GIẢI THUẬT ĐƠN GIẢN ĐỂ PHÁT HIỆN LÀN ĐƯỜNG VÀ ĐIỀU KHIỂN LÁI CHO ÔTÔ TỰ HÀNH

Trương Quốc Bảo *

* Tác giả liên hệ (tqbao@ctu.edu.vn)

Article Sidebar

Full Text: PDF

Ngày nhận bài: 03-09-2013
Ngày duyệt đăng: 21-10-2013
Ngày xuất bản: 01-10-2013
Title: Simple lane detection and steering control algorithm for autonomous guided vehicle
Lượt xem
137
Downloads
78
Trích dẫn
Bảo, T. Q. (2013). GIẢI THUẬT ĐƠN GIẢN ĐỂ PHÁT HIỆN LÀN ĐƯỜNG VÀ ĐIỀU KHIỂN LÁI CHO ÔTÔ TỰ HÀNH. Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, (CĐ Công nghệ TT), 134-142. Truy vấn từ https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/1914
Số báo
Số. CĐ Công nghệ TT (2013)
Chuyên mục
Công nghệ thông tin

Abstract

Automated Guided Vehicle (AGV) is an intelligent machine that has enough intelligence to determine its motion status according to the environment conditions. TypicalAGV has the ability to operate and move purposely without human intervention. In this paper, we present a simple method based on computer vision techniques which help the vehicle to move inside the lane boundaries. The vision image will be processed to detect the lane boundaries using vector-lane-concept and estimate the road lane curvature. Using this information, we calculate the steering angle which is used to steer the vehicle to move inside the lane boundaries without using any other control technique. Several demonstrations were carried out, using diverse images, to show the result of lane-boundary detection and vehicle navigation. In conclusion, the proposed algorithm can be used to control vehicle to move inside the lane boundaries without human intervention.
Keywords: Automated Guided Vehicle (AGV), Lane detection, Vector-lane-concept, Non-uniform B-spline (NUBS), Road lane curvature

Tóm tắt

Ôtô tự hành (AVG) là một dạng máy thông minh có đủ khả năng hiểu biết để tự xác định trạng thái chuyển động của mình dựa trên những điều kiện môi trường. Một dạng tiêu biểu của ôtô hay robot tự hành là khả năng vận hành và chuyển động không cần sự điều khiển của con người. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một giải thuật xử lý ảnh đơn giản giúp ôtô tự di chuyển trong giới hạn làn đường của mình. Giải thuật sẽ tiến hành phát hiện là đường sử dụng khái niệm vectơ-làn đường và ước lượng độ cong của làn đường. Dựa trên các thông tin nhận được chúng tôi tính góc lái và tiến hành xây dựng giải thuật lái xe giúp ôtô tự hành di chuyển trong giới hạn là đường của mình mà không cần sử dụng thêm giải thuật điều khiển nào. Nhiều dạng khác nhau của ảnh làn đường đã được sử dụng để minh họa cho tính hiệu quả của giải thuật được đề nghị. Các kết quả thực nghiệm đã cho thấy giải thuật có thể được áp dụng để điều khiển ôtô tự hành di chuyển trong giới hạn là đường của mình mà không cần tác động của con người.
Từ khóa: Ôtô tự hành (AVG), Phát hiện làn đường, Vectơ-làn đường, Non-uniform Bspline (NUBS), Độ cong của làn đường

Article Details

Tài liệu tham khảo

M.Asif, M.R.Arshad, and P.A.Wilson, 2007. “AGV Guidance System: An Application of Simple Active Contour for Visual Tracking”, Proceeding world academy of science engineering and technology, Vol. 6, No. 2, pp. 664 –667.

Yue Wang, Eam Khwang Teoh, Dinggang Shen, 2004. “Lane detection and tracking using Bsnake”, Journal of Image and Vision Computing, Vol. 22, No. 1, pp. 269–280.

Jiang Ruyi, Klette Reinhard, Vaudrey Tobi, Wang Shigang, 2011. “Lane detection and tracking using a new lane model and distance transform”, Journal of Machine Vision and Application, Vol. 22, No. 4, pp. 721–737.

Mohamed Aly, 2008. “Real time Detection of Lane Markers in Urban Streets”, International Conference on Intelligent Vehicles Symposium, pp.7-12.

Hodge, N. E., Shi, L. Z., Trabia, M. B., 2004. “A distributed Fuzzy Logic Controller for an Autonomous Vehicle. Journal of Robotic and Systems, Vol. 21, No.10, 499-516.

Castro, A. P. A., da Silva, J. D. S., Simoni, P. O., 2001. ”Image based Autonomous Navigation with Fuzzy Logic Control”. Proceeding on IEEE International conference on Neural Network, pp.2200-2205.

Ryoo, Y. J., Lim, Y. C., 1999. “Neuro-Fuzzy Control system for Vision-Based Autonomous Vehicle”, Proceeding on IEEE International conference on Fuzzy system, pp.1643-1648.

Lu, H. E., Wang, P. S. P., 1986. “A Comment on “a Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns”, Journal o Communication of the ACM, Vol. 29, No. 6, pp. 239-242.

Chihab, N., Zergainoh, A., Astruc, J.-P., 2003. “Generalized non-uniform B-spline functions for discrete signal interpolation”, Proceeding on IEEE International symposium on Signal processing and its applications, pp.129-132.

http://vasc.ri.cmu.edu//idb/html/road/may30_90/index.html.