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基于LabVIEW的智能车辆控制系统设计 李俊望、楠春柳、简娇望、景正虎、方亮 华北水利水电大学、机械工程学院 中国、河南、郑州450011 摘要 传统的智能车控制系统在使用过程中具有以下缺点：图像的处理算法复杂、电缆的通信模式不够灵活、不能对车辆运行过程中进行实时监测和控制。与这种控制方法相比。由于LabVIEW具有强大的信号处理功能和图形化编程的特点,并且NI myrio嵌入式系统设计平台具有强大的硬件系统，使得基于LabVIEW控制系统的智能车辆相比与传统控制系统的只能车辆更加灵活方便。首先，该系统由NI myrio嵌入式系统设计平台 控制的可旋转摄像头采集图像信息。然后将采集到的图像信息通过Wi-Fi通信传送到到LabVIEW可视化分析模块并用算法进行处理。最后，根据图像信息的分析结果，由NI myrio嵌入式系统设计平台嵌入式系统设计平台中的FPGA模块使用PWM控制算法对伺服电机进行控制，使得电机按照一定的要求旋转，从而实现智能车辆的自动跟踪和存储等其他功能。 关键词：LabVIEW、智能车辆、NI myrio嵌入式系统设计平台、系统控制。 介绍 随着交通运输领域的控制理论和控制技术飞速发展，车辆和车辆电子的研究越来越受到人们的关注。智能车辆作为典型的高科技集成载体，主要涉及到：实时图像处理理论、实时图像处理技术、模式识别、人工智能、自动控制、传感器技术等学科[1]。它结合了信息科学技术和人工智能的必威体育精装版研究成果，成为当前国家重点关注的发展智能交通系统中的重要组成部分[ 2 ]。智能车辆控制系统具有广泛的理论价值和现实意义。智能车辆的识别方法不仅决定于自身的性能，而且受到开发成本和使用系统的影响[ 3 ]。在早期，智能车辆识别方法主要是基于电磁感应引导技术，但由于电磁感应范围小，不适用于电磁感应范围广泛的复杂环境[ 4 ]。图像传感器的优势与当前图像处理技术的可行性相结合，已成为智能车辆中路径识别技术的一个重要课题。现在，智能车控制系统仍然在使用各种传感器，通过传统的C语言编程设计。然而，这种控制方法具有以下几个问题：首先，开发者必须使用各种传感器来实现数据的传输和移动；其次，各种传感器和数据通信之间没有明确的联系，系统无法综合处理突发事故中传感器和数据通信同时发生的故障。目前，随着汽车技术的不断发展，智能车辆控制系统的研究取得了很大进展。在国外，如日本VERTIS的智能车控制系统，整个智能系统中包括23个ITSZ子系统，这些子系统主要用于车辆通信、信息处理、环境探测、辅助控制（自动驾驶）功能。另外，雷诺开发的智能车不但可以使车辆了解周围的环境，如道路状况、附近车辆的距离、周围车辆的行驶速度等，而且可根据当前具体情况及时纠正并且迅速调整速度、方向和其他数据[ 5 ]。虽然，智能车辆研究在我国起步较晚，但发展迅速。例如：清华大学自主研制的移动机器人试验车THMR - V，已经能够独自在非常复杂的环境中行进[ 6 ]。在该系统中，他们利用激光雷达和摄像机作为移动机器人实验车的视觉系统，并且利用他们前段时间研发的先进图像处理技术来识别和处理视觉系统传递来的信息，从而可以对移动机器人实验车进行智能控制，实现智能车的自主运动。 在原有设计理论的基础上，通过结合硬件和软件的方法，采用虚拟仪器技术开发的智能车辆控制系统。由于将LabVIEW作为控制平台，不仅使复杂的冗余编程变得可视化、简单化。并且借助于LabVIEW丰富的信号处理功能，使信号分析和信号处理变得更加简单。此外，NI myrio嵌入式系统设计平台作为硬件系统的核心，通过控制摄像机、电机、伺服系统、蜂鸣器等硬件，使智能车辆可以实现监控交通信息、自动跟踪、倒车入库等功能。通过WiFi无线通信，智能车辆控制系统不仅能够实时监控，而且可以通过拍照，将图片通过无线传输的方式传送到后台，进行后台操作。通过后台操作，能够使得操作更加方便直观。该系统还可以使用NI myrio嵌入式系统设计平台 的WiFi通信功能显示当前的交通信息和运动信息。并且能够通过iPad进而控制智能车辆的运动。这样就使得控制系统更加多样化和智能化。 整体方案设计 NI myrio嵌入式系统设计平台是智能车辆控制系统的核心。本系统的设计分为三个部分：采集交通信息、处理图像信息、控制智能车辆运动。首先，该系统由NI myrio嵌入式系统设计平台 控制的旋转摄像头采集交通图像信息。然后将采集到的图像信息通过Wi-Fi通信传送到LabVIEW可视化分析模块并用设计的算法进行处理。最后，根据图像信息分析的结果，NI myrio嵌入式系统设计平台中的FPGA模块采用PWM控制算法控制伺服电机旋转，实现智能车辆的自动跟踪和存储等其他功能。 通过设置图像和图层，能够使得智能车遇到绿色减速，遇到红灯停止，满足其他颜