数字形态学滤波器与智能车路径记忆(1)

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引言

  “飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛规则明确指出,在赛道上连续跑两圈,并记录其中最好的单圈成绩,这使算法成为可能。如图1所示,赛道记忆算法在第一圈以最安全的速度缓慢驶过一圈,并将赛道信息保存下来,第二圈根据保存下来的信息进行车速和转角决策的相应最优化,从而在第二圈取得好成绩。无论的传感器前瞻距离有多远,在跑圈时它都只能预测在一段有限距离内赛道的情况。而采用赛道记忆算法的,在第二圈时已对整个赛道有了全面的认识,从而在相同条件下,将比不使用赛道记忆的更具优势。

  第一圈准确记忆赛道信息是第二圈控制策略的基础,是比赛成败的关键。但是在第一圈中不论控制策略如何优秀,赛车总会或多或少的偏离赛道,舵机的转角信息总会出现一定程度的毛刺和扰动等粗大误差,其幅值足以引起处理器的误判。如果不加处理直接应用于第二圈控制,会对赛车造成严重干扰,不能以极限速度跑完比赛或者冲出赛道。通常的处理方法有两种:一是通过阈值比较丢弃干扰值,但同时赛道信息也会同干扰信息一起被丢弃;二是通过低通滤波将干扰平均到多个位置,但同时破坏了赛道原始信息,而且在干扰幅值很大的时候效果也不是很明显。

  数学形态学(Mathematical Morphology)是一种新型的数字图像处理方法和理论,其主要内容是设计一整套的变换(运算)、概念和算法,用以描述图像的基本特征。提供了非常有效的非线性滤波技术,该技术只取决于信号的局部形状特征。因此,它在诸如形状分析、模式识别、视觉校验、计算机视觉等方面,要比传统的线性滤波更为有效。

  算法的选取与实验结果对比

  数学形态学的运算以腐蚀和膨胀这两种基本运算为基础,引出了其它几个常用的数学形态运算。数学形态学中最常见的基本运算只有七种,分别为:腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、击中、细化和粗化,它们是全部形态学的基础。它们的定义如下:

  设X代表一个数字图像,我们假定该图像是二值的,即取值只有1或0,则X表示一个二进制信号集合,B是一个简单的紧集合,称为“结构元素”。X被B膨胀和腐蚀的结果可以分别定义为:

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