基于神经网络进化学习的两轮小车避障控制
基于模糊神经网络控制的AGV避障路径规划仿真
避 障及 路径 规 划 ， 避 开 障 碍 物 ， 出一 条无 碰 的 路 即 走
０ 引 言
作为 当代物 流处理 自动 化 的有 效手段 和柔 性制 造
系统 的关键设 备 ， 自动导 引车 （ Ｇ 已经 得 到 了越 来 Ａ Ｖ）
径 。根据 Ａ Ｖ对环 境信 息感 知程度 的不 同 ， Ｇ 路径 规划
ＡＧＶ ｂ ｔ ｃｅ ａ ｏ ｄ ｎ ｅ ｐ ｔ ｌ ｎ ｉ ｇ ｓｍ ｕ ａ ｉ ｎ ｏ ｓａ ｌ ｖ ｉ ａ ｃ ａ ｈ ｐ ａ ｎ ｎ ｉ ｌ ｔｏ
ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｚ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ｃ ｎ ｒ ｌ ａ ｅ ｎ ｆ ｚ ｙ ｎｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｏ ｔ ｏ
赵 德 云 ， 厚 华 ， 杨 王 哲
（ 贵州 大学 机 械工程 学 院 ， 贵州 贵 阳 ５ ０ ２ ） ５ ０ ５
基于STM32智能小车避障系统的设计
基于STM32智能小车避障系统的设计一、本文概述随着科技的进步和智能化的发展，智能小车作为一种集成了机械、电子、计算机等多学科知识的移动机器人，逐渐进入人们的日常生活。
智能小车的应用场景广泛，包括智能家居、自动导航、工业巡检等。
然而，智能小车在复杂多变的环境中自主导航时，如何有效地避开障碍物成为了一个关键问题。
因此，本文旨在设计一种基于STM32微控制器的智能小车避障系统，以提高小车的自主导航能力和安全性。
本文将首先介绍智能小车避障系统的研究背景和意义，阐述避障系统在智能小车中的重要作用。
接着，将详细分析现有的避障技术及其优缺点，为后续的系统设计提供理论基础。
在此基础上，本文将提出一种基于STM32微控制器的避障系统设计方案，包括硬件设计和软件设计两部分。
硬件设计将介绍小车的硬件组成、传感器选择及电路连接等；软件设计则重点阐述避障算法的实现和程序编写。
通过本文的研究，期望能够设计出一套高效、稳定的智能小车避障系统，提高小车的自主导航能力和避障性能，为智能小车在实际应用中的推广提供有力支持。
本文的研究成果也可为相关领域的研究人员提供有价值的参考和借鉴。
二、系统总体设计基于STM32的智能小车避障系统设计的总体目标是构建一个能够自主导航、实时感知环境并有效避障的智能小车。
系统主要由STM32微控制器、超声波距离传感器、电机驱动模块、电源管理模块、无线通信模块以及相应的控制算法构成。
系统的硬件设计以STM32微控制器为核心，通过其强大的处理能力和丰富的外设接口实现对超声波距离传感器的数据采集、电机驱动模块的控制以及无线通信模块的数据传输。
超声波距离传感器用于实时测量小车与前方障碍物的距离，为避障决策提供数据支持。
电机驱动模块则负责根据控制算法的输出控制小车的运动状态，包括前进、后退、左转、右转等。
系统的软件设计主要包括控制算法的设计和编程实现。
控制算法的核心是避障策略，根据超声波距离传感器测得的距离数据，通过算法计算得出小车的运动方向和速度，从而实现避障功能。
基于STM32的智能循迹避障小车
基于STM32的智能循迹避障小车1. 引言1.1 研究背景智能循迹避障小车是一种集成了智能控制算法和传感器技术的智能移动设备，能够自主地在复杂环境中进行循迹和避障操作。
随着人工智能和自动化技术的不断发展，智能循迹避障小车在工业生产、智能物流、军事侦察等领域有着广泛的应用前景。
研究智能循迹避障小车的背景在于，传统的遥控小车在面对复杂的环境时往往需要人工操作，存在操作难度大、效率低等问题。
而基于STM32的智能循迹避障小车则能够通过搭载多种传感器，如红外传感器、超声波传感器等，实现对周围环境的感知和智能决策，从而实现自主的运动控制，提高了小车在复杂环境中的适应能力和工作效率。
通过对基于STM32的智能循迹避障小车进行深入研究，可以推动智能移动设备技术的发展，提高智能设备在现实场景中的应用水平，具有重要的科研和应用价值。
本文将围绕硬件设计、智能循迹算法、避障算法等方面展开研究，旨在探讨如何实现智能循迹避障小车在复杂环境中的稳定、高效运行。
1.2 研究目的研究目的是为了设计一款基于STM32的智能循迹避障小车，通过引入先进的传感器技术和算法，实现小车在复杂环境下的自主导航和避障功能。
通过此项目，旨在提高智能车辆的运动控制性能和环境感知能力，促进智能驾驶技术的发展和应用。
通过对循迹和避障算法的研究与优化，进一步提升小车的自主性和可靠性，为智能车辆在工业、服务和军事领域的应用奠定技术基础。
对智能循迹避障小车性能的评估和优化，有助于了解其在实际应用中的表现和潜力，为未来智能交通系统的建设提供参考和支持。
通过本研究，旨在探索智能车辆技术的发展趋势，推动智能交通的普及和发展。
1.3 研究意义智能循迹避障小车是近年来智能机器人领域内的一项研究热点，其具有广泛的应用前景和重要的意义。
智能循迹避障小车可以在无人驾驶领域发挥重要作用，帮助人们在特定环境下实现自主导航和避障功能，提高行车安全性和效率。
智能循迹避障小车的研究不仅可以促进传感器技术、控制算法和嵌入式系统的发展，还可以推动人工智能与机器人技术的融合，促进人机交互的发展。
基于单片机的自动避障小车设计
基于单片机的自动避障小车设计一、本文概述随着科技的发展和的日益普及，自动避障小车作为智能机器人的重要应用领域之一，其设计与实现具有重要意义。
本文旨在探讨基于单片机的自动避障小车设计，包括硬件平台的选择、传感器的配置、控制算法的实现以及整体系统的集成。
本文将首先介绍自动避障小车的背景和研究意义，阐述其在实际应用中的价值和潜力。
接着，详细分析单片机的选型依据，以及如何利用单片机实现小车的避障功能。
在此基础上，本文将深入探讨传感器的选取和配置，包括超声波传感器、红外传感器等，以及如何通过传感器获取环境信息，为避障决策提供数据支持。
本文还将介绍控制算法的设计与实现，包括基于模糊控制、神经网络等先进控制算法的应用，以提高小车的避障性能和稳定性。
本文将总结整个设计过程，展示自动避障小车的实物样机，并对其性能进行评估和展望。
通过本文的研究，旨在为读者提供一个全面、深入的自动避障小车设计方案，为推动相关领域的发展提供有益参考。
二、系统总体设计在自动避障小车的设计中，我们采用了单片机作为核心控制器，利用其强大的数据处理能力和灵活的编程特性，实现了小车的自动避障功能。
整个系统由硬件部分和软件部分组成，其中硬件部分包括单片机、电机驱动模块、避障传感器等，软件部分则包括控制算法和程序逻辑。
硬件设计方面，我们选择了具有高性价比的STC89C52RC单片机作为核心控制器，该单片机具有高速、低功耗、大容量等特点，非常适合用于自动避障小车的控制。
电机驱动模块采用了L298N电机驱动芯片，该芯片具有驱动能力强、稳定性好等优点，能够有效地驱动小车的直流电机。
避障传感器则选用了超声波传感器，通过测量超声波发射和接收的时间差，可以计算出小车与障碍物之间的距离，为避障控制提供数据支持。
软件设计方面，我们采用了模块化编程的思想，将整个控制程序划分为多个模块，包括初始化模块、电机控制模块、避障控制模块等。
在初始化模块中，我们对单片机的各个端口进行了初始化设置，包括IO口、定时器、中断等。
基于STM32的智能循迹避障小车
基于STM32的智能循迹避障小车【摘要】本文介绍了一款基于STM32的智能循迹避障小车。
