基于DSP的人工路標識別算法研究與實現(xiàn).pdf

1、自動導引車(Automated Guided Vehicle，AGV)自從問世以來，已經被廣泛應用于工業(yè)生產和日常生活之中。目前，自動導引車的導引方式中，視覺導航由于其難度較大而并未得到推廣。但是它獲取的信息豐富、引導柔性、不受電磁干擾，是未來導引技術中的主要發(fā)展方向。視覺導航中利用人工路標作為導引標識更是受到了越來越多的關注。
　　本文在廣泛調研國內外學者所設計的人工路標，并對各路標的特點進行分析的基礎上，設計了包括導引燈、黑帶

2、和數(shù)字三部分的人工路標模式。導引燈和黑帶用于對人工路標進行定位，其中導引燈對人工路標的快速定位起著關鍵作用。最后，利用主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)進行特征提取，并利用最小距離分類器對人工路標數(shù)字進行識別。
　　在確定系統(tǒng)總體方案之后，分別利用Matlab和DSP進行各算法仿真與實現(xiàn)。在Matlab上完成了對導引燈的基于灰度信息的識別算法和基于PCA的數(shù)字訓練樣本特征提取，得到訓練樣

3、本均值向量、找到使分類效果最好的PCA維數(shù)及其所對應的PCA投影矩陣。在DSP上完成基于灰度信息的導引燈識別與定位、基于交比不變性原理的數(shù)字定位、投影法數(shù)字分割和利用訓練樣本均值向量和投影矩陣對圖像數(shù)據(jù)進行降維，最后利用最小距離分類器進行數(shù)字識別。
　　本設計的硬件部分以ICETEK-DM6437-B評估模塊作為開發(fā)平臺。該模塊的核心處理器是TMS320DM6437。
　　通過實驗表明，本次設計的人工路標識別算法在一定拍攝角