基于CCD圖像傳感器的路徑識別算法分析

從而判斷出小車(chē)相對中心黑線(xiàn)的位置。DReal絕對值的大小反映了小車(chē)中心偏離中心黑線(xiàn)的嚴重程度，|DReal|越大，表明偏離得越厲害。這樣判斷的好處在于不管小車(chē)是否處于彎道還是直道，只要小車(chē)中心偏離了中心黑線(xiàn)，即只要DReal≠0就可以當作彎道情況來(lái)進(jìn)行處理。然后分別對偏差距離DReal分別進(jìn)行一階微分(dDReal)和二階微分(d2DReal)，根據偏差距離的一階微分(dDReal)，就可以得到中心黑線(xiàn)的變化趨勢，從而判斷出實(shí)際跑道是彎道還是直道，如果小車(chē)是在直道上偏離了中心黑線(xiàn)，則同一場(chǎng)數據中前后各點(diǎn)偏差的一階微分值dDRe al是相等的，即中心黑線(xiàn)與小車(chē)視場(chǎng)中心的偏差距離與兩者的前后距離呈線(xiàn)型變化。若實(shí)際跑道是彎道，則(dDReal)不等，上述關(guān)系呈非線(xiàn)性變化。根據偏差的二階微分(d2DReal)，可近似得到中心黑線(xiàn)的曲率半徑R(直道曲率半徑視為趨近無(wú)窮)，從而得到較完整的跑道信息。以上判別過(guò)程如圖5所示。

5 結束語(yǔ)
文中初步對智能車(chē)的路徑識別進(jìn)行了探索，對一些基本問(wèn)題給出較為詳細的分析及設計，為進(jìn)一步的實(shí)踐打下了較為堅實(shí)的基礎，為真正智能汽車(chē)的設計提供了有益參考。