在引言中，我们简要介绍了背景信息，并阐明了研究的意义和现状。
在我们详细讨论了STM32控制系统设计、循迹算法实现、避障算法设计、硬件设计和软件设计。
在结论中，我们分析了实验结果，讨论了该小车的优缺点，并展望了未来的发展方向。
通过本文的研究，我们验证了该智能小车在循迹和避障方面的性能，为智能移动机器人领域的研究提供了新的思路和方法。
【关键词】关键词：STM32、智能小车、循迹避障、控制系统、算法设计、硬件设计、实验结果、优缺点、未来展望1. 引言1.1 背景介绍智能循迹避障小车是一种基于STM32单片机的智能机器人，在现代社会中起着越来越重要的作用。
随着科技的发展，人们对智能机器人的需求也日益增长。
智能循迹避障小车不仅可以帮助人们完成一些重复性、繁琐的任务，还可以在一些特殊环境下代替人类进行工作，提高效率和安全性。
循迹功能使智能小车能够按照特定的路径行驶，可以应用于自动导航、自动驾驶等领域。
而避障功能则使智能小车具有避开障碍物的能力，适用于环境复杂、存在风险的场所。
通过将这两个功能结合起来，智能循迹避障小车可以更好地适应各种复杂环境，完成更多的任务。
本文旨在探讨基于STM32的智能循迹避障小车的设计与实现，通过研究其控制系统设计、循迹算法实现、避障算法设计、硬件设计和软件设计等方面，为智能机器人领域的发展做出一定的贡献。
1.2 研究意义智能循迹避障小车的研究旨在利用先进的STM32控制系统设计和算法实现，实现小车的智能循迹和避障功能，从而提高小车的自主导航能力和适应性。
研究意义主要包括以下几个方面：1. 提升科技水平：通过研究智能循迹避障小车，促进了在嵌入式系统领域的发展，推动了智能控制和算法设计的进步，增强了人工智能在实际应用中的影响力。
2. 提高生产效率：智能循迹避障小车可以应用于仓储物流、工业自动化等领域，可以替代人工完成重复、枯燥的任务，提高了生产效率和效益。
基于STM32单片机红外遥控两轮自平衡小车的设计
GND1：5V电源地；
EN：5V使能引脚(5V工作，0V关闭，禁止悬空)；
PWM1：控制电机1的转速；
DR1：控制电机1的转向；
PWM2：控制电机2的转速；
DR2：控制电机2的转向；
系统的整体设计框图如图2-2所示:
图2-2系统整体框图
3
3.1
STM32F1系列屈于中低端的32位ARM微控制器，其内核是Cortex-M3㈡。
STM32F103是一款常用的中等容量增强型、低功耗、32位基于ARM核心的带64K或128K字节闪存的微控制器，拥有USB、CAN、7个定时器（3个16位定时器、1个16位带死区控制和紧急刹车、2个看门狗定时器、系统时间定时器：24位自减型计数器）、2个ADC、9个通信接口（2个I2C接口、3个USART接口、2个SPI接口、CAN接 口USB 2.0全速接口）等众多资源。这款芯片运行时的最高频率可达到72MHz,其供 电电压为2.0V至3.6V,拥有64K或128K字节的闪存程序存储器，带有4个片选的静 态存储器控制器15o该芯片还具有看门狗定时器，系统时间定时器，低功耗空闲和CRC计算单元，使得STM32F103芯片在众多嵌入式控制应用系统提供高灵活、超有效的解 决方案。
2.3
程序是系统稳定运行的大脑神经，如果一个单片机控制系统没有可以用來控制的 程序，那么再好的电路也是没有实际意义的。
程序的编写过程中需要注意以下儿点：
1、程序的编写一定要按照预先搭建好的电路进行，操作一定要针对与被操作的对 象。
2、程序的编写应该做到以尽量少的编程语言去实现更复杂的控制内容，只有这样, 编写的程序才能够简洁完整。
基于机器视觉的避障智能小车系统研究
基于机器视觉的避障智能小车系统研究一、本文概述随着技术的快速发展，机器视觉在各个领域的应用日益广泛。
特别是在智能移动机器人领域，基于机器视觉的避障技术成为了研究的热点。
本文旨在探讨基于机器视觉的避障智能小车系统的设计与实现，分析其在现代自动化和智能化领域的应用价值。
本文首先介绍了智能小车系统的研究背景和意义，阐述了基于机器视觉的避障技术在智能小车中的重要性。
接着，文章对机器视觉的基本原理和关键技术进行了概述，包括图像采集、预处理、特征提取和目标识别等步骤。
在此基础上，文章详细描述了避障智能小车系统的总体架构和关键功能模块，如环境感知模块、决策控制模块和执行驱动模块等。
文章还深入探讨了避障算法的设计和实现，包括基于规则的避障策略、基于深度学习的避障方法等。
通过对不同避障算法的比较和分析，文章提出了适用于智能小车的优化算法，并进行了实验验证。
实验结果表明，本文设计的基于机器视觉的避障智能小车系统具有较高的避障性能和稳定性，能够适应复杂多变的环境。
文章总结了基于机器视觉的避障智能小车系统的研究成果和贡献，并展望了未来的发展方向和应用前景。
本文的研究不仅为智能小车的设计和优化提供了理论支持和实践指导，也为机器视觉在其他领域的应用提供了有益的借鉴和参考。
二、系统总体设计在《基于机器视觉的避障智能小车系统研究》的项目中，系统总体设计是确保整个避障智能小车系统能够高效、稳定、安全地运行的关键。
在设计过程中，我们充分考虑了硬件和软件两个方面，力求实现系统的高集成度、高可靠性和高适应性。
在硬件设计方面，我们采用了模块化设计思路，将系统划分为多个功能模块，包括传感器模块、控制模块、驱动模块和电源模块等。
传感器模块主要负责采集环境信息，包括摄像头、超声波传感器等，用于获取实时的视频流和距离数据。
控制模块作为系统的核心，负责处理传感器数据，进行图像处理和决策分析，输出控制指令。
驱动模块则负责将控制指令转换为电机的实际动作，驱动小车前进、后退、转弯等。
两轮自平衡小车的设计与实现
两轮自平衡小车的设计与实现一、本文概述随着科技的飞速发展，智能化、自主化已经成为现代机器人技术的重要发展方向。
两轮自平衡小车作为一种典型的动态稳定控制机器人，其设计与实现技术对于推动机器人技术的进步具有重要意义。
本文旨在深入探讨两轮自平衡小车的设计理念、实现方法以及关键技术，为相关领域的研究者和爱好者提供有益的参考。
本文将首先介绍两轮自平衡小车的基本概念和原理，阐述其动态稳定控制的基本思想。
随后，将详细介绍两轮自平衡小车的硬件设计，包括电机驱动、传感器选型、控制器设计等关键部分，并阐述各部件之间的协同工作原理。
在此基础上，本文将重点探讨两轮自平衡小车的软件实现，包括平衡控制算法、运动控制算法以及人机交互界面设计等。
本文还将对两轮自平衡小车的性能优化和实际应用进行深入分析，探讨如何提高其稳定性、响应速度以及续航能力等问题。
本文将对两轮自平衡小车的发展趋势和前景进行展望，为相关领域的研究和发展提供有益的参考。
通过本文的阐述，读者可以全面了解两轮自平衡小车的设计与实现过程，掌握其关键技术和应用方法，为推动机器人技术的发展做出贡献。
二、两轮自平衡小车的基本原理两轮自平衡小车，又称作双轮自稳车或双轮倒立摆，是一种基于动态稳定技术设计的个人交通工具。
其基本原理主要涉及到力学、控制理论以及传感器技术。
两轮自平衡小车的稳定性主要依赖于其独特的力学结构。
与传统三轮或四轮的设计不同，双轮自平衡小车只有两个支撑点，这意味着它必须通过动态调整自身姿态来维持稳定。
这种动态调整的过程类似于杂技演员走钢丝，需要精确的平衡和快速的反应。
实现自平衡的关键在于控制理论的应用。
两轮自平衡小车通常搭载有先进的控制系统，该系统通过传感器实时监测小车的姿态（如倾斜角度、加速度等），并根据这些信息计算出必要的调整量。
控制系统随后会向电机发送指令，调整小车的运动状态，以保持平衡。
传感器在两轮自平衡小车中扮演着至关重要的角色。
