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新型视觉区域智能车辆导航控制器设计

２００６年１０月

第２３卷第１０期公路交通科技ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｉｇｈｗａｙａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ

Ｏｃｔ．２００６

Ｖｏｌ．２３Ｎｏ．１０

文章编号：１００２－０２６８（２００６）１０－０１０３－０５

收稿日期：２００５－０８－０２

基金项目：中国博士后科学基金资助项目（２００４０３６３９７）；吉林大学青年教师基金资助项目

作者简介：王荣本（１９４６－），男，教授，博士生导师．研究方向为智能车辆与汽车安全辅助驾驶．（ｗｒｂ＠ｊｌｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）

０前言

近年来，在解决生产线的自动化与高速公路智能化的同时，人们也将研究方向转向市内新型区域

智能交通系统———

ＣｙｂｅｒＣａｒＳｙｓｔｅｍ的开发上来。这是智能车辆领域又一新的发展方向，旨在解决城市交通中存在的很多问题，是人类科技发展的一个象征。

区域智能车辆（ＣｙｂｅｒＣａｒ）是具有完全自主驾驶能力的道路交通工具，在初始阶段，它只是为在市区或限定范围内以低速行驶的短途运输而设计的，长期目标是能够在专用轨道上高速自动运行。

智能车辆的导航方法根据导航信息的形式不同，一般分为无线式导航和有线式导航。无线式导航又可分为参考位置设定法、标志反射法、图像识别法等。有线导航可分为磁感应式导航法、标识线图像识别法等。在上述的各种导航方式中，视觉导航因为具有信息丰富、适应范围广、智能化程度高等特有的优越性能而受到各国的关注，将逐渐成为智能车辆导航方式的主要发展方向。对于户外自主引导区域智能车辆（ＣｙｂｅｒＣａｒ）的导航控制器，目前较少论文涉及，为了开展对该领域的研究，我们设计并制造了基于视觉导航的ＪＬＵＩＶ－５区域智能车辆（Ｃｙｂｅｒ－

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｇｕｉｄｉｎｇｐｒｉｎｃｉｐｌｅａｎｄｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆＣｙｂｅｒＣａｒｂａｓｅｄｏｎｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ＡｐｐｌｙｉｎｇＩＭｓｅｑｕｅｎｃｅｓｉｇｎａｌｓａｓｉｎｐｕｔｒｅｓｐｏｎｓｅｓｉｇｎａｌｓａｎｄｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｍｅｔｈｏｄｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｅｑｕａｔｉｏｎｆｏｒＣｙｂｅｒＣａｒｓｔｅｅｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂｙｓｙｓｔｅｍｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｐｒｅｖｉｅｗｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｍｏｄｅｌａｎｄｔｗｏ－ｄｅｇｒｅｅｓｔｅｅｒｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｍｏｄｅｌｏｆｖｅｈｉｃｌｅ，ｔｈｅｒｅｆｏｒｅｔｈｅｓｔｅｅｒｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｐｒｅｖｉｅｗｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｆｏｒＣｙｂｅｒＣａｒｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｏｆａｌｉｎｅａｒｓｔａｔｅ－ｖａｒｉａｂｌｅｆｅｅｄｂａｃｋｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｌｉｎｅａｒｑｕａｄｒａｔｉｃｆｏｒｍｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｏｒｙ．ＩｔｗａｓｐｒｏｖｅｄｂｙｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｏｕｔｄｏｏｒＣｙｂｅｒＣａｒｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｃｏｕｌｄｔｒａｃｅｔｈｅｐａｔｈｓｔｅａｄｉｌｙａｎｄｒｅｌｉａｂｌｙ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｙｓｔｅｍｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｖｅｈｉｃｌｅ；ＣｙｂｅｒＣａｒ

新型视觉区域智能车辆导航控制器设计

王荣本，张荣辉，储江伟，金立生，游峰

（吉林大学交通学院，吉林长春１３００２５）

摘要：简要介绍了基于机器视觉导航区域智能车辆（ＣｙｂｅｒＣａｒ）的导航原理和组成。首先采用逆Ｍ序列作为辨识输入信号和最小二乘算法得到车辆转向系统的系统辨识特征方程，结合预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型，从而建立车辆基于视觉预瞄的转向动力学控制数学模型，根据线性二次型最优控制理论得到状态线性反馈的最优控制规律。通过仿真分析和试验，验证了最优控制器在ＣｙｂｅｒＣａｒ户外路径跟踪过程中平稳、可靠。关键词：系统辨识；最优控制器；智能车辆；ＣｙｂｅｒＣａｒ中图分类号：ＴＰ２４

文献标识码：Ａ

ＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒＤｅｓｉｇｎｆｏｒＣｙｂｅｒＣａｒＢａｓｅｄｏｎＶｉｓｉｏｎＮａｖｉｇａｔｉｏｎ

ＷＡＮＧＲｏｎｇ－ｂｅｎ，ＺＨＡＮＧＲｏｎｇ－ｈｕｉ，ＣＨＵＪｉａｎｇ－ｗｅｉ，ＪＩＮＬｉ－ｓｈｅｎｇ，ＹＯＵＦｅｎｇ

（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，ＪｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＪｉｌｉｎＣｈａｎｇｃｈｕｎ１３００２５，Ｃｈｉｎａ）

公路交通科技第２３卷

Ｃａｒ）试验样车，并基于该平台设计最优控制器进行试

验研究工作。

１车辆视觉导航原理

目前，视觉导航逐渐成为智能车辆导航方式的

主流。我们在路面铺设反光白条，由于路标和暗色

路面在ＣＣＤ所采图像中的灰度值具有一定差异，进

行相关图像处理工作来拟合路径的中心线，得到准

确的路径信息，如图１所示。图像的中心点位置代

表车辆的纵向中心线和横向中心线的交点，当图像

的横向中心线与路径中心线交点位于图像中心点左

边时，侧向距离偏差ｅｄ定义为负；当图像的横向中

心线与路径中心线交点位于图像中心点右边时，侧

向距离偏差ｅｄ定义为正。方位偏差ｅθ以垂直向上为

起始方向，顺时针为正，逆时针为负。

１．１方位偏差的计算

得到拟合的路径中心线之后，设直线方程为：

ｙ＝Ａｘ＋Ｄ，其中Ａ为直线斜率，Ｄ为直线截距。车辆

的方位偏差ｅ

＝－ａｔａｎ（Ａ）。

图１导航控制器输入参数

Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｉｎｐｕｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

１．２侧向偏差的计算

使图像横向中心线与路径拟合中心线相交，得

到交点Ｏ（ｘｏ，ｙｏ），则Ｏ点横坐标和图像中心点的横坐

标之差即为车辆的侧向距离偏差ｅｄ：

ｅｄ＝ｘ

ｏ

－ｗ／２，

式中，ｗ为图像的宽度。

２车辆转向最优控制器设计

区域智能车辆（ＣｙｂｅｒＣａｒ）的结构示意图如图２所示，主要包括转向系统、驱动系统、控制单元、安全保障系统、计算机控制平台、充电装置。ＣＣＤ安装在ＣｙｂｅｒＣａｒ挡风玻璃前处。

２．１车辆转向系统的系统辨识

车辆要实现灵敏的转向控制，其转向机构的数学模型在控制器设计中占有重要地位，描述着计算机Ｄ／Ａ输出值和转向轮转角的关系。采用数学解析方法十分复杂且通常不能反映系统特性，故采用系统辨识的方法进行建模。辨识原理如图３所示。

图２ＣｙｂｅｒＣａｒ结构示意图

Ｆｉｇ．２ＴｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＣｙｂｅｒＣａｒ

图３ＣｙｂｅｒＣａｒ转向系统辨识原理

Ｆｉｇ．３Ｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｓｔｅｅｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ

