智能小车的避障及路径规划
《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、引言随着科技的发展，智能小车已成为现代社会的重要组成部分。
在许多领域，如工业生产、救援和科研中，智能小车都能发挥出极大的作用。
智能小车的一个核心功能是其避障系统，它可以保障小车在运行过程中的安全性，同时也决定着小车的灵活性和适用性。
本文将介绍一个智能小车避障系统的设计与实现过程。
二、系统设计1. 硬件设计智能小车的硬件部分主要包括小车底盘、电机驱动、传感器等。
其中，传感器部分是避障系统的关键。
我们选择了超声波传感器作为主要的避障传感器，其优点是测量距离准确，且价格适中。
此外，我们还设置了红外线传感器作为辅助，以增加系统的适应性和稳定性。
2. 软件设计软件部分主要涉及传感器的数据处理、小车的运动控制等。
我们采用了模块化的设计思路，将系统分为传感器数据获取模块、数据处理模块、运动控制模块等几个部分。
其中，传感器数据获取模块负责获取传感器的数据，数据处理模块负责处理这些数据并做出判断，运动控制模块则负责根据判断结果控制小车的运动。
三、避障算法的实现避障算法是避障系统的核心。
我们采用了基于超声波传感器和红外线传感器的融合算法。
具体来说，首先通过超声波传感器获取小车与障碍物的距离信息，然后通过红外线传感器获取前方的物体信息。
接着，数据处理模块将两个传感器的数据融合处理，判断出是否存在障碍物以及障碍物的位置。
最后，运动控制模块根据判断结果控制小车的转向和速度。
在算法实现中，我们采用了模糊控制理论。
模糊控制可以处理不确定性的问题，使得我们的避障系统可以应对各种复杂的场景。
同时，我们还采用了PID控制算法来控制小车的速度和转向，以保证小车的稳定性和精度。
四、系统实现与测试我们首先在仿真环境中对避障系统进行了测试。
通过调整算法参数，我们使得小车在仿真环境中能够准确地识别出障碍物并做出相应的反应。
然后，我们在实际环境中对系统进行了测试。
在多种场景下，如光线变化、障碍物形状变化等，我们的智能小车都能稳定地运行，并成功避开障碍物。
智能无人车辆路径规划与避障算法设计
智能无人车辆路径规划与避障算法设计智能无人车辆（Autonomous Vehicles）作为人工智能领域的热门应用之一，其核心技术之一就是路径规划与避障算法设计。
本文将深入探讨智能无人车辆路径规划与避障算法的原理、方法和发展趋势。
一、智能无人车辆路径规划智能无人车辆的路径规划是指在给定地图环境下，通过算法确定无人车辆从起点到终点的最优路径。
路径规划的关键是要考虑到环境的动态性和不确定性，确保无人车辆能够安全、高效地到达目的地。
1.1 路径规划算法分类常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等。
这些算法在不同场景下有着各自的优势和局限性，需要根据具体情况选择合适的算法进行路径规划。
1.2 A*算法原理与应用A算法是一种启发式搜索算法，通过估计从起点到终点的代价来搜索最优路径。
其核心思想是综合考虑启发函数和已知代价，以达到快速搜索最优路径的目的。
A算法在智能无人车辆中得到广泛应用，能够有效地规划复杂环境下的路径。
1.3 深度学习在路径规划中的应用近年来，深度学习技术在路径规划领域取得了显著进展。
利用深度神经网络对复杂环境进行建模和学习，可以实现更加智能化的路径规划。
深度学习结合传统路径规划算法，为智能无人车辆提供了更加高效、准确的路径规划方案。
二、智能无人车辆避障算法设计除了路径规划，避障算法也是智能无人车辆不可或缺的部分。
避障算法旨在使无人车辆在行驶过程中避开障碍物，确保行驶安全稳定。
2.1 避障算法分类常见的避障算法包括基于传感器数据的避障方法、基于视觉信息的避障方法以及基于激光雷达数据的避障方法等。
这些算法各有特点，可以根据具体需求选择合适的避障策略。
2.2 基于传感器数据的避障算法基于传感器数据的避障算法通过搭载在无人车辆上的传感器获取周围环境信息，如超声波传感器、红外线传感器等，实时监测周围障碍物并做出相应决策。
智能循迹避障小车设计说明
智能循迹避障小车设计说明智能循迹避障小车是一种基于微控制器控制的智能小车，它能够根据预设程序进行自主行驶、循迹和避障。