常见的传感器包括陀螺仪、加速度计和角度传感器等。
毕业设计(论文)-两轮自平衡小车的设计
本科毕业设计（论文）题目两轮自平衡小车的设计学院电气与自动化工程学院年级专业班级学号学生姓名指导教师职称论文提交日期两轮自平衡小车的设计摘要近年来，两轮自平衡车的研究与应用获得了迅猛发展。
本文提出了一种两轮自平衡小车的设计方案，采用陀螺仪ENC-03以及MEMS加速度传感器MMA7260构成小车姿态检测装置，使用卡尔曼滤波完成陀螺仪数据与加速度计数据的数据融合。
系统选用飞思卡尔16位单片机MC9S12XS128为控制核心，完成了传感器信号的处理，滤波算法的实现及车身控制，人机交互等。
整个系统制作完成后，各个模块能够正常并协调工作，小车可以在无人干预条件下实现自主平衡。
同时在引入适量干扰情况下小车能够自主调整并迅速恢复稳定状态。
小车还可以实现前进，后退，左右转等基本动作。
关键词：两轮自平衡陀螺仪姿态检测卡尔曼滤波数据融合IDesign of Two-Wheel Self-Balance VehicleAbstractIn recent years, the research and application of two-wheel self-balanced vehicle have obtained rapid development. This paper presents a design scheme of two-wheel self-balanced vehicle. Gyroscope ENC-03 and MEMS accelerometer MMA7260 constitute vehicle posture detection device. System adopts Kalman filter to complete the gyroscope data and accelerometer data fusion.，and adopts freescale16-bit microcontroller-MC9S12XS128 as controller core. The center controller realizes the sensor signal processing the sensor signal processing, filtering algorithm and body control, human-machine interaction and so on.Upon completion of the entire system, each module can be normal and to coordinate work. The vehicle can keep balancing in unmanned condition. At the same time, the vehicle can be adjusted independently then quickly restore stability when there is a moderate amount of interference. In addition, the vehicle also can achieve forward, backward, left and right turn and other basic movements.Key Words: Two-Wheel Self-Balance; Gyroscope; Gesture detection; Kalman filter; Data fusionII目录1.绪论 (1)1.1研究背景与意义 (1)1.2两轮自平衡车的关键技术 (2)1.2.1系统设计 (2)1.2.2数学建模 (2)1.2.3姿态检测系统 (2)1.2.4控制算法 (3)1.3本文主要研究目标与内容 (3)1.4论文章节安排 (3)2.系统原理分析 (5)2.1控制系统要求分析 (5)2.2平衡控制原理分析 (5)2.3自平衡小车数学模型 (6)2.3.1两轮自平衡小车受力分析 (6)2.3.2自平衡小车运动微分方程 (9)2.4 PID控制器设计 (10)2.4.1 PID控制器原理 (10)2.4.2 PID控制器设计 (11)2.5姿态检测系统 (12)2.5.1陀螺仪 (12)2.5.2加速度计 (13)2.5.3基于卡尔曼滤波的数据融合 (14)2.6本章小结 (16)3.系统硬件电路设计 (17)3.1 MC9SXS128单片机介绍 (17)3.2单片机最小系统设计 (19)3.3 电源管理模块设计 (21)3.4倾角传感器信号调理电路 (22)III3.4.1加速度计电路设计 (22)3.4.2陀螺仪放大电路设计 (22)3.5电机驱动电路设计 (23)3.5.1驱动芯片介绍 (24)3.5.2 驱动电路设计 (24)3.6速度检测模块设计 (25)3.6.1编码器介绍 (25)3.6.2 编码器电路设计 (26)3.7辅助调试电路 (27)3.8本章小结 (27)4.系统软件设计 (28)4.1软件系统总体结构 (28)4.2单片机初始化软件设计 (28)4.2.1锁相环初始化 (28)4.2.2模数转换模块（ATD）初始化 (29)4.2.3串行通信模块（SCI）初始化设置 (30)4.2.4测速模块初始化 (31)4.2.5 PWM模块初始化 (32)4.3姿态检测系统软件设计 (32)4.3.1陀螺仪与加速度计输出值转换 (32)4.3.2卡尔曼滤波器的软件实现 (34)4.4平衡PID控制软件实现 (36)4.5两轮自平衡车的运动控制 (37)4.6本章小结 (39)5. 系统调试 (40)5.1系统调试工具 (40)5.2系统硬件电路调试 (40)5.3姿态检测系统调试 (41)5.4控制系统PID参数整定 (43)5.5两轮自平衡小车动态调试 (44)IV5.6本章小结 (45)6. 总结与展望 (46)6.1 总结 (46)6.2 展望 (46)参考文献 (47)附录 (48)附录一系统电路原理图 (48)附录二系统核心源代码 (49)致谢 (52)V常熟理工学院毕业设计（论文）1.绪论1.1研究背景与意义近年来，随着电子技术的发展与进步，移动机器人的研究不断深入，成为目前科学研究最活跃的领域之一，移动机器人的应用范围越来越广泛，面临的环境和任务也越来越复杂，这就要求移动机器人必须能够适应一些复杂的环境和任务。
两轮自平衡小车的PID控制
两轮自平衡小车的PID控制【摘要】两轮自平衡小车的核心问题是平衡控制问题和运动控制问题。
两轮自平衡小车需要始终保持车身直立，同时还需要完成各种机动动作，如行进、旋转、左转弯、右转弯等。
PID控制算法是应用最为普遍的一种算法，其特点是构造简单，应用有效及具备了许多成熟的稳定性分析的方法，有很高的可靠性。
针对两轮自平衡小车的非线性和不稳定性，利用非线性PD控制算法和PID差动结构可以实现小车的平衡控制和运动控制。
【关键词】两轮自平衡小车；PID控制；平衡控制；运动控制；控制算法1.引言两轮自平衡小车是一种典型的欠驱动系统（underactuated system）、非完整系统（nonholonomic system）。
其核心问题是对小车的平衡控制和运动控制，其中两轮自平衡小车的姿态平衡控制类似于倒立摆的平衡问题，所不同的是两轮自平衡小车可以在二维甚至三维空间内运动。
两轮自平衡小车不仅需要始终保持车身的直立，还需要在保持直立的同时在二维甚至三维空间内运动。
