机器视觉技术在智能车路径识别中的应用研究

智能车及机器视觉技术应用 机器视觉技术在智能车中的应用非常广泛，该技术在智能车的路径识别、障碍物判断中起着重要作用。基于此，研究机器视觉技术应用于飞思卡尔智能车，探索如何使用摄像头准确地采集每一场的图像，然后进行二值化处理，并对图像进行去噪处理，最后对小车的轨迹进行补线。 **机器视觉技术** 机器视觉技术是指使用机器或设备来执行视觉任务的技术，包括图像采集、图像处理、图像识别等。机器视觉技术在智能车中的应用非常广泛，例如：路径识别、障碍物判断、图像识别等。 **图像处理** 图像处理是机器视觉技术的一个重要组成部分，图像处理的目的是将原始图像转换为有用的信息。图像处理包括图像采集、图像增强、图像去噪、图像分割、图像识别等步骤。 **飞思卡尔智能车** 飞思卡尔智能车是一款竞速小车，该车采用了MC9S12XS128芯片作为处理器，路况采集使用的是数字摄像头OV7620。飞思卡尔智能车需要快速、准确地采集和处理图像，以便实现在智能车中的路径识别和障碍物判断。 **图像采集** 图像采集是机器视觉技术的第一步，图像采集的质量直接影响着后续的图像处理和机器视觉技术的应用。数字摄像头OV7620是飞思卡尔智能车采用的图像采集设备，该设备能够提供高质量的图像采集。 **二值化处理** 二值化处理是图像处理的一个重要步骤，二值化处理的目的是将图像转换为二值图像，以便于后续的图像识别和机器视觉技术的应用。二值化处理可以将图像中的噪声和干扰去除，从而提高图像的质量。 **去噪处理** 去噪处理是图像处理的一个重要步骤，去噪处理的目的是将图像中的噪声和干扰去除，以便于后续的图像识别和机器视觉技术的应用。去噪处理可以使用各种算法和技术，例如：中值滤波、均值滤波、 Sobel算子等。 **轨迹补线** 轨迹补线是机器视觉技术的一个重要应用，轨迹补线的目的是将智能车的轨迹补全，以便于智能车的路径识别和障碍物判断。轨迹补线可以使用各种算法和技术，例如： kalman滤波、 particle filter等。 **结论** 机器视觉技术在智能车中的应用非常广泛，该技术可以实现智能车的路径识别、障碍物判断等功能。飞思卡尔智能车的机器视觉技术应用可以提高智能车的稳定性和快速性。本设计的成果可以为智能车的发展提供有价值的参考。