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多信息融合式迹线跟踪和分支识别技术的研究

朱苹

   在对车辆进行自动引导,无人驾驶,迹线机器人和寻迹机等的应用领域,迹线跟踪和分支识别技术是最重要的关键和核心技术,而迹线跟踪和分支识别技术的核心就是如何获取精确可靠的迹线信息。 本设计在分析迹线跟踪研究现状的基础上,提出了多信息融合式迹线跟踪和分支识别技术的研究方法。系统设计了以微处理器STC12C5410AD为核心的迹线跟踪系统,选用了八个主动式红外传感器检测迹线信息,检测信息经过放大、滤波、A/D转换后送入单片机处理。信息处理中,建立了跟踪系统的BP神经网络模型,通过BP融合算法得到跟踪装置偏离迹线的方向和偏离程度,然后根据电机的转向速度和转向方向控制算法控制跟踪装置跟踪迹线。 在设计中,针对迹线的不同形状,研究了迹线分支识别的方法。对于迹线出现盲区的情况,引入了线性插值和二次插值插补得到跟踪装置的跟踪定位信息,并提出了迹线遗传信息的基本概念,用遗传信息通过回归算法估计迹线的趋势,结合实际检测信息可以快速做出控制决策,使跟踪更能适应外界环境。同时,提出了迹线信息的自学习技术,通过对特定迹线的自学习,跟踪装置可以重复跟踪迹线,也就是说跟踪装置具有迹线记忆功能。 经过相应的实验和MATLAB软件仿真,证明了系统的可行性,能获得较高的迹线跟踪精度。……   
[关键词]:红外传感器;迹线跟踪;分支识别;迹线盲区;信息融合;BP神经网络;MATLAB仿真;自学习技术
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:山东科技大学2007年
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