下面是对智能循迹避障小车的设计说明：1.硬件设计智能循迹避障小车的硬件设计包括以下组成部分：1.1 微控制器：使用单片机实现小车的控制和决策，采用常见的单片机有STC、ATmega、STM32等。
1.2 传感器：使用光电传感器进行循迹，超声波传感器进行避障。
在循迹方面，一般采用两个光电传感器，安装在小车底部，分别检测黑线和白色地面；在避障方面，一般采用超声波传感器，安装在小车前方，检测前方物体距离。
1.3 驱动电机：小车驱动电机一般采用直流减速电机，通过H桥驱动电路实现正反转控制。
1.4 电源：小车电源采用锂电池或干电池供电。
1.5 其他：小车还需要一些辅助元件，如LED指示灯、蜂鸣器等。
2.软件设计智能循迹避障小车的软件设计包括以下几个方面：2.1 循迹算法：根据光电传感器检测到的黑线和白色地面的信号，判断小车当前位置，控制小车朝着黑线方向运动。
2.2 避障算法：根据超声波传感器检测到的前方距离信息，判断小车前方是否有障碍物，避免碰撞。
2.3 控制逻辑：根据传感器数据计算得出的小车状态，进行控制决策。
比如，避障优先还是循迹优先，小车如何避障等。
2.4 通信协议：如果需要远程控制或传输数据，需要设计相应的通信协议。
3.功能实现基于硬件和软件设计，实现智能循迹避障小车以下功能：3.1 循迹：小车能够自主行驶，按照预设的循迹算法进行路径规划和执行。
3.2 避障：小车能够根据预设的避障算法，自主避开前方障碍物，避免碰撞。
3.3 情境感知：小车能够通过传感器感知环境，根据感知到的信息做出相应的控制决策。
3.4 远程控制：如果需要，可以通过通信模块实现小车的远程控制和数据传输。
智能驾驶中的车辆避障与路径规划算法研究
智能驾驶中的车辆避障与路径规划算法研究智能驾驶技术正日益成为汽车行业的热门话题，其中车辆避障与路径规划算法是智能驾驶系统中至关重要的一环。
本文将对智能驾驶中车辆避障与路径规划算法的研究进行探讨，并提出一种可行的解决方案。
一、背景随着计算机技术的快速发展，智能驾驶系统的研究和应用越来越受到广泛关注。
在实现真正意义上的智能驾驶之前，我们需要解决许多技术难题，包括车辆避障与路径规划算法。
车辆避障是智能驾驶系统必须解决的关键问题，它涉及到实时感知周围环境、决策和控制等方面的技术。
二、车辆避障算法的研究在车辆避障算法的研究中，我们需要考虑几个关键因素：环境感知、障碍物识别、路径规划和避障决策。
1. 环境感知环境感知是车辆避障算法的第一步，它通过使用各种传感器（如激光雷达、摄像头和超声波传感器）来获取周围环境的信息。
传感器可以检测到车辆周围的障碍物，包括其他车辆、行人、建筑物等。
然后，感知算法将传感器数据进行分析和处理，以获得精确的障碍物位置和形状信息。
2. 障碍物识别障碍物识别是车辆避障算法的关键任务之一，它的目标是将环境感知得到的数据转化为可识别的障碍物类型。
根据障碍物的类型和属性，车辆可以采取不同的避障策略。
常用的障碍物识别方法包括图像处理和机器学习技术，如卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等。
3. 路径规划路径规划是车辆避障算法的核心部分，它的目标是确定车辆如何从当前位置到达目标位置。
路径规划算法需要考虑到避开障碍物的安全性、效率和平滑性等方面的因素。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和遗传算法等。
4. 避障决策避障决策是车辆避障算法的最终步骤，它根据路径规划算法得到的路径和障碍物信息，决定车辆如何避开障碍物。
避障决策可能涉及到车辆速度的调整、方向盘角度的变化和刹车等动作。
常用的避障决策方法包括基于规则的方法和基于学习的方法。
三、路径规划算法的研究路径规划算法是智能驾驶系统中的重要环节，它旨在找到合适的路径以达到目标位置，并考虑到各种约束条件，如车辆速度、道路规则和交通情况等。
避障路径规划的算法研究
避障路径规划的算法研究避障路径规划是在机器人、无人驾驶等领域中非常重要的技术，用于避免机器人或车辆在运动过程中遇到障碍物。
随着科技的不断发展，避障路径规划算法的研究也越来越受到。
本文旨在探讨避障路径规划算法的研究现状、方法及其优缺点，展望未来的研究方向，并对其进行详细综述。
避障路径规划算法的研究始于20世纪80年代，随着计算机技术和机器人技术的不断发展，越来越多的学者投入到该领域的研究中。
