基于计算机视觉的驾驶员转向操作实时监测研究

为实时监控驾驶员操纵转向盘的状态，构建了基于机器视觉汽车转向盘实时监控系统，并运用阈值分割和边缘检测方法对转向盘图像中感兴趣区域进行了图像分割，提出了转向盘转角的计算公式。试验结果表明，感兴趣区域图像分割与转向盘转角监测方法有效。     

物流自动化技术在汽车总装车间的应用

汽车工厂总装车间的有序、高效生产基于物流的有效组织。首先介绍了汽车总装车间常用的物流自动化技术的分类及优缺点,包括货物自动验收设备、物流仓储技术、AGV自动配送技术、SPS配送技术、自动随行技术、物流仿真技术等。随后结合某总装车间物流配送系统项目,对AGV自动配送、RFID技术应用、SPS配送、自动随行技术、物流仿真技术进行应用层面分析。     

杜尔推出EcoProFleet作为未来涂装车间的首款AGV

<正>未来的汽车生产正从生产线转向模块化工作站。在转换过程中,灵活的自动导向车辆(AGV)是重要技术之一。杜尔在其第11届全球客户开放日活动中展示了首款专为智能涂装车间设计的AGV。名为EcoProFleet的AGV技术将传统自行小车与杜尔的革新技术结合在一起,这意味着AGV可以不间断运行,不需要专门充电时间。     

基于机器视觉法的桥梁表观病害检测研究综述

桥梁作为重要的基础设施,承担着道路交通和人员、货物运输等重要任务。桥梁表观病害的及时有效检测具有确保公共安全、延长桥梁使用寿命、及时排查风险等重大意义,有助于提高桥梁服役阶段的可靠性和耐久性。近年来,随着计算机视觉、人工智能等技术的快速发展,机器视觉法逐渐成为了桥梁表观病害检测的新兴手段之一。首先,通过详细分析近年来该领域的多篇相关文献,综述了基于机器视觉法进行桥梁表观病害检测的关键技术,包括检测平台研发技术、数据采集技术、图像处理技术、三维建图技术、病害定位技术和病害参数量化技术等。其次,通过分析现有研究开展检测工作的流程,总结了基于机器视觉法进行桥梁表观病害的技术框架,并分析了其中各个流程之间的功能与联系。上述关键技术的综述与技术框架的总结可为研究者开展检测工作提供一定的参考。最后,根据现有研究在实施检测任务时自动化程度的不同,提出了基于机器视觉法进行桥梁表观病害检测的智能化分级,包括人工检测辅助、病害定位检测、局部自动检测、整体自动检测、高度自动检测和完全自动检测6个等级。对比文献研究可知,现有研究虽然已经脱离了传统的人工检测的阶段,但仍与完全自动检测具有一定的差距。该领域仍具有...     

基于有限状态机的车辆自动驾驶行为决策分析

将智能车辆的自动驾驶运动过程分解为车道保持、车辆跟随、车道变换和制动避撞4种典型驾驶行为,基于有限状态机方法建立各驾驶行为间的逻辑关系及状态切换过程,同时,构建了面向自动驾驶的虚拟危险势能场,并对其结构关键参数和驾驶行为决策触发阈值进行分析。利用MATLAB/CarSim软件对不同道路工况下的自动驾驶行为决策过程进行联合仿真,并利用比例车辆模型和机器视觉系统对提出的方法进行试验验证。仿真和试验结果表明,虚拟危险势能场与有限状态机相结合的方法能够满足智能车辆的驾驶行为决策需求并实现主要的自动驾驶功能。     

一种基于机器视觉的车道偏离报警系统

本文介绍了车道偏离报警系统及其国内外的研究现状,重点介绍了基于机器视觉的车道偏离报警系统。对基于机器视觉的车道偏离报警系统中的CPCI架构的硬件结构和车道线实时检测算法进行了描述,提出了一种切实有效的车道线检测算法。     