要得到车辆转向系统动态特征方程，首先对ＣｙｂｅｒＣａｒ转向系统进行阶跃输入响应试验，如图４所示，步进电机输入频率的大小为８００Ｈｚ，右图为采用了ＢｕｔｔｅｒＷｏｒｔｈ［８，０．３８６］低通滤波器数据处理后的结果，可看出转向轮转角在很短的时间内就进入稳态过程，难以反映系统动态特性，所以做差分处理，可得转向轮角速度阶跃响应曲线，如图５所示，输入频率为８００Ｈｚ，右图为采用了ＢｕｔｔｅｒＷｏｒｔｈ［８，０．２７３］低通滤波器数据处理后的结果。差分公式为：

图４ＣｙｂｅｒＣａｒ转向系统阶跃响应曲线图

Ｆｉｇ．４Ｔｈｅｓｔｅｐｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｓｔｅｅｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ

１０４

第１０期图５角速度阶跃响应

Ｆｉｇ．５Ｔｈｅａｎｇｌｅｓｐｅｅｄｓｔｅｐｒｅｓｐｏｎｓｅ

ω（ｋ）＝πα

［（ｋ＋１）Ｔ］－α（ＫＴ）１８０Ｔ

。选逆Ｍ序列信号为辨识输入信号，它和白噪声信号的自相关函数如（１）、（２）式，产生方法为Ｍ序列与方波复合，如（３）式。最高响应频率ｆｍ＝１．６７Ｈｚ，最小时钟周期Δｔ和逆Ｍ序列信号周期Ｎｐ根据经验公式（４）、（５）取０．１８ｓ和１５，幅值Ａ取８００Ｈｚ。

ＲＭ（τ）＝ａ２

１－

ＮＰ＋１ＮＰτ

ｔ!

，－Δｔ≤τ≤Δｔ，（１）ＲＭ（τ）＝ａ２

－ＮＰ

，Δｔ＜τ＜（ＮＰ－１）Δｔ，

（２）ＩＭ

（ｋ）＝Ｍ（ｋ）$Ｓ（ｋ），（３）（ＮＰ－１）×Δｔ＞Ｔｓ，

（４）Δｔ≤０．３×１ｆ

ｍ!"

，（５）Ａ

（ｚ－１

）ｙ（ｋ）＝Ｂ（ｚ－１

）ｕ（ｋ）＋ｅ（ｋ），（６）

其中，Ａ（ｚ－１

）＝１＋ａ１ｚ－１

＋…＋ａｎａｚ－ｎａ

；

Ｂ

（ｚ－１

）＝ｂ０＋ｂ１ｚ－１

＋…＋ｂｎａｚ－ｎｂ。图６为逆Ｍ序列的试验结果，数据处理过程中采用ＢｕｔｔｅｒＷｏｒｔｈ［８，０．２５７］低通滤波器进行处理。假设ＣｙｂｅｒＣａｒ转向模型为ＡＲＸ模型，如公式（６），采用最小二乘估计法得到ＣｙｂｅｒＣａｒ转向系统动态特性方程Ｇ（ｓ）并作降阶处理，图７为系统仿真与试验数据对比图，拟合率为９３．５％，Ｔｓ为采样时间。

Ｇ（ｓ）＝０．０２０２９ｓ３－０．０４４７ｓ２

＋５８．１０１ｓ＋９６．１４７４６．２３ｓ３＋７２．８９ｓ２

＋６９５．７３ｓ＋１０１０．９，Ｇ′（ｓ）＝０．６２０９ｓ＋６．６３６１

（降阶后）。

２．２预瞄运动学和二自由度转向动力学模型

视觉信息是操纵车辆时最重要的信息来源，但是此时的视觉信息不是车辆质心处的侧向偏差和方位偏差，而是车辆前方某预瞄点处的偏差，这对车辆的自主导航是非常关键的。取预瞄运动学模型为：

图６逆Ｍ序列试验结果

Ｆｉｇ．６ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｏｆＩＭｓｅｑｕｅｎｃｅ

图７仿真与试验对比图

Ｆｉｇ．７Ｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｂｅｔｗｅｅｎｍｅａｓｕｒｅｄｏｕｔｐｕｔ

ａｎｄｓｉｍｕｌａｔｅｄｍｏｄｅｌｏｕｔｐｕｔ

ｅｄ＝ｖｘｅθ－ｖｙ－φＬ，

ｅθ

＝ｖｘ

Ｍ－φ

，????其中，ｖｘ和ｖｙ分别为车辆质心处的速度分量；φ?为车辆横摆角速度；Ｍ代表道路曲率；Ｌ是预瞄距离。

根据车辆在二自由度模型下纵横轴线上的力平衡方程，推导出车辆转向运动的侧向动力学方程：

ｍｖ２

ｓｉｎβ－ｍｖｃｏｓβ＋Ｆｒｚ＋Ｆｆｚｃｏｓδ－Ｆｆｓｉｎδ＝０，ｍｖ２

ｃｏｓβ＋ｍｖｓｉｎβ－Ｆｒ－Ｆｒｚｓｉｎδ－Ｆｆｃｏｓδ＝０，ｖｙ＝－Ｋｒ＋Ｋｒｍｖｘｖｙ＋ＫｒＬｒ－ＫｆＬｆｍｖｘ－ｖｘ!"

φ＋Ｋｆｍ

δ，φ＝－ＬｆＫｆ＋ＬｒＫｒＩｖｘｖｙ－Ｌ２ｆＫｆ＋ＬｒＫｒＩｖｘφ＋ＬｆＫｆＩδ

。?????２

２．３ＣｙｂｅｒＣａｒ转向控制状态空间模型的建立

王荣本，等：新型视觉区域智能车辆导航控制器设计１０５

公路交通科技第２３卷

结合区域智能车辆（ＣｙｂｅｒＣａｒ）转向系统的动态特征方程、预瞄运动学模型与车辆二自由度动力学模型，得到ＣｙｂｅｒＣａｒ转向控制的状态空间模型。

ｘ＝Ａｘ＋Ｂｕ，

?ｙ＝Ｃｘ＋Ｄ，

其中，

Ａ＝

Ａ１１Ａ１２００Ｋｆｍ

Ａ１２Ａ２２００ＬｆＫｆＩ－１－ＤＬ０ｖｘ００－１００００

０

Ａ５５

""""""""""""""""""""""""#

$%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%&

，Ｃ＝（０；Ｅ），ｘ＝ｖｙ

ｅｄｅθ’((((((((((((((((()

++++++++++

++++

+++,

ａ

，Ｂ＝００

００Ｂ５１

’(((((((((((((((()

