智能小車避障與路徑優(yōu)化研究.pdf

1、計算機技術、傳感器技術及視覺技術的快速發(fā)展促使智能車在軍事、太空探索、物流等領域有著很大的應用前景?；谝曈X技術的自動導航是智能車研究的熱點，通過單目攝像機感知道路前方環(huán)境，利用圖像處理方法獲取視覺信息并快速檢測出障礙物，實時規(guī)劃出較優(yōu)地可行路徑是實現(xiàn)自動導航的關鍵任務。
　　本文以單目攝像機構建視覺子系統(tǒng)，研究基于單目視覺的智能車自動導航技術，涉及避障與路徑優(yōu)化問題，論文主要包括攝像機標定、障礙物檢測、避障與路徑優(yōu)化等相關的內(nèi)容

2、。
　　首先，本文討論了實驗所用智能小車的系統(tǒng)結構，簡述了成像所需參考坐標系，重點研究單目攝像機成像模型，利用OpenCV編程實現(xiàn)單目攝像機標定，將攝像機采集到的視頻信號分解成圖像序列，便于下一步工作；
　　其次，論文詳細分析了基于圖像序列的障礙物檢測方法，應用幀差法、平均背景建模方法、混合高斯模型方法進行障礙物檢測時存在許多不足之處。文中提出了圖像多特征融合的方法，將圖像紋理、邊緣特征進行加權融合，建立混合高斯背景模型，快

3、速檢測出所有障礙物目標，但為了去除地面?zhèn)握系K物的干擾，本文引進了基于最大熵分割方法，利用Hough變換、形態(tài)學處理、連通域標定的方法識別并標定出實際障礙物。文中通過仿真實驗，對比了幾種方法的檢測效果，并證明新算法可靠性較強；
　　最后，本文詳細討論了智能小車避障與路徑優(yōu)化算法，對障礙物進行簡單膨脹處理，利用檢測出的障礙物分布信息建立環(huán)境模型。應用傳統(tǒng)人工勢場方法進行局部路徑規(guī)劃時存在障礙物附近目標不可達情形，通過經(jīng)典的沿墻方法引導

4、小車可迅速遠離碰撞區(qū)域，但帶來部分路徑冗余，本文提出新的避障策略，利用幾何方法，引導小車規(guī)劃出較優(yōu)路徑。文中利用仿真實驗，分析兩種方法的效率，驗證了新算法具有可行性；
　　論文詳細討論了基于蟻群算法的全局路徑規(guī)劃方法，利用柵格法進行環(huán)境建模，應用傳統(tǒng)蟻群算法搜索柵格路徑時存在搜索慢、迭代次數(shù)多、搜索停滯現(xiàn)象。文中在分析多種經(jīng)典改進蟻群算法的基礎上，從啟發(fā)因子、路徑選擇概率、信息素更新方式三個方面出發(fā)，提出新的改進算法。仿真實驗表明