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项目编号: 201710359064
项目名称: 基于车联网的无人驾驶模型车实验平台及控制算法研究
所属院系: 汽车与交通工程学院
项目主持人: · 姓名:刘子俊
· 专业:2015车辆工程
· Email:damenda@163.com
项目成员: · 姓名:林汉毅
· 专业:2015车辆工程
· Email:
项目成员: · 姓名:熊驰
· 专业:2015车辆工程
· Email:
项目成员: · 姓名:郑倩
· 专业:2015车辆工程
· Email:
项目成员: · 姓名:杨涛
· 专业:2015车辆工程
· Email:
指导教师1: · 姓名:钱立军
· 职称:教授
· 研究方向:
项目内容简介:

基于车联网的无人驾驶实验平台与控制算法的研究,是以Arduino小车为实验平台,采用Visual studio编写小车驱动程序,通过PC机向小车发送控制指令让小车按预定的指令运动。用高分辨率摄像头实现小车的精确定位,通过UDP协议完成PC机与小车电脑棒间数据交换,联合摄像头传递的道路信号,实现基于UDP协议和局域网络Wifi的多辆小车网络化通信功能。最终通过PC机综合处理所得数据计算优化车速,设计出多辆小车间的最优行驶方案并传递给无人小车执行。

项目特色与创新点:

1.优化的定位方案:高分辨率广角摄像头代替GPS定位模块,在实验小车上安装容易识别的图案并将这些信息通过双向传递传输给电脑,便能得知智能小车在既定区域的精确位置。

2.完善的控制方案:基于UDP协议建立多辆小车协同控制系统,二极管模拟信号灯信号通过数据线连接到单独的电脑棒并传递给装有MATLAB的本地电脑。参考基于V2X的分层控制方法,上层采用MATLAB编制快速模型预测控制算法,根据已有文献的目标函数,实时优化得到小车的最优建议车速;下层控制器(Arduino控制模块)根据上层控制器计算并传输给Intel电脑棒的最优目标车速及转向角,实施最优行驶方案。

3.新颖的采集处理方案:对道路信息采集中所含的噪声点和不必要信息进行预处理以提高算法的效率及精确性,随后利用霍夫变换检测出图像中的直线,并基于斜率筛选出车道标线,建立车道线的数学模型,提取前几帧所得车道线,最后由卡尔曼滤波器对下一帧的车道线位置进行预测。