基于视觉技术智能车系统的设计
基于机器视觉的智能无人车辆系统设计与实现
基于机器视觉的智能无人车辆系统设计与实现智能无人车辆是近年来快速发展的技术领域，它基于机器视觉技术，能够通过传感器获取环境信息，实现自主导航和智能决策，具有广泛的应用前景。
本文将从系统设计和实现两个方面，探讨基于机器视觉的智能无人车辆系统。
首先，基于机器视觉的智能无人车辆系统的设计需要考虑传感器模块、数据处理模块和决策控制模块三个主要组成部分。
传感器模块可以包括摄像头、激光雷达、红外线传感器等，用于感知车辆周围环境。
数据处理模块主要负责将传感器获取的原始数据进行处理和分析，提取有用的信息。
决策控制模块则基于传感器模块和数据处理模块的信息，实现智能的决策和控制策略。
在传感器模块的设计和选择中，摄像头是智能无人车辆最常用的视觉传感器之一。
摄像头能够获取物体的图像信息，通过图像处理算法，识别道路、交通标志、其他车辆等目标，并提取出车辆需要的信息，如位置、速度等。
激光雷达是另一个常用的传感器，能够通过测量光的反射来获取物体的距离和形状信息，用于障碍物检测和避障。
红外线传感器可以用于检测车辆周围的热源，如其他车辆、人等，用于实现车辆的目标跟踪和行为预测。
在数据处理模块的设计中，需要运用计算机视觉和图像处理算法对传感器获取的图像或点云数据进行处理和分析。
计算机视觉技术包括目标检测、目标跟踪、视觉SLAM等，可以实现对道路、交通标志和其他车辆的检测和识别。
图像处理算法可以对图像进行增强处理、边缘检测、特征提取等，提取出车辆需要的关键信息。
此外，还可以运用深度学习算法，构建卷积神经网络（CNN）模型，用于目标识别和行为预测。
决策控制模块的设计需要根据传感器模块和数据处理模块的信息，实现智能的决策和控制策略。
基于机器学习算法，可以对传感器模块获取的数据进行建模和训练，生成智能行驶策略。
例如，可以使用强化学习算法，通过试错学习，让车辆自动选择最合适的驾驶动作。
此外，决策控制模块还需要实现车辆的动力控制、路径规划和避障等功能，确保车辆的安全和稳定。
基于PC9S12XS128MCU的新型视觉智能车控制系统设计
有错误代 码纠正功能 ； 带有 Ｅ Ｃ的 ４ Ｂ ８ Ｂ ａ Ｆａｈ Ｃ Ｋ 至 Ｋ Ｄｔ ｌ ， ａ ｓ 用 于实现数据或程序 的存储 ； 可配置 ８ｌ 、２ Ａ Ｃ 可实 、 ｌ位 Ｄ ， ０
【 参考文献 ］
字木 交 ｉ 赢
理缝 ， 研发 ， 计 ， 设 翻造
基于Ｐ ９１ Ｓ２ ＭＣ 新型视觉 ＣＳ２ １ Ｕ的 Ｘ ８ 智能车控制系 统设计
孙 敏 ， 李 学 慧 ， 韩 以伦 ， 庄 立 富
（ 山东 科 技 大 学 机 械 电子 工 程学 院 ，山 东 青 岛 ２ ６ １ ） ６ ５ ０
ｕ ｉ ｔ ｅ ｅ ｉ ｌ ．ｗ ｉｈ ｃ ｎ ｂ ｒ ｅ ｔ ｏ ｌｗ ｔ ｅ ｌ ｅ ｏ ａ ｅ ． ｈ ｉ ｏ ｔ ｌｓ ｓ ｍ ｎ ｌ ｄ ｎ ｔｒ ｇ ｈ ｃ ａ ｅ ｆ ｏ ｆ ｌ ｈ ｉ ｆｔ ｖ １ Ｔ ｅ ｍａｎ ｃ ｎ ｒ ｙ ｔ ｉ ｃ ｕ ｉ ｇ ｍｏｏ ｅ ｏ ｎ ｒ ｏ ｅ ｄ ｉ ｅ ｍｏ ｕｅ，ｅ ｖ ｒ ｄ ｖ ｍｏ ｕ ｅ ｔ ｅ ｐ ｔ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔ ｎ ｍｏ ｕ ｅ ｐ ｗｅ ｄ ｌ ｒ ｄ ｌ ｓ ｒｅ ｒ ｅ ｖ ｉ ｄ ｌ ， ｈ ａ ｈ ｉ ｅ ｔ ａｉ ｄ ｌ ， ｏ ｒ ｍｏ ｕ ｅ，ｅ ｃ． ｒ ｕ ｈ ｃ ｍｐ ｒｎ ａ ｅｙ ｏ ｉ ｆ ｏ ｔ． ｈ Ｔ ｏ ｇ ｏ ａ ｇ ａ ｖ ｒ ｔ ｆ ｉ ｉ
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本文以 ｌ ６位 Ｐ ９ １Ｘ ｌ８ 片 机 为 控 制 核 心 ， Ｃ Ｓ２ Ｓ２ 单 路