*++++++++++++++++,

，Ｄ＝（０），

?Ａ１１＝－

Ｋｆ＋Ｋｒｍｖｘ，Ａ１２＝ＫｒＬｒ－ＫｆＬ

ｆｍｖｘ

－ｖｘ，Ａ２１＝－ＬｆＫｆ＋ＬｒＫｒＩｖｘ，Ａ２２＝－Ｌｆ２

Ｋｆ＋Ｌｒ２

Ｋ

ｒＩｖｘ

，

Ａ５５＝－６．６３６１，Ｂ５１＝－６．６２０９，

Ｋｆ，Ｋｒ为轮胎侧偏刚度，Ｌｆ，Ｌｒ为车辆质心到前后轮

的距离，Ｉ为车辆转动惯量，ｍ为车辆质量。

２．４ＣｙｂｅｒＣａｒ转向最优控制器性能指标选取

设线性系统状态方程为

ｘ（ｔ）＝Ａｘ（ｔ）＋Ｂｕ（ｔ），ｘ（ｔ０）＝ｘ０，

?则关于状态变量和控制变量的二次型性能指标的一般形式为

Ｊ＝１２

ｘ（ｔｆ）－ｘｄ（ｔｆ-.）Ｔ

Ｐｘ（ｔｆ）－ｘｄ（ｔｆ-.）＋１２

ｆ

ｔｆ

ｔ０

/ｘ（ｔ）－ｘｄ

（ｔ-.）Ｔ

Ｑｘ（ｔ）－ｘｄ

（ｔ-.）＋ｕＴ

（ｔ）Ｒｕ（ｔ0

1）ｄｔ，其中，ｘｄ（ｔ）（ｔ∈［ｔ０，ｔｆ］）表示期望的状态轨迹，加权矩阵

Ｐ和Ｑ为半正定对称矩阵，Ｒ为正定对称矩阵。

由ＣｙｂｅｒＣａｒ转向控制状态空间模型可知系统是开环不稳定的，但是系统可控，所以可以通过状态反馈任意配置极点使系统稳定。选取状态变量

ｖｙ，

?，ｅｄ，ｅθ，α。设期望状态为（０；０；０；０；０），即平衡零点，我们的设计目标就是当系统的初始状态ｘ（ｔ０）由于某种原因偏离了期望状态时，应在最优控制器的

调节作用下，使系统恢复到平衡状态。因此希望在调节过程中，偏离平衡状态的误差平方积分为最小。

Ｊ１＝

ｔｆ

ｔ０

/ｘＴ

Ｑｘ＋ｕＴ

Ｒ3

4ｕｄｔ，则使性能指标Ｊ１最小的最优控制为

ｕ＝－Ｒ－１ＢＴＰｘ，

其中，Ｐ是代数Ｒｉｃｃａｔｉ方程的对称正定常数解

ＰＡ＋ＡＴＰ－ＰＢＲ－１ＢＴＰ＋Ｑ＝０，

则系统的状态反馈增益矩阵为

Ｋ＝Ｒ－１ＢＴＰ，

最优控制器的输出为

ｕ＝－Ｋｘ。

ＣｙｂｅｒＣａｒ最优控制器的输出ｕ为转向系统的输入ＤＡ。

３仿真分析与试验验证

根据参考文献［８］，ＣｙｂｅｒＣａｒ前后轮侧偏刚度取为

Ｋｆ＝３００００（ｒａｄ／ｓ），Ｋｒ＝３００００（ｒａｄ／ｓ）。前轮到车辆质心

处的距离为Ｌｆ＝１．２ｍ，后轮到车辆质心的距离为Ｌｒ＝１．１ｍ，ＣｙｂｅｒＣａｒ样车的车重取ｍ＝１０００ｋｇ，车辆

转动惯量为Ｉ＝２７００（ｋｇ?ｍ２），车辆预瞄距离为２．５ｍ。

加权矩阵Ｑ＝ｄｉａｇ［ｑ１ｑ２ｑ３ｑ４ｑ５］，为一个对称正定矩阵。ＣｙｂｅｒＣａｒ在户外自主导航的过程中应该始终是一个平滑、稳定的，所以ｑ３和ｑ４的选取很重要，同时转向轮转角α是一个重要的约束状态量，ｑ５的

大小直接影响控制器的调解性能。在这里我们选取

Ｑ＝ｄｉａｇ［１０１０５０８０４０］，由Ｑ＝ｐ×Ｒ，Ｒ＝Ｉ，Ｉ为单

位矩阵，ｐ将影响控制器纠偏的动态特性和稳态误差，这里取ｐ＝２０。

取初始状态ｘ（ｔ０）＝（０００．３０．０４０），即侧偏０．３ｍ，方偏０．０４ｒａｄ，各状态变量仿真收敛曲线如图８，图９为两偏差异向时仿真曲线图。

图８最优控制器仿真曲线

Ｆｉｇ．８Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｃｕｒｖｅｏｆｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

１０６

第１０期图９最优控制器仿真曲线

Ｆｉｇ．９Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｃｕｒｖｅｏｆｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

试验中我们选取Ｋ＝［０．０１１０．００２４－１．３９５－２．０６９８

１．０７４２］，ｑ１，ｑ２，ｑ３，ｑ４，ｑ５，分别为３，０．１５，１２０，

１５０，８０，由于测量状态变量φ?和ｖｙ的传感器比较昂贵且安装麻烦，而仿真和试验表明在目前工况下这两个状态变量对导航控制的影响不大，我们取定为较小的定常值ｕ０。控制器输出为ｕ＝ｕ０－１．３９５×ｅｄ－２．０６９８×ｅθ＋１．０７４２×α

。图１０为跟踪试验曲线，图１１为跟踪阶跃线试验曲线，速度分别为３ｍ／ｓ和２ｍ／ｓ。试验表明方向偏差控

制在２°

以内，侧向偏差控制在３ｃｍ以内，跟踪路径平稳、可靠，对阶跃偏差纠正及时。

图１０跟踪试验曲线（３ｍ／ｓ）

Ｆｉｇ．１０Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｔｒａｃｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ（３ｍ／ｓ）

图１１阶跃跟踪试验曲线（２ｍ／ｓ）

Ｆｉｇ．１１Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｓｔｅｐｔｒａｃｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ（２ｍ／ｓ）

４结论

本文根据所研发的智能车辆试验平台ＪＬＵＩＶ－５区域智能车辆（ＣｙｂｅｒＣａｒ），提出了一种视觉导航控制方案，详细地介绍了导航控制器的设计方法，采用所设计的控制器在ＣｙｂｅｒＣａｒ进行了多次户外试验，试验表明，该控制器性能稳定、可靠。目前可稳定跟踪直线、弧线、阶跃线。直线跟踪车速可达

１０ｋｍ／ｈ，弧线跟踪车速可达３ｋｍ／ｈ，基本满足区域

智能车辆要求。图１２为试验现场直线跟踪、弧线跟

踪、左右阶跃线跟踪照片。

图１２ＣｙｂｅｒＣａｒ试验照片

Ｆｉｇ．１２Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｐｈｏｔｏｅｓ

参考文献：

［１］马雷，王荣本，等．智能车辆导航控制技术［Ｊ］．吉林大学学报（工学版），２００４，３４（４）：５８２－５８６．

［２］马雷．高速智能车辆滑模变结构转向控制系统的研究［Ｄ］．吉林大学，２００３．

［３］王彩霞．ＬＱＲ最优控制系统中加权阵的研究［Ｊ］．西北民主大学学报，２００３，２４（２）：２９－３１．

［４］

李兵．基于视觉的智能车辆自主导航控制的研究［Ｄ］．吉林大学，２００１．［５］

ＢＥＮＳＯＮＨＴＯＮＧＵＥ，ＹＥＡＮ－ＴＺＯＮＧＹＡＮＧ，ｅｔａｌ．ＰｌａｔｏｏｎＣｏｌｌｉｓｉｏｎＤｙｎａｍｉｃｓａｎｄＥｍｅｒｇｅｎｃｙＭａｎｅｕｖｅｒｉｎｇＩ：ＲｅｄｕｃｅｄＯｒｄｅｒＭｏｄｅｌｉｎｇｏｆａＰｌａｔｏｏｎｆｏｒＤｙｎａｍｉｃａｌＡｎａｌｙｓｉｓ，ＰＡＴＨＲｅｓｅａｒｃｈＲｅｐｏｒｔ［Ｒ］．ＵＣＢ－ＩＴＳ－ＰＲＲＱ１－１５，１９９１．［６］

ＡＢＲＯＧＧＩ，ＭＢＥＲＴＯＺＺＩ，ＡＦＡＳＣＩＯＬＩ，ｅｔａｌ．，ＴｈｅＡＲＧＯＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＶｅｈｉｃｌｅ＇ｓＶｉｓｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍｓ［Ｒ］．Ｉｎｔ．Ｊ．ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｎｔｒｏｌａｎｄＳｙｓｔｅｍｓ，１９９９：４０９－４４１．［７］刘豹．现代控制理论［Ｍ］．北京：机械工业出版社，２０００．［８］