两轮自平衡小车有4个自由度：2个平面支撑运动自由度，2个姿态角运动自由度。
然而其中只有2个平面支撑运动自由度，即左轮和右轮可以驱动。
对于两轮自平衡小车，姿态平衡控制可以通过改变左轮和右轮的运动速度和运动方向来控制的。
当小车的车身发生倾斜时，左右电机产生相应的力矩来调节左右两轮运动速度和运动方向，使小车恢复平衡直立的状态。
小车的运动轨迹控制则是通过调整行进速度和行进方向来控制的。
两轮自平衡小车的行进速度是左轮线速度和右轮线速度的平均值，也是通过左右电机产生的力矩来调节。
行进方向则需要左轮和右轮的差动来调节，即对左轮和右轮施加不同的作用力矩，以产生不同的运动速度，从而实现两轮自平衡小车航向的控制。
PID控制算法是一种应用广泛、使用简单有效的经典的自动控制算法，两轮自平衡小车的平衡控制和运动控制都可以采用PID控制策略。
在1997年，日本的Hiraoka和Noritsugu研究出一种采用PID算法控制速度和位置的两轮平行小车[1]。
智能循迹避障小车研发设计与制作
摘要本设计是一种基于单片机控制的简易自动寻迹小车系统，包括小车系统构成软硬件设计方法。
小车以AT89C52 为控制核心，利用车前三个红外探头检测周围信息，以及循迹模块对路面黑色轨迹进行检测,并将路面检测信号反馈给单片机。
单片机对采集到的信号予以分析判断,及时控制驱动电机以调整小车转向,从而使小车能够自动避障和沿着黑色轨迹自动行驶,实现小车自动避障寻迹的目的。
关键词：AT89C51；直流电机；红外探头；循迹模块AbstractThe design is based on single chip microcomputer control automatic tracing system, including system hardware and software design method of car. The car takes AT89C52 as the control core, using the front three infrared probe detection of peripheral information, and tracking module on pavement black locus were detected, and the pavement detection signal feedback to the microcontroller. Single chip signal gives the analysis judgment, to control the drive motor to adjust the car steering, so that the car can automatically avoid obstacles and along the black path automatic driving, realize automatic obstacle avoidance tracing purposes.矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。
利用强化学习算法的智能避障小车设计
利用强化学习算法的智能避障小车设计引言智能避障小车是一种通过自主学习，实现避开障碍物的智能设备。
近年来，随着人工智能技术的研究和应用，智能避障小车已经被广泛应用于自主驾驶、无人机等领域。
强化学习是实现智能避障小车的核心技术之一，本文将简要介绍智能避障小车的设计以及如何利用强化学习算法来实现其自主行驶。
第一章智能避障小车的设计智能避障小车的设计需要考虑多个因素，包括控制系统、传感器、动力系统等。
以下是一个简单的设计方案：1.控制系统智能避障小车的控制系统通常采用单片机或者嵌入式芯片，这些芯片通过编程实现对小车轮速、方向等控制。
在设计控制系统时，需要考虑车身机械结构和控制算法的匹配性，确保系统的稳定性和精度。
2.传感器传感器是智能避障小车的核心部件，通过传感器可以获取车身周围的环境信息。
常用的传感器包括超声波传感器、红外传感器和摄像头等。
超声波传感器可以用来测量障碍物到小车的距离；红外传感器可以用来检测物体的存在和位置；摄像头可以用来获取车身周围的图像信息。
3.动力系统智能避障小车的动力系统通常采用电机驱动，电机可以通过编程控制转速和方向。
在选择电机时，需要考虑电压和功率的匹配性，确保电机能够提供足够的动力。
第二章利用强化学习算法实现智能避障小车强化学习是一种基于试错的学习方式，其核心是通过学习环境和奖励来实现最大化的收益。
在智能避障小车的设计中，强化学习可以被应用于策略学习和决策制定。
1.策略学习策略学习是指自主学习小车通过各种运动方案来远离障碍物，从而实现最小化碰撞概率的过程。
在策略学习中，可以使用深度神经网络来实现小车的控制策略，并通过反向传播算法来更新网络的权重。
2.决策制定决策制定是指在特定的环境中，小车会基于已经学到的策略，从而制定下一步动作。
在决策制定的过程中，可以使用Q-learning 算法来动态更新小车的策略。
结论本文介绍了智能避障小车的设计以及如何利用强化学习算法实现其自主行驶。
《2024年智能小车避障系统的设计与实现》范文
《智能小车避障系统的设计与实现》篇一一、引言在当代科技的迅猛发展中，无人驾驶与自动控制技术正逐步改变我们的生活方式。
智能小车避障系统作为无人驾驶技术的重要组成部分，其设计与实现对于提升小车的自主导航能力和安全性具有重要意义。
本文将详细阐述智能小车避障系统的设计思路、实现方法及其实验结果。
二、系统设计1. 硬件设计智能小车避障系统硬件部分主要包括小车底盘、电机驱动模块、传感器模块和电源模块。
其中，传感器模块是避障系统的核心，通常包括红外线传感器、超声波传感器或摄像头等，用于检测前方障碍物。
（1）小车底盘：采用轻质材料制成，保证小车在行驶过程中的稳定性和灵活性。
（2）电机驱动模块：采用舵机或直流电机驱动小车行驶。
（3）传感器模块：根据需求选择合适的传感器，如红外线传感器可检测近距离障碍物，超声波传感器适用于检测较远距离的障碍物。
（4）电源模块：为整个系统提供稳定的电源供应。
2. 软件设计软件部分主要包括控制系统和算法部分。
控制系统采用微控制器或单片机作为核心处理器，负责接收传感器数据并输出控制指令。
算法部分则是避障系统的关键，包括障碍物检测、路径规划和控制策略等。
（1）障碍物检测：通过传感器实时检测前方障碍物，并将数据传输至控制系统。
（2）路径规划：根据传感器数据和小车的当前位置，规划出最优的行驶路径。
（3）控制策略：根据路径规划和传感器数据，输出控制指令，控制小车的行驶方向和速度。
三、实现方法1. 传感器选择与安装根据实际需求选择合适的传感器，并安装在合适的位置。
例如，红外线传感器可安装在车头，用于检测前方近距离的障碍物；超声波传感器可安装在车体侧面或顶部，用于检测较远距离的障碍物。
2. 控制系统搭建搭建控制系统硬件平台，包括微控制器、电机驱动模块等。
将传感器与控制系统连接，确保数据能够实时传输。
3. 算法实现编写算法程序，实现障碍物检测、路径规划和控制策略等功能。
可采用C语言或Python等编程语言进行编写。
智能循迹避障小车毕业论文
智能循迹避障小车摘要：本设计是一种基于单片机控制的简易自动寻迹小车系统，包括小车系统构成软硬件设计方法。
小车以STC89C52单片机为控制核心, 用L298N驱动小车的两个直流电动机，用单片机产生PWM波，控制小车速度。
利用红外对管对路面黑色轨迹和障碍物进行检测,并将路面检测信号反馈给单片机。