视觉小车毕业设计
视觉小车毕业设计视觉小车毕业设计毕业设计是每位大学生的重要任务，它不仅是对所学知识的综合运用，更是对学生实践能力的考验。
而在众多毕业设计主题中，视觉小车设计备受关注。
本文将探讨视觉小车毕业设计的意义、设计思路和实现方法。
一、意义视觉小车是一种能够通过摄像头获取图像信息并进行处理的智能车辆。
它能够通过图像识别、目标跟踪等技术实现自主导航、物体识别和环境感知等功能。
在现代科技发展的背景下，视觉小车的研究与应用具有重要的意义。
首先，视觉小车可以应用于自动驾驶领域。
随着人工智能和深度学习技术的不断发展，自动驾驶成为了未来交通的重要发展方向。
视觉小车作为自动驾驶的基础设备，可以通过图像识别和目标跟踪技术实现车辆的智能导航和避障。
其次，视觉小车可以应用于智能家居领域。
随着物联网技术的快速发展，智能家居成为了现代生活的重要组成部分。
视觉小车可以通过图像识别技术实现家居设备的智能控制，例如通过识别人脸实现门禁系统的自动开关，通过识别物体实现智能家电的远程控制等。
最后，视觉小车的设计与实现对学生的综合能力提升具有重要意义。
视觉小车的设计需要学生具备扎实的电子、机械和计算机等多方面的知识。
在实际操作中，学生需要独立解决各种技术难题，培养了学生的问题解决能力和创新思维。
二、设计思路视觉小车的设计思路可以分为硬件设计和软件设计两个方面。
硬件设计方面，首先需要选择合适的车辆底盘和驱动系统。
车辆底盘可以选择四轮差速驱动或全向轮驱动等，根据具体需求进行选择。
驱动系统可以选择直流电机或步进电机等。
其次，需要选择合适的摄像头和传感器。
摄像头应具备较高的分辨率和帧率，传感器可以选择红外传感器、超声波传感器等。
最后，需要设计电路板和电源系统，确保各个模块能够正常工作。
软件设计方面，首先需要进行图像处理和识别算法的开发。
图像处理算法可以包括边缘检测、目标检测和图像分割等。
识别算法可以通过机器学习和深度学习技术进行训练和优化。
其次，需要设计导航算法和避障算法，使小车能够根据图像信息进行自主导航和避障。
基于计算机视觉的智能交通监控系统设计与实现
基于计算机视觉的智能交通监控系统设计与实现智能交通监控系统是一种基于计算机视觉技术的高效、准确、实时监控系统，它可以通过视觉传感器、图像处理算法和智能分析系统对车辆和行人的行为进行实时监测和分析，从而帮助交通管理部门有效管理交通流量，提高交通安全性和效率。
本文将介绍智能交通监控系统的设计与实现。
1. 引言智能交通监控系统的设计与实现是利用计算机视觉技术处理交通图像，并通过智能分析算法对交通场景进行建模、车辆行为识别、异常行为检测等核心功能来实现的。
本文旨在探讨如何设计和实现一种高效可靠的智能交通监控系统。
首先，我们将介绍系统的整体架构和主要功能模块，然后详细讨论每个模块的设计与实现细节，最后给出实验结果和系统的性能评估。
2. 系统架构智能交通监控系统的整体架构主要包括图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、目标检测与识别模块、异常行为检测模块和用户界面模块。
图像采集模块负责采集交通场景的图像或视频，图像预处理模块对采集到的图像进行去噪、增强和校正等预处理操作，特征提取模块提取交通场景中的关键特征，目标检测与识别模块对图像中的车辆和行人进行检测和识别，异常行为检测模块对交通场景中可能存在的异常行为进行识别，用户界面模块用于交互展示系统的运行结果和提供参数调节功能等。
3. 模块设计与实现3.1 图像预处理图像预处理模块主要包括图像去噪、增强和校正等操作。
去噪可以通过滤波器方法，如中值滤波或高斯滤波，对图像进行平滑。
图像增强可以采用直方图均衡化或对比度拉伸方法，提高图像的清晰度和对比度。
