研究目的
基于图像识别与图像处理技术研究港口区域物流运输车辆的路径引导，以减少货物运输中的差错。
研究成果
该研究成功开发了一套基于图像处理和新型中心线提取算法的物流运输车辆视觉导航系统。仿真与实验表明其具有可行性，导航成功率可达89%，但在适应性、避障能力及供电自动化方面仍需改进。
研究不足
该算法在某些条件下适应性较差，例如强光导致图像模糊、超声波传感器未能检测到障碍物、以及沟壑等路况问题。电源管理需要人工干预，在避障和环境干扰方面也存在挑战。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用图像识别与处理技术实现自动运输车辆的视觉导航，包含车辆运动学数学建模、图像预处理、基于形态学运算的边缘检测及中心线提取。设计了模糊控制器进行路径跟踪，并在MATLAB/Simulink中开展仿真。
2：样本选取与数据来源：
研究对象为港区物流运输车辆。实验数据包括地面引导路径图像与仿真轨迹。
3：实验设备与材料清单：
论文未明确详述，但隐含使用图像采集摄像头、自动运输车辆及MATLAB等计算工具。
4：实验流程与操作步骤：
步骤包括采集路径图像、预处理降噪、边缘检测、中心线提取，以及采用模糊控制器模拟车辆运动。实际测试包含让车辆在直线与环形路径行驶以测量误差。
5：数据分析方法：
通过MATLAB进行仿真与误差分析，对导航成功率与误差容限进行统计评估。
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获取完整内容-
MATLAB
MathWorks
Used for simulation and data analysis, including fuzzy controller design and image processing.
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Simulink
MathWorks
Simulation platform for testing the fuzzy controller and vehicle motion.
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camera
Captures images of the ground guidance path for processing and recognition.
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ultrasonic sensor
Used for obstacle avoidance in the automatic transport vehicle.
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