摘要：該自主車輛地面自動(dòng)辨識(shí)技術(shù)是以Leobot—Edu自主車輛作為試驗(yàn)載體，并應(yīng)用DH—HV2003UC—T視覺傳感器對(duì)常見的5種行車路面(石子路面、水泥路面、土壤路面、草地路面、磚地路面)進(jìn)行圖像信息的采集，應(yīng)用Matlab圖像處理模塊對(duì)其依次進(jìn)行壓縮嫡碼、復(fù)原重建、平滑、銳化、增強(qiáng)、特征提取等相關(guān)處理后，再應(yīng)用Matlab BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊進(jìn)行模式識(shí)別。通過對(duì)模式識(shí)別結(jié)果分析可知，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)的函數(shù)誤差為20％，該系統(tǒng)路面識(shí)別率達(dá)到預(yù)定要求，可以在智能車輛或移動(dòng)機(jī)器人等相關(guān)領(lǐng)域普及使用。
關(guān)鍵詞：自主車輛；視覺傳感器；圖像處理；模式識(shí)別

0 引言
20世紀(jì)80年代，具有廣闊應(yīng)用前景的自主車輛受到中西方各國(guó)的普遍關(guān)注。自主車輛接收的大部分信息來自機(jī)器視覺。CCD將行車路面轉(zhuǎn)換為光電圖像信息，并通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行相關(guān)處理，快速在復(fù)雜環(huán)境中提取有用信息并產(chǎn)生合理的行為規(guī)劃。為了滿足自主車輛地面自動(dòng)辯識(shí)技術(shù)對(duì)識(shí)別率的預(yù)定要求，本文分別對(duì)地面圖像信息采集模塊、機(jī)器視覺圖像處理模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別模塊進(jìn)行了設(shè)計(jì)與研究。

1 地面圖像信患采集模塊
該設(shè)計(jì)將上海中為智能機(jī)器人有限公司出品的教育型機(jī)器人Leobot—Edu作為試驗(yàn)載體，將大恒DH—HV2003UC—T視覺傳感器安裝在車體之上，并對(duì)常見的五種行車路面(石子路面、水泥路面、土壤路面、草地路面、磚地路面)進(jìn)行地面圖像信息的采集。為了提高模式識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性，該設(shè)計(jì)中對(duì)每一路面都進(jìn)行了6次采集作業(yè)，并搜集到6組地面圖像信息，將其中質(zhì)量最好的一組地面圖像信息作為訓(xùn)練樣本，將剩余的5組地面圖像信息作為測(cè)試樣本。本文以訓(xùn)練樣本中石子路面為例，進(jìn)行分析說明，其路面原圖如圖1所示。

對(duì)每個(gè)ai的偏導(dǎo)數(shù)為零，即可求出為最小值時(shí)的各預(yù)測(cè)系數(shù)ai。定義數(shù)據(jù)的自相關(guān)函數(shù)為：

只要已知xn的k+1個(gè)相關(guān)函數(shù)值R(0)，R(1)，R(2)，…，R(k)，即可解出k個(gè)預(yù)測(cè)系數(shù)使均方誤差最小。