CN103523015A - 道路施工车的路况自动识别*** - Google Patents

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周爱明
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Abstract

本发明公开一种道路施工车的路况自动识别***,包括下位机和上位机,该下位机连接有超声波测距***和光电传感器电路,该上位机连接有摄像头和路径规划与控制***;采用超声波测距***检测在有效范围内是否有障碍物,判断是否需要转弯,并判定方向或避障;采用光电传感器电器控制施工车辆在安全的范围内行驶并实时纠偏;采用摄像头采集环境图像信息,由下位机进行超声波检测信号和光电传感器检测信号的处理,由上位机进行数字图像处理,给出施工车辆的路径规划与控制信息。

Description

道路施工车的路况自动识别***
技术领域
本发明涉及自动检测领域技术,尤其是指一种道路施工车的路况自动识别***。
背景技术
由于基于路况识别的控制算法和控制策略对车辆的自适应控制效果和车辆的安全性能够起到明显的改进作用,所以实时路况识别技术近年来在国外得到了一定的发展,研究者们研究出多种不同的方法实现对路况的识别。随着汽车保有量的迅速增加,交通安全问题日益突出。障碍物信息获取是路况识别的重要功能之一,也是行车安全不可或缺的基本条件。前方行驶的车辆是最常见的障碍物,利用路况识别技术实时、有效地获取前方车辆的信息是保持安全车距,防止发生碰撞事故,保证行车安全的先决条件。
通过试验仪器来直接对路面的附着系数进行测量是一种最简单的方法。20世纪70年代在英国、瑞典等国家就己经有了可以测量路面附着系数的设备,经过多年的发展不断得到完善,其种类和测量原理也不尽相同。但测定道路附着系数的试验存在可重复性差、成本较高及影响因素多等问题,给精确确定附着系数造成了一定困难。
有研究人员将光学传感器装备在汽车的前部,通过对地面反射光进行频谱分析来对路面进行评估,便于汽车的控制***采取相应的策略。但光学传感器对工作环境的要求较苛刻,且受外部影响的因素较多,使用存在局限性。
发明内容
有鉴于此,本发明针对现有技术存在之缺失,其主要目的是提供一种道路施工车的路况自动识别***,由车载超声波测距模块、光电传感器检测模块和图像采集与识别模块组成的路况检测与识别***,使用方便,性能可靠,提高驾驶的安全性。
为实现上述目的,本发明采用如下之技术方案:
一种道路施工车的路况自动识别***,包括下位机和上位机,该下位机连接有超声波测距***和光电传感器电路,该上位机连接有摄像头和路径规划与控制***;采用超声波测距***检测在有效范围内是否有障碍物,判断是否需要转弯,并判定方向或避障;采用光电传感器电器控制施工车辆在安全的范围内行驶并实时纠偏;采用摄像头采集环境图像信息,由下位机进行超声波检测信号和光电传感器检测信号的处理,由上位机进行数字图像处理,给出施工车辆的路径规划与控制信息。
优选的,所述下位机选用80C196KC单片机。
优选的,所述超声波测距***包括连接于下位机的超声波换能器和收发器,超声波换能器分为发射器和接收器两种;由发射器和接收器控制超声波的发射与接收,由下位机完成确定超声波换能器的轮流工作顺序、发射时间控制和将返回值送给控制***。
优选的,所述超声波换能器和收发器有四组,分别安装于施工车辆的左前方、右前方、左后方和右后方,各收发器通过多路选择开关连接下位机。
优选的,所述光电传感器电路包括连接于下位机的发光元件和接收元件,发光元件发出红外线,利用接收元件检测反射光的强度并判断施工车辆在道路中的位置,然后把检测信号送入下位机。
优选的,所述发光元件使用红外线LED,接收元件使用光电二极管。
优选的,所述摄像头为USB摄像头。
优选的,所述上位机安装有图像采集与识别***,采用BP 神经网络算法来进行不同光照下、各种阴影中及模糊脏污路径的识别,判断出道路中的道路信息和障碍物信息,并传送给路径规划与控制***进行计算。
本发明与现有技术相比具有明显的优点和有益效果,具体而言,由上述技术方案可知,本文在传感器技术应用的基础上, 结合微机控制原理和数字图像处理技术,以模块化的思想设计了由车载超声波测距模块、光电传感器检测模块和图像采集与识别模块组成的路况检测与识别***。该***使用方便,性能可靠,道路施工车可以实时监控路况,为驾驶员提供参考,提高驾驶的安全性。
为更清楚地阐述本发明的结构特征和功效,下面结合附图与具体实施例来对本发明进行详细说明。
附图说明
图1是本发明之实施例的***工作原理框图;
图2是本发明之实施例的4路超声波测距***结构框图;
图3(a)是本发明之实施例中超声波测距子程序流程图;
图3(b)是本发明之实施例的中断服务程序框图;
图4是是本发明之实施例的光电传感器原理图。
 
