基于OpenCV的车道线智能检测和识别

随着智能驾驶系统的发展和普及,准确识别驾驶环境变得非常关键,车道线检测技术可以为车辆提供自身位置信息是高级驾驶辅助系统和自动驾驶系统的重要组成部分。提出了一种基于开源计算机视觉库(OpenCV)进行车道线智能检测和识别的方法,首先对图像进行灰度化、高斯模糊得到模糊图像,然后通过坎尼(Canny)边缘检测算法得到边缘图像,最后对得到的边缘图像进行霍夫变换实现智能检测并识别出车道线。

基于GPS和GSM的车辆智能定位与跟随研究

随着制造业的快速发展,汽车逐渐成为人们日常生活中重要的出行工具,随之而来的是在城市道路尤其是在无信号灯十字交叉口造成的交通拥挤,针对该种现象,基于GPS和GSM技术的远程无线定位特性设计了一种多车智能定位与跟随控制系统。以STM32微控制器为主控芯片,采用GPS模块进行前车定位采集取得前车的位置信息并通过GSM网络无线传输,跟随车接收并分析GPS信息帧进而解析汽车位置信息,实现前车的精准定位和跟踪。测试表明,系统能准确可靠的远程定位和跟随,及时提醒跟随车主进行有序行驶,提高道路通行效率。

基于ZigBee网络的智能车模跟随控制研究

针对高级驾驶辅助系统(ADAS)中车辆跟随控制特性,设计了一种基于ZigBee网络的智能车模跟随控制系统。以CC2430无线传感器芯片为核心,采用超声波测距传感器实时采集前车距离,通过ZigBee协议将前车与跟随车组成一个无线网络,进行识别、同步、定位信息的无线传输,并能驱动电机控制模块进行智能跟随和控制,实现汽车的网联化、智能化。基于智能车模进行了跟随与控制测试,结果表明,采集信息传输实时、可靠,跟随控制准确,与预期设计目标相符,对ADAS研究和开发具有一定的工程预研价值。