郭孔辉．汽车操纵动力学［Ｍ］．长春：吉林科学技术出版社，１９９１．

王荣本，等：新型视觉区域智能车辆导航控制器设计１０７

AGV视觉导航设计实施方案-经典

AGV视觉导航设计方案-经典

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

AGV搬运机器人视觉导航方案 AGV（Automated Guided Vehicle，AGV）作为现代制造系统中的物料传送设备已经得到了广泛应用。从理论上看，视觉导引AGV具有较好的技术应用前景，然而其却没能像电磁导引和激光导引AGV 那样广泛使用，主要问题在于视觉导引技术在实时性、鲁棒性和测量精度方面还有待进一步突破。由多个AGV 单元组成的AGV 系统（Automated Guided Vehicle System，AGVS）配有系统集成控制平台，对AGV 的作业过程进行监管和优化，例如，创建任务、地图生成、发出搬运指令、控制AGV 的运行路线、跟踪传送中的零件以及多AGV 的任务规划和调度。将AGV 与外部自动化物流系统、生产管理系统有机结合，对系统内每台AGV 合理地分配当前任务、选择最佳路径、实时图形监控、管理运行安全，实现信息化的管理和生产，方便地构成由调配中心计算机控制的自动化生产线、自动仓库和全自动物流系统。目前视觉导引方式主要方法有基于局部视觉和全局视觉两种方法。基于视觉导引的AGV 还没有大规模产业化，但其潜在的市场前景使其成为近几年来国内外AGV 研究的热点。全局视觉导引方法是将摄像机安装在天花板或者墙上，以整个工作环境为目标，对包括AGV、导引路径、障碍物等进行对象识别，对各个摄像机获取的图像进行基于特征的图像融合，得到全局地图。在生成的全局地图中，每个AGV 单元，导引线，障碍物的绝对坐标都能够实时获取。全局视觉方法相对于将摄像机安装在车体上的局部视觉方法，在多AGV 调度、障碍物检测（固定和移动）、避障、全局监测方面更具优势。尤其是可以对AGV 和障碍物的特征进行分类，通过增强型的卡尔曼滤波方法进行运动估计，动态跟踪每一个目标的位置、速度。但是这种方法要根据不同的现场环境，按照视野不被遮挡并覆盖整个工作空间的原则，根据摄像机放置算法决定摄像机的数目、安装位姿。因此这张全局视觉方法仅仅适用于室内且空间较大的场合，而且导引精度较低。相对而言，目前国内外研究较多的是局部视觉导引方式。局部视觉导引方式是将单车看作一个智能体，在车上安装摄像机和图像采集系统实时地处理环境信息，其主要有基于自然场景和结构化场景两种导航方式。基于自然场景的导航方式通过运行路径周围环境的图像信息与环境图像数据库中的信息进行比较，从而确定当前位置并对运行路线做出决策。这种方法不要求设置任何物理路径，在理论上具有最佳的柔性；但三维图像处理的实时性差和环境图像数据库的难以建立，限制了它的实际应用。基于结构化场景的导引方式一般是在地面粘贴或铺设一些特殊形状或颜色的线路和符号，由视觉系统识别预定义的路经，包括导引路径相对AGV 的位置偏差和角度偏差、路径节点、工位、转弯、停车、加减速等标识。这种视觉导航方式的优点是视觉系统只需提取预设的特定目标，并根据目标特征的先验知识做进一步的计算，提高了图像处理的速度和系统的鲁棒性。基于结构化场景的视觉导航技术能较好满足柔性制造系统对物流设备在导向柔性、空间利用、运行安全性以及成本等方面的要求，具有路径设置柔性高、信息识别速度快、导航稳定程度好、导航行走精度高和导向信息容量大等突出优点，因此有着更广阔的应用前景，也是国内外研究机构和学者近年来研究较多的视觉导引方式。

视觉导航智能车辆的目标识别精确性与实时性研究

视觉导航智能车辆的目标识别精确性与实时性研究 1）概述 2）视觉路径导航原理 3）识别精确性研究（提高精确性的意义和方法：滤波、自适应阈值等） 4)实时性研究（软硬件方面；软件方面：优化算法、其他处理方法（减小图像处理区域等）） 5）总结 1.概述智能车辆技术智能车辆（IntelligentVehicle）又称轮式移动机器人，是一个集环境感知、规划决策、自动驾驶等多种功能于一体的综合系统。它致力于提高汽车的安全性、舒适性和提供优良的人车交互界面，是目前各国重点发展的智能交通系统一个重要组成部分，也是世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。智能车辆概述智能车辆的研究意义随着经济和社会的迅速发展，交通基础设施的瓶颈制约作用越来越明显。这种制约不仅体现在交通堵塞问题日益突出上，同时还体现在由于交通不畅而造成的环境污染问题及相对落后的道路和先进的车辆对人们的生命、财产所形成的安全隐患。正因为如此，智能交通系统(IntelligentTransportationSystems,ITS)日益受到欧洲、日本、美国等发达国家的重视并成为研究热点。他们相继启动了各种以智能交通系统为目标的研究与开发项目。如欧洲的PROMETHEUS和DRIVE项目，日本的VICS和ARTS项目，美国的IVHS项目等。各国家各地区研究的项目内容，对智能交通系统的定义不尽相同，各项目的重点也有所不同，但目标都是综合利用新的信息技术、计算机技术、自动化技术、管理技术等，来提高道路和车辆的利用效率，提高安全性，减少污染及阻塞的发生。

ITS一般由两部分组成，即智能道路及交通控制系统和智能车辆系统IVS(IntelligentVehicleSystem)。目前智能道路系统的构筑还处于起步阶段，相应的基础设施建设周期长且投资大，所以发展智能车辆及车辆自主行驶系统，通过提高车辆自身智能的方案是目前实现安全、高效的自主行驶的最佳选择，同时它还可为开发将来在完备的自动高速网络环境中运行的智能车辆奠定基础。智能车辆作为智能车辆系统的基本组成单元，可以集成如视觉技术、触觉技术、自主控制和决策技术、多智能体技术、智能控制技术、多传感器集成和融合技术等许多最新的智能技术，从而能够完成很多高智能工作。我国也已经把智能车辆列入国家高新技术计划，足以证明政府有关部门对发展智能车辆的高度重视。智能车辆的应用范围由于智能车辆具有环境感知、规划决策、自动驾驶等功能，目前已经在以下场合得到了广泛应用。 1．智能交通系统为解决交通问题，各发达国家在ITS的研究上均投入了大量的人力、物力。自然而然，智能车辆就成为ITS的一个重要的组成部分，得到越来越多的重视。 2．柔性制造系统和柔性装配系统在计算机集成制造系统中，智能车辆用来运输工件，能够极大的提高生产效率，降低生产成本。 3．军事领域智能车辆的研究也受到了军方的关注。以智能车辆作为其它智能武器的安装平台，能够实现全天候的自动搜索、攻击动静态目标，能够极大的提高在高新技术战争中的攻击力，减少人员伤亡。 4．应用于其它特殊环境智能车辆在有毒或放射性环境下运输，还可应用于野外探险、消防、救灾等。智能车辆的研究状况 1．国外研究概况国外对于智能车辆技术的研究始于20世纪70年代末，最初是军方用做特殊用途的，80年代得到了更深入的研究。进入90年代后，由于与智能交通系统的结合，

