基于BeagleBone Black的小獵犬車

我們的項目是設(shè)計一種能夠保持車道并識別和響應(yīng)一些道路危險的自動駕駛汽車，即停車標志和交通信號燈。該項目建立在raja_961 的指南之上，該指南在 Raspberry Pi 3 上實現(xiàn)了這一點。但是，我們的設(shè)計改為使用 BeagleBone Black 作為主要平臺，具有不使用 PID 的更簡單的控制系統(tǒng)。

汽車使用網(wǎng)絡(luò)攝像頭對車道線進行成像，然后執(zhí)行 Canny 邊緣檢測以識別車道線和汽車當前與直線路徑的偏差量。該偏差通過簡單的線性插值轉(zhuǎn)換為轉(zhuǎn)向角。網(wǎng)絡(luò)攝像頭饋送的理想分辨率以及對偏差的敏感程度（即插值參數(shù)）是通過首先根據(jù)汽車的速度和賽道的難度進行有根據(jù)的猜測，然后進行調(diào)整來找到的那些通過反復(fù)試驗的猜測。

網(wǎng)絡(luò)攝像頭提要還用于識別“停車標志”，這實際上是地上的一張紅紙。在車道保持程序之后，圖像被遮罩為紅色像素，并分析遮罩的覆蓋范圍。如果覆蓋范圍足夠大（大約 10%），則認為存在停車標志，并且汽車的速度會在幾秒鐘內(nèi)降至零，然后繼續(xù)行駛。

一種幾乎相同的技術(shù)用于響應(yīng)交通信號燈，它是一種小型多色 LED 燈。如果未檢測到停車標志，則圖像再次被遮蓋為淺紅色（在與停車標志不同的范圍內(nèi)）。如果此面罩的覆蓋率很高（大約 0.1%，因為光線通常很微弱），則認為存在紅燈，汽車停下。然后，圖像連續(xù)被綠色遮蔽，當檢測到足夠量的綠色時，燈已“變成綠色”，汽車繼續(xù)行駛。

圖中是速度和轉(zhuǎn)向 PWM 以及轉(zhuǎn)向誤差隨時間變化的圖（以相機幀為單位測量）。請注意，這些圖不包括汽車停止的點，因為在這些時間沒有收集數(shù)據(jù)。