开题报告-基于昆虫视觉的汽车防撞预警毕业论文.docx
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1、一、 题目背景、研究现状和研究意义(选题背景、国内外研究现状、研究意义。)1.1研究背景和意义汽车作为一种灵活方便的交通工具,受到越来越多人的青睐,然而,汽车在给人们带来方便的同时,随之而来的问题也显而易见,如交通事故、环境噪声、大气污染、能源消耗、道路拥挤等等。其中最直接、严重影响人们生活的当属交通事故带来的危害,它轻则对人造成惊吓,重则危及生命,并造成巨大的经济损失。近年来,随着我国公路特别是高速公路的飞速扩展和汽车保有量的迅速增加,交通事故引起的损失也急剧地升高。虽然,国家已经采取一些措施来预防交通事故,而且有些成效。根据交通事故的分析得到,80%以上追尾事故是由驾驶员未能保持相应的安全
2、距离引起的。欧洲的一项研究表明:汽车驾驶员能在有碰撞危险前 0.5s 得到“预警”,就可以避免至少 60%的追尾事故和 30%的迎面撞车事故;若有 1s 的“预警”时间,则可避免 90% 的事故发生。可见,若能预知即将发生的交通事故,并做好防范工作,可以极大地减少交通事故发生。过去,为减小交通事故发生时的经济损失和对人造成的伤害,汽车安全技术主要考虑被动安全技术,如设置安全带或安全气囊等,而这些被动安全措施是在事故发生时刻对车辆和人员进行保护,有很大的局限性。现在,随着汽车电子技术的发展,汽车主动安全技术越来越受重视,汽车主动安全是指事故前的安全,即实现事故预防和事故回避,以避免或减少事故的发
3、生。汽车防撞预警系统作为主动安全技术之一,目的是减少驾驶员的负担和判断错误,对于提高交通安全减少交通事故将起到重要作用。显然,此类技术的研究开发在高速公路防撞领域具有极大的现实意义和广阔的应用前景1。1.2昆虫生物视觉机理的国外研究现状1.2.1昆虫的视觉机理应用研究国外已对飞行昆虫的视觉和导航机理进行了多年的研究。美国军方,美国航空航天局,以及英国国防部都对苍蝇的视觉与飞行控制进行了探索,并希望开发出能够作为微型间谍的“苍蝇机器人”。1996年,美国国防高级研究计划局资助了一个为期三年的微型飞行器研制项目,希望建造一个长度不超过巧厘米的飞行器,能够在诸如建筑物、隧道等确定的范围内自主运动并进
4、行环境观察。哈佛大学,加州大学伯克利分校己经开发出了仿生苍蝇的微型飞行器。法国国家科学研究中心参照苍蝇视觉系统设计的电子眼已经应用于飞行机器人,能够巧妙灵活地躲避障碍;日本科学家已研制出一种苍蝇视觉芯片,用于轮式机器人的导航控制中。澳大利亚在飞行昆虫视觉的研究上处于世界领先水平,澳大利亚昆士兰大学的Srinivasan教授对昆虫,尤其是蜜蜂的视觉机理和导航方法进行了20多年的研究,他试图弄明白,蜜蜂小小的脑子是如何处理导航问题的。他们的研究己经用于多种自动导航系统的研制,比如帮助无人侦察机根据地形航行并保持水平,小型机器人在狭窄地带中的行进,以及全景成像和监测系统。目前,蜜蜂的进攻性行为己成为
5、Srinivasan教授研究的重点,他希望将其研究成果运用于改善导弹的导航技术4。H.Ogmen 等人通过吸取大量新的有关复眼视觉系统神经机理的成果,提出了建立在果蝇神经功能基础上的运动检测“细胞”模型;日本的 Shiro Ogata 等人成功研制了多孔径仿复眼光学传感器;美国加州大学伯克利分校 Luke 教授领导的一个研究小组宣布,他们发明了外观和功能上都与昆虫复眼一样的人造“昆虫眼”。 日本的 Jun Tanida 等在 2000 年提出了一种基于蜻蜓的复眼结构设计的 TOMBO ( thin observation module by bound optics)小型成像系统,这个系统首先