图像校正主要利用摄像机标定矩阵或特定几何关系，将图像的畸变进行校正，以保证后续处理算法的准确性。
3.2 特征提取特征提取模块主要负责从预处理后的图像中提取车辆和行人等关键特征。
对于车辆，常用的特征包括颜色、形状和尺寸等；对于行人，常用的特征包括人体轮廓、行走姿势和衣服颜色等。
可以使用机器学习方法，如支持向量机（SVM）或人工神经网络（ANN），训练分类器来实现特征提取。
基于计算机视觉的智能车辆安全监控系统研究
基于计算机视觉的智能车辆安全监控系统研究随着科技的不断更新，人工智能技术也越发普及。
计算机视觉作为人工智能技术的一个重要分支，正在为许多行业带来创新的突破。
其中，自动驾驶领域的发展也在不断加速。
然而，在自动驾驶中，安全性问题一直是一个非常关键的问题，如此高度依赖视觉感知的自动驾驶技术必须能够及时准确地识别道路上的危险情况，才能保证车辆安全行驶。
因此，基于计算机视觉的智能车辆安全监控系统研究也变得越来越重要。
一、计算机视觉技术在汽车领域的应用基于计算机视觉技术的汽车智能安全监控系统，可以帮助自动驾驶汽车实现自动化的交通场景监测，在行驶过程中监测前方道路障碍物、行人等物体，实现自动避障和紧急制动等安全措施。
此外，还可以基于图像识别技术进行车牌识别、交通信号灯识别等，准确判断交通信号灯的颜色，并进行智能识别、判断与应对交通事故风险，提前采取预防措施，提高道路行驶安全性。
二、智能车辆安全监控系统的设计1.图像采集智能车辆安全监控系统要求能够实时获取车辆行驶过程中拍摄到的图像信息，在这个过程中，摄像头的品质和摆放位置尤为重要。
常见的位置有：车前方摄像头、车后方倒车摄像头、侧面摄像头等。
此外，为了提高图像采集的效果，可以采用多摄像头联合拍摄的方法，提高图像的准确性和全面性。
2.图像处理图像处理是智能车辆安全监控系统的核心。
在进行图像处理时，需要先进行图像分割，将道路、天空、交通标志、行人等不同的区域分开，然后进行图像特征提取、目标检测、分类等处理。
常用的方法有深度学习、卷积神经网络等等。
深度学习技术能够自动学习并提取图像的特征，这样能够更加准确的识别目标物体，为后续的处理提供更好的准确性和稳定性。
3.风险预警通过实时检测图像信息，在出现危险情况之前，智能车辆安全监控系统可以实现语音提醒、强制刹车、开启防撞气囊等智能应对机制，提高安全性。
三、未来展望目前，计算机视觉技术在智能车辆领域的应用还有很大的提升空间，未来发展方向将会更加高效、更加人性化。
基于机器视觉的智能车牌识别系统设计
基于机器视觉的智能车牌识别系统设计引言随着人工智能技术的快速发展，基于机器视觉的智能车牌识别系统已经成为了现实。
这种系统利用计算机视觉技术，将车辆图片中的车牌信息自动识别出来，为交通安全、停车管理以及智能交通系统的发展提供了重要的支持。
本文将详细介绍一个基于机器视觉的智能车牌识别系统的设计。
一、系统原理智能车牌识别系统的核心原理是利用计算机视觉技术对车辆图片进行处理和分析，提取出车牌上的字符信息。
整个系统的流程可以分为以下几个步骤：1. 图像采集与预处理：首先，系统需要获取车辆图片，可以通过摄像头或者视频设备进行采集。
采集后，需要对图片进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，以提高后续字符识别的准确性。
2. 车牌定位：车牌定位是整个系统的关键步骤，它的目标是将车牌从整个图片中分割出来。
这一步主要依靠图像处理算法实现，包括颜色梯度、边缘检测、形态学处理等，以提取出车牌的位置信息。
3. 字符分割：在车牌定位的基础上，需要将车牌上的字符分割开来。
字符分割也是利用图像处理算法完成的，可以使用边缘信息、区域划分等方法，将字符分割成单个的图像块。
4. 字符识别：字符识别是整个系统的核心任务，它的目标是将字符图像识别出来，转化成对应的文本信息。