一种结构化道路环境中的视觉导航系统

第36卷第6期2002年11月浙　江　大　学　学　报(工学版) Journal of Zhejiang U niversity (Engineering Science ) V o l .36N o .6N ov .2002 收稿日期:2002203215. 作者简介:李欣(1977-),男,江西宁都人,硕士生,从事自主机器人视觉导航算法研究.E 2m ail :ndlixin @21cn .com 一种结构化道路环境中的视觉导航系统李　欣,李宏东,顾伟康,李庆中 (浙江大学信息与电子工程系,浙江杭州310027) 摘　要:根据结构化道路环境的特点提出了一种将边沿检测和道路环境知识相结合的机器视觉算法,并结合基于行为响应的路径规划方法和智能预瞄控制方法,实现了一套基本的机器人视觉导航系统.在自主机器人实验平台 A TRV 22上的实验结果表明,该视觉导航系统能够实时理解结构化道路环境,并且能够控制机器人沿着合理路径行驶. 关键词:结构化道路;视觉导航;机器视觉;路径规划;预瞄控制中图分类号:T P 242.6 文献标识码:A 文章编号:10082973X (2002)0620630204 A v ision -based nav igation system i n structural road env ironm en t L I X in ,L I Hong 2dong ,GU W ei 2kang ,L I Q ing 2zhong (D ep art m ent of Inf or m ation and E lectronics E ng ineering ,Z hej iang U niversity ,H ang z hou 310027,Ch ina ) Abstract :Com b in ing the know ledge of structu ral road and edge detecting m ethod ,a m ach ine visi on algo 2rithm w as p ropo sed to understand the su rrounding environm en t .W ith the behavi o r 2based path p lann ing and in telligen t p review con tro lling ,a basic visi on based navigati on system w as created and i m p lem en ted on ou r au tonom ou s robo t test bed A TRV 22.Experi m en tal resu lts show ed that the p ropo sed visi on based sys 2tem can recogn ize drivab le area in real 2ti m e and drive the A TRV 22along a reasonab le p ath . Key words :structu ral road ;visi on 2based navigati on ;m ach ine visi on ;path p lann ing ;p review con tro l 结构化道路是指地面平坦,无障碍,有良好视觉效果的白线导航的道路环境.结构化道路可以用一条白线也可用两条白线来表示可通行区域,更复杂的是高速公路网上的白线.结构化道路环境下视觉导航系统能够实现自主移动平台道路实时理解和自主行驶.一个基于视觉的导航系统从功能结构来看应包括道路检测、路径规划、运动控制等各种性质各异的功能模块.在这个系统中关键技术是机器视觉、路径规划和运动控制,在这几个方面已有大量的研究[1,2],问题主要集中于机器视觉对路面环境的快速识别和理解能力差,大部分的算法受到光照和路面环境影响,鲁棒性能较差,而且算法无法实时实现.在路径规划和运动控制方面缺乏智能性.本文提出一种基于知识的视觉导航算法,充分利用结构化道路环境知识和道路理解的历史记录进行道路环境理解,并且采用智能预瞄控制方法.该视觉导航算法在机器人实验平台A TRV 22上实现,并且进行大量实验.结果表明该自主机器人能快速准确地理解结构化道路环境,自主行驶的轨迹平滑,并且自主行驶路径是该结构化道路环境下的合理路径. 1　实验平台和视觉导航系统在研究中所用的实验机器人平台是美国 I ROBO T 公司的A TRV 22产品 .机器人的运动由底层运动控制模块控制,该模块直接控制车轮电机.I ROBO T 公司提供底层运动控制模块软件接口,高层控制只需给接口给定线速度和角速度就可以实现

AGV视觉导航设计方案经典

物的绝对坐标都能够实时获取。全局视觉方法相对于将摄像机安装在车体上的局部视觉方法，在多 AGV 调度、障碍物检测（固定和移动）、避障、全局监测方面更具优势。特别是能够对AGV 和障碍物的特征进行分类，经过增强型的卡尔曼滤波方法进行运动估计，动态跟踪每一个目标的位置、速度。可是这种方法要根据不同的现场环境，按照视野不被遮挡并覆盖整个工作空间的原则，根据摄像机放置算法决定摄像机的数目、安装位姿。因此这张全局视觉方法仅仅适用于室内且空间较大的场合，而且导引精度较低。相对而言，当前国内外研究较多的是局部视觉导引方式。局部视觉导引方式是将单车看作一个智能体，在车上安装摄像机和图像采集系统实时地处理环境信息，其主要有基于自然场景和结构化场景两种导航方式。基于自然场景的导航方式经过运行路径周围环境的图像信息与环境图像数据库中的信息进行比较，从而确定当前位置并对运行路线做出决策。这种方法不要求设置任何物理路径，在理论上具有最佳的柔性；但三维图像处理的实时性差和环境图像数据库的难以建立，限制了它的实际应用。基于结构化场景的导引方式一般是在地面粘贴或铺设一些特殊形状或颜色的线路和符号，由视觉系统识别预定义的路经，包括导引路径相对 AGV 的位置偏差和角度偏差、路径节点、工位、转弯、停车、加减速等标识。这种视觉导航方式的优点是视觉系统只需提取预设的特定目标，并根据目标特征的先验知识做进一

基于GPS的汽车导航系统的设计与实现

邮局订阅号：82-946360元/年技术创新汽车电子《PLC 技术应用200例》您的论文得到两院院士关注基于GPS 的汽车导航系统的设计与实现 Realization and design of automobile guidance system based on GPS （吉林工程技术师范学院）张丹彤 ZHANG Dan-tong 摘要:设计并实现了一种以单片机为主要控制器件、基于GSP 模块的新型智能电动汽车底盘的导航系统。GPS 定位系统主要采用技术非常成熟的GPS 模块进行与单片机的接口通信完成，使用更方便，定位也更准确。所设计的电动导航系统具有全球定位、自动控制、实时性好等多方面优点为一体，应用在当今的汽车上有较好的发展前景。关键词:GPS;导航;数据采集中图分类号:U49文献标识码:A Abstract:The present paper introduced one kind take the monolithic integrated circuit as the primary control component,based on GSP module new intelligent electric automobile chassis guidance system design.The GPS localization mainly uses the technical ex -tremely mature GPS module to carry on with the monolithic integrated circuit connection correspondence completes,use more conve -nient,the localization is also more accurate.This chassis collection whole world localization,the automatic control,timeliness good and so on the various merit is a body,applies has the good prospects for development on the now automobile.Keywords:GPS;navigation;data acquisition 文章编号:1008-0570(2008)11-2-0255-02 近年来，我国私人小轿车拥有量呈上升趋势，单位用轿车拥有量也在快速发展，对于这一类车辆，GPS 领航系统侧重于电子地图领航，对运行路线不固定的车辆，可预先设置到达目的地，在运行中告知运行路线，起到领航的重要作用。本论文介绍了一种以单片机为主要控制器件，基于GSP 模块的新型智能电动汽车底盘的导航系统设计。 1主体控制方案本系统是以单片机为主要控制器件，基于GSP 模块的新型智能电动汽车底盘的导航系统设计。该车底盘具有智能避障、寻迹、测距、报警、寻光、行驶路程显示、行驶时间显示、车体所在环境温度显示、车体所在环境湿度显示、人工定位等功能。可以使用无线遥控器控制，并可以在上位机显示出它所在的位置等数据信息。本系统设计主要包括硬件电路的设计、实时操作系统程序设计、多机通信设计与总线接口的设计。系统框图如图1所示。图1系统框图本系统硬件电路主要包括控制模块、GPS 定位模块、电机驱动模块、传感器数据采集模块、网络节点接口模块、光报警模块、显示驱动模块、时间模块、键盘模块与无线通信模块组成。传感器数据采集模块由光电传感器进行对光线的跟踪，红外传感器进行对近距离的数据采集，声纳传感器进行对远距离的数据采集，温度传感器对车体周围的环境温度采集，湿度传感器对周围环境的相对湿度采集等。网络接口采用串行通信方式。显示驱动模块由LED 数码管与液晶共同显示。无线通信模块采用FSK 方式进行无线传输。 2GPS 定位系统设计 GPS 定位主要采用技术非常成熟的GPS 模块进行与单片机的接口通信完成。电机驱动电路模块主要采用H 型电路构建而成。GPS 模块的电源接口供电有15v 、12v 、5v 、3.3v 不等，本系统为了设计简单采用全新台湾HOLUX 公司推出的SIRF 第三代高灵敏度超小型GPS 接收模块这是最新推出的产品，采用 SiRF 第三代芯片，主要是定位灵敏度大大提高，例如在汽车上应用时，只要靠近车窗就能较好工作，使用更方便，定位也更准确。本模块主要是提供给从事GPS 模块二次开发的客户使用的，GPS 模块使用3.3伏（70毫安）直流工作电压，默认每秒输出一次TTL 的NMEA-0183信号。此模块接口定义如表1所示。GPS 控制模块口控制模块方框图如图2所示。为了使车具有导航系统，所以在车体上安装了GPS 模块，本设计采用全新台湾HOLUX 公司推出的SIRF 第三代高灵敏度超小型GPS 接收模块，该模块由6个控制脚组成。为了减轻主控CPU 的负担，并且为了模块化硬件，所以该GPS 模块由一块STC12C2052单片机进行单独的控制，并且通过74HS573与主单片机进行总线通信。STC12C2052单片机与GPS 通过串行口连接，并且以4800bps 的波特率进行通信。单片机的P1口与74HC573的数据输入口相连接，作为并行的8为数据总线使用，而LE 端口通过一个反响器与STC12C2052单片机的P3.7连接，并且P3.7口通过一个74HC14与主控单片机的INT0相连。这样当P3.7为张丹彤:副教授 255--