6、获取分离的单元像,然后对单元像的几何参数进行估算,根据所得的几何参数把像定位于屏上,在各个像素之间进行的插值,再用高通滤波器完成最后的像。该系统具有结构紧凑,方便组装,视场大等优点。德国弗劳恩霍夫应用光学和精密机械研究所的科学家制造了一种厚度仅为 0.4mm 的人工复眼成像系统, 视场角可以达到 7010。系统具有多个成像通道,每个通道按照自己的视角进行成像,然后在像面组合成完整的像。科学家们已经把该系统与一个影像分析装置相连接,并贴附在银行卡上。这样,银行卡在被使用时就可以“看到”持卡者,从而防止被陌生人盗用2。1.2.2昆虫的偏振视觉导航机理研究国外已对生物偏振敏感导航机理进行了多年研究。
7、Frisch于1949年首次发现蜜蜂可以利用紫外偏振光进行导航。瑞士苏黎世大学的whener教授主要研究和探索沙蚂蚁导航方式。他发现沙蚂蚁可以借助天空中的偏振光导航定位。在离巢穴较远时,沙蚂蚁通过天空中的偏振光判断方向,寻找自身与巢穴的对应方位,因此,沙蚂蚁能够在数百米外觅食而能够近似于一条直线返回巢穴。而当到达巢穴附近时,沙蚂蚁根据记忆中巢穴附近的地标,经过与当前视觉图像进行景象匹配后准确找到巢穴入口。2002年,Whner教授获得了瑞士的最高科学奖一MarcelBenoist奖。苏黎世大学还开发了仿生沙蚂蚁的无线机器人,该机器人能够探测天空中的偏振光,并且能够提取和处理在行进过程中拍摄的地
8、标图像。Froy,steven等人的研究表明,北美帝王蝶在迁徙时依靠太阳罗盘进行导航,同时利用紫外偏振光修正太阳罗盘的导航性能。Labhart,Petzold和Helbling发现,蟋蟀头背部复眼边缘有一个平坦发白区域对偏振光特别敏感。Labhart和Meyer认为不同种类昆虫的复眼结构的差异导致偏振光罗盘具有多源性。也有文献指出,某些种类的蜘蛛(如狼蛛)可以利用没有成像功能的小眼感知紫外偏振光4。1.2.3仿生算法研究国外已经提出了许多昆虫视觉导航机理的模拟算法,如根据蜜蜂的视觉原理,srinivasan提出了一种图像插值算法,该算法通过简单的计算过程来测量光流和估计自身运动;受昆虫视觉神经
9、启发的Reichardt模型及其改进方法,己被用于图像的局部运动检测:Franceschini借鉴家蝇的视觉机理提出了视觉导航算法和仿真复眼的光流传感器。在应用上,这些基于昆虫视觉的导航方法已经用于各种机器人和交通设备的自动导航,尤其用于类似飞行昆虫的无人驾驶飞机上。然而,上述基于昆虫的光流导航方法均为自主导航,需要采用路径积分法来求取绝对位置信息,即首先计算每一步的位移,然后通过累加法求取总位移,再与初始位置相比较获得当前位置。因此,这些导航方法将不可避免地产生累计误差,且随时间积累,使得导航系统在长期使用后产生较大位置偏差。为了修正这种累计误差,目前常用的方法是将自主导航与辅助导航相结合,
10、建立所谓的组合导航系统。对于昆虫来说,它们也已经进化出了许多用于累计误差修正的辅助导航方法。cheung等人根据昆虫的一般运动,证明了利用外部“罗盘”可有效降低导航的不确定性;collett根据对蜜蜂的研究,提出了使用全景图像匹配求取绝对位置的快照模式到;Lambrinos通过学习沙蚂蚁的行为,设计了使用偏振光定位的“方向罗盘”4。1.2.4人工复眼的研究飞行昆虫视觉机理研究及应用的另一个重要方面是昆虫复眼的研究和人工复眼的研究及其应用。众shnasamy6l运用蜻蜓复眼全境探测的优势,提出了一种快速运动目标跟踪的解决方案。由于相邻小眼之间会存在景象重叠,该方法能够在大场景下以0.1象素级的误
11、差跟踪快速运动的物体。由于人造复眼的全景探测,Neulnalm利用线性方程组实现了与场景无关的6方向自身运动估计算法。提出一种基于人造复眼成像系统的碰撞避让算法。该算法在采集到的图像中,计算出视场中出现的物体个数,物体个数的变化,以及被激活的小眼中心位置的变化,从而估算出碰撞的可能性,当碰撞可能性较大时,就开启防撞系统。Alzenberge通过运动主体自身引起的光流变化来粗略估计运动速度和角度,并基于每一次的运动速度和角度进行导航。在该文中,算法根据自身速度调整视野范围。Martinl68通过weightlessnetworks确定自身位置,当主体向指定位置移动时,该网络输出将会单调递减,直到
