基于摄像头识别汽车随动辅助大灯的模糊控制策略

文章提出了一种基于摄像头识别的汽车随动辅助大灯的模糊控制策略。通过摄像头和图像处理对驾驶人驾驶姿态进行采集和分析,并根据这些数据针对驾驶人以及车辆,设计了一种对汽车随动辅助大灯的模糊控制策略,包括大灯左右转向和俯仰转向的控制策略。模糊控制综合考虑驾驶员的驾驶倾向和可能遇到的道路情况,实现辅助车灯的随动转向。仿真实验验证了所提控制策略的有效性。

基于模糊推理的无人车路径跟踪算法

针对传统的纯跟踪算法的缺点,提出了一种可变预瞄距离的路径跟踪算法。该算法在纯跟踪算法的基础上,利用模糊推理方法,将车辆的速度和加速度作为输入,将预瞄距离作为输出,并且在实验的基础上制定合理的隶属度函数和控制规则,实时地根据车辆的状态计算出合理的预瞄距离,从而兼顾路径跟踪的准确性和车辆的稳定性。最后通过Simulink/CarSim平台对算法进行验证。结果表明,该算法在0~60km/h速度内可保证无人车稳定准确的跟踪参考路径,且具有较强的鲁棒性。

基于红外及人脸识别技术的车辆防盗方法研究

人脸识别覆盖了数字图像处理、模式识别、神经网络、数学等诸多学科,并具有广泛的应用。而随着汽车工业的发展,车辆防盗越来越引起人们的重视。本文提出一种基于红外及人脸识别技术的车辆防盗方法,该方法要求用户在启动汽车之前先进行红外人脸识别,使得非法入侵者无法启动车辆。该方法有效解决了光线、表情、发型等因素对人脸识别的影响,同时,显著提高了车辆的安全性。