1、“.....在数学上它属于连续但不可导的，不同于之前的连续又可导的双边线赛道，因此直角元素需要特殊识别下。我们的识别方法首先判别直角元素前面是直道，之后如果是左边右边全白，触发可能会是左右拐直角条件，然后如果连续次左右全白即认为是左右拐直角，左右拐直角标志置位，左右转向保持，直到双边沿寻到为止才清左右拐直角标志。因为平衡车在运行过程中角度会发生变化，导致视角的不同，看相同宽度的东西像素值所对应的宽度差别比较大。因此根据绝对宽度判别楔形障碍容易发生漏判或者误判。我们根据相对宽度为主，绝对宽度为辅的方法判别楔形障碍观察当小车看到楔形障碍时的图像特征，如果障碍在赛道左侧，障碍侧有段小白，右边相邻的是障碍的黑色，右边相邻的是赛道的白色。它们的宽度满足模动态参数调试的结果如图所示。,角度速度设定值速度,角度速度设定值速度第章智能车调试试验图角度速度动态调试小结硬件电路的焊接需要确保不会出现虚焊点，杜邦线连接牢固稳定。软件参数的调试必须遵循循序渐进的原则，首先确保直立稳定，然后是速度稳定，转向及时无过冲。最后进入综合调试，各个参数都要根据车模运行效果进行及时调整......”。

2、“.....从设计焊接到小车刚开始直立，经过近个月的调试优化，小车从刚能在赛道上跑，到最快速度达到，我们在不断进步。经过长期的调试，智能车能平稳直立，速度稳定，可以准确识别路径。总结在这期间，我们完成了些基础性工作，并在前人的基础做出了些改进图像处理采用动态阈值二值化并进行低通滤波。能有效适应各种光强，准确识别赛道信息。缩短速度控制周期。改进官方方案的速度控制周期，改为，保证控制及时有效。使用上位机与结合进行系统软件调试，包括在线调试和离线分析，大大加快调试进程。展望我们会继续实验，对不同赛道情况，找出最合适的参数，使小车能快速的在各种赛道上行驶。机械结构上，在保证可以爬坡的基础上，适当降低电池高度，降低重心。图像处理上，继续识别坡道等赛道类型，实现准确没有误判。建立电机电流与转速模型，实现电机线性控制，使控制更加有效，保证车模有着更加稳定的性能。中国石油大学华东本科毕业设计论文致谢在制作平衡车过程中，我们遇到了很多问题，虽然传感器选型基本上沿用上届智能车比赛，但是我们在机械软件方案的确定上经历了相当多的尝试......”。

3、“.....我们的自信心也在不断增强。即将毕业，需要感谢的人和事有很多。借此致谢的机会，首先，我要感谢我的母校中国石油大学华东，感谢母校对我四年的培育，感谢学院对这次比赛的重视和大力支持，感谢老师的教诲。其次，感谢鄢志丹老师对我的指导。鄢老师在毕设过程中对我的硬件电路设计程序算法设计和论文编写等方面提出了许多建设性的意见，在此表示深深的感谢。最后，我要感谢马士腾等学长和在实验室同备战飞思卡尔的学弟学妹们，感谢你们的陪伴。中国石油大学华东本科毕业设计论文参考文献胡寿松自动控制原理北京科学出版社，有亮的地方也有比较暗的地方，在这种情况下采取固定阈值二值化很容易发生误判。经过不断实验和数据观察，我们最后采取动态阈值二值化。具体步骤是首先开机取环境基准阈值，对每行的最大值和最小值取平均，连续次后，求得环境基准阈值。车模开始运行后对每行求取最大值和最小值，比较最大值和最小值的比值，如果最大值比最小值的倍要小并且最大值小于环境基准阈值，则认为是全蓝其他情况如果最大值比最小值的倍要小，则认为是灰度值差别不大的全白，采取上次的动态阈值对此行进行二值化，如果最大值比最小值的倍大......”。

4、“.....用阈值对每行数据进行二值化，如果数据大于阈值，则将数组，否则。二值化流程如图所示。第章软件系统设计图二值化流程图像滤波车模在运行过程中得到的数据具有噪声，本文主要考虑了两种滤波方法，高斯滤波和低通滤波。高斯滤波也是低通滤波，用在图像二值化以前低通滤波也就是去除高频噪声，如两个黑点中间夹个白点，用在二值化之后。高斯滤波是种线性平滑滤波，用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是用个模板扫描图像中的每个像素，用模板确定的邻域开机求取每行最大值最小值全蓝，不进行二值化最大值与最小值差别比较小，采取上次阈值二值化最大值与最小值差别大，用作为阈值进行二值化取次每行的最大值最小值的均值作平均为基准阈值第章软件系统设计内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。由于线性为维数据，我们实验采取大小为的模板，采取中间点权重，两边点权重，计算公式如式。其中，为图像中点的灰度值，为该点经过高斯滤波后的值......”。

5、“.....效果图如图所示。图原始图像灰度值与高斯滤波后图像灰度值低通滤波器，在灰度连续变化的图像中是比较有效的，二值化后的图像将是成片的白色或者成片的黑色。如果两个相同颜色像素点之间出现个不样颜色的像素点，比如说片暗区中突然出现了个白点，这种情况被认为是种噪声。利用低通滤波器可以减少图像噪声。具体实现代码如下最终我们只采用了低通滤波来滤掉小车运行过程中的图像干扰，效果满足智能车运行要求。赛道元素识别像素点位置灰度值图像原始图像灰度值高斯滤波后图像灰度值第章软件系统设计赛道元素的识别是建立在赛道具有连续性的基础上实现的。图是些典型赛道的原始图像和二值化后图像。图双线元素直道像素点位置灰度值像素点位置灰度值全白原始图像二值化图像右转弯像素点位置灰度值像素点位置灰度值左转弯原始图像二值化图像第章软件系统设计直道和全白右转弯和左转弯赛道识别流程如图所示......”。