基于机器学习和深度学习的方法被广泛应用于字符识别任务，可以使用卷积神经网络(CNN)或者循环神经网络(RNN)等方法进行训练和识别。
5. 结果输出与存储：最后，系统将识别结果输出并存储，可以通过显示在屏幕上或者保存到数据库中的方式呈现给用户或者其他系统。
二、关键技术1. 图像处理算法：图像处理是智能车牌识别系统中的重要环节，其中车牌定位和字符分割是关键步骤。
常用的图像处理算法包括Sobel算子、Canny算子、形态学操作等，它们能够通过对图像进行边缘检测、形态学操作等操作，实现对车牌的定位和字符的分割。
2. 字符识别算法：字符识别是智能车牌识别系统的核心任务，采用机器学习和深度学习算法可以提高识别准确率。
基于计算机视觉的智能车辆识别与跟踪系统设计
基于计算机视觉的智能车辆识别与跟踪系统设计智能车辆识别与跟踪系统的设计是基于计算机视觉技术，在车辆识别和跟踪方面发挥着重要的作用。
该系统可以通过图像或视频数据对道路上的车辆进行自动识别和跟踪，为交通管理、安全监控以及智能交通系统等领域提供有力支持。
一、系统设计目标智能车辆识别与跟踪系统旨在实现以下目标：准确识别道路上的车辆；实时跟踪车辆的位置和动态行为；提供可靠的车辆信息用于其他应用；具备较高的鲁棒性和实时性。
二、系统设计原理智能车辆识别与跟踪系统的设计基于计算机视觉技术。
其主要框架包括图像采集、预处理、特征提取、车辆识别与跟踪等步骤。
1. 图像采集系统通过摄像头或其他图像采集设备获取道路上的车辆图像或视频。
采集设备的性能和布置位置对系统效果有重要影响，应根据具体应用场景进行选择和调整。
2. 预处理采集到的图像或视频数据需要进行预处理，以消除干扰和提高后续处理的效果。
预处理包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作。
通过这些操作，可以得到清晰、准确的车辆图像，为后续的特征提取提供良好的基础。
3. 特征提取特征提取是智能车辆识别与跟踪系统的关键步骤。
系统需要从车辆图像中提取出能够表征车辆特征的关键信息。
常用的特征包括车辆颜色、形状、纹理等。
可以采用传统的特征提取算法，如Haar特征、SIFT特征等，也可以使用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
4. 车辆识别与跟踪在获得了车辆的特征信息后，系统需要将其与已知的车辆模型进行比对，以实现车辆的识别。
识别结果可以用于车辆分类、车辆计数、车辆检测等应用。
同时，系统还需要实时跟踪车辆的位置和运动轨迹，以提供准确的车辆信息。
跟踪算法可以采用相关滤波器、卡尔曼滤波器等传统方法，也可以使用基于深度学习的目标跟踪算法。
三、系统设计关键技术与挑战智能车辆识别与跟踪系统的设计涉及到许多关键技术和挑战。
以下是其中一些主要方面：1. 图像处理和分析图像处理和分析是智能车辆识别与跟踪系统的基础。
基于视觉技术智能车系统的设计
基于视觉技术智能车系统的设计胡长晖;叶梦君;张先鹤;李鹏;张佳锐;梅真【摘要】Introduce digital camera OV6620 as the vision sensor of the self - tracing smart car system. Detailed describe, small scale black line extracting method of effective vision sensor signal Using incremental digital PID control algorithm to achieve control system of the smart car. Experimental tests show that the smart car system are good at stability,speed and forward - loo- king.%介绍了一种以OV6620数字摄像头为视觉传感器的自循迹智能车系统，详细阐述了视觉传感器有效信号的小范围黑线提取法，采用增量式数字PID控制算法，实现智能车调速。