附图标识说明:
10、下位机                   11、超声波测距***
111、多路选择开关111           112、收发器112
12、光电传感器电路          20、上位机
21、摄像头                  22、路径规划与控制***
具体实施方式
请参照图1所示,其显示出了本发明之较佳实施例的具体结构,包括下位机10和上位机20,该下位机10连接有超声波测距***11和光电传感器电路12,该上位机20连接有摄像头21和路径规划与控制***22;采用超声波测距***11检测在有效范围内是否有障碍物,判断是否需要转弯,并判定方向或避障;采用光电传感器电器控制施工车辆在安全的范围内行驶并实时纠偏;采用摄像头21采集环境图像信息,由下位机10进行超声波检测信号和光电传感器检测信号的处理,由上位机20进行数字图像处理,给出施工车辆的路径规划与控制信息。
所述超声波测距***11包括连接于下位机10的超声波换能器和收发器112,超声波换能器按功能分,可分为发射器和接收器两种;发射器和接收器用来控制超声波的发射与接收;所述下位机10选用80C196KC单片机,以80C196KC单片机作为超声波测距***11的控制器,主要完成确定多个换能器的轮流工作顺序、发射时间控制和将返回值送给控制***。如图2 所示。本文采用四方向超声波测距***11,为施工车辆提供左前方、右前方、左后方和右后方的物体(路标或障碍物)的距离信息,各收发器112通过多路选择开关111连接80C196KC单片机。
超声波测距***11的工作原理是:收发器112在接收到由单片机80C 196KC 的HSO 口发送的脉冲信号时向某一方向发射超声波,在发射时刻开始计时。超声波在传播途中若碰到物体会立即返回,接收器接收到反射波则会输出一个低电平的检测器信号,将此信号送入80C 196KC 的HSI 口,单片机停止计时。此时计时器记录了超声波从汽车到物体间的来回传播时间t,计算超声波发射器到物体的距离D。由于频率为40 KHz 左右的超声波在空气中传播的效率最佳,因此将发送的超声波调制到40 KHz 左右。
四对超声波换能器安装在汽车的四角,利用80C 196KC 单片机的高速输出口HSO.O 发送有间隔调制脉冲信号,由单片机控制的多路选择开关 (CD4052) 111 决定四对换能器分时工作的顺序,收发器112内部的检测器输出的信号送入单片机的高速输入口HSL2,用于记录超声波发射和接收的时刻。
该控制器中安装有测距***的控制软件,即超声波测距子程序和中断服务程序。程序框图分别如图3(a),(b)所示,超声波测距子程序主要完成初始化、各路超声波发射和接收顺序的控制及记录超声波的发射时刻。中断服务程序主要完成时间值的读取、距离计算。
在施工车辆的底部安装一对光电传感器,离地面大概30cm 左右。光电传感器电路12的工作原理框图如图4 所示。首先把被测参数的变化转换成光信号的变化,然后通过光电传感器元件变换成电信号。
该光电传感器包括发光元件和接收元件,工作原理是:发光元件发出红外线,利用接收元件检测反射光的强度并判断施工车辆在道路中的位置,然后把检测信号送入单片机80C 196KC 的P0口。
本发明采用调制型光电传感器57136,其抗外部干扰光线的能力较强,在各种场地中均可使用。发光元件使用发光波长与57136感光度特性一致的红外线LED;接收元件使用普通光电二极管即可。将光电传感器57136的输出引脚接入单片机80C 196KC 的引脚P0.0和P0.1。在编程中实现对P0.0和P0.1 的信号进行循环采集。
所述图像采集与识别***由安装于施工车辆前方的USB摄像头21及相关软件构成,主要任务是快速不断地采集施工车辆前方道路的实时彩色图像,并将这些数字图像通过USB口传给上位机20,运用相应的算法处理后识别出道路中的道路信息和障碍物信息,并传送给路径规划与控制***22进行相关计算。
本实施例中,道路识别算法采用BP 神经网络算法来进行不同光照下(包括清晨、傍晚和中午不同时刻、不同强度、不同照射角度的光照及忽明忽暗的光照)、各种阴影中(包括不同的树影、人影、车影)及模糊脏污路径的识别,设计了神经网络的结构,对BP 算法的动量项进行了改进,考察了隐层节点数对网络的训练速度、路径识别速度和识别效果的影响, 并采用混沌优化的方法优化了网络的隐层节点数,考察了学习率对收敛速度的影响。
综上所述,本发明的设计重点在于:本文在传感器技术应用的基础上, 结合微机控制原理和数字图像处理技术, 对施工车辆路况检测与识别的一些新技术进行了探讨和研究。同时,以模块化的思想设计了由车载超声波测距模块、光电传感器检测模块和图像采集与识别模块组成的路况检测与识别***。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明的技术范围作任何限制,故凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (8)

