基于计算机视觉与人工智能的自动驾驶车辆轨迹控制实验分析
机器人学
2021-06-15 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
车道边界的感知对自主轨迹控制相关任务至关重要。本文通过实验说明讨论了几种车道检测方法：霍夫变换、Blob分析与鸟瞰图。在从边界抽象出车道标记后，下一步是基于该感知应用控制律以控制转向与速度。随后，通过图形统计对开环响应、PID控制与神经网络控制律进行了比较分析。为获取周边感知，使用了连接至Raspberry Pi的无线流媒体摄像头。在对摄像头接收的信号进行预处理后，输出被送回Raspberry Pi，其处理输入并通过Arduino经串行通信将控制传达给电机。
引用
@article{arxiv.2106.07003,
title = {Experimental Analysis of Trajectory Control Using Computer Vision and Artificial Intelligence for Autonomous Vehicles},
author = {Ammar N. Abbas and Muhammad Asad Irshad and Hossam Hassan Ammar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.07003},
year = {2021}
}