Сочинение на тему Внедрение системы рулевого управления для прототипа автономного автомобиля с использованием Raspberry Pi
- Опубликовано: 18.07.2020
- Предмет: жизнь, Правительство
- Темы: автономия, Инфраструктура, Легковые автомобили
В продвинутом периоде автомобили задействованы для роботизации, чтобы дать человеку возможность свободно управлять автомобилем. В области автомобилей была рассмотрена другая точка зрения, которая делает автомобиль роботизированным. В этом проекте мы думаем об отличительных чертах, о том, что в небольшом масштабе была описана механическая модель трехколесного транспортного средства, которая будет следовать за дорогой и избегать сдерживающих факторов. Саморегулирующиеся автомобили – это инновационное творение, которое может в конечном итоге привести к огромному развитию отдельных транспортных средств. Этот отчет начинается с изображения сцены и ключевых игроков в автосалоне с автоматическим управлением. Нынешние возможности, а также ограничения и шансы ключевых достижений, направленных на расширение прав и возможностей, рассматриваются вместе с докладом о влиянии таких достижений на общество и землю. Большинство эффектов, включая уменьшение движения и прекращение блокировки автономной универсальности для бедных людей, расширенную безопасность и сохранение жизнеспособности, а также уменьшение загрязнения могут быть примечательны, когда самодостаточные транспортные средства в конечном итоге становятся нормальными и приемлемыми для среднего человека людьми. Raspberry pi является центральным процессором нашего автономного авто. На этой фотографии модуль камеры фиксирует различные изображения. Для достижения искусственного интеллекта используются различные методы обработки изображений.
Светофор и обнаружение знаков помогают автономным локомотивам в промышленности, предоставляя необходимые команды для упрощения гибкой производственной системы. Автономные локомотивы в промышленности используются для погрузочно-разгрузочных работ. Автоматическое распознавание знаков ведет автономные локомотивы к локомотиву в правильном направлении. Отслеживание пути автономных локомотивов описывается системой рулевого управления. Основная цель цели, разработать метод управления системой рулевого управления для автономных локомотивов путем реорганизации знака и светофора. Система обеспечивает эффективную систему локомотива в гибкой производственной среде. Методы обработки изображений используются для регулирования дорожных знаков и управления определенными действиями. Входными данными для системы являются видеоданные, которые непрерывно записываются веб-камерой, подключенной к Raspberry Pi через открытую платформу CV, в которой используется Rasbian OS. Изображения предварительно обрабатываются с помощью нескольких методов обработки изображений, таких как методы моделирования цветового пространства hsv, используемые для обнаружения светофора, для обнаружения знака по модели цветового пространства hsv и алгоритму контура. Признаки обнаружения на основе области интереса (ROI). ROI определяется на основе таких признаков, как геометрическая форма и цвет объекта на изображении, содержащем дорожные знаки. Система рулевого управления использует двигатели постоянного тока и моторные приводы для работы.
Гурджашан Сингх Панну и др. предложили «Проектирование и внедрение автономного автомобиля с использованием Raspberry Pi», краткое содержание которого следующее:
Лазер Elodyne с 64 лучами создает детальное трехмерное руководство по окружающей среде. В этот момент автомобиль объединяет лазерные оценки с картами мира с высоким разрешением, создавая различные типы моделей данных, которые позволяют ему управлять собой, сохраняя стратегическое расстояние от сдерживающих факторов и соблюдая правила дорожного движения. Компоненты, используемые для проектирования автомобиля Google, – это датчики четырех радаров, установленные на переднем и заднем бамперах. 1 камера, расположенная рядом с рефлектором колесного датчика GPS, который определяет положение транспортных средств и отслеживает движения. Лазерный 64-лучевой лазерный луч велодина создает четкое трехмерное руководство по окружающей среде. < / р>
В этой статье была представлена новая система распознавания дорожных знаков. Прикладное программное обеспечение, созданное в этой работе, воспринимает и классифицирует дорожные знаки из входного изображения. Методы обработки изображений, используемые в качестве части этого продукта, включают в себя этапы предварительной обработки, представляющие интерес: обнаружение потенциальных признаков дорожных знаков согласно шаблонам формы дорожных знаков, наконец, распознавание и классификация этих потенциальных дорожных знаков согласно базе данных шаблонов дорожных знаков. Выполнение этого приложения зависит от качества входного изображения в связи с его разницей в размерах и тем, как знаки отображаются на изображении. С этой мыслью показатели воспринимаемых признаков для этого приложения высоки. По мере дальнейшей работы нейронная система может быть реализована таким образом, чтобы получить все более точные параметры наблюдения, используемые как часть приложения. Кроме того, приложение может быть улучшено за счет актуализации встроенного оборудования для использования в динамических приложениях.
РАСПОЗНАВАНИЕ ПИСЬМЕННОГО ХАРАКТЕРА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИЗОБРАЖЕНИЯ АВТОРЕФЕРАТ В современном мире наблюдается огромный рост пробок на дорогах, и скорость, с которой люди покупают автомобили, значительно возрастает
Мы продаем все виды спортивных и семейных автомобилей, которые используются и не используются. Как мы использовали Toyota Alphard для продажи, и многие другие подержанные автомобили
Аннотация На централизованное решение для маршрутизации автомобильного трафика для увеличения перегрузок влияют две неотъемлемые проблемы: масштабируемость: главный сервер должен обеспечивать широкие вычисления и связь по