1.一种道路施工车的路况自动识别***,其特征在于:包括下位机和上位机,该下位机连接有超声波测距***和光电传感器电路,该上位机连接有摄像头和路径规划与控制***;采用超声波测距***检测在有效范围内是否有障碍物,判断是否需要转弯,并判定方向或避障;采用光电传感器电器控制施工车辆在安全的范围内行驶并实时纠偏;采用摄像头采集环境图像信息,由下位机进行超声波检测信号和光电传感器检测信号的处理,由上位机进行数字图像处理,给出施工车辆的路径规划与控制信息。
2.根据权利要求1所述的道路施工车的路况自动识别***,其特征在于:所述下位机选用80C196KC单片机。
3.根据权利要求1所述的道路施工车的路况自动识别***,其特征在于:所述超声波测距***包括连接于下位机的超声波换能器和收发器,超声波换能器分为发射器和接收器两种;由发射器和接收器控制超声波的发射与接收,由下位机完成确定超声波换能器的轮流工作顺序、发射时间控制和将返回值送给控制***。
4.根据权利要求3所述的道路施工车的路况自动识别***,其特征在于:所述超声波换能器和收发器有四组,分别安装于施工车辆的左前方、右前方、左后方和右后方,各收发器通过多路选择开关连接下位机。
5.根据权利要求1所述的道路施工车的路况自动识别***,其特征在于:所述光电传感器电路包括连接于下位机的发光元件和接收元件,发光元件发出红外线,利用接收元件检测反射光的强度并判断施工车辆在道路中的位置,然后把检测信号送入下位机。
6.根据权利要求5所述的道路施工车的路况自动识别***,其特征在于:所述发光元件使用红外线LED,接收元件使用光电二极管。
7.根据权利要求1所述的道路施工车的路况自动识别***,其特征在于:所述摄像头为USB摄像头。
8.根据权利要求1所述的道路施工车的路况自动识别***,其特征在于:所述上位机安装有图像采集与识别***,采用BP 神经网络算法来进行不同光照下、各种阴影中及模糊脏污路径的识别,判断出道路中的道路信息和障碍物信息,并传送给路径规划与控制***进行计算。
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