单片机对采集到的信号予以分析判断,及时控制驱动直流电机以调整小车转向,从而使小车能够避开障碍物沿着黑色轨迹自动行驶,实现小车自动寻迹的目的。
关键词：智能小车；STC89C52单片机；L298N；红外对管Intelligent tracking and obstacle-avoid car(Electrical Engineering College, Longdong University, Qingyang 745000, Gansu, China) Abstract：This design is a kind of automatic tracing based on single-chip microcomputer control system used, including trolley systems hardware and software design method. Car STC89C52 single chip microcomputer to control the core, L298N driving two DC motors for car, monolithic integrated circuit PWM wave, controlling car speed. Using infra-red tube black track and detect obstacles on pavement and pavement detection signal back to the MCU. MCU on the collected signals analysis, control drive DC motors to adjust the car turning in a timely manner, so as to enable the car to avoid the obstacles along the black path automatically, achieve the purpose of car automatic tracing.Keywords: Smart Car; STC89C52 MCU; L298N; Infrared Emitting Diode1.引言 (3)2.方案设计与论证 (3)2.1 主控系统 (3)2.2 电机驱动模块 (4)2.3 循迹模块 (5)2.4 避障模块 (6)2.5 机械系统 (7)2.6电源模块 (7)3.硬件设计 (7)3.1总体设计 (7)3.2驱动电路（参考文献[4]） (8)3.3信号检测模块 (9)3.4主控电路 (10)4.软件设计 (11)4.2电机驱动程序 (11)4.3循迹模块 (12)P0_0=!P0_0; (13)P0_1=!P0_1; (14)4.4避障模块 (14)5.制作安装与调试 (18)5.1 PCB的设计制作与安装 (18)结束语 (18)参考文献 (19)1.引言随着机械自动化的不断发展，人们在生活的各个方面都希望能够利用自动化的操作来提高工作效率，使生产发展能够得到不断的提高。
基于AT89C52的智能避障小车设计
基于AT89C52的智能避障小车设计全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：基于AT89C52的智能避障小车设计智能小车是一种基于单片机控制的智能移动设备，能够根据周围环境的变化自主地进行导航和避障。
在现代社会，智能小车已经得到广泛的应用，比如在工业生产中的物流运输、家庭服务机器人等领域。
本文将介绍基于AT89C52的智能避障小车的设计方案，并详细解析各个模块的功能和工作原理。
一、硬件设计1.主控模块主控模块选用AT89C52单片机，其具有较强的计算和控制能力，并且易于编程和驱动外部设备。
AT89C52还具有丰富的外设接口，可以方便地与其他传感器和执行器进行连接。
2.传感器模块智能避障小车需要搭载多种传感器，用于感知周围的环境，并做出相应的反应。
一般包括超声波传感器、红外传感器和摄像头等。
超声波传感器可用于探测障碍物的距离，红外传感器可用于检测地面的黑线以进行自动寻迹，摄像头可用于图像识别和路标识别。
3.执行器模块执行器模块包括直流电机、舵机等，用于驱动小车的轮子和转向，实现前进、后退、左转、右转等动作。
4.电源模块智能避障小车需要稳定可靠的电源供应，一般采用锂电池或者干电池进行供电。
二、软件设计1.传感器数据处理传感器模块采集到的数据需要进行处理和分析，以确定当前环境的状态。
比如利用超声波传感器测量到的距离数据，可以计算出周围障碍物的位置和距离。
2.路径规划根据传感器模块采集到的数据，主控模块需要根据预设的算法来规划小车的行驶路径，避开障碍物并找到最优的行驶路线。
3.运动控制执行器模块需要根据路径规划模块给出的指令来控制小车的运动，包括轮子的速度和方向等。
4.用户界面智能小车设计还需要考虑用户界面的设计，一般通过蓝牙或者Wi-Fi模块，将小车的状态和控制权传输到手机App或者PC端，方便用户进行监控和控制。
三、系统整合在完成硬件和软件模块的设计后，还需要对系统进行整合调试。
首先需要进行硬件电路的连接和焊接，然后对软件进行编译和下载，最后将各个模块进行组合测试，验证整个系统的功能和性能。
基于Arduino多传感器的智能小车避障系统设计
基于Arduino多传感器的智能小车避障系统设计一、本文概述本文旨在探讨基于Arduino控制器设计并实现一个多传感器融合的智能小车避障系统。
在现代自动化和机器人技术领域，自主导航与障碍物规避能力是衡量移动平台智能化水平的重要指标。
本项目聚焦于采用开源硬件平台Arduino为核心控制器，结合各类传感器（如超声波测距传感器、红外线传感器、摄像头等）构建一套高效、实时的环境感知系统，并通过集成相应的数据处理算法与控制策略，使智能小车能够在复杂环境中自动探测周围障碍物，进而做出准确的路径规划与实时避障决策。
论文首先阐述了智能小车避障系统的总体架构及其工作原理，详述所选传感器的工作方式以及如何利用Arduino进行数据采集与处理。
接着，分析和比较不同传感器的特点及优劣，并讨论传感器融合技术在提高系统精度和鲁棒性上的关键作用。
介绍设计并实现实时避障算法的具体过程，包括但不限于障碍物检测、定位、路径规划与控制执行等方面。
通过实验验证该基于Arduino多传感器融合的智能小车避障系统的性能和实用性，展示其实地运行效果及可能的应用前景。
二、系统设计理论基础Arduino作为核心控制器，其开源硬件和软件平台为智能小车系统的构建提供了便捷且灵活的基础。
Arduino能够处理来自多个传感器的数据输入，并据此做出实时决策，控制小车的运动与方向。
它通过CC编程语言环境实现算法编程，从而对各类传感器数据进行整合分析，进而实现避障功能的设计与实现。
智能小车的避障能力依赖于多种传感器的有效结合使用，如超声波测距传感器、红外线避障传感器、光电传感器等。
每种传感器都有其特定的工作原理和检测范围，通过集成这些传感器可以获取更全面、准确的环境信息。
例如，超声波传感器用于测量障碍物的距离，红外线传感器则可在较近范围内快速响应障碍变化，而光电传感器可用于地面标记识别或路线追踪。
多传感器融合技术旨在有效融合各个传感器数据，降低误报率和漏报率，提高避障系统的可靠性和鲁棒性。
基于STM32的智能循迹避障小车
基于STM32的智能循迹避障小车1. 引言1.1 背景介绍智能循迹避障小车是一种集成了先进技术的智能机器人，它能够通过预先设定好的路径进行自动行驶，并且具备避障功能，能够根据环境的变化来及时调整行进方向，实现自主避让障碍物的能力。
