专注人工智能在金融领域的应用

基于神经网络和遗传算法的智能车研究和设计

智能车通过摄像头识别跑道从而实现自动驾驶,该项目由我和同学在2008年合作完成,我主要负责软件和控制算法。我们的智能车在第三届全国飞思卡尔杯智能赛车比赛中获得了二等奖。

本系统选用DSP MC56F8367作为智能车的处理器,用OV6620数字摄像头作为跑道信息的数据采集模块。系统的底层算法包含有电机调速的自适应PID控制,图像信息的阈值自适应滤噪算法等。同时,也对小车硬件的设计进行了具体的描述。

在顶层控制策略方面,为了增强小车的自适应能力,我们在控制算法中采用BP神经网络和遗传算法相结合的算法。小车通过大量的学习,可以适应较复杂的跑道。而且通过遗传算法小车可以不断进化,从而表现出越来越强的智能性。

通过对智能小车的研究希望这些智能控制策略可以应用到现实的汽车中。

以下是智能车比赛视频


与队友合影

《基于神经网络和遗传算法的智能车研究和设计》

智能车竞赛队友合影

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