霍佳佳+柳鈺+張宣妮+田青
摘 要:隨著科技水平的不斷提高,計(jì)算機(jī)技術(shù)、傳感技術(shù)和視覺技術(shù)都在不斷的快速發(fā)展中,智能化生活已經(jīng)漸漸步入人們的日常生活中。具有自動(dòng)導(dǎo)航的智能玩具小車漸漸成為研究的科技研究的熱點(diǎn),通過對(duì)智能小車的仿真實(shí)驗(yàn)的研究,對(duì)其避障與路徑優(yōu)化進(jìn)行進(jìn)一步的探討,并提出相應(yīng)的技能提高策略。自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)已經(jīng)是當(dāng)今社會(huì)關(guān)注的重點(diǎn),利用智能玩具小車的仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蛱岣咝≤嚨膶?shí)際使用能力。
關(guān)鍵詞:智能小車;障礙物;路徑優(yōu)化;研究
DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.11.151
0 引言
社會(huì)在不斷的進(jìn)步,智能化生活已經(jīng)成為人們研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。智能小車與普通玩具小車的最大區(qū)別就是具有能夠自行避障、優(yōu)化行駛路徑、不會(huì)因?yàn)槎啻螇嬄浠蚺鲎矒p壞小車車體,要想實(shí)現(xiàn)智能小車的實(shí)用價(jià)值,必須要研究智能小車的避障和路徑優(yōu)化的問題。隨著科技的快速發(fā)展,玩具智能導(dǎo)航系統(tǒng)越來越受人們的重視,如何提高玩具車自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)的精準(zhǔn)度,是當(dāng)今技術(shù)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。通過智能化小車的實(shí)驗(yàn)?zāi)軌虻贸鲞m應(yīng)避障和路徑擇優(yōu)的有效方法,有利于玩具小車的行駛精度提升。
1 智能小車避障方案的擇優(yōu)選擇
在進(jìn)行智能玩具小車避障與路徑優(yōu)化研究中對(duì)智能小車的避障方案設(shè)計(jì)的選擇必須放在首位,方案設(shè)計(jì)的優(yōu)劣直接影響著后期研究的整體過程。優(yōu)中擇優(yōu)才能夠選擇出適應(yīng)當(dāng)今玩具設(shè)計(jì)制造業(yè)需求的智能玩具小車,才能夠讓智能化玩具走進(jìn)千家萬戶。
例如在兩個(gè)智能玩具小車的行駛避障方案中,方案一是采用普遍運(yùn)用的傳感器采集信號(hào),在智能小車的前后左右、左前左后、右前右后等方位各安上紅外傳感器,當(dāng)小車在行駛過程中接收到傳感器發(fā)出的信號(hào)時(shí)能夠及時(shí)的進(jìn)行后退和轉(zhuǎn)彎;方案二是采用了超聲波,在小車行駛過程中通過超聲波接收到信號(hào)后進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)彎和前進(jìn),還能夠?qū)π≤囋谛旭傔^程中是否偏離了原定軌道進(jìn)行判斷。
兩種避障方案各有各的優(yōu)點(diǎn),但是在進(jìn)行方案的選擇時(shí),是會(huì)摒棄方案二選擇方案一的,因?yàn)槌暡ㄈ菀资苤車h(huán)境的影響,而方案二則是可以對(duì)智能小車進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)視并且靈活控制,能夠滿足人們對(duì)智能小車系統(tǒng)的各項(xiàng)要求。
2 障礙物識(shí)別的分析
智能小車在進(jìn)行多種建模實(shí)驗(yàn)之前,對(duì)障礙物進(jìn)行標(biāo)定和處理是十分重要的事。所選擇的道路必須要是能夠明確區(qū)分道路和非道路的,而且障礙物必須要與道路周圍的環(huán)境有明顯差別,否則會(huì)造成實(shí)驗(yàn)誤差。在進(jìn)行障礙物確定的時(shí)候,需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)計(jì)算,而且需要隨機(jī)分布障礙物,在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)之前必須要排除路面的一切干擾問題,不能讓不必要的物體干擾到智能小車避障的檢測(cè)。在排除路面的偽障礙物時(shí)可以采用最大熵分割法,排除偽障礙物之后才能夠處理道路分界線之外的區(qū)域,劃分出適合智能小車行駛的正確道路。
3 智能小車避障與路徑優(yōu)化研究
3.1 改進(jìn)傳統(tǒng)的人工勢(shì)場(chǎng)算法