6、“.....郑计值为了方便施工，两种桩型采用相同尺寸，相同配筋桩的截面尺寸为取保护层厚度为则桩截面的装订线有效高度纵向受力筋设计弯矩设计值截面抵抗矩系数计算如下故截面尺寸符合要求。相对受压区高度计算如下配筋率计算如下故纵向受拉钢筋实配靠山面选两排钢筋分别为，第排，采用钢筋束，每束根钢筋第二排，采用钢筋束，每束根钢筋离山面采用钢筋束，每束根钢筋实际钢筋面积两侧构造筋选用，钢筋布置参见附图。箍筋设计剪力设计值复核截面尺寸故截面尺寸满足要求。验算可否按构造配箍故需按计算配箍。配置箍筋≧选用肢箍，箍筋直径用，可得，解得结合计算结果及构造要求，取。故实配箍筋为。配筋图参见附图。装订线排水工程设计排水工程设计标准地表排水工程设计降雨标准，采用暴雨重现期和降雨历时确定设计暴雨强度，设计暴雨重现期为年遇根据水文计算，降雨历时标准采用分钟。由暴雨重现期和降雨历时标准确定设计暴雨强度为。水文水力计算设计径流量地表水径流量按下式计算式中为设计地表水径流量为径流系数为设计降雨强度为汇水面积。根据该滑坡区的情况，径流系数取，设计降雨强度为，汇水面积取经计算，地表水径流量为......”。

7、“.....初步设计截水沟断面为矩形，内断面尺寸，采用浆砌片石砌筑流装订线速按曼宁公式计算,其中为粗糙系数，取为水力半径,取为水力坡降，取经计算，则，排水沟过水流量，大于设计径流。因此，截水沟设计断面尺寸合理。排水工程设计本次治理工程排水主要以坡体截水沟与急流槽两部分构成。截水沟布置在坡体后部接近后缘处，共排。截水沟采用尺寸，用水泥砂浆片石内勾缝砌筑。截水沟施工时按不小于的坡率向坡体急流槽降深，使水流顺截水沟流入坡体两侧急流槽中，急流槽采用混凝土砌筑。当急流槽通过滑坡坡脚道路时，采用埋入排水涵管通过。最后汇入原有冲沟。排水工程布置详见滑坡治理工程平面布置图，结构图详见截水沟结构图急流槽结构图和排水涵管结构图。结论通过以上章节的分析和计算，得出如下结论主要结论滑坡主要沿基岩面或松散层内滑动，属于全新世堆积层滑坡，滑体物质主要为含砾粉质粘土。滑体前缘宽约，最大宽度为，纵向长度最大约，滑体面积约，滑体平均厚度约为，滑体体积约，属中型滑坡。滑坡变形主要位于滑坡后部，在冲沟两侧滑坡体上均有裂缝发育......”。

8、“.....裂缝宽度，个别长度达，其中第次治理该滑坡已用白灰填充的裂缝，现又向下错动，露出白灰。滑坡体前部未见明显裂缝和明装订线显的变形破坏现象。经过计算剖面为危险画面，剖面在天然工况条件下，号滑面稳定性系数为，为欠稳定状态号滑面稳定性系数为，为基本稳定号滑面稳定性系数为，为稳定状态。在暴雨饱和工况下，号滑面稳定性系数为，为不稳定状态号滑面稳定性系数为，为欠稳定号滑面稳定性系数为，为基本稳定。在天然地震工况条件下，滑面稳定性系数分别为和，为不稳定号滑面稳定性系数为，为稳定状态。④设桩滑面处的设计值取各个了直角元素，在数学上它属于连续但不可导的，不同于之前的连续又可导的双边线赛道，因此直角元素需要特殊识别下。我们的识别方法首先判别直角元素前面是直道，之后如果是左边右边全白，触发可能会是左右拐直角条件，然后如果连续次左右全白即认为是左右拐直角，左右拐直角标志置位，左右转向保持，直到双边沿寻到为止才清左右拐直角标志。因为平衡车在运行过程中角度会发生变化，导致视角的不同，看相同宽度的东西像素值所对应的宽度差别比较大。因此根据绝对宽度判别楔形障碍容易发生漏判或者误判。我们根据相对宽度为主......”。

9、“.....如果障碍在赛道左侧，障碍侧有段小白，右边相邻的是障碍的黑色，右边相邻的是赛道的白色。它们的宽度满足模动态参数调试的结果如图所示。,角度速度设定值速度,角度速度设定值速度第章智能车调试试验图角度速度动态调试小结硬件电路的焊接需要确保不会出现虚焊点，杜邦线连接牢固稳定。软件参数的调试必须遵循循序渐进的原则，首先确保直立稳定，然后是速度稳定，转向及时无过冲。最后进入综合调试，各个参数都要根据车模运行效果进行及时调整。不加入转向控制角度速度设定值速度加入转向控制角度速度设定值速度第章总结与展望第章总结与展望从去年月份开始做平衡车，从设计焊接到小车刚开始直立，经过近个月的调试优化，小车从刚能在赛道上跑，到最快速度达到，我们在不断进步。经过长期的调试，智能车能平稳直立，速度稳定，可以准确识别路径。总结在这期间，我们完成了些基础性工作，并在前人的基础做出了些改进图像处理采用动态阈值二值化并进行低通滤波。能有效适应各种光强，准确识别赛道信息。缩短速度控制周期。改进官方方案的速度控制周期，改为，保证控制及时有效。使用上位机与结合进行系统软件调试......”。