12、最后达到指定位置,在移动过程中,如果引入超生探测器,将会更有效地避免主体与环境中障碍物的碰撞4。日本的Tanida等制造了平面微透镜阵列的复眼系统TOMBO: (thin observation module by bound optics)。这种系统直接在一个大面阵的CCD/CMOS图像传感器上制造一个紧密排列的平面微透镜阵列,微透镜各个通道之间用一个隔离层分割开,防止光线串扰。因而每一个微透镜与其相应的隔离单元以及它所对应的图像传感器的一部分就组成了一个微型相机,最终结果等效于多个微型相机组成的相机阵列。这些相机拍摄的场景之间存在很大的重叠度,通过采样、反向投影法等叠加算法,这些微型相机拍
13、摄得到的低分辨率的图像可以重构出高分辨率的图像。该课题组利用TOMBO装置进一步研究了复眼的超灵敏度、指纹识别等应用。该系统在很紧凑的尺度内就实现了高分辨率成像,但是受限制于平面微透镜阵列结构,该系统的视场角非常小。自对齐曲面微透镜阵列为了获得真正与昆虫复眼类似的大视场角成像的人工仿生复眼,需要釆用曲面分布的微透镜阵列。美国加州大学伯克利分校的Jeong等人模仿昆虫、节肢动物等复眼的子眼及其结构,利用一种自对齐波导技术,使用紫外光固化光敏树脂制作了可以与实际昆虫复眼尺度相当的曲面微透镜阵列,微透镜的尺度仅为约10/xm.这是仿生复眼技术上的一项突破,但是由于没有合适的能与曲面微透镜阵列配合工作
14、的图像传感器(类似于人类的视网膜,昆虫复眼中曲面排布的观光细胞阵列),因此尚未达到能够成像的实用阶段。采用光纤传像束阵列的复眼系统DragonflEye:同样是为了解决曲面分布的微透镜阵列与平面图像传感器之间的矛盾,美国杜克大学的课题组釆用了光纤束作为中继光学系统,将空间不同方向的入射光成像到平面探测器上。该系统的特点是充分利用了光纤可以弯曲的特点,因而可以较低的成本达到控制光线“弯曲”入射到平面图像传感器上的目的,其成像质量也比较高。其存在的问题是,由于每个子眼的视场角都很小,为了达到较大的视场角,需要上百个子眼同时对空间进行成像,因而涉及到较复杂的光纤束安装、装配、对准等问题2。1.3昆虫
15、生物视觉机理的国内研究现状在国内,中国科学院生物物理研究所吴卫国、吴梅英等在昆虫复眼的形态学、生理学、光学等方面做了大量的工作;田丽娟等采用了昆虫复眼透镜阵列处理器和非干光源实现图像矩阵的正交变换,为光神经计算提供了一种可能实现的新途径;西北大学物理学系高爱华等提出了用自聚焦平面微透镜阵列和 CCD 器件可组成多孔径光学仿复眼系统,说明利用计算机和图像卡的处理功能,能够实现并列型复眼的图像采集功能,并对平面微透镜阵列的多重成像进行适当的处理来模拟并列型复眼的“镶嵌像”;孙桂华等利用计算机技术实现了蜻蜓复眼功能演示系统;李文元等采用计算机技术与生物科学结合的方法模拟了昆虫复眼的视觉系统,与其它方
16、法相比,该模拟结果更具真实性和可视性;张讲社等基于对生物复眼几何结构的模拟,提出了一类新颖而有效的数据处理方法方向量子化方法,该方法适宜于处理由高维数据所表示的凸体的几何外形,具有简洁有效、适用广泛、半动态维护简便和易于在各种并行计算模型上实现等优点;芦丽明等通过介绍蝇的复眼的结构与功能,类比于复眼,从功能上模仿,利用两个调制盘与一个成像探测器,构造一个导弹引头上的多模导引的应用,使导弹能够获得目标的三维空间结构,并提出了一些在此基础上的解决方案及方法;中国科学院西安光学密机械研究所的田维坚、姚胜利等人提出了平面自聚焦透镜阵列中的运动目标速度计算公式;中国科技大学的高媛媛等利用两个结构和性能完
17、全相同的黑白 CCD 摄象机相隔一定距离并排放置,同时拍摄一个运动的玩具小车,然后通过图像处理及计算获得了该运动小车的运动速度及三维坐标;北京理工大学的王永松等根据复眼大视场的原理,设置了一个平面全视场的目标探测单元。该探测单元主要是由六个透镜和六个 CCD 组成一个轴线共面的正六边形的环行探测阵列,每个光电探测单元(由一个透镜和一个 CCD 组成)视场为 60,整个探测单元的视场就变为 360,可以测出地面运动物体相对探测单元中心的角度与角速度3。1.4汽车防撞预警系统的国内外研究现状1.41汽车防撞预警系统的国外研究现状在欧洲,欧盟委员会支持的改进车辆驾驶支持系统人机界面项目组 (Ehan
