智能小车避障与路径优化研究

2017-06-13 12:26霍佳佳柳钰张宣妮田青
山东工业技术 2017年11期
关键词:智能小车路径优化障碍物

霍佳佳+柳钰+张宣妮+田青

摘 要:随着科技水平的不断提高,计算机技术、传感技术和视觉技术都在不断的快速发展中,智能化生活已经渐渐步入人们的日常生活中。具有自动导航的智能玩具小车渐渐成为研究的科技研究的热点,通过对智能小车的仿真实验的研究,对其避障与路径优化进行进一步的探讨,并提出相应的技能提高策略。自动导航系统已经是当今社会关注的重点,利用智能玩具小车的仿真实验能够提高小车的实际使用能力。

关键词:智能小车;障碍物;路径优化;研究

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.11.151

0 引言

社会在不断的进步,智能化生活已经成为人们研究领域的热点。智能小车与普通玩具小车的最大区别就是具有能够自行避障、优化行驶路径、不会因为多次坠落或碰撞损坏小车车体,要想实现智能小车的实用价值,必须要研究智能小车的避障和路径优化的问题。随着科技的快速发展,玩具智能导航系统越来越受人们的重视,如何提高玩具车自动导航系统的精准度,是当今技术研究领域的热点问题。通过智能化小车的实验能够得出适应避障和路径择优的有效方法,有利于玩具小车的行驶精度提升。

1 智能小车避障方案的择优选择

在进行智能玩具小车避障与路径优化研究中对智能小车的避障方案设计的选择必须放在首位,方案设计的优劣直接影响着后期研究的整体过程。优中择优才能够选择出适应当今玩具设計制造业需求的智能玩具小车,才能够让智能化玩具走进千家万户。

例如在两个智能玩具小车的行驶避障方案中,方案一是采用普遍运用的传感器采集信号,在智能小车的前后左右、左前左后、右前右后等方位各安上红外传感器,当小车在行驶过程中接收到传感器发出的信号时能够及时的进行后退和转弯;方案二是采用了超声波,在小车行驶过程中通过超声波接收到信号后进行相应的转弯和前进,还能够对小车在行驶过程中是否偏离了原定轨道进行判断。

两种避障方案各有各的优点,但是在进行方案的选择时,是会摒弃方案二选择方案一的,因为超声波容易受周围环境的影响,而方案二则是可以对智能小车进行实时监视并且灵活控制,能够满足人们对智能小车系统的各项要求。

2 障碍物识别的分析

智能小车在进行多种建模实验之前,对障碍物进行标定和处理是十分重要的事。所选择的道路必须要是能够明确区分道路和非道路的,而且障碍物必须要与道路周围的环境有明显差别,否则会造成实验误差。在进行障碍物确定的时候,需要进行标准化的数据计算,而且需要随机分布障碍物,在进行实验之前必须要排除路面的一切干扰问题,不能让不必要的物体干扰到智能小车避障的检测。在排除路面的伪障碍物时可以采用最大熵分割法,排除伪障碍物之后才能够处理道路分界线之外的区域,划分出适合智能小车行驶的正确道路。

3 智能小车避障与路径优化研究

3.1 改进传统的人工势场算法

在进行智能小车避障与路径优化研究中,对路径规划问题的研究是移动机器人研究领域的热点。传统的人工势场算法虽然是最易解决路径规划问题的方法,但是随着科技和社会道路的不断发展,传统的人工势场算法已经无法满足社会的需求。人工势场算法虽然在建立引力势场和斥力势场模型的时候将智能小车、障碍物和目标地点当做质点,但是在智能小车前进行驶的过程中三者之间时时存在着引力作用,但是人工势场算法无法解决智能小车在前进过程中引力和斥力的大小和方向随着距离的改变而发生改变的问题,会造成智能小车无法及时的避开障碍物。因此改进传统的人工势场算法已经迫在眉睫,为了避免小车在行驶过程中出现的合力为零的情况的发生,可以增设虚拟子目标,以此来加大引力避免合力为零现象的发生。

3.2 运用边缘探测法

传统的人工势场算法虽然是最易适用于解决人工智能道路规划问题,但是为了符合社会科技发展的需求而进行必要的改进,虽然人工势场算法在解决路线规划中是有效的但是实行起来确实十分复杂的。因此,为了解决人工势场算法所存在的缺陷,科技研究者引进了边缘探测法。边缘探测法,顾名思义是沿着道路边缘行走,它与人工势场算法不同,将障碍物进行膨胀增大,就犹如一个圆球般,而智能小车相对于此时的障碍物来说就是一个质点的存在,可以在检测过程中及时对智能小车进行姿态微调。比如当智能小车进入了障碍物安全范围之外的圆圈内,就需要及时停止智能小车的动作,调整方向,使其回到正确的运行轨道上。边缘探测法可以根据小车实际的前进路程、方向进行路线规划的不断调整,使得最终形成的路径更加完善,更加适应于小车避障行驶需求,同时也可以少走些弧线,减少了路径的距离。

3.3 几何方法的巧妙运用

在进行智能小车机器实验过程中,对最短路径的算法必不可少,而通常采用三步法进行最短路径的确定:①利用图像识别技术来选取障碍物的代表图形;②利用所收集到的信息来构建智能小车的工作环境;③利用多种算法确定最短路径。在第三步过程中必须要巧妙合理的使用几何方法:点到直线的垂直距离最短;三角形中斜边短于另外两边距离之和;如何通过一点确定圆上的切点等,在进行最短路径的最终确定时巧妙的运用几何方法,能够有效的避免障碍物所影响的范围和局限的最小值,全面巧妙的运用几何方法能够有效解决路径规划中的最短路径确定的问题。

4 结束语

时代在不断的进步,科技的发展日新月异,自动导航系统的需求越来越高,为了能够让自动导航系统更好的为玩具设计领域服务,对其避障和路径择优的研究必不可少。智能玩具车能够适应孩子们游戏中的高空游戏,不会因为小车的横冲直撞而反复跌落、损坏,智能小车可以通过仿真实验进行避障和路径择优的不断研究,在不断的实验中,能够得到有效的实验参数,有利于自动导航系统技能的提高。玩具研究者必须要严格监管智能玩具小车的避障和路径优化实验,在不断研究和完善下,提高自动导航系统性能,帮助智能玩具小车能够尽快优化,给孩子带来新型的智能玩具。

参考文献:

[1]汪波.智能小车避障与路径优化研究[D].重庆理工大学,2015.

[2]卢威.智能小车避障系统的设计与实现[D].南昌大学,2012.

[3]李磊,曹生炜.智能小车避障技术的实现[J].微电机,2011,(06):109-111.

[4]姚佳.智能小车的避障及路径规划[D].东南大学,2005.

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