塊組成，具有器件獨(dú)立、算法獨(dú)立、可擴(kuò)展、易調(diào)試、數(shù)據(jù)可保存等特點(diǎn)。

　　2 縮微交通系統(tǒng)

　　縮微交通系統(tǒng)是研究縮微車輛在復(fù)雜交通流環(huán)境下的駕駛行為的實驗平臺，包含縮微道路環(huán)境平臺和多智能車系統(tǒng)兩部分。 縮微道路環(huán)境平臺是基于實際城市道路交通規(guī)則設(shè)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(tǒng)是研究的核心，分為人機(jī)交互系統(tǒng)和縮微智能車系統(tǒng)，如圖 1 所示。人機(jī)交互系統(tǒng)可顯示和保存縮微智能車的運(yùn)行參數(shù)和車輛定位信息等，同時也可通過無線網(wǎng)絡(luò)控制車輛行駛。人機(jī)交互系統(tǒng)是基于用戶的界面管理系統(tǒng)，縮微智能車才是多智能體系統(tǒng)的主體部分，也是本文研究的重點(diǎn)。

　　3 軟件系統(tǒng)設(shè)計

　　縮微智能車系統(tǒng)由硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)兩部分組成，本文重點(diǎn)介紹縮微智能車系統(tǒng)的軟件系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)。

　　基于簡單視聽覺傳感器的車輛駕駛控制的軟件設(shè)計的原則有：器件獨(dú)立性、算法獨(dú)立性、可擴(kuò)展性、易于調(diào)試、數(shù)據(jù)可存儲、軟件可靠性等。

　　縮微智能車軟件系統(tǒng)根據(jù)信息流向可分四層，依次是：傳感器層、感知層、決策層和執(zhí)行層。是縮微智能車系統(tǒng)的整體軟件架構(gòu)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(wù)是通過各類傳感器獲取縮微車輛及其所處環(huán)境信息。本文是基于縮微環(huán)境下的簡單視聽覺系統(tǒng)研究，采用的傳感器種類和數(shù)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(wù)是分析傳感器層獲取的數(shù)據(jù)，提取可用于決策的有用信息。感知層輸出的信息包括環(huán)境識別信息和車輛自身信息等。該模塊是多傳感器數(shù)據(jù)提取的過程，主要包含圖像處理和模式識別等相關(guān)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(nèi)容。圖 4 給出本系統(tǒng)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(shù)據(jù)濾波、區(qū)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(jù)檢測的對象不同，圖 2 系統(tǒng)軟件架構(gòu)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(chǔ)道路檢測模塊、動目標(biāo)檢測模塊和靜目標(biāo)檢測模塊。 基礎(chǔ)道路檢測：道路檢測的任務(wù)是對影響車輛尋線行駛的道路必要元素進(jìn)行檢測，主要有：道路線、停止線、斑馬線、路面指示標(biāo)志等。 動目標(biāo)檢測：動目標(biāo)是指相對道路環(huán)境是移動的目標(biāo)，有行駛的車輛和行人等。動目標(biāo)檢測容易引發(fā)緊急情況，因而對縮微車輛的避撞控制系統(tǒng)要求很高。檢測的準(zhǔn)確性直接影響車輛自主駕駛的安全性。 靜目標(biāo)檢測：靜目標(biāo)是指除尋線行駛的必要元素外相對道路環(huán)境是靜止的目標(biāo)，有指示牌、故障車輛、靜止行人、綠化帶、錐形標(biāo)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(wù)是將感知得到的有效信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得到車輛的駕駛模式，給出相應(yīng)控制信息。縮微智能車的不同自主行駛特征對應(yīng)于不同的車輛控制行為。系統(tǒng)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(jù)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(biāo)、障礙物和道路隔離帶等不同而有所不同?？s微城市道路環(huán)境下的駕駛模式有：車道保持模式、轉(zhuǎn)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(nèi)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(chǔ)的模式。 轉(zhuǎn)彎模式：路口檢測到路面指示箭頭后，且轉(zhuǎn)彎道路可通行，則進(jìn)入轉(zhuǎn)彎模式。轉(zhuǎn)彎模式中，不會觸發(fā)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(qū)別。 路口模式：車輛檢測到停止線或斑馬線后進(jìn)來路口模式。路口有紅綠燈和無線區(qū)域等，對應(yīng)車輛自主駕駛控制非常復(fù)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(fā)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(zhuǎn)化成緊急制動模式。 緊急制動模式：緊急制動模式是在突發(fā)情況發(fā)生需要對車輛進(jìn)行緊急制動，如車輛逼撞應(yīng)急停車控制。

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