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簡要介紹了基于機器視覺導航區域智能車輛(CyberCar)的導航原理和組成。首先采用逆M序列作為辨識輸入信號和最小二乘算法得到車輛轉向系統的系統辨識特征方程,結合預瞄運動學模型和車輛二自由度轉向動力學模型,從而建立車輛基于視覺預瞄的轉向動力學控制數學模型,根據線性二次型最優控制理論得到狀態線性反饋的最優控制規律。通過仿真分析和試驗,驗證了最優控制器在CyberCar戶外路徑跟蹤過程中平穩、可靠。
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智能車輛導航是通過對道路標記線的跟蹤來控制車輛的行駛方向,使車輛沿著圖像識別出來的車道線行駛。首先介紹了獲取智能車輛導航路徑控制信息的方法,通過處理后的道路圖像,建立道路標記線與車輛跟蹤路徑側偏距與方向偏差的數學模型。然后利用BP神經網絡設計了神經網絡轉向控制器,并在MATLAB環境中利用神經網絡工具箱Network/Data Manager進行了道路實驗。實驗結果可以證明神經網絡控制器很好的逼近了目標,有效的學習了駕駛員開車的轉向經驗。
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