智能小车避障研究日益受到重视,将机器视觉应用到避障智能小车路障识别过程的道路信息提取中能够提高智能小车的路障识别能力,促进智能小车技术的发展与应用。本文对智能小车系统进行深入探索和研究,利用机器视觉中的图像摄取技术将路况信息转换成图像信号,同时与避障物的识别和避障技术进行了有机结合,旨在通过智能小车避障问题的研究,为今后无人驾驶汽车避障技术的实现提供思路。论文从机器视觉在智能小车上的应用出发,针对具体工作要求,对避障智能小车机械结构和模块电路进行了设计。采用MC9S12XS128单片机作为系统控制处理器,给出了电源模块、舵机驱动模块、电机驱动模块、CCD摄像头检测模块和人机接口模块等硬件电路的详细设计。软件上,基于摄像头图像采集模块获取的前方道路图像信息,利用边缘检测法提取道路引导线,利用动态模板匹配方法提取障碍物,从而识别小车运行中的路障与引导线以及路障与小车之间的位置。根据小车与黑线间的位置偏差和小车与障碍物之间的距离,提出了基于专家推理的智能小车避障方法,确定电机速度和舵机方向的设定值。最后采用PID技术和模糊技术分别对避障智能小车的电机和舵机进行速度和方向的有效控制,从而实现小车运行过程中的避障。仿真和测试结果表明,智能小车符合设计要求。图61幅,表3个,参考文献64篇。