飞思卡尔智能车跑道识别技术探索

"该资源是一份关于‘飞思卡尔’智能车跑道识别模拟的本科毕业设计论文，由燕山大学的兰海军在2009年完成，指导教师为李昊。论文主要探讨了基于视觉的跑道识别方法，旨在确定直道和弯道的识别策略，分析识别算法，并设计实现跑道识别程序。设计要求包括撰写不少于20,000字的设计说明书，引用15篇以上文献，以及翻译5,000汉字的外文资料。参考资源包括《数字图像处理》、《Matlab图像处理技术与应用》及‘飞思卡尔’竞赛规则和设计资料。设计周期为17周，涵盖了从调研、算法设计、程序编写到实际检验和答辩的全过程。" 这篇论文涉及的知识点主要包括： 1. **飞思卡尔智能车竞赛**：这是一个全球性的大学生智能车比赛，参赛队伍需要设计并制作能够自主行驶的智能车辆，其中跑道识别是关键环节。 2. **视觉导航**：智能车通过摄像头捕捉图像，利用计算机视觉技术解析图像信息，实现对跑道的识别。 3. **跑道识别算法**：设计和分析针对直道和弯道的识别算法，可能包括边缘检测、模板匹配、颜色分割等图像处理技术。 4. **图像处理**：使用如MATLAB等工具进行图像预处理、特征提取和模式识别，是视觉导航的关键。 5. **自动控制**：智能车的行驶控制依赖于自动控制理论，确保车辆根据识别结果做出正确的行驶决策。 6. **计算机视觉**：是智能车识别跑道的基础，涉及到图像获取、处理、理解等多个方面。 7. **程序设计**：编写识别程序，将识别算法转化为可执行代码，实现对实时图像流的处理。 8. **文献调研**：毕业设计要求广泛的文献阅读，体现了研究的学术性和深度，涉及领域可能包括机器学习、模式识别、计算机视觉等。 9. **外文资料翻译**：提升学生的外语能力和专业素养，同时获取最新的国际研究进展。 10. **项目管理**：设计进度的规划和管理，从调研到答辩的每个阶段都有明确的时间安排。 这个资源对于学习智能车技术、图像处理和自动控制的学生来说具有很高的参考价值，可以了解实际项目中的跑道识别流程和设计方法。