实验测试表明，本智能车系统具有良好的稳定性、快速性和前瞻性。
．【期刊名称】《湖北师范学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(032)002【总页数】5页(P17-21)【关键词】OV6620;智能车;小范围黑线提取法;增量式数字PID算法【作者】胡长晖;叶梦君;张先鹤;李鹏;张佳锐;梅真【作者单位】湖北师范学院机电与控制工程学院,湖北黄石435002;湖北师范学院机电与控制工程学院,湖北黄石435002;湖北师范学院机电与控制工程学院,湖北黄石435002;湖北师范学院机电与控制工程学院,湖北黄石435002;湖北师范学院机电与控制工程学院,湖北黄石435002;湖北师范学院机电与控制工程学院,湖北黄石435002【正文语种】中文【中图分类】TP2720 前言视觉技术、传感技术和控制技术的融合是是当今科技研究的热点，并已经在各行各业取得成功，具有重要的研究和应用价值。
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１ 智 能 车 系统 的整 体 结 构
视 觉技 术智 能车 根据 功能可 分 为 ７个 部 分 ： Ｍ ９ Ｉ Ｘ １ ８为 主控 制 器 的最 小 系统 模 块 、 以 Ｃ Ｓ ２ Ｓ２ 视觉
传感器模块 、 电源管理模块 、 速度测量反馈模块 、 舵机驱动模块 、 电机驱动模块 、 无线传输模块 。如图 ｌ 示 为智能 车 系统 的整 体结 构 图。 所
电源 管理模 块将 车载 主电 源 （ ．ｖ） Ｄ ７２ 经 Ｃ—Ｄ Ｃ转 换后 ， 主控 制 器 （ｖ） 舵 机 （ｖ） 视 觉传 感 为 ５ ， ６ ， 器（ｖ ， ５ ） 电机驱 动 （Ｖ） ５ 等模块 供 电。
２ 视 觉传 感 器设 计
’
０ ６ ２ 一款功 能强 大的单 芯 片 Ｃ Ｓ彩 色 数 字 图像 传 感 器 ， 有 １１７ Ｖ ６０是 ＭＯ 具 ０ ３６像 素 ，５ ３６×２２分 ９ 辨率的图像阵列 ， 能以 Ｙ Ｖ ， Ｂ Ｕ Ｇ Ｒ格式输出 ８ １ 位视频信息。由于智能车的赛道 由黑色和白色 位／ ６ 组成 ， 主控制 器 Ｍ ９ １Ｘ １８的数据 处 理速 度 相对 于 Ｏ ６２ Ｃ Ｓ２ Ｓ２ Ｖ ６０较慢 ， 因此 对 ０ ６２ Ｖ ６０采用 简单 、 准确
第３ ２卷 第 ２期
湖北 师范学院学报 （ 自然 科 学 版 ）
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ｕ ｅ Ｎ ｒ ａ Ｕ ｉ ｒ ｔ Ｎ ｔｒｌ ｃ ｎ ｅ ｏ ｒａ ｏ ｂ ｉ ｏｍ ｌ ｎｖ ｓ ｙ（ ａ ａ Ｓ ｉ ｃ ） Ｈ ｅｉ ｕ ｅ
ＶｏＩ３ ．２
Ｎｏ ２． ０ ２ ． ２ ｌ
１ １ 主控 制器 ．
Ｍ ９ １ Ｘ Ｉ ８具有 １ ８ Ｂ的 Ｆ Ａ Ｈ，２ Ｂ的 Ｒ Ｍ，Ｋ Ｃ Ｓ２ Ｓ２ ２Ｋ Ｌ Ｓ １Ｋ Ａ ４ Ｂ的 Ｅ Ｐ Ｏ Ｅ Ｒ Ｍ。片上集 成有 电压调节 、 在 线 调 试 、 钟产 生 、 时器 、 ／ 时 定 Ａ Ｄ转换 、 ＷＭ输 出等模 块 ， Ｐ 满足智 能 车对 主控制 器资 源 的要求 。
关 键 词 ： Ｖ ６０ 智 能 车 ； 范 围 黑线 提 取 法 ； 量 式 数 字 ＰＤ 算 法 Ｏ ６２ ； 小 增 Ｉ 中 图 分 类 号 ：Ｐ ７ Ｔ２２ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ：０９ ７ ４ ２ １ ）２ ０ １． ５ １０ ￣ １ （０ ２ ０ ． ０ ７ ０
