开题报告-智能车图像采集及传输系统设计与实现.docx

中 北 大 学毕业设计开题报告学 生 姓 名：学 号：学 院：机械与动力工程学院 专 业：车辆工程设计题目：智能车图像采集及传输系统设计与实现指导教师:2017年3月10日毕 业 设 计 开 题 报 告1选题依据：文 献 综 述一、选题背景及意义随着科学技术的发展，“无人驾驶”汽车成为了当前讨论的热点。在科技含量最高的太空领域，最具历史意义的“勇气号”火星登陆车，于北京时间2004年1月4日12时35分在火星的顺利着陆，并在第一时间发回了大量三维全景照片1，引起了世人的关注，随后，在1月24日，“机遇号”火星登陆车也成功登陆火星，在火星地标线上漫游，以查明火星的生存环境2，为科学家的各种理论研究提供科学依据。近几年来。我国的航天事业也在突飞猛进的发展，中国第一台登陆车“玉兔号”于北京时间2013年12月15日4时30分成功抵达月球表面，在着陆器和玉兔号分离前，“玉兔号”上的全景相机对着陆区进行360全景成像3，着陆器和玉兔号分离后，玉兔号先安全到达月面，围绕着陆器巡视一周，全景相机在不同点开机工作，对着陆器成像4。“玉兔号”传回的第一张月球照片，为中国航天事业写下了浓重的一笔。智能车作为轮式驱动机器人，能到达一些人们到达不了的地方，智能车上的各种传感器能够代替人们完成探测，采集等任务。同时智能车图像采集系统能够运用在很多方面。在汽车安全方面，由于汽车本身的布置，驾驶员在驾驶的过程中，会有“视野死角”。“视野死角”又称为视野盲区，是指在视力的范围内，因物体的障碍物而看不到的地方。通常是由于驾驶员的视野被A，B，C柱遮挡造成的5。这些盲区对交通安全造成的危害极大，会使驾驶员误判导致交通事故。利用智能车图像采集功能，通过采用摄像头等传感器来扩大驾驶员的视野，尽可能的减少视野盲区，能够帮助人们识别道路上的障碍物，尽可能的减少交通事故。将图像采集系统运用于汽车行车记录仪，能够对驾驶员的驾驶情况进行记录，为交通事故提供证据。停车后，行车记录仪可作为停车监控，防止车主离开后汽车遭到破坏。面对目前社会上出现的很多“碰瓷”现象，安装行车记录仪可以防止防止现在社会那些不可避免的碰瓷行为。对于喜欢自驾游的人，还可以用它来记录征服艰难险阻的过程同时把时间、速度、所在位置都记录在录像里，相当“黑匣子”。二、国外研究现状目前基于嵌入式的图像采集传输系统的研究，现阶段主要集中视频图像的采集压缩算法、嵌入式实时操作系统的设计、无线网络传输、图像处理等方面6。目前的智能汽车和火星探测车十分类似，他能根据传感器传回的信息，感知周围的道路环境，探测障碍物的信息，进而控制车辆行驶7。早在上世纪八十年代，美国军方就提出了自主陆地车辆ALV(Autonomous Land Vehicle)的研究计划，以减少将士的伤亡。71998年6月由Martin Marietta公司研制的样车ALVin，它以一辆标准的8轮全地形车为基础，安装了一个基于视觉的环境感知系统，在非结构化道路上以10km/h的速度在行驶了4. 2km，峰值速度达到了20km/h。然而，由于技术上的局限和预期目标过于复杂，在20世纪80年代末90年代初，各国都把研究重点转移到问题相对简单的高速公路上的民用车辆的辅助驾驶项目上10。进入21世纪，以高科技互联网公司“Google”谷歌公司为代表的“Google Fleet”智能车，安装了一套全景视觉系统，激光测距仪，雷达探测仪等，能将不同设备获得的数据传回车载嵌入式系统上，然后将这些信息反馈回汽车控制系统，实现汽车的智能化。自2012年起，谷歌智能车开始在道路上测试，截至2012年8月8日，无人汽车已经安全行驶了48万公里，当年，美国内华达州为第一辆搭载Google智能驾驶系统的汽车颁发牌照，使无人驾驶汽车进入普通人们的视线11。 谷歌无人驾驶技术的真正核心就是传感器采集处理和人工智能的算法。从技术途径上看，感知周围情况有多种模式，但谷歌选择了激光传感器，激光传感器对距离的判断非常准确，但是价格昂贵，恶劣天气下实用性受限，而谷歌人工智能的算法则一直对外秘而不宣。美国一家电动车制造公司特斯拉（Tesla）。自2012年推出Model系列汽车，发展到现在已经能够实现无人驾驶。其原理也是通过高清摄像头来感知周围环境，通过数学算法自动避开障碍物，目前该项技术仅适用于高速公路，对交通情况更为复杂、行人和自行车共存的城市道路并不适用12 13。