新型视觉区域智能车辆导航控制器设计

２００６年１０月第２３卷第１０期公路交通科技ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｉｇｈｗａｙａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＯｃｔ．２００６Ｖｏｌ．２３Ｎｏ．１０文章编号：１００２－０２６８（２００６）１０－０１０３－０５收稿日期：２００５－０８－０２基金项目：中国博士后科学基金资助项目（２００４０３６３９７）；吉林大学青年教师基金资助项目作者简介：王荣本（１９４６－），男，教授，博士生导师．研究方向为智能车辆与汽车安全辅助驾驶．（ｗｒｂ＠ｊｌｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）０前言近年来，在解决生产线的自动化与高速公路智能化的同时，人们也将研究方向转向市内新型区域智能交通系统——— ＣｙｂｅｒＣａｒＳｙｓｔｅｍ的开发上来。这是智能车辆领域又一新的发展方向，旨在解决城市交通中存在的很多问题，是人类科技发展的一个象征。区域智能车辆（ＣｙｂｅｒＣａｒ）是具有完全自主驾驶能力的道路交通工具，在初始阶段，它只是为在市区或限定范围内以低速行驶的短途运输而设计的，长期目标是能够在专用轨道上高速自动运行。智能车辆的导航方法根据导航信息的形式不同，一般分为无线式导航和有线式导航。无线式导航又可分为参考位置设定法、标志反射法、图像识别法等。有线导航可分为磁感应式导航法、标识线图像识别法等。在上述的各种导航方式中，视觉导航因为具有信息丰富、适应范围广、智能化程度高等特有的优越性能而受到各国的关注，将逐渐成为智能车辆导航方式的主要发展方向。对于户外自主引导区域智能车辆（ＣｙｂｅｒＣａｒ）的导航控制器，目前较少论文涉及，为了开展对该领域的研究，我们设计并制造了基于视觉导航的ＪＬＵＩＶ－５区域智能车辆（Ｃｙｂｅｒ－Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｇｕｉｄｉｎｇｐｒｉｎｃｉｐｌｅａｎｄｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆＣｙｂｅｒＣａｒｂａｓｅｄｏｎｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ＡｐｐｌｙｉｎｇＩＭｓｅｑｕｅｎｃｅｓｉｇｎａｌｓａｓｉｎｐｕｔｒｅｓｐｏｎｓｅｓｉｇｎａｌｓａｎｄｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｍｅｔｈｏｄｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｅｑｕａｔｉｏｎｆｏｒＣｙｂｅｒＣａｒｓｔｅｅｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂｙｓｙｓｔｅｍｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｐｒｅｖｉｅｗｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｍｏｄｅｌａｎｄｔｗｏ－ｄｅｇｒｅｅｓｔｅｅｒｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｍｏｄｅｌｏｆｖｅｈｉｃｌｅ，ｔｈｅｒｅｆｏｒｅｔｈｅｓｔｅｅｒｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｐｒｅｖｉｅｗｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｆｏｒＣｙｂｅｒＣａｒｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｏｆａｌｉｎｅａｒｓｔａｔｅ－ｖａｒｉａｂｌｅｆｅｅｄｂａｃｋｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｌｉｎｅａｒｑｕａｄｒａｔｉｃｆｏｒｍｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｏｒｙ．ＩｔｗａｓｐｒｏｖｅｄｂｙｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｏｕｔｄｏｏｒＣｙｂｅｒＣａｒｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｃｏｕｌｄｔｒａｃｅｔｈｅｐａｔｈｓｔｅａｄｉｌｙａｎｄｒｅｌｉａｂｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｙｓｔｅｍｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｖｅｈｉｃｌｅ；ＣｙｂｅｒＣａｒ新型视觉区域智能车辆导航控制器设计王荣本，张荣辉，储江伟，金立生，游峰（吉林大学交通学院，吉林长春１３００２５）摘要：简要介绍了基于机器视觉导航区域智能车辆（ＣｙｂｅｒＣａｒ）的导航原理和组成。首先采用逆Ｍ序列作为辨识输入信号和最小二乘算法得到车辆转向系统的系统辨识特征方程，结合预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型，从而建立车辆基于视觉预瞄的转向动力学控制数学模型，根据线性二次型最优控制理论得到状态线性反馈的最优控制规律。通过仿真分析和试验，验证了最优控制器在ＣｙｂｅｒＣａｒ户外路径跟踪过程中平稳、可靠。关键词：系统辨识；最优控制器；智能车辆；ＣｙｂｅｒＣａｒ中图分类号：ＴＰ２４文献标识码：ＡＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒＤｅｓｉｇｎｆｏｒＣｙｂｅｒＣａｒＢａｓｅｄｏｎＶｉｓｉｏｎＮａｖｉｇａｔｉｏｎＷＡＮＧＲｏｎｇ－ｂｅｎ，ＺＨＡＮＧＲｏｎｇ－ｈｕｉ，ＣＨＵＪｉａｎｇ－ｗｅｉ，ＪＩＮＬｉ－ｓｈｅｎｇ，ＹＯＵＦｅｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，ＪｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＪｉｌｉｎＣｈａｎｇｃｈｕｎ１３００２５，Ｃｈｉｎａ）

汽车导航系统

汽车导航系统即车载GPS导航系统，其内置的GPS天线会接收到来自环绕地球的24颗GPS卫星中的至少3颗所传递的数据信息，结合储存在车载导航仪内的电子地图，通过GPS卫星信号确定的位置坐标与此相匹配，进行确定汽车在电子地图中的准确位置，这就是平常所说的定位功能。在定位的基础上，可以通过多功能显视器，提供最佳行车路线，前方路况以及最近的加油站、饭店、旅馆等信息。假如不幸GPS信号中断，你因此而迷了路，也不用担心，GPS已记录了你的行车路线，你还可以按原路返回。当然，这些功能都离不开已经事先编制好的使用地区的地图软件。如何选购 1.地图设计要人性硬件是基础，软件是灵魂，GPS导航仪的“灵魂”包括两个方面——软件引擎和地图数据，这两者是导航仪能否把你带到目的地的关键所在。电子导航地图是GPS导航仪赖以工作的另一个重要组件，电子导航地图的正确与否就直接决定了车主能否更快捷、更轻松地到达目的地。在当前的市场上，不论是国产还是完全进口，车载GPS产品内置的地图无非都是国内仅有的几个图商的资源，质量也是参差不齐。一般来说，正规品牌的GPS导航仪都会提供一年的免费更新，或者按次数计算，支持2次左右的免费更新服务。而在此之后更新地图就需要缴纳一定费用，一般来说GPS图商的地图更新维持在半年一次的水平，也有一些厂商每三个月更新一次数据，更新一次的费用在两百元左右。 2.搜星定位要快捷作为导航产品，消费者最关心的当属它的收星能力，即信号接收能力。目前市场上销售的车载GPS大多数都会采用SiRFStarIII第三代芯片，这类芯片的优势是在有遮挡和天气情况恶劣的情况下可以捕捉和跟踪信号、减轻高楼林立带来的的信号干扰。此外，芯片的好坏还直接关系到计算路径时快捷准确的好坏。去同一个目的地，芯片的不同可能会出现不同的路线，而我们需要的是最佳路线。购买大品牌的产品不仅本身质量有保证，同时也可以享受一定年限的免费升级服务。选品牌其实也是在选售后，对于GPS导航产品来说，后续的服务问题更为重要，因为地图是在实时更新的。不同的厂商，获取地图数据的来源不同，免费的更新方式也有多种多样。购买时做好了解，可以避免使用后一些不避免的麻烦。此外，开机速度和反应速度都是重要参数，由于开车时要时刻注意安全并且汽车在高速行进中，因此速度快可以提升车辆导航的精确度，同时也可以节约使用者的操作时间，省时更省心。 3.导航要注重实用性