这种智能小车在工业生产、仓储物流、智能家居等领域都有着广泛的应用前景。
在传统的循迹小车中，通常需要依靠外部传感器或者导航系统来确定行进路径，而智能循迹避障小车基于STM32单片机的设计更加智能化和灵活，可以通过搭载的传感器实时感知周围环境，从而做出即时的决策和调整。
通过对STM32单片机的深入研究和应用，我们可以更好地了解其在智能小车设计中的作用和优势，为后续的硬件设计、软件开发和系统测试奠定基础。
本文将重点介绍基于STM32的智能循迹避障小车的设计与实现，探讨其在智能机器人领域中的潜在应用和发展前景。
1.2 研究意义研究智能循迹避障小车的意义在于通过结合STM32等先进技术，实现小车的智能化和自主化，提高其在复杂环境下的适应性和灵活性。
通过对硬件设计、软件设计等方面的优化和改进，可以使智能循迹避障小车具有更加稳定和可靠的行驶性能，从而更好地满足人们对于智能机器人的需求。
研究智能循迹避障小车还可以推动机器人领域的发展和创新，促进人工智能与工业自动化的融合，为智能制造和智能交通等领域的发展提供技术支持和解决方案。
研究智能循迹避障小车具有重要的社会意义和科学意义，具有广泛的应用前景和市场潜力。
2. 正文2.1 硬件设计硬件设计部分是智能循迹避障小车项目中至关重要的组成部分。
在硬件设计过程中，需要考虑到小车的结构设计、传感器的选择、电机驱动模块、电源系统等方面。
小车的结构设计需要考虑到整体重量、车轮的直径和间距、底盘高度等因素。
一个稳定坚固的底盘结构可以保证小车在运动中不容易翻倒，提高了整体的稳定性。
传感器的选择也是一个关键的步骤。
在智能循迹避障小车中，常用的传感器有红外线传感器、超声波传感器和摄像头。
基于神经网络的智能车辆控制系统研究
基于神经网络的智能车辆控制系统研究智能车辆控制系统是当今汽车行业的热点研究方向之一。
随着人工智能技术的快速发展，基于神经网络的智能车辆控制系统在提高行车安全性、提升汽车性能和减少交通事故等方面展现出巨大潜力。
本文将探讨基于神经网络的智能车辆控制系统的研究现状、工作原理和应用前景。
第一部分：研究现状近年来，基于神经网络的智能车辆控制系统在学术界和工业界引起了广泛关注。
神经网络作为一种模拟人脑神经元工作方式的算法，具有强大的学习和处理能力。
研究者们基于神经网络提出了各种智能车辆控制算法，包括车辆路径规划、车辆稳定控制、车辆感知等。
路径规划是智能车辆控制的核心问题之一。
研究者们通过训练神经网络模型，使其能够学习和预测道路条件、交通状况和目标方向等信息，从而实现自动驾驶的路径规划功能。
对于不同的道路环境，神经网络能够根据历史数据快速适应并生成最佳路径，大大提高了行车的安全性和效率。
车辆稳定控制是保证行车安全的重要环节。
神经网络可以通过学习车辆的动力学模型和环境信息，实现实时的车辆稳定控制。
例如，当车辆遇到突发情况时，神经网络能够快速判断并采取相应的控制策略，如调节制动力和转向角度，保持车辆的稳定性，有效防止交通事故的发生。
车辆感知是智能车辆控制的基础。
神经网络在车辆感知方面具有很好的应用前景。
通过训练神经网络模型，使其能够从车载摄像头、激光雷达等传感器获取的信息中提取关键特征，如道路标志、障碍物等，并进行准确的分类和识别。
这些感知能力为智能车辆的自主决策和操作提供了重要的基础。
第二部分：工作原理基于神经网络的智能车辆控制系统主要包括数据采集、模型训练和实时控制三个主要环节。
在数据采集阶段，智能车辆搭载各种传感器和摄像头，收集不同道路环境下的大量数据，如车速、加速度、方向盘转角、摄像头图像等。
这些数据经过预处理和标注后，将成为神经网络模型的训练样本。
在模型训练阶段，研究者们采用神经网络模型进行参数优化和训练。
基于神经网络的汽车主动防碰撞技术研究
基于神经网络的汽车主动防碰撞技术研究汽车作为现代交通工具的重要组成部分，越来越受到人们的重视，而汽车主动防碰撞技术则是近年来一种备受瞩目的技术。
主动防碰撞技术是通过传感器和控制算法来感知周围环境并实现紧急制动等措施，从而减少或防止车辆碰撞的一种技术手段。
而从技术实现方面来说，基于神经网络的汽车主动防碰撞技术越来越受到研究者的青睐。
本文就基于神经网络的汽车主动防碰撞技术进行探讨。
1. 神经网络的基本原理神经网络是由大量连接在一起的简单处理单元组成的信息处理系统，其计算机模型是由一些处理单元和与它们之间的连接所组成的，这些连接具有实际的数值权重。
神经网络能够根据其它输入的数据，通过学习和训练过程，实现自主推理和判断。
从而可以用来解决一些复杂的图像识别、语音识别和自然语言处理等问题。
2. 基于神经网络的汽车主动防碰撞技术架构基于神经网络的汽车主动防碰撞技术主要包括三个方面：传感器采集、处理算法和控制算法。
其中，传感器采集包括摄像头、雷达、激光雷达和超声波感应器等多种传感器的组合。
处理算法主要包括图像处理、深度学习和时空分析等维度的处理算法。
控制算法主要包括跟车距离的控制、转向控制以及紧急制动控制等多种控制算法。
基于神经网络的汽车主动防碰撞技术借助于神经网络对整个系统进行建模，以实现强大的数据处理能力和决策能力。
3. 基于神经网络的汽车主动防碰撞技术的应用从汽车主动防碰撞技术的应用中可以看到，基于神经网络的汽车主动防碰撞技术已经得到了广泛的运用。
特别是在汽车自动驾驶技术方面，基于神经网络的汽车主动防碰撞技术表现出了强大的学习和推理能力。
当传感器采集到车辆前方存在障碍物时，基于神经网络的汽车主动防碰撞技术可以通过处理算法进行数据处理和分析，从而实现对障碍物的识别和判断，进一步控制车辆的行驶方向和行驶速度，避免发生碰撞事故。
4. 基于神经网络的汽车主动防碰撞技术存在的问题虽然基于神经网络的汽车主动防碰撞技术具有很大的潜力，但强大的数据需求和模型建立需要较长的时间和巨大的代价，而且需要一定的技术水平。
基于神经网络Q-learning算法的智能车路径规划
基于神经网络Q-learning算法的智能车路径规划卫玉梁;靳伍银【摘要】针对智能小车行走过程中的全局路径规划和路障规避问题,提出了一种基于神经网络Q-learning强化学习算法,采用RBF(Radial Basis Function)网络对Q 学习算法的动作值函数进行逼近,基于MATLAB环境开发了智能小车全局路径规划和路障规避仿真系统.与传统的以及基于势场的Q学习算法相比,所采用的算法能更加有效地完成智能小车在行驶环境中的路径规划和路障规避.仿真结果表明:算法具有更好的收敛速度,可增强智能小车的自导航能力.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2019(044)002【总页数】4页(P46-49)【关键词】路径规划;智能小车;Q-learning;神经网络;仿真【作者】卫玉梁;靳伍银【作者单位】兰州理工大学机电工程学院,兰州730050;兰州理工大学机电工程学院,兰州730050【正文语种】中文【中图分类】TP2420 引言机器学习分为监督学习、无监督学习以及强化学习3种，其中强化学习是以环境反馈为学习策略的机器学习方法［1-2］。
蒙特卡罗算法、Q学习算法、模拟退火法、遗传算法等都属于强化学习［3］；由Watikins提出的Q-learning算法是强化学习算法中应用较为广泛的一种，其特点是不依赖于环境的先验模型［4-5］。
因此，Q强化学习算法是一种无模型的在线学习算法［6］。
本文采用Q强化学习算法来解决智能小车在行走过程中，特别是在环境中设置除起点和目标位置以外，还有其他路障时的路径规划和规避问题。