在日本，日产公司在2007年开发出一款全景自动泊车系统，能够帮助驾驶员泊车，并能通过汽车车载显示器查看拼接好的360度全景鸟瞰图，该系统使用了4个摄像头拍摄汽车四周的画面，通过算法拼接成360度全景图，并对周围障碍物自动做出处理，将结果反馈回汽车控制系统，及时提醒驾驶员注意安全，并发出警报14。但该系统所拼接的图片由于算法问题，边缘化较为明显，视觉效果不是很好。针对目前图像采集系统识识别率不高的特点，外国研究学者提出了雷达探测、视频探测及红外线探测相结合的办法，通过构建出立体的图像来提高识别率 15。三、国内研究现状在我国，智能车辆方面的研究虽然比国外起步较晚，规模也较小，但在短期研究中还是取得了很多的成果。开展这方面工作的单位主要是一些大学和研究所，如国防科技大学、清华大学、吉林大学、北京理工大学、沈阳自动化所等。2000年6月，国防科技大学研制的第4代无人驾驶汽车试验成功，最高时速达76 km，创下国内最高纪录。它利用视觉传感器和定位定向系统来探测车辆周围环境，运用计算机系统来进行路径规划和对车辆进行运动控制16，但目前该系统也仅仅适用于简单道路。2003 年，中国科学院成功研制出了移动机器人，其主要由传感器、运动机构和控制器三部分组成。一共采用了 48 个各种类型的传感器，分别安装在机器人的底部和中部，在顶部还装有摄像机。通过多传感器信息融合，该机器人能够实时处理信息并对运动控制决策，有效地发现并躲避前方的障碍物17。针对交通管理和控制方面存在的问题，中科院自动化研究所利用图像采集识别理论对交通问题进行了深层次的研究，并取得了积极的成果。其开发的CBSR （Center for Biometrics and Security Research)视频监控系统能够对人、车运动目标检测与跟踪，对人流量、交通流量进行评估等6。目前，利用图像采集系统结合车牌识别技术，能够使交通管理部门更加方便的管理交通。国内做得较好的产品主要是中科院自动化研究所汉王公司的“汉王眼”。该产品除了能够快速识别车牌号外，还可以根据车牌图像进行车牌图像二值化匹配，判断车辆是否为指定号牌的车辆17。但是该系统为了解决图像恶化的问题，采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器来提高图像的质量，继而提高识别率，这样做的同时也造成了系统的投资成本过大，应用领域变小，不适合普遍的推广。近10年来，西安交通大学图像处理与识别研究所、清华大学图形图像研究所及上海交大图像处理与模式识别研究所在运动目标检测和跟踪上都做了大量的工作，但还没有出现大型的实际应用系统6。目前，我国对二维平面式图像采集处理的研究已经趋于成熟，智能车对基本的障碍物能够有效的识别，但是当车辆处于复杂路面上时，还不能有效快速地对障碍物进行识别。目前智能车图像采集系统的目标是进一步提高完善原有的功能模块，结合神经网络算法，模糊算法及其他的算法19，进一步降低成本，并提高图像处理的能力。同时也提出了需要研究三维立体视觉处理技术，使其在复杂环境下能够具备有效检测障碍物的三维立体效果的功能。 毕 业 设 计 开 题 报 告研究方案：一、研究及解决问题1、利用开发工具（VMware，SecureCRT，FileZilla等）建立开发环境；2、掌握嵌入式Linux操作系统的框架结构，在开发板上搭建操作系统；3、移植U-Boot、Linux内核，构建根文件系统并搭建Linux操作系统；4、编写设备驱动程序，使各设备能够正常连接运行；5、用RTCP/RTP协议对图像数据打包，通过WIFI传输至PC机上；6、用VC+6.0开发人机交互界面，对图像数据进行解码与显示；7、结合目标检测算法，对目标物进行跟踪。二、研究的方法和途径为了能够设计一套完整的图像采集系统，需要通过查找文献获得资料，因此选用的研究方法是文献综合研究法。首先要对智能车图像采集系统的需求进行深入分析，在满足要求的条件下选择合适的硬件，尽可能的降低成本。然后根据选择的芯片模块阅读相应的手册，了解各模块的使用方法，提出一个整体的设计思路。根据Linux操作系统的特点，查阅相关资料，对该系统进行深入的研究，学习配置Linux操作系统，移植Bootloader、根文件系统、交叉编译环境等。