车载机器视觉系统的测试场景研究

基于机器视觉的先进驾驶员辅助系统是目前汽车行业驾驶员辅助系统的重要组成部分。机器视觉主要通过一个放置在前挡风玻璃的高清摄像头采集图像,由于摄像头本身存在局限性,为了保证性能,需要对车载机器视觉系统进行系统、充分的测试验证。文章以基于机器视觉实现的车道偏离预警系统的测试为例,主要对其测试场景进行分类研究,包括天气、道路、道路材质、道线线型、光照、路面干扰、车道情况等。     

基于机器视觉的齿轮齿形缺陷检测技术

文章主要面向齿轮工件,基于机器视觉方法实现齿形轮廓自动检测。首先设计齿形缺陷专用检测装置,用于齿轮图像的采集;然后基于机器视觉方法,对齿轮图像进行预处理,包括灰度转换、中值滤波去噪以及二值化;并基于Sobel边缘检测实现齿形轮廓的提取,确定分度圆半径,基于最小二乘法拟合圆求圆心,根据分度圆与齿廓的交点测量齿距偏差。经验证,齿轮图像预处理以及Sobel边缘检测具有较好的通用性,基于机器视觉的齿形缺陷检测准确可靠,能够有效提升齿轮轮廓的自动检测效率。     

一种智能AGV汽车的立体焊装系统设计研究

AGV自动导航车技术是基于机电一体化技术的一种新型生产辅助设备,AGV技术可以实现对物料搬运车的自动导航、路径记忆以及路径的合理规划,最终形成一种高效快速的物料搬运模式,代替工厂中传统的人工物料搬运操作,实现工厂的自动化与智能化生产。AGV技术涉及到机械的精密加工、电气控制技术等多种现代学科技术,同时随着人工智能与深度学习技术的不断发展,AGV技术将进一步融合相应的人工智能与深度学习算法,不断优化路径规划与导航能力,通过对现代学科技术的交叉融合不断提升AGV的业务能力,使其更加契合工厂的生产活动,提升工作效率。     

新型视觉区域智能车辆导航控制器设计

简要介绍了基于机器视觉导航区域智能车辆(CyberCar)的导航原理和组成。首先采用逆M序列作为辨识输入信号和最小二乘算法得到车辆转向系统的系统辨识特征方程,结合预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型,从而建立车辆基于视觉预瞄的转向动力学控制数学模型,根据线性二次型最优控制理论得到状态线性反馈的最优控制规律。通过仿真分析和试验,验证了最优控制器在CyberCar户外路径跟踪过程中平稳、可靠。     

基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别方法综述

为了全面了解国内外在基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别领域的研究进展，文章介绍了近年来一些典型的基于机器视觉的道路边界及车道标识识别系统，对基于机器视觉的前方道路边界及车道标识识别方法进行了分类，对各大类方法中采用的不同技术进行了阐述，然后对基于机器视觉与其他传感器融合的识别方法进行了总结，最后就该领域的研究难点及发展趋势进行了简要论述。     

机器视觉在汽车试验中的应用

为提高汽车试验的精度和自动化程度,试验过程中可以采用机器视觉来提高试验效率和试验结果的准确性。试验中采用摄像机对被测量物体进行图像采集,由计算机对所采集的图像进行相关处理得到试验结果。试验过程能够实现自动化测量和自动记录试验数据,试验结果的准确性要高于传统的人工测量方法。因此,基于机器视觉的测量方法在汽车试验领域能够得到广泛的应用和发展。     

基于A＊算法的AGV路径规划研究

基于经典A＊算法的原理,提出一种能充分运用已有搜索信息实现自动导引小车（AGV）局部避开障碍物的改进A＊方法,使AGV在环境信息未知的情况下能快速进行路径规划;使用MATLAB软件对经典A＊算法、二次规划、改进的A＊算法在AGV路径规划中的运用进行仿真和比较,证明了改进A＊算法的优势.     

