基于視覺(jué)傳感器的自主車(chē)輛地面自動(dòng)辨識技術(shù)研究

摘要：該自主車(chē)輛地面自動(dòng)辨識技術(shù)是以L(fǎng)eobot—Edu自主車(chē)輛作為試驗載體，并應用DH—HV2003UC—T視覺(jué)傳感器對常見(jiàn)的5種行車(chē)路面(石子路面、水泥路面、土壤路面、草地路面、磚地路面)進(jìn)行圖像信息的采集，應用Matlab圖像處理模塊對其依次進(jìn)行壓縮嫡碼、復原重建、平滑、銳化、增強、特征提取等相關(guān)處理后，再應用Matlab BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模塊進(jìn)行模式識別。通過(guò)對模式識別結果分析可知，網(wǎng)絡(luò )訓練目標的函數誤差為20％，該系統路面識別率達到預定要求，可以在智能車(chē)輛或移動(dòng)機器人等相關(guān)領(lǐng)域普及使用。
關(guān)鍵詞：自主車(chē)輛；視覺(jué)傳感器；圖像處理；模式識別

0 引言
20世紀80年代，具有廣闊應用前景的自主車(chē)輛受到中西方各國的普遍關(guān)注。自主車(chē)輛接收的大部分信息來(lái)自機器視覺(jué)。CCD將行車(chē)路面轉換為光電圖像信息，并通過(guò)計算機進(jìn)行相關(guān)處理，快速在復雜環(huán)境中提取有用信息并產(chǎn)生合理的行為規劃。為了滿(mǎn)足自主車(chē)輛地面自動(dòng)辯識技術(shù)對識別率的預定要求，本文分別對地面圖像信息采集模塊、機器視覺(jué)圖像處理模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模式識別模塊進(jìn)行了設計與研究。

1 地面圖像信患采集模塊
該設計將上海中為智能機器人有限公司出品的教育型機器人Leobot—Edu作為試驗載體，將大恒DH—HV2003UC—T視覺(jué)傳感器安裝在車(chē)體之上，并對常見(jiàn)的五種行車(chē)路面(石子路面、水泥路面、土壤路面、草地路面、磚地路面)進(jìn)行地面圖像信息的采集。為了提高模式識別結果的準確性，該設計中對每一路面都進(jìn)行了6次采集作業(yè)，并搜集到6組地面圖像信息，將其中質(zhì)量最好的一組地面圖像信息作為訓練樣本，將剩余的5組地面圖像信息作為測試樣本。本文以訓練樣本中石子路面為例，進(jìn)行分析說(shuō)明，其路面原圖如圖1所示。

對每個(gè)ai的偏導數為零，即可求出為最小值時(shí)的各預測系數ai。定義數據的自相關(guān)函數為：

只要已知xn的k+1個(gè)相關(guān)函數值R(0)，R(1)，R(2)，…，R(k)，即可解出k個(gè)預測系數使均方誤差最小。