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[發明專利]一種基于圖像識別的磁懸浮列車主動導向方法及系統有效

專利信息
申請號: 202010595101.3 申請日: 2020-06-28
公開(公告)號: CN111873809B 公開(公告)日: 2021-11-30
發明(設計)人: 鄧永芳;曾金成;楊杰;楊斌 申請(專利權)人: 江西理工大學
主分類號: B60L13/06 分類號: B60L13/06;B61C17/12;B61F5/52;G06T7/00;G06T7/13;G06T7/12
代理公司: 北京德崇智捷知識產權代理有限公司 11467 代理人: 趙亞飛
地址: 341000 江*** 國省代碼: 江西;36
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 圖像 識別 磁懸浮 列車 主動 導向 方法 系統
【權利要求書】:

1.一種基于圖像識別的磁懸浮列車主動導向系統,其特征在于,包括:轉向架(5),其連接在磁懸浮列車與磁懸浮軌道(9)之間;圖像識別傳感器(1),其設置在所述轉向架(5)的端部,用于實時獲取磁懸浮列車運行過程中的軌道圖像;控制器(4),其與所述圖像識別傳感器(1)通信連接,用于接收所述軌道圖像,對軌道圖像進行預處理,然后執行對軌道邊界線的檢測,獲得磁懸浮列車即將駛入的磁懸浮軌道的狀態,再根據所述磁懸浮軌道的狀態解析出磁懸浮列車所對應的行駛速度和轉向架轉動角度,輸出相應的驅動控制信號;控制電機(3),其連接所述控制器(4),接收控制器(4)所輸出的驅動控制信號并根據所述驅動控制信號驅動其電機軸旋轉;錐齒減速器(2),其一端與所述控制電機(3)的電機軸嚙合連接,從動于所述電機軸運轉;驅動軸(7),其垂直于所述轉向架(5)設置在所述轉向架(5)的前后兩端,所述驅動軸(7)連接所述錐齒減速器(2)的另一端,從動于所述錐齒減速器(2)相對所述轉向架(5)向左或向右轉動相應角度;轉向臂,其固定連接在所述驅動軸(7)上,從動于所述驅動軸(7)相對所述轉向架(5)向左或向右偏轉相應角度,且所述轉向臂的兩側在磁懸浮列車行駛過程中保持不與所述磁懸浮軌道直接接觸,所述轉向架(5)包括:前端架,其設置在所述轉向架(5)的前側;后端架,其設置在所述轉向架(5)的后側;橫梁架,其設置在所述轉向架(5)的中間,連接所述前端架和后端架;所述前端架、后端架和橫梁架沿磁懸浮軌道方向連接形成“工”字形結構,所述橫梁架的前部側壁和后部側壁分別設置有所述控制電機(3)和錐齒減速器(2);所述前端架和后端架上分別設置有所述驅動軸(7)和轉向臂;所述前端架和后端架上的轉向臂分別從動于驅動軸(7)、錐齒減速器(2)和控制電機(3),由控制器(4)控制而根據磁懸浮列車即將駛入的磁懸浮軌道的狀態,向左或向右偏轉由驅動控制信號所設定的轉動角度,避免與所述磁懸浮軌道直接接觸,所述基于圖像識別的磁懸浮列車主動導向系統的方法步驟包括:第一步,接收圖像識別傳感器(1)所實時獲取的述軌道圖像,對軌道圖像進行預處理;第二步,執行對軌道邊界線的檢測,獲得磁懸浮列車即將駛入的磁懸浮軌道的狀態;第三步,根據所述磁懸浮軌道的狀態解析出磁懸浮列車所對應的行駛速度和轉向架轉動角度,輸出相應的驅動控制信號;第四步,驅動磁懸浮列車的動力單元根據所述控制器(4)所輸出的驅動控制信號調節磁懸浮列車至對應的行駛速度;驅動控制電機(3)的電機軸根據所述控制器(4)所輸出的驅動控制信號旋轉相應角度,帶動轉向架(5)前后兩端的轉向臂分別向左或向右偏轉相應的轉動角度,避免與所述磁懸浮軌道直接接觸。

2.如權利要求1所述的基于圖像識別的磁懸浮列車主動導向系統,其特征在于,所述前端架和后端架,其垂直于磁懸浮軌道的橫截面由所述驅動軸(7)和轉向臂形成“工”字形架體結構;其中,所述驅動軸(7)設置為“7”型、馬蹄形或梯形,其截面積較小的一端連接所述錐齒減速器(2),其截面積較大的一端連接所述錐齒減速器(2)。

3.如權利要求1所述的基于圖像識別的磁懸浮列車主動導向系統,其特征在于,所述圖像識別傳感器(1)包括:激光掃描器、線陣和面陣CCD攝像機、TV攝像機和數字攝像機;所述的圖像識別傳感器(1)至少設置在所述前端架的前側端面上。

4.如權利要求1所述的基于圖像識別的磁懸浮列車主動導向系統,其特征在于,所述第一步中,對軌道圖像進行預處理具體包括:對軌道圖像進行灰度化、濾波、邊緣增強和二值化;其中,濾波步驟所使用的濾波算法包括:鄰域平均法、中值濾波法和邊緣保持平滑法;邊緣增強步驟所使用的邊緣檢測的測算子包括: Robert算子、sobel算子、la-place算子;二值化步驟具體采用直方圖法、最大類間方差法、最大熵法對邊緣增強后的軌道圖像進行二值化處理。

5.如權利要求1所述的基于圖像識別的磁懸浮列車主動導向系統,其特征在于,第二步中,執行對軌道邊界線的檢測,獲得磁懸浮列車即將駛入的磁懸浮軌道的狀態的具體步驟包括:步驟201,對預處理后的軌道圖像按照分水嶺算法劃分出其中的感興趣區域;步驟202,對感興趣區域中的軌道圖像先檢測其分道線,再檢測其軌道邊線,然后基于貝塞爾曲線模型、哈夫直線模型進行軌道線擬合。

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