本研究是發展一套自走車車道追蹤，並且可變換車速的系統 ，使用攝影機作為感測器架設於自走車上，拍攝前方行進道路即時影像，利用影像處理的方法，將影像中車道線的資訊留下。由車子與車道的相關資訊與車輪與車身夾角二項資訊做為控制輸入，設計模糊控制器，作為控制前輪轉向以保持在車道內行進。應用灰色理論進行預測，使用四點滾動式GM(1, 1)灰預測，預測車道位置後判斷車道線是否將要轉彎，降低自走車轉彎之車速。最後以實驗來驗證，此車道追跡與變換車速的系統是可行的。

This paper performs a vision-based lane tracking system for a variable-speed autonomous mobile robot. A camera is set on the mobile robot as the sensor to get real-time road images. The lane marks in images are extracted by real-time image processing algorithm. We design fuzzy controller according to the information of the lane marks and steering angle. Then the autonomous mobile robot moves following the lane marks. We apply the four-point rolling grey modeling GM(1, 1) to prediction of the lane position and confirm whether the autonomous mobile robot is in the sharp curve of a road. Afterward we slow down car speed in the curve road. Finally experimental results show the effectiveness of the proposed lane tracking and different car speed system.

目錄
中文摘要I
AbstractII
目錄	III
圖目錄	VI
表目錄	IX
第一章	緒論	1
1.1	研究動機與目的	1
1.2	文獻回顧	1
1.3	研究範圍	2
第二章	系統架構	3
2.1	系統流程	3
2.2	車體架構	3
2.2.1	攝影機與RF無線傳輸模組	4
2.2.2	轉向馬達	5
2.2.3	微控制器BASIC Stamp	7
2.2.4	藍芽模組	7
2.2.5	微控制器8051	8
2.2.6	電源轉換板及馬達驅動板	8
2.3	本章總結	10
第三章	影像處理系統	11
3.1	影像處理架構與流程	11
3.2	影像處理與車道偵測	12
3.3	車道相關資訊	14
3.3.1	車道位置計算	14
3.3.2	車道位置修正	17
3.3.3	車子與車道相關資訊	18
3.4	本章總結	19
第四章	控制器設計	20
4.1	模糊理論介紹	20
4.2	模糊控制器設計	21
4.3	車速控制	27
4.4	結論	29
第五章	灰色預測	30
5.1	灰色理論概論	30
5.2	灰色預測	31
5.3	車道預測	34
5.4	本章總結	40
第六章	車道追蹤實驗	41
6.1	人機介面	41
6.2	實驗場地說明	42
6.3	實驗結果	43
6.3.1	直線場地測試	43
6.3.2	彎道場地測試	48
6.4	本章總結	59
第七章	結論與未來展望	60
7.1	結論	60
7.2	未來展望	60
參考文獻	62

           圖目錄
圖2.1	系統架構	3
圖2.2	自走車硬體配置與架構	4
圖2.3	自走車前輪的轉向機構與轉向方式[6]	4
圖2.4	行車紀錄器(CAR-02)	5
圖2.5	無線傳輸模組(RF-TR100)	5
圖2.6	DYNAMIXEL AX-12 馬達腳位圖	6
圖2.7	BASIC STAMP 2 微控制器	7
圖2.8	ZX-BLUETOOTH藍芽模組	7
圖2.9	AT89C51微控制器	8
圖2.10   電源轉換板及馬達驅動實體電路 9
圖2.11   馬達驅動電路	9
圖3.1	攝影架設位置	11
圖3.2	影像處理系統架構與流程[6]	12
圖3.3	原始圖與ROI結果	13
圖3.4	霍夫轉換結果	14
圖3.5	影像平面道路模型[6]	15
圖3.6	單一車道邊線車道中心與車道位置推算	17
圖3.7	7點平均示意圖	18
圖4.1	模糊控制流程圖	21
圖4.2	系統控制流程圖	21
圖4.3	影像車子與車道側偏差示意圖	22
圖4.4	車子與車道側偏差(INPUT1)的歸屬函數	23
圖4.5	車輪與車身夾角示意圖	23
圖4.6	目前車輪與車身夾角位置	24
圖4.7	輸出角度的歸屬函數	24
圖4.8	模糊規則庫	25
圖4.9	模糊規則6示意圖	25
圖4.10   模糊規則14示意圖	26
圖4.11   減速控制流程圖	27
圖4.12   PWM訊號圖	         28
圖4.13   PWM不同波寬比	28
圖5.1	灰色預測流程	32
圖5.2	車道預測流程圖	35
圖5.3	直線道路的實際車道與預測車道位置	37
圖5.4	彎道道路的實際車道與預測車道位置	37
圖5.5	直線車道前、後二張影像預測變化率	38
圖5.6	彎道車道前、後二張影像預測變化率	39
圖6.1	影像處理與模糊控制系統的程式介面	41
圖6.2	直線與彎道實驗路徑	43
圖6.3	車子初始位置1	44
圖6.4	(A)~(D)後方拍攝車道正中心開始的車道追跡情形	44
圖6.5	(A)~(D)前方拍攝車道正中心開始的車道追跡情形	44
圖6.6	車子初始位置2	45
圖6.7	(A)~(L)後方拍攝車道中心偏右開始的車道追跡情形	45
圖6.8	(A)~(L)前方拍攝車道中心偏右開始的車道追跡情形	46
圖6.9	車子初始位置3	46
圖6.10  (A)~(L)後方拍攝車道中心偏右開始的車道追跡情形	47
圖6.11  (A)~(L)前方拍攝車道中心偏右開始的車道追跡情形  48
圖6.12	(A)~(N)後方拍攝—彎道路徑B車道追跡情形	49
圖6.13	(A)~(N)前方拍攝—彎道路徑B車道追跡情形	50
圖6.14	未加入減速彎道路徑B車道追跡情形[6]	51
圖6.15	未加入減速彎道路徑B車道追跡情形	52
圖6.16	(A)~(N)後方拍攝—彎道路徑C車道追跡情形	53
圖6.17	(A)~(N)前方拍攝—彎道路徑C車道追跡情形	53
圖6.18	未加入減速彎道路徑C車道追跡情形[6]	54
圖6.19	(A)~(L)後方拍攝—彎道路徑D車道追跡情形	55
圖6 20	(A)~(L)前方拍攝—彎道路徑D車道追跡情形	55
圖6.21	未加入減速彎道路徑D車道追跡情形[6]	56
圖6.22	未加入減速彎道路徑D車道追跡情形	57
圖6.23	(A)~(M)後方拍攝—彎道路徑E車道追跡	58
圖6.24	(A)~(M)前方拍攝—彎道路徑E車道追跡	59

表目錄
表2.1	DYNAMIXEL AX-12馬達規格	5
表2.2	控制封包格式表	6
表2.3	回傳封包表	6
表3.1	移動平均例子	17

[1]	T. H. S. Li, S. J. Chang, and Y. X. Chen, “Implementation of Human-Like Driving Skills by Autonomous Fuzzy Behavior Control on an FPGA-Based Car-Like Mobile Robot,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 50, No. 5, 2003.
[2]	J. W. Park, J. W. Lee, and K. Y. Jhang, “A Lane-Curve Detection Based on an LCF,” Pattern Recognition Letters, vol. 24, pp. 2301-2313, 2003.
[3]	L. Bai, Y. Wang, and M. Fairhurst, “An Extended Hyperbola Model for Road Tracking for Video-Based Personal Navigation,” Knowledge-Based Systems, vol. 21, pp. 265-272, 2008.
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