车辆定位导航系统的设计

车辆定位导航系统的设计汽服1101班王园福摘要：在人类文明历史上，车辆定位与导航系统的研究与发展已经有相当长的历史。智能车辆定位系统(IVLNS)是集中应用了自动车辆定位技术、地理信息系统与数据库技术、计算机技术、多媒体技术、无线通信技术等多项最新科技的多功能综合系统。本文详细介绍了包括地图匹配、最优路径规划技术研究、导航系统设计在内的关于车辆导航系统的设计思路。关键词： IVLNS 嵌入式导航计算机车辆定位导航 1 引言尽管车辆定位和导航系统仅仅在最近几年才开始出现在世界市场上，但却在世界范围内取得了迅猛的发展。从功能上划分，一个完整的IVLNS系统由以下功能模块构成：定位模块、包含车载电子地图数据库的地理信息系统、地图匹配模块、路径规划模块、路径引导模块、无线通信模块和人机交互模块。在目前汽车产业飞速发展、智能汽车正在展露头角的大环境下，车辆定位导航系统的设计和研发是很重要的。 2 地图匹配地图匹配是一种基于软件技术的定位修正方法，其基本思想是将车辆定位轨迹与数字地图中的道路网信息联系起来，并由此确定车辆相对于地图的位置。地图匹配技术的应用有两个前提： 1）用于匹配的数字地图包含高精度的道路位置坐标。 2）被定位车辆正在道路网中行驶。 2.1地图匹配方式导航电子地图的道路网数据以若干节点的形式存储，在每两个节点之间，道路都以直线近似，忽略道路的宽度。在每个节点处设立一个判断区域，当车辆在域外行驶时，可以认为其运动轨迹是一条直线；当进入判断域时，车辆将有可能作角运动。此时，利用定位传感器的输出来判断汽车是否开始转弯，若没有，则认为汽车还没有达到路口，进行地图匹配修正；若有角运动，则在更小的判断域内作进一步判断。当汽车开出判断域后，根据转弯的角度和路网信息确定下一条行驶路线，在新路线上进行位置匹配。 3 最优路径规划设计车辆导航系统中的最优路径规划问题属于图论中的最短路问题，但是它具有自己的特点。首先车辆导航的实时性要求是显而易见的，在出行过程中一旦由于路况变化或其他原因使车辆未能按预定导航路线行驶，则系统必须重新计算最优路线，因此对规划算法的执行效率要求较高，即运行速度一定要快。一般来说，路径规划算法的高效实现可以利用三种方法来获得：采用先进的数据结构缩短运行时间；采用先进的搜索技术减小搜索空间；采用地图分层和分级搜索技术控制规划路网的规模。 4 车辆定位导航系统终端设计

视觉导航综述.

视觉导航及实验验证平台综述摘要：本文概述视觉导航技术。视觉导航通过图像采集设备收集近距离的环境信息，并利用计算机视觉技术进行图像处理获得环境信息，实现导航。首先比较了各种导航方式的优缺点，分析视觉导航的意义。接着概述了视觉导航的应用领域和研究现状，然后分析比较了视觉导航中的一些关键技术，简单介绍了视觉导航领域的SLAM问题。最后，综合国内外视觉导航技术研究存在问题，提出进一步研究方向和应用途径。关键词：视觉导航；移动机器人；智能车辆；图像匹配；路径识别 0 引言在当今世界的先进技术领域里，往往存在这样的问题：为了完成某种特殊的任务，需要在已知或者未知环境中，使特殊的能完成既定任务的实验设备或平台按照既定的且满足最优条件的路径运动或者到达既定目的地，这一类的问题便是导航。对于一般的导航系统，在给定命令的前提下，结合环境中的各种探测信息，并根据自身位姿信息作出决策使运动体而到达目标，在运动过程中，还需要不断优化全局路径。导航系统需要完成的任务包括以下三点：一，获取信息；二，处理信息；三，作出决策（即路径规划）。目前广泛使用的导航方法有[1]：航标法，航位推算法，天文导航，惯性导航，无线电导航，卫星定位导航和组合导航等。下文对各种导航方法对比说明。

航标法习惯称之为目视方法，它借助于信标和参照物对运动物体进行引导。目前仍在应用，但是这种方法过于依赖经验，受天气、地理条件的影响。航位推算法是通过一系列的速度增量来确定位置的，是一种自主导航方法，保密性强。但是随着时间推移会产生误差积累。天文导航是通过仪器设备对天体的位置精确测定，根据地理关系算出位置的相对导航方法，其缺点是误差积累受时间和气象条件限制，定位时间长，操作计算复杂[1]。惯性导航通过加速度测量技术和积分技术的综合应用得到运动体的速度和位置信息。这种导航技术完全依靠载体上的设备自主完成导航任务，因此隐蔽性好，不受外界条件限制。但是加速度及精度和误差积累严重限制该方法的应用。目前，惯性导航常常和其他系统综合使用。无线电导航通过测量信号的相位和相角定位，但其易受干扰。卫星导航利用卫星发射无线电波到地面接收器的时间来推算地面接收器所在的经纬度，其中GPS是目前真正实用的一种卫星导航和定位系统，但其技术为美国所垄断，我国也正在致力于这方面的研究[2]。而自主照相机和图像处理技术的发展促使视觉导航技术的发展。视觉导航是通过摄像机对周围环境进行图像采集，并对图像进行滤波和计算，完成自身位姿确定和路径识别，并做出导航决策的一种新的当行技术。由于视觉导航的采用被动工作方式，设备简单，成本低廉，其应用范围很广。最主要的特征是视觉导航的自主性和实时性。它不依靠外界任何设备，只需对储存系统和

北斗车辆定位监控方案完整版

北斗车辆定位监控方案 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】

军用车辆北斗定位管理方案目录一、概述北斗系统是自行研制的全球与（BDS），是继美（GPS）和俄之后第三个成熟的。系统由空间端、地面端和用户端组成，可在全球范围内全天候、全天时为各类用户提供高精度、高可靠定位、导航、授时服务，并具短报文通信能力，已经初步具备区域导航、定位和授时能力，定位精度高，授时精度高。2012年12月27日，北斗系统空间信号接口控制文件正式版正式公布，北斗导航业务正式对亚太地区提供无源定位、

导航、授时服务。北斗卫星导航系统和、格洛纳斯系统及欧盟一起，是卫星导航委员会已认定的供应商。采用 BD2 B1/GPS/北斗 L1 双模模块，实现北斗/GPS/北斗双模卫星定位监控，结合汽车行驶记录仪，信息显示屏，TF 卡存储，打印机，驾驶员 IC 卡身份识别，语音通话，多媒体监控存储，多种数据接口。汽车标准安装嵌入式结构设计，一体化结构。完全符合国标 GB-T 19056-2012/部标 JT/T 794-2011 标准和交通部《道路运输车辆卫星定位系统北斗兼容车载终端技术规范》的要求。适合于交通部推广客车、货车和危险品车北斗应用的要求。 1.1系统设计目标及原则 1.1.1系统设计目标通过对GPS/北斗应用需求的认真分析与仔细研究，确定以下设计目标：车辆监控平台与TMS之间无缝对接，能够实现车辆状态实时查询，提升客户满意度。系统设计为各类车辆分别提供各种专有报表，系统统采用分组管理，不同类型的车辆归入不同分组，便于管理。保证系统安全的前提下采用国际通用的系统规范、传输协议和子系统接口，能比较容易的实现与其他系统的网络连接和数据共享以及系统扩容。 1.1.2系统设计原则系统设计必须遵循以下原则： 1)经济高效性。技术方案设计充分考虑市场经济原则，既有利于车辆的安全方便管理，又有利于降低系统投资成本，特别是运营成本，能够充分考虑主控中心的市场化经营模式。 2)系统的开放性。系统设计遵循开放性原则，能够支持多种硬件设备和网络系统，并支持二次开发。 3)系统的继承性。最大限度利用原有部分设备，充分利用已有硬件设备和网络资源。

