基于视频导航的飞思卡尔智能车系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 论文选题背景及研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 论文研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究状况 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究状况 | 第13-15页 |
| 1.3 飞思卡尔智能车赛 | 第15页 |
| 1.4 论文的内容安排 | 第15-17页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 智能车硬件系统研究 | 第17-29页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 智能车机械结构 | 第17-20页 |
| 2.2.1 车身高度 | 第18页 |
| 2.2.2 前轮Toe角度 | 第18-19页 |
| 2.2.3 车轮Camber link | 第19页 |
| 2.2.4 前、后减震器位置 | 第19-20页 |
| 2.2.5 差速器 | 第20页 |
| 2.3 智能车硬件系统 | 第20-29页 |
| 2.3.1 MCU控制模块 | 第20-23页 |
| 2.3.2 电源管理模块 | 第23-25页 |
| 2.3.3 图像采集模块 | 第25-26页 |
| 2.3.4 舵机模块 | 第26-27页 |
| 2.3.5 电机驱动模块 | 第27-28页 |
| 2.3.6 速度采集模块 | 第28-29页 |
| 第3章 图像处理算法 | 第29-41页 |
| 3.1 车道图像的预处理 | 第29-34页 |
| 3.1.1 图像信息的二值化处理 | 第29-31页 |
| 3.1.2 二值化后图像信息的去噪处理 | 第31-32页 |
| 3.1.3 去噪处理后图像的分割算法 | 第32-34页 |
| 3.2 跑道边界线的提取 | 第34-35页 |
| 3.2.1 确定扫描区域 | 第34-35页 |
| 3.2.2 区域增长法 | 第35页 |
| 3.3 跑道边界线的描述算法 | 第35-37页 |
| 3.3.1 边界线走向判断 | 第36-37页 |
| 3.3.2 跑道边界线方程 | 第37页 |
| 3.4 控制算法 | 第37-41页 |
| 第4章 软件系统设计与调试 | 第41-51页 |
| 4.1 开发调试工具 | 第41-42页 |
| 4.2 视频导航算法的软件实现 | 第42-48页 |
| 4.2.1 视频图像二值化和去噪处理程序 | 第43-45页 |
| 4.2.2 跑道边界线的提取及拟合程序 | 第45-46页 |
| 4.2.3 控制算法程序 | 第46-48页 |
| 4.3 测试数据及结果分析 | 第48-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
