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基于视觉反馈的智能小车系统研究的任务书

一、任务背景

随着智能化和自动化技术的快速发展，自动驾驶汽车逐渐成为人们关注的焦点。自动驾驶汽车需要通过各种传感器收集路况信息，通过算法进行识别和处理，从而实现自主导航。视觉反馈技术是自动驾驶技术中重要一环，其能够帮助智能小车获取路面图像，快速识别道路上的障碍物和交通信号灯等，并做出相应的决策。因此开发基于视觉反馈的智能小车系统对于提升自动驾驶技术的发展及应用具有重要意义。

二、任务目标

本次任务旨在研究基于视觉反馈的智能小车系统，包括以下目标：

1.设计智能小车系统的硬件和软件平台，以实现基于视觉反馈的自主导航。

2.开发路面图像采集和处理算法，实现对道路上各种交通标志、路障等的识别。

3.基于已构建的硬件和软件平台，对系统进行测试和优化，保障智能小车的安全和稳定性。

三、任务方案

1.设计硬件和软件平台。

（1）硬件：根据智能小车系统的功能需求，选择适当的硬件部件，包括底盘、电机、传感器、摄像头等，并进行系统的整合和优化。

（2）软件：根据智能小车系统的功能需求，设计相应的软件平台，包括视觉图像处理算法、控制算法、系统化设计和开发等。

2.开发路面图像采集和处理算法。

（1）图像采集：根据实际情况开发基于视觉传感器的数据采集模块，设计图像采集和处理流程、图像分析和决策模块等。

（2）图像处理：开发基于图像处理技术的交通标志、路障等识别算法，对图像进行优化和增强，从而提高识别准确率。

3.系统测试和优化。

（1）对智能小车系统进行功能性测试，测试系统对不同场景和情况的反应和处理能力。

（2）针对系统出现的问题，及时进行优化和调整，保障智能小车的安全性和稳定性。

四、任务计划

任务计划如下：

1.设计硬件和软件平台。（3个月）

2.开发路面图像采集和处理算法。（4个月）

3.系统测试和优化。（2个月）

4.编写任务报告。（1个月）

五、预期成果

1.智能小车系统硬件和软件平台。

2.基于图像处理技术的交通标志和路障识别算法。

3.实现基于视觉反馈的自主导航，并保证智能小车的安全和稳定性。

4.完成任务报告，论文等相关成果。

六、参考文献

1.Y.Liu,J.Hu,andY.Lu,“Researchonvisualfeedbackcontrolofintelligentvehicle,”inProc.ICIC,Lanzhou,Jul.2011,pp.705-711.

2.P.Franchini,F.Persia,L.Volpe,G.Greco,andG.Pau,“Avisualapproachtoroadsignrecognitionforintelligentvehicles,”inProc.ICINCO,Bielefeld,Jul.2016,pp.83-90.

3.S.K.Upadhyay,R.K.Sharma,andN.C.Varshney,“Real-timeobstacledetectionandavoidanceforautonomousvehiclesusingvision,”inProc.ICCI,Delhi,Mar.2014,pp.125-132.

4.D.T.NgoandA.W.Reza,“Vision-basedcontrolforautonomouscars,”inProc.ICMR,Seoul,Jun.2016,pp.364-371.