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我們的項目是設計一種能夠保持車道并識別和響應一些道路危險的自動駕駛汽車，即停車標志和交通信號燈。該項目建立在raja_961 的指南之上，該指南在 Raspberry Pi 3 上實現了這一點。但是，我們的設計改為使用 BeagleBone Black 作為主要平臺，具有不使用 PID 的更簡單的控制系統。
汽車使用網絡攝像頭對車道線進行成像，然后執行 Canny 邊緣檢測以識別車道線和汽車當前與直線路徑的偏差量。該偏差通過簡單的線性插值轉換為轉向角。網絡攝像頭饋送的理想分辨率以及對偏差的敏感程度（即插值參數）是通過首先根據汽車的速度和賽道的難度進行有根據的猜測，然后進行調整來找到的那些通過反復試驗的猜測。
網絡攝像頭提要還用于識別“停車標志”，這實際上是地上的一張紅紙。在車道保持程序之后，圖像被遮罩為紅色像素，并分析遮罩的覆蓋范圍。如果覆蓋范圍足夠大（大約 10%），則認為存在停車標志，并且汽車的速度會在幾秒鐘內降至零，然后繼續行駛。
一種幾乎相同的技術用于響應交通信號燈，它是一種小型多色 LED 燈。如果未檢測到停車標志，則圖像再次被遮蓋為淺紅色（在與停車標志不同的范圍內）。如果此面罩的覆蓋率很高（大約 0.1%，因為光線通常很微弱），則認為存在紅燈，汽車停下。然后，圖像連續被綠色遮蔽，當檢測到足夠量的綠色時，燈已“變成綠色”，汽車繼續行駛。
圖中是速度和轉向 PWM 以及轉向誤差隨時間變化的圖（以相機幀為單位測量）。請注意，這些圖不包括汽車停止的點，因為在這些時間沒有收集數據。
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