‘ ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊ ｉ ｎ １ ０ ｏ ： ３ ６ ／ ． ｓ ． ０ ９—２ １ ． ０ ２ ０ ． ０ ０ ｓ ７ ４２ １ ．２ ０ ５
１ ３ 电机驱 动 ．
电机 驱 动模 块 是 由 分 离 元 器 件 ＩＦ ９ ５ ＩＦ ４ Ｎ搭 建 的Ｈ桥 ， 控 制 器 输 出 两 路 Ｐ Ｒ４０和 Ｒ Ｚ８ 主 ＷＭ控 制
收 稿 日期 ：０ ｌ ｌ— １ ２ １— １ ４
作者简介 ： 胡长晖 （９ ３ １８ 一
）男 ， ， 和单 片机与嵌入式系统 讲 主要
２５ｍ 的连 续黑 色线条 。该 黑色 线条 作 为智 能车 的行驶 导航 信号 。视 觉技术 智 能车采 用 数摄 像 头传 ．ｃ 感器检 测路 径 中心黑线 ， 沿着 黑线 快速 行驶 。通 过 提取 的路 径 黑 线 信息 ， 断路 径 的情 况 ， 而控 并 判 从
制智 能车 的行驶 方 向和行驶 速 度 。
・
１ ・ ７
信 号驱 动 Ｉ４ ２ 片 ， 制 Ｈ桥 驱动 电机正 反转 。 Ｒ ４７芯 控
１ ４ 速 度反 馈 ．
采 用光 电编 码器 Ｙ ３ Ｄ一（ Ｓ ２ Ａ一 ０ 脉 冲数 ２０ 具有 功耗 低 ， 冲击 ， 量轻 的特点 。 Ｚ０ ４ ）一 Ｎ ２０， ０， 抗 重
１ ５ 电源 管理 ．
况不同， 因此使用 Ｏ ６ ２ 亮度信号 Ｙ就能很好 的达到采集检测路径信息的 目的。抛弃色彩信号 Ｕ Ｖ６ｏ 、 Ｖ也 直接 的减 轻 了主控制工 作量 。在 Ｙ Ｖ格式 的 ８位视 频 数据 输 出模 式下 ， Ｖ ６ ０的 Ｙ管 脚 除 了 Ｕ Ｏ ６２
基 于 视 觉 技 术 智 能 车 系统 的 设 计
胡长晖 ， 叶梦 君 ， 张先 鹤 ， 李 鹏 ， 张佳 锐 ， 梅 真
（ 湖北 师范 学院 机 电与控 制 工程 学院 ， 湖北 黄石 ４ ５０ ） ３０２
摘 要 ： 绍了一种以 Ｏ ６ ２ 介 Ｖ ６０数字摄像 头为视觉传感 器的 自循 迹智能 车 系统 ， 详细 阐述 了视 觉传感 器有 效 信 号的小范 围黑线提取 法 ， 用增量式数 字 ＰＤ控 制算 法， 采 Ｉ 实现 智 能车调速 。实验 测试 表明 ， 本智 能车 系 统具有 良好的稳 定性 、 快速性和前瞻性 。
的控制 方法 最好 。
图 １ 智 能 车 系统 整 体 结 构 图
．
图 ２ ０ ６２ Ｖ ６ ０与主 控 制 电路
本智 能 车系统 采用 Ｙ Ｖ格 式输 出 ８位视频 信息 ， 中 Ｙ表 示亮 度 信号 ， Ｖ表 示 色彩 信 号 。 由 Ｕ 其 ｕ、 于 智能 车信号 采集 的 目的主要 是 为 了区分路 径 的 白色底板 和 黑色 导航 线 ， 白色 和 黑色 对 光 的反 射情
１ ２ 视 觉传 感器 ．
视 觉传 感 器可 以选 择模 拟摄 像 头或 数 字摄 像 头 ， 拟摄 像 头存 在 消 耗 Ｃ Ｕ资源 多 ， 点个 数 少 模 Ｐ 取 等 缺点 ， 数值 摄像 头避 免 了模拟摄 像 头 的缺点 ， 出信号 稳定 、 靠 因此 本 智 能 车系 统 采用 数 字摄 输 可 像 头 Ｏ ６２ Ｖ ６０作 为视觉 传感 器 。
．
０ 前 言
视 觉 技术 、 感技 术和 控制 技术 的融 合是 是 当今科 技研究 的热点 ， 已经在 各行 各 业取 得成 功 ， 传 并 具 有 重 要 的 研 究 和 应 用 价 值 。 觉 技 术 智 能 车 系 统 行 驶 的 路 径 为 白色 Ｋ 板 ， 径 中心 有 宽 度 为 视 Ｔ 路