针对所使用的硬件，编写出小车控制，摄像头采集，WIFI传输及接收等驱动程序，使各模块都能正常的运行。开发客户端时，要参考VS/VB的教程，查找需要的数据，完成整个毕业设计。最后要对图像进行处理，参考opencv库函数，对目标位进行跟踪。在测试程序的流畅性时，参考相应的论文资料，设计出一套合理的评价体系。1、检索相关资料文献，对各功能模块选型，了解相关功能模块的使用。2、学习嵌入式Linux相关知识，熟悉Linux架构，将PC机上的操作系统移植到单片机上。3. 深入研究Linux操作系统。编写块设备驱动程序、字符设备驱动程序、网络设备驱动程序等。3、学习网络工程相关知识，使用无线网络将数据通过WiFi传输至PC机上。4、利用测试仪器测试搭建好的系统实物，简要地分析系统运行的结果。5、查阅相关文献，根据测试结果提出改进的方案。三、设计的工作进度2017年2月13日3月10日 查阅背景资料、翻译资料、撰写开题报告，参加答辩；3月11日3月30日 学习相关知识，搭建平台及系统；3月31日4月15日 购买相关硬件，制作智能车实物；4月16日4月30日 编写上位机软件；5月1日5月30 日 运行、调试系统； 6月1日6月10日 撰写毕业设计说明书，参加毕业答辩。 毕 业 设 计 开 题 报 告指导教师意见： 指导教师： 年 月 日参考文献1 顾 征, 苏显渝,李美菊.“勇气“号火星车的全景照相系统分析J.激光杂志，2005，26(4):48-502 韩满玲.勇气号机遇号双双登陆火星J.中国航天，2004年第3期：31-353 张烁，李群智，温博等. 玉兔号月球车全景相机的正交变换投影模型N.武汉大学学报，2014，39(7):804-8084司马光.灵活高效的玉兔号月球车N.国际太空，2013.125覃定林,黄竟. 驾驶盲区:看不见的危险J. 道路交通管理, 2011年04期: 68-696邱光能. 基于嵌入式的远程视频监控系统的设计与实现D.硕士学位论文.长沙:湖南大学,2005.7申建伟. 基于ARM的智能车控制系统研究D. 硕士学位论文.北京:北方工业大学,20168姜万勇.基于ARM的竞赛用无人驾驶车设计与实现D. 硕士学位论文.北京:北方工业大学,20169刘欣.ALV立体视觉导航技术研究D.硕士学位论文.长沙:国防科技大学研究生院,2005.10 乔维高,徐学进. 无人驾驶汽车的发展现状及方向J.上海汽车.2007年07期:36-37.11 刘春晓.改变世界谷歌无人驾驶汽车研发之路.汽车纵横 .2016.0512 马宁.无人驾驶瑕不掩瑜的“未来技术”J.产品可靠性报告.2016.0813 崔丽媛姚梦阳. 图解:智能驾驶=无人驾驶? NO!J. 交通建设与管理,2016年12期：28-29.14 王鹏程. 基于多图像传感器融合的全景泊车辅助系统研究. 硕士学位论文D.吉林：长春理工大学.201315Model based vehicle detection and tracking for autonomous urban drivingJ . Anna Petrovskaya,Sebastian Thrun. Autonomous Robots . 2009 (2)16 刘欣.ALV立体视觉导航技术研究D.硕士学位论文.长沙:国防科技大学研究生院,2005.17徐国华，谭民.移动机器人的发展现状及其趋势M.机器人技术与应用，2001(3):7-118 张文国. “汉王眼瞄准现代交通北京汉王智能化交通管理系统的研究开发与应用J. 中国公路(交通信息产业)，2001年02期：36-37.19傅 德 胜 , 范 春 年 . 基 于 BP 神 经 网 络 的 车 牌 自 动 定 位 方 法.J. 微 计 算 机 应用,2006,27(4):409-410.20徐利文. 智能车电机控制和图像采集系统设计与研究D. 硕士学位论文.陕西：长安大学.201221任燕宏.关于无人驾驶汽车障碍物信息识别与处理系统的研究D.硕士学位论文.甘肃:兰州理工大学.201122 杨钰超.汽车全景图像主动安全系统的设计和实现D. 硕士学位论文.重庆:重庆大学.201523 王鹏程. 基于多图像传感器融合的全景泊车辅助系统研究D. 硕士学位论文.吉林:长春理工大学.201324 方财义，邓军，