基于室内定位导航技术的停车场寻车解决方案

停车场室内定位导航车辆反寻解决方案深圳市捷顺科技实业股份有限公司产品市场部

目录 1项目背景 (3) 1.1 系统功能概述 (3) 1系统及设备介绍 (3) 2系统构架图 (5) 2.1 系统拓扑图（停车场） (5) 2.1.1 蓝牙室内定位系统拓扑图 (5) 3室内定位导航工作原理 (5) 3.1 定位原理 (5) 4室内定位系统功能 (6) 4.1 车行导航 (6) 4.1.1 空车位导航： (6) 4.1.2 停车位导航： (6) 4.1.3 路径实时修正： (7) 4.1.4全程室内室外提示： (7) 4.1.5 实时位置查询导航： (8) 4.2 人行导航 (8) 4.2.1 室内导航： (8) 4.2.2 标记点导航： (9) 4.2.3 检索位置导航： (9) 4.3 商户位置导航............................................................................. 错误！未定义书签。 4.3.1 商户分类导航： (11) 4.4 反向寻车 (9) 4.4.1 输入车位找车 (9) 4.4.2 一键找车 (10) 5系统特点 (13) 6实施步骤及方法 (13) 7系统成本预算 (13)

1项目背景随着互联网技术的迅猛发展，人们的生活水平的提高，智能终端成为人们日常生活不可或缺的通信、娱乐、生活、社交工具，蓝牙技术发展到4.0版本后，以快速的通信能力，超低功耗，获得了国内外主流通信厂商的广泛支持，以苹果为首的国际巨头推出基于区域位置服务的Ibeacon技术后，蓝牙软硬件技术得到也突飞猛进的发展。在互联网+背景下，出入口控制在传统卡、二维码、行为识别，生物特征识别，APP等鉴权方式下，提出了需要快速、便捷、安全、智能感知、云端物联、远程触发、多终端并行鉴权等新的需求，而蓝牙读头作为一种新的鉴权识别设备，为出入口控制提供新的鉴权方式，为设备交互提供简单高效的连接通道。眼下GPS在室外的定位误差范围已经缩小到了5米，对于室内环境，GPS信号就显得极其微弱甚至是无影无踪了。近年来，随着人民的生活水平的提高，各种机动车数量的迅猛增长，随着互联网技术的飞速发展，现今在商场、购物中心等大型停车场，停车难和找车难是一般车主十分头疼的两个问题。一方面，很多热门区域停车场车位紧张，车主在停车场四处寻找车位；另一方面，由于停车场空间大、环境及标志物类似、方向不易辨别等原因，车主在停车场容易迷失方向，寻找不到自己的车辆。在大型建筑内，无法利用室外GPS找到目的地。停车场蓝牙定位系统主要解决用户出入口鉴权，精确车位引导、反向寻车。可以为C端用户提供极佳的车场体验，同时可以为业主提高车位使用率，优化管理和降低成本。系统方案 1.1系统功能概述本系统主要为停车场用户提供精确定位导航找车功能：为手机客户端用户提供停车场内的定位导航功能，实时为用户提供停车场内的位置服务，包括为其提供停车位的数量显示，停车位至出口的最短路径导航，精确标记停车位置为用户返回时寻车提供导航。 1系统及设备介绍根据目前停车场的基本情况，经过分析，基于室内定位导航技术的停车场寻车解决方案主要的功能模块是：停车场室内定位导航模块（PIPS-Parking Indoor Position System），为用户提供提停车场的室内定位导航服务，为用户找车位、离开后回来找车提供服务支持；PIPS 作为整个停车场系统的技术核心，为整个系统提供停车场室内定位导航，用户可以通过其定位、寻找出口、找空车位、寻车等服务。

汽车导航系统技术解析

汽车导航系统技术解析car navigation system GPS is a global positioning satellite 24 as a foundation, to provide all-weather around the world the three-dimensional position, three-dimensional velocity information such as a radio navigation and positioning system. GPS positioning principle is: the user to receive satellite signals, obtaining the distance, clock correction and atmospheric correction parameters between the satellite and the user from, to determine the location of the user through data processing. Now, the special function within the civil GPS positioning precision can reach 10m does GPS has long aroused the automobile profession's attention, when the United States announced the opening of a part of the GPS system in the Gulf War, the automobile industry to seize this opportunity immediately, invest in the development of automotive navigation system, positioning and orientation of automobile

视觉导航技术综述

视觉导航技术综述唐超颖，杨忠，沈春林（南京航空航天大学自动化学院，江苏南京 210016）摘要：概述了视觉导航技术。视觉导航依据视觉图像，利用图像处理、计算机视觉、模型识别等相关技术获取运动体的运动信息和空间位置信息，实现导航。首先，简单比较了各种常用的导航方式，分析了视觉导航的研究意义；其次，总结了目前视觉导航的应用领域及应用概况；接着，介绍了局部视觉和分布式组合视觉两种导航方式的含义及应用情况；然后，分析、比较了目前视觉导航研究中的一些关键技术；最后，综合国内外视觉导航技术研究的现状及存在的问题，提出了进一步研究的方向与途径。关键词：视觉导航、移动机器人、智能车辆、三维重建、图像匹配、路径识别 0 引言导航是指运动体按照预先给定的任务命令，根据已知的地图信息做出全局路径规划，并在行进过程中，不断感知周围的局部环境信息，做出各种决策，随时调整自身的姿态与位置，引导自身安全行驶，直至目标位置。导航系统要解决的问题包括：一、空间位置、方向、环境信息的检测；二、所获信息的分析、处理及综合；三、运动路径规划。根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型、导航地域等因素的不同，目前常见的导航方法有：惯性导航、电磁导航、卫星导航、激光导航、红外导航、无线电导航、视觉导航及各种方式的组合导航等。惯性导航利用加速度计与陀螺仪计算航程，推知当前位置和下一步目的地，不易受外界环境的影响，是目前的主要导航方法，但随着航程的增长，定位误差将会不断累加，导致定位精度下降[1]；电磁导航也称地下埋线导航，20世纪70年代迅速发展并广泛应用于柔性生产，其原理是在路径上连续埋设多条引导电缆，分别流过不同频率的电流，通过感应线圈对电流的检测来感知路径信息，该技术简单实用，但其成本高，改造和维护困难，且不适用于长距离导航[2]；卫星导航利用卫星发射无线电波到地面接收器的时间来推算地面接收器所在的经纬度，其中GPS是目前真正实用的一种卫星导航和定位系统，但其技术为美国所垄断，我国也正在致力于这方面的研究；激光和红外线定位由于可以达到很高的精度，近年也被广泛应用于导航领域，但激光导航需要向外界发射能量，不易隐身，红外导航易受日光影响，一般用于夜间导航；无线电导航方式中，角度到达定位和信号强度定位的精度不高，只能提供粗略的位置信息，抵达时间定位可以达到很高的精度，但是电波以光速传播，要达到米级精度，时间粒度需要纳秒级以上，且易受空中各种无线电波的干扰[3]。视觉导航是采用CCD 摄像头拍摄路面图像，运用机器视觉等相关技术识别路径，实现自动导航的一种新兴导航方法[3]。由于视觉导航通常采用被动工作方式，设备简单、成本低、经济性好、应用范围较广，在理论上具有最佳引导柔性，因此近年来发展非常迅速。文中后续部分将对视觉导航的应用领域、适用范围、关键技术等方面做出综合分析。基金项目：国家自然科学基金资助项目(60674100) 作者简介：唐超颖（1979-），女，江苏南京人，讲师，导航、制导与控制