由于Q学习算法的量化过程会影响到最终的实验效果，从而采用RBF网络对Q强化学习算法进行优化，提高Q学习算法效果，加强智能小车的自治导航能力。
1 Q-learning算法原理Q学习算法是一种类似于动态规划的强化学习方法［7］。
可以为智能系统提供一种学习能力，通过这种能力可以使系统在马尔科夫环境中利用经历的动作序列选择最优动作集，而且这种能力不依赖于马尔科夫环境的模型［8］。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第18卷第5期1996年9月机器人 ROBO T V o l.18,N o.5 Sep t.,1996基于神经网络进化学习的两轮小车避障控制王 军 黄心汉(华中理工大学自控系 武汉 430074)摘 要 本文提出了基于神经网络的两轮小车的避障控制,通过进化学习实现了小车在非结构化环境中的避障行为.这种神经网络控制结构同时完成传感器数据融合功能,具有一定的传感器容错能力.关键词 神经网络,遗传算法,数据融合1 引言近年来,神经网络在控制方面得到了广泛的应用,它的主要优点体现在:(1)可以处理难以用模型或规则描述的过程或系统,无须知道控制对象的结构及参数;(2)本质的并行机制,易于硬件实现,实时性好;(3)对非线形系统具有统一的描述;(4)有较强的信息融合能力和系统容错能力.因此,神经网络广泛用于控制器实现、系统辨识、优化控制及故障诊断、容错控制等方面.但是,神经网络的学习算法的收敛性及快速性会因对象不同而有很大的差异,学习算法一直是人们重点研究的内容.1962年,Ho lland教授首次提出了遗传算法(GA)的思想,吸引了大批的研究者,迅速将GA推广到了优化、搜索、机器学习等方面[2].因此,神经网络的学习又有了一个新的途径.采用遗传算法对神经网络的学习不仅可以优化权值,而且可以对神经元的阈值、网络拓扑结构进行学习和优化[3].此外,遗传算法本身的特性保证了算法的全局收敛性,可以很好地克服神经网络最通常采用的梯度下降算法中的局部极小问题.遗传算法与神经网络一样,具有本质的并行性,也可以很方便地用硬件实现.本文以二维障碍平面上的两轮小车的避障控制为研究对象,小车配有多个距离传感器,控制的目的是使小车在障碍环境中漫游而不碰到障碍.文献[1]提出了基于模糊控制的两轮小车的控制方法,它首先将小车上配置的各个传感器的数据进行简单地融合,简化为前、左、右3个方向的障碍距离参数并模糊化,然后通过模糊规则推理,直接输出得到小车的左右轮速度.这种方法简便易行,但其推理规则根据人的经验确定,有其固有缺陷:(1)人的经验不一定完备;(2)输入量增多时,推理规则或模糊表会急剧膨胀.本文以神经网络作为控制器,采用遗传算法进行学习,取得了较好的效果.它具有神经网络的各项优点,同时不会导致陷入局部极小.此外,这种控制方案将传感器数据融合与控制合为一体,进一步简化了控制结构,并且对传感器具有容错能力.2 控制器设计两轮小车在二维障碍平面上运动,小车上配有7个距离传感器,控制器利用距离传感器检1995-11-27收稿测到的小车附近的障碍信息,调节小车的左右轮速度,使小车得以避开障碍物.・・・・・・G A NNCΞl Ξr Ξ0∃Ξ距离传感器碰撞检测小车障碍环境图1 控制结构框图2.1 控制结构本文提出一种神经网络的控制方案,如图1所示.神经网络控制器NN C 为一个多层前馈感知器网络,输入层有7个节点,对应为7个距离传感器的信号,输出层1个节点,为小车左右轮的角速度差∃Ξ,∃Ξ与指定速度Ξ0合成为左右轮的角速度Ξl ,Ξr .神经网络的权值参数则通过学习器GA 进行调整,经过学习训练好的小车才能在实际环境中运行.2.2 学习算法采用神经网络控制器,可以通过学习算法自动获取小车的避障能力.把神经网络的权值看作一个参数空间,学习的目的就是在整个参数空间内寻找最优的或满意的解.学习可分为监督学习和无监督学习两种,在监督学习中,需要知道网络的期望输出,而避障行为难以用数值的方法进行描述;此外,常用的监督学习方法如B P 算法,存在局部极小和学习收敛慢等问题.因此,必须采用一种合适的学习算法.作为一种尝试,我们采用了遗传算法进行学习.遗传算法体现了“物竞天择,适者生存”的达尔文生物进化思想,其基本概念有:基因、个体、群体等,基本运算有:选择算子、交叉算子和变异算子,它们都建立在概率的基础上,实质上是一种并行的全局随机(或启发式)搜索算法.算法的具体描述参见文献[2].在本例中,个体取为一个神经网络的所有权值的排列,多个个体的集合构成群体,对应着网络的多种权值配置,群体通过适当的进化后,取其最优个体作为最后的学习结果.在进化学习中,评价标准(即适应度函数)取为小车的行进步数,即在障碍环境中走得远的个体(对应为一个控制器)具有高的适应度值.学习过程如下:(1)将神经网络各层的权值按顺序排列,作为一个个体的基因链;(2)随机初始化n 个个体,形成群体第一代;(3)对每一个个体,将其基因链解码到神经网络中,以此作为控制器,控制小车从初始位置开始运动,直到碰到障碍,记录小车的前进步数,并归一化为该个体的适应度值;(4)应用选择、交叉和变异算子产生新一代,并保留上一代中最优秀的个体;(5)如果最优个体通过了全部障碍,停止学习,并将其解码到神经网络中,作为进化学习的结果;否则转到(3)继续进行下一次进化学习;影响学习效果的因素主要有:(1)网络层数和层内节点数;(2)遗传算法的参数如群体规模(个体数)、交叉概率、变异概率等;(3)环境的设置方式;392第18卷第5期王 军等: 基于神经网络进化学习的两轮小车避障控制492 机 器 人1996年9月环境的设置方式对学习效果有很大的影响,因为小车只能学习避障功能,不适当的环境设置会使小车学习多余的知识.如在初始学习时,小车碰到三叉路口,则学习的结果中会包含路径选择信息;此外,严格的学习环境(窄通道)可以缩短学习时间.首先在窄通道中,小车可以快速学会前进、左转弯、右转弯,而不会浪费时间去原地转圈.其次在窄通道中学习好的小车,在更宽的通道中不用学习就能有很好的避障效果.因此,用于学习的避障环境中应是单通道(没有岔路口)的,而且不能太宽.(4)传感器的个数及配置情况.2.3 传感器数据融合多传感器数据融合是近年来的一个活跃的研究领域,它应用于智能系统,旨在提高系统的智能程度.与传感器独立使用的系统相比,多传感器系统具有信息冗余性,互补性,实时性和信息的低代价性[4].小车对障碍信息的获取主要通过距离传感器,每一个距离传感器可以检测某一方向上的障碍物情况.小车在障碍环境中前进,必须知道前、左、右3个方向的障碍距离参数,才能决定下一步的动作.然而仅仅由3个传感器提供的信息是不充分的,因为实际中传感器总存在误差及干扰等,甚至还有失效的情况;此外,3个传感器只能检测到3个方向障碍,不能检测左前或右前等其他方向的情况.因此,配置多个距离传感器是必要的,它们分布在小车的不同部位,有着不同的检测方向.这里,多个距离传感器的使用主要体现在信息的冗余性和互补性上.多个传感器可以获得周围障碍物对象的冗余和比较完全的表达,这种冗余信息可以减小由于各传感器的感知误差和有限的感知范围而带来的整个系统的不确定性.此外,当某传感器失效时,对单一传感器的系统来说,势必造成严重影响,但多个传感器提供的冗余信息则可以弥补缺损的信息,提高系统的鲁棒性.在一般的控制方式中,对来自多个传感器的数据首先经过传感器数据融合过程,抽取出有用的或更精确的信息,作为控制器的输入.文献[1]中控制器采用了模糊推理,它首先将15个距离传感器按3个方向分成3组,每组都用取最大值的方法作为该方向上的障碍信息,这是一种最简单的数据融合方法.