基于机器视觉技术的汽车零部件疲劳试验裂纹识别方法

对于汽车零部件疲劳试验,由于零部件种类较多,裂纹产生的位置和方式也各不相同,目前主要依靠人工来识别和监控。文章提出了一种基于机器视觉技术的裂纹识别方法,能够适用于大部分场合的汽车零部件疲劳试验裂纹识别,与现有的人工识别相比,能够降低工人的劳动强度,满足质量需求,具有一定的可行性。     

基于单目视觉的汽车钣金零件焊接系统设计

针对汽车钣金零件在激光焊接过程中存在的误差较大等问题,设计了一种基于单目机器视觉的汽车钣金零件焊接系统,该系统通过视觉传感器测量汽车钣金零件的二维焊缝尺寸,并在焊接后通过计算机数字图像处理实施焊缝质量检测。实验结果表明,机器视觉焊缝质量好、工作稳定可靠,能够有效提高汽车钣金零件焊缝尺寸的激光焊接精度,有利于实现汽车钣金零件激光焊接的过程自动化。     

磁导型AGV控制系统设计

自动导引运输车（Automated Guided Vehicle,AGV）从线路固定的磁导引到灵活的即时定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）导引,AGV配置发展越来越多元化。针对汽车行业生产物流工况,设计了一种磁导型固定线路AGV控制系统,该系统采用单片机与PLC结合的双芯片形式,用来控制AGV及E型物流列车（E-Frame）系统的行走和转向、导引和纠偏、激光防撞、空满交换及信息反馈各项功能。该控制系统设计方案开发周期短、功能拓展灵活,在现阶段汽车行业更新换代快速的背景下,快速匹配用户新的需求,减少资金投入。     

基于机器视觉的智能车辆避撞预警算法

由于受到信息采集源性能影响,造成了智能车辆避撞预警系统(Collision Warning System,CWS)前后车相对距离测量精度低的问题,针对此问题提出了一种基于机器视觉的预警算法(Collision Warning Algorithm,CWA),利用机器视觉获得了较高精度的测距信息,有效提高了预警算法的有效性。在分析驾驶员驾驶行为基础上,确定CWA的报警准则。基于机器视觉技术建立了一种多输入、多输出的CWA模型,给出了模型预警原理、决策阈值确定方法、逻辑结构图,以及基于机器视觉的车辆信息获取方法。设计了一个单车道双车辆跟驰实车试验,采集模型测试所需的数据,并利用实测数据对模型进行了验证。试验结果显示,平均测距误差不超过3.6 m,预警模型能够准确给出预警信息,对提高车辆行驶主动安全性具有重要意义。     

隧道衬砌管片钢筋骨架机器视觉引导焊接技术

为解决人工焊接钢筋骨架时存在的焊接质量不均匀、生产效率低下，以及示教型焊接机械人焊接中存在的对钢筋骨架总装要求高、定位困难等问题，首次将基于3D结构光相机的机器视觉技术引入隧道衬砌管片钢筋骨架自动焊接中。首先，分析钢筋骨架结构特点，制定具体焊接策略；然后，通过钢筋接头特征的抽象提炼以及小型验证试验，完成控制软件和图像处理算法的开发和编制，再将其移植运用到实际钢筋骨架焊接测试中。结果表明，机器视觉技术的引入实现了对钢筋骨架焊接点位的成功纠偏，引导了机械手精准焊接。相比于原示教型焊接系统，3D结构光相机的引入使钢筋骨架的焊接效率和焊接质量均得到提高。     

基于视觉导航的自动引导车设计

介绍了自行设计的视觉导航AGV,它综合应用了图像处理、单片机控制、数据通信等相关理论。视觉导航AGV的设计包括软件、硬件两部分内容。软件设计包括图像处理、电机控制、数据通信等内容。图像处理部分用VC编写,电机控制程序用单片机C语言编写。硬件设计包括控制系统硬件组成,电机驱动控制电路设计。     

基于分段最优控制的港口自动驾驶液压转向控制算法研究

为提高港口场景自动驾驶车辆横向控制准确性，基于液压转向系统电磁阀的响应特性，提出了具有分段最优控制的转角闭环控制算法，实现了车辆单轴、双轴、蟹行转向功能，通过实车验证对设计的控制算法进行了功能和性能验证。结果表明，所提出的控制算法能够实现对液压转向系统转角信号快速、稳定跟踪，能够支撑港口自动驾驶车辆横向控制功能。