,需要升压模块,耗电量较大,且图像稳定性不高。另一种方案是采用CMOS图像传感器,D图像传感器的原理大致相同。虽然CMOS传感器具有电源功耗低、感光度高的特点,但其受环境影响较大,适应性较差[5]。综上所述,D图像传感器的摄像头方案。2.2.2交通灯识别方案分析现在各学科对识别交通灯的研究很多,依据的理论也各不相同。例如上海交通大学研究的基于级联滤波交通灯识别方法,其是通过对已有的交通灯图像进行训练及采用色彩分割的方法而提取候选区域,并将候选区域作为输入[6];同济大学研究的方向是在HIS颜色空间进行交通灯的颜色分割,利用交通灯被黑色矩形框包围这一典型特征进行形状分割,根据形状分割所得位置对颜色分割候选区进行确认,从而精确定位交通灯位置以及亮灯在交通灯中的位置[7]。但总的来说,各种方案都是使用摄像头来对交通灯进行信息采集的。D摄像头,为了减少智能车的硬件组成以及减少费用预算,所以在这里使用同样的摄像头,但对信息的处理算法却迥然不同,在后续的论文中将会详细介绍。2.2.3小车自动入库方案分析这一部分要实现的主要功能是小车行驶的过程中能够准确定位到空余车位。能够实现定位的传感器数不胜数,最初试想的方案是利用光敏电阻来测量小车与车位的距离,具体做法是在车库中央安装发光二极管,车库空着时二极管被点亮,在小车四周安装八个光敏电阻,利用光敏电阻距离光源位置不同产生不同电阻的原理,进而产生电压差,从而测出小车距离光源的位置。实际证明这种方案并不合理,首先在小车上安装光敏电阻相对麻烦,而且电路连接较为混乱。最严重的问题是光敏电阻受环境影响很大,远远不能实现车库的精确定位。最终确定的方案是使用红外线对射管,这种对管的原理是点对点的发射接收,车库空着时对管发射信号,车辆行驶至车库时接收红外信号。红外对射管的接收范围相对较小,所以并不受相邻车库对管的影响,精确度高,能够实现小车对车库的精确定位
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