神经网络本身的结构决定了神经网络具有很强的数据融合能力,已被广泛采用作数据融合器.本文采用了神经网络控制器,它同时可以完成传感器数据融合和控制的任务.图1中,多个距离传感器的输出信号直接作为控制器的输入,数据融合的过程与控制过程合为一体,这样控制结构更加简单.3 仿真实验在二维障碍平面内,小车首先经过离线学习,再用学习好的神经网络控制器控制小车从初始点开始运行.小车结构由参数(W,H,r)确定,小车状态由参数(x,y,Η,Ξ1,Ξr)确定,如图2,其中:W,H:小车宽度和长度;r:车轮半径;x,y:小车中心位置的绝对坐标;Η:小车前进方向与X轴的夹角;Ξl,Ξr:小车左右轮的角速度;在d t时间内小车左右轮速度可看作恒量,则左右轮运动轨迹构成两条同心圆弧,设其虚拟圆心为O ′,由图3分析有d Α=Ξl -Ξr W r d t (1)d Η=-d Α(2)由上式可得Η,x ,y 的离散化形式Ηk +1=Ηk -Ξl -Ξr W rT (3)x k +1=x k -Ξl -Ξr W rT co s Ηk (4)y k +1=y k -Ξl -Ξr WrT sin Ηk (5)其中T 为运算周期.图2 两轮小车模型 图3 小车运行轨迹实验中,设小车宽度W =20c m ,长度H =30c m ,轮半径r =10c m ,平均角速度Ξ0=5rad s ,小车配有7个传感器,大致均匀分布在前、左、右3个方向.在传感器的仿真中,设传感器的检测范围是有限的,在50c m 之内.学习算法的参数取为:交叉概率p c =0.6,变异概率p m =0.1.我们做了如下几个实验.3.1 神经网络层数对学习效果的影响取进化学习中的群体大小pop size =50,当神经网络取为7-7-7-1形式时,只用了2次学习即通过了全部障碍,图4(a )为第2次学习后的运行结果;当取为3层网络7-7-1形式时,则用了15次进化学习.图4(b )为第9次学习后的运行情况.结果表明,网络层数的增加有利于加快学习进程.3.2 群体大小对学习效果的影响在如图4(b )的7-7-1的3层网络结构下,另取群体大小为100,则只用了8次进化学习就通过了全部障碍.因此,群体规模越大,学习次数越少.图4(c )为第6次的学习结果,显然比小群体时的第9次的学习效果(如图4(b ))更好.但应注意,这种时间上的优势是以并行运算为基础的,在学习算法采用串行方式实现时,总的学习时间并不缩短.3.3 宽松环境中学习的不利影响当学习环境宽松时,因评价函数的选取标准,导致了小车学习到非避障信息.图4(d )为在宽松环境中第2次学习后出现的原地转圈的现象.3.4 对传感器数据的容错能力对学习好的控制器,我们在传感器数据上加入随机干扰,干扰幅度为±4.0c m ,相当于小592第18卷第5期王 军等: 基于神经网络进化学习的两轮小车避障控制车车身宽度的20%,实验表明,小车仍能很好地前进,图4(e)例示了采用图4(a)中学习好的控制器,加入传感器噪声后,在多次运行过程中出现的唯一一次碰壁的情况,它仍通过了绝大部分的障碍.如果在学习阶段加入传感器噪声,则运行效果更好.因此,采用本文的控制结构,对传感器的不确定性有明显的抑制作用.对带噪声学习的控制器,我们做了传感器故障实验,即在小车运行过程中,使某一路传感器完全失效,此时,控制器仍表现了很好的鲁棒性.图4(f)中,小车配备了11个传感器,网络结构为11-5-3-1,经过带噪声学习后,控制小车运行到A处时,正右边的一个距离传感器失效,小车一直前进到B处碰壁.从A到B的过程中,虽然缺损一个传感器的信息,但神经网络的数据融合能力弥补了这一缺损信息,控制效果只受到有限的影响.图4 仿真结果4 结束语本文以小车避障控制为目的,采用多层前馈神经网络作为控制器,通过进化学习,实现了小车在二维障碍环境中的漫游.这种采用进化学习的神经网络控制器保留了神经网络的各项优点,而且在学习算法上避免了陷入局部极小等问题.此外,该控制模式将多传感器数据融合692 机 器 人1996年9月与控制合为一体,控制结构简单,有较强的传感器噪声容错能力,并在传感器失效的情况下仍具有较好的鲁棒性.在本文中,只讨论了小车的避障行为,对于小车的其他行为如:目标趋向、路径规划等则没有加以研究,文献[1]采用了模糊控制方法实现了多个行为的融合,取得了较好的效果,而用本文的方法,不能直接通过扩大神经网络的规模来进行,而应该结合推理等手段,这也体现了本文方法的不足之处.因此,本文方法是一种低层行为的控制手段.参 考 文 献1 L IW ei .Fuzzy 2L ogic 2Based R eactive Behavi o r Contro l of an A utonomousM obile System in U nknow n Environm ents .En 2gng A pp lic ,Intell ,1994,7(5),521～5312 Go ldberg D E .Genetic A lgo rithm in Search ,Op ti m izati on ,and M ach ine L earning .A ddison 2W esley ,R eading ,M A ,19893 V itto ri o M aniezzo .Genetic Evo luti on of the Topo logy and W eigh t D istributi on of the N eural N etwo rk s .IEEE ,T rans onN eural N etwo rk s ,1994,5(1),39～534 L uo R C ,M ichael G Kay .M ultisenso r Integrati on and Fusi on in Intelligent System s .IEEE T rans on S M C ,1989,19(5),901～931OBSTACL E -AVO I DANCE CONTROL OF THE T WO -W HEEL EDCART BASED ON EVOL V ING NEURAL NET WORKW AN G Jun HUAN G X inhan(H uaz hong U n iversity of S cience and T echnology ,W uhan 430074) Abstract T h is paper p ropo ses a m ethod fo r obstacle 2avo idance contro l of a 22w heeled cart based on neural netw o rk ,and th is m ethod realizes the obstacle 2avo idance in unknow n environm ent by evo luti on learning .M eanw h ile ,th is contro l structure has the ability of data fusi on and its senso rs have the ability of fault to ler 2ance . Key words N eural netw o rk ,genetic algo rithm ,data fusi on作者简介 王 军:男,26岁,博士.研究领域:多传感器机器人控制、信息融合. 黄心汉:男,49岁,博士生导师.研究领域:机器人控制,机器人传感器技术及数据融合技术.792第18卷第5期王 军等: 基于神经网络进化学习的两轮小车避障控制。