18、ced Human Machine Interface for on Vehicle Integrated Driving Support System,EUCLIDE)开发的一套防撞预警系统,目的是在能见度不好的情况下(例如:黑天、有雾天气或雨天等),即将发生碰撞事故前,向驾驶员发出警报以避免发生碰撞事故。这一系统根据安装在车上的红外线传感器和毫米波雷达传感器所采集的信息来确定前方车辆,并可以实现两级预警:一级是紧急预警,即当主车需要立即制动以阻止即将发生的碰撞时调用该级预警。在北美洲,美国加利福尼亚大学的先进高速公路运输合作伙伴项目组(Partners for Advanced Trans
19、it and Highways,PATH)和卡耐基梅隆大学机器人学院联合开发的集成防撞预警系统可以实现公交车的前向和侧向防撞预警功能。此系统利用安装在公交车前方和侧面的激光扫描仪和摄像机检测前方和侧面的碰撞物。在亚洲,日本三菱汽车公司为卡车开发的防撞预警系统目的是在有可能发生危险的情况下提醒驾驶员,使驾驶员迅速做出相应动作(例如:刹车、减速),以防事故发生。这一系统利用安装在主车前方的激光雷达测距传感器计算主车与前车的距离,并与安全距离进行比较实现两级预警。其安全距离是根据前后两车的相对速度计算得到的,并随着速度的变化而变化。作为早期的车辆防撞预警系统,它对安全驾驶有一定程度的帮助1。汽车智能
20、化与防撞预警息息相关,已经风靡多年并取得诸多成果,例如奔驰公司和德国联合武装大学多年合作致力于开发自动驾驶车辆。他们开发研制的VaMp系列车使用基于视觉的传感系统,采用回旋曲线模型完成车辆检测和跟踪,利用卡尔曼滤波检测车道线并跟踪车辆运动的状态矢量。车辆对称性检测用于检测单目标障碍物并跟踪,车辆阴影检测方法用于检测多目标障碍物并跟踪_2。意大利帕尔玛大学在基于视觉传感的智能驾驶技术开发上也位于世界领先地位,其ARGO系列测试车辆即以基于视觉传感器进行开发出一套障碍物和车辆检测的视觉系统。在美国,卡耐基梅隆大学在Navlab系列智能车上幵发出多套视觉系统,分别为:SCARF,通过对非结构化道路进
21、行自适应颜色分类进行道路识别;YARF,利用结构化道路线及条纹等显著特征进行道路模型的跟踪、滤波及校验;ALVIN,采用神经网络方法通过图像信息控制车辆;RALPH,对道路模型建模识别道路5。1.41汽车防撞预警系统的国内研究现状我国在车辆防撞预警系统的研究上虽然起步较发达国家滞后,但借鉴发达国家的经验,避免了很多弯路,再加上国家对智能车方面的大力扶持,发展非常迅速。 在 2007 年,北京清华大学所开发的基于改进的目标跟踪和危险评估的车辆前向防撞预警系统目的是在发生碰撞前提醒驾驶员以避免碰撞事故,其通过蜂鸣器发出嘟嘟的声音警报和一组 LED 灯发出视觉警报。此系统利用雷达和激光传感器检测前方
22、车辆。当前方车辆被两个传感器同时检测到时,此车辆的纵向位置由这两传感器的数据融合得到,此车的横向位置由激光传感器数据得到,因为激光传感器的角度测量精度要高于雷达传感器。在考虑到恶劣天气情况下提高检测鲁棒性时,当只有一个传感器检测到前方车辆,此车辆也被认为是障碍物。此系统采用融合算法处理来自雷达和激光的数据,使前方车辆的位置精度得到提高;此系统采用的改进的 Kalman 滤波跟踪方法使实时性也得到提高,是国内比较先进的防撞预警系统之一。 另外,国内其它一些高校和研究机构如:吉林大学、上海交通大学、国防科技大学、北京理工大学、湖南大学、南京理工大学、东南大学、中科院智能所等在车辆防撞预警技术方向的
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