在進(jìn)行智能小車避障與路徑優(yōu)化研究中,對(duì)路徑規(guī)劃問題的研究是移動(dòng)機(jī)器人研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的人工勢(shì)場(chǎng)算法雖然是最易解決路徑規(guī)劃問題的方法,但是隨著科技和社會(huì)道路的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)的人工勢(shì)場(chǎng)算法已經(jīng)無法滿足社會(huì)的需求。人工勢(shì)場(chǎng)算法雖然在建立引力勢(shì)場(chǎng)和斥力勢(shì)場(chǎng)模型的時(shí)候?qū)⒅悄苄≤?、障礙物和目標(biāo)地點(diǎn)當(dāng)做質(zhì)點(diǎn),但是在智能小車前進(jìn)行駛的過程中三者之間時(shí)時(shí)存在著引力作用,但是人工勢(shì)場(chǎng)算法無法解決智能小車在前進(jìn)過程中引力和斥力的大小和方向隨著距離的改變而發(fā)生改變的問題,會(huì)造成智能小車無法及時(shí)的避開障礙物。因此改進(jìn)傳統(tǒng)的人工勢(shì)場(chǎng)算法已經(jīng)迫在眉睫,為了避免小車在行駛過程中出現(xiàn)的合力為零的情況的發(fā)生,可以增設(shè)虛擬子目標(biāo),以此來加大引力避免合力為零現(xiàn)象的發(fā)生。
3.2 運(yùn)用邊緣探測(cè)法
傳統(tǒng)的人工勢(shì)場(chǎng)算法雖然是最易適用于解決人工智能道路規(guī)劃問題,但是為了符合社會(huì)科技發(fā)展的需求而進(jìn)行必要的改進(jìn),雖然人工勢(shì)場(chǎng)算法在解決路線規(guī)劃中是有效的但是實(shí)行起來確實(shí)十分復(fù)雜的。因此,為了解決人工勢(shì)場(chǎng)算法所存在的缺陷,科技研究者引進(jìn)了邊緣探測(cè)法。邊緣探測(cè)法,顧名思義是沿著道路邊緣行走,它與人工勢(shì)場(chǎng)算法不同,將障礙物進(jìn)行膨脹增大,就猶如一個(gè)圓球般,而智能小車相對(duì)于此時(shí)的障礙物來說就是一個(gè)質(zhì)點(diǎn)的存在,可以在檢測(cè)過程中及時(shí)對(duì)智能小車進(jìn)行姿態(tài)微調(diào)。比如當(dāng)智能小車進(jìn)入了障礙物安全范圍之外的圓圈內(nèi),就需要及時(shí)停止智能小車的動(dòng)作,調(diào)整方向,使其回到正確的運(yùn)行軌道上。邊緣探測(cè)法可以根據(jù)小車實(shí)際的前進(jìn)路程、方向進(jìn)行路線規(guī)劃的不斷調(diào)整,使得最終形成的路徑更加完善,更加適應(yīng)于小車避障行駛需求,同時(shí)也可以少走些弧線,減少了路徑的距離。
3.3 幾何方法的巧妙運(yùn)用
在進(jìn)行智能小車機(jī)器實(shí)驗(yàn)過程中,對(duì)最短路徑的算法必不可少,而通常采用三步法進(jìn)行最短路徑的確定:①利用圖像識(shí)別技術(shù)來選取障礙物的代表圖形;②利用所收集到的信息來構(gòu)建智能小車的工作環(huán)境;③利用多種算法確定最短路徑。在第三步過程中必須要巧妙合理的使用幾何方法:點(diǎn)到直線的垂直距離最短;三角形中斜邊短于另外兩邊距離之和;如何通過一點(diǎn)確定圓上的切點(diǎn)等,在進(jìn)行最短路徑的最終確定時(shí)巧妙的運(yùn)用幾何方法,能夠有效的避免障礙物所影響的范圍和局限的最小值,全面巧妙的運(yùn)用幾何方法能夠有效解決路徑規(guī)劃中的最短路徑確定的問題。
4 結(jié)束語(yǔ)
時(shí)代在不斷的進(jìn)步,科技的發(fā)展日新月異,自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)的需求越來越高,為了能夠讓自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)更好的為玩具設(shè)計(jì)領(lǐng)域服務(wù),對(duì)其避障和路徑擇優(yōu)的研究必不可少。智能玩具車能夠適應(yīng)孩子們游戲中的高空游戲,不會(huì)因?yàn)樾≤嚨臋M沖直撞而反復(fù)跌落、損壞,智能小車可以通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行避障和路徑擇優(yōu)的不斷研究,在不斷的實(shí)驗(yàn)中,能夠得到有效的實(shí)驗(yàn)參數(shù),有利于自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)技能的提高。玩具研究者必須要嚴(yán)格監(jiān)管智能玩具小車的避障和路徑優(yōu)化實(shí)驗(yàn),在不斷研究和完善下,提高自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)性能,幫助智能玩具小車能夠盡快優(yōu)化,給孩子帶來新型的智能玩具。
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