目前，国内外的研究现状主要包括以下几种方法：基于几何的方法：该方法利用几何学的原理，通过计算机器人与障碍物之间的距离和角度来确定避障路径。
代表性的算法有欧几里得距离算法和可视图法。
基于搜索的方法：该方法通过搜索算法来寻找机器人从起始点到目标点的最优路径，同时避免障碍物。
代表性的算法有A*算法、Dijkstra 算法和Bellman-Ford算法等。
基于概率的方法：该方法通过概率论的原理，建立机器人与障碍物之间的概率模型，从而确定避障路径。
代表性的算法有粒子群算法和遗传算法等。
本文采用基于搜索的方法研究避障路径规划算法，具体实现过程如下：建立机器人运动的数学模型，包括机器人的运动学参数、动力学参数和环境参数等；利用A*算法搜索出机器人从起始点到目标点的最优路径；在搜索过程中，将障碍物作为约束条件加入到搜索过程中，避免机器人与障碍物碰撞；研究结果通过实验验证，本文所研究的避障路径规划算法可以在不同的场景下有效地避开障碍物，找到最优的路径。
同时，该算法具有较低的时间复杂度，可以在实时性要求较高的场景下应用。
然而，该算法仍存在一些局限性，例如在复杂环境下搜索效率有待进一步提高。
本文对避障路径规划算法进行了详细综述，并提出了基于搜索的避障路径规划算法。
通过实验验证，该算法可以有效地避开障碍物，并在不同的场景下找到最优路径。
然而，该算法仍存在一些局限性，未来研究可以以下几个方面：复杂环境下的避障路径规划：针对复杂环境下的避障路径规划，可以研究更为高效的搜索算法，提高算法的搜索效率和鲁棒性；多机器人协同避障：针对多机器人协同运动时的避障问题，可以研究多机器人之间的协调与协作机制，实现多机器人的协同避障；动态环境下避障路径规划：针对动态环境下的避障路径规划，可以研究环境模型的动态更新与预测方法，以适应环境的变化；混合智能避障路径规划：将传统方法与智能方法相结合，利用混合智能优化算法进行避障路径规划，提高算法的性能与适应性。
无人驾驶车辆路径规划与避障算法设计
无人驾驶车辆路径规划与避障算法设计无人驾驶车辆是当今科技发展的热点之一，它不仅代表了未来智能交通的方向，也是人工智能与自动化技术相结合的杰作。
路径规划与避障算法是实现无人驾驶车辆安全行驶的关键之一。
本文将针对无人驾驶车辆的路径规划与避障算法设计进行讨论。
路径规划是指从起始点到目标点寻找一条最佳路径的过程。
在无人驾驶车辆中，路径规划算法需要考虑到道路网络、交通流量、限制条件以及车辆自身的状态等因素。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和动态规划等。
在无人驾驶车辆中，通常采用A*算法来进行路径规划。
A*算法是一种基于启发式搜索的路径规划算法，其通过评估每个节点的代价函数来选择最佳路径。
代价函数通常由实际距离和启发式函数组成，实际距离可以通过道路网络图来计算，而启发式函数则是根据当前节点到目标节点的预估距离来计算。
A*算法在搜索过程中会维护一个优先队列，每次选择代价函数最小的节点进行拓展，直到找到目标节点为止。
由于A*算法采用了启发式函数，它能够在较短的时间内找到最佳路径，因此在无人驾驶车辆的路径规划中得到广泛应用。
除了路径规划，无人驾驶车辆还需要进行避障算法的设计。
避障算法是指在车辆行驶过程中，根据周围环境信息来决策如何规避障碍物。
无人驾驶车辆可以通过传感器获取周围环境的信息，如激光雷达、摄像头和超声波传感器等。
避障算法的设计需要根据传感器数据来实时感知障碍物的位置和距离，并决策如何避开这些障碍物。
常见的避障算法包括优先级法、感知网格法和潜在场法等。
优先级法是一种简单有效的避障策略，它根据障碍物与车辆之间的距离来设定优先级，优先规避距离较近的障碍物。
感知网格法将车辆周围的环境划分为网格，通过计算每个网格的权重来决策车辆的移动方向，其中障碍物所在的网格权重较高。
潜在场法则采用了场的概念，将车辆周围的环境看作是一个势场，车辆会受到环境的势能吸引而移动。
其中障碍物所在的位置会产生较高的势能，从而避免与障碍物碰撞。
无人驾驶小车路径规划与避障技术研究
无人驾驶小车路径规划与避障技术研究随着科技的不断发展，无人驾驶小车正逐渐走进人们的生活。
无人驾驶小车作为人工智能与机器学习的重要应用领域之一，其路径规划与避障技术的研究显得尤为重要。
本文将针对无人驾驶小车的路径规划与避障技术进行深入探讨。
路径规划是无人驾驶小车最关键的技术之一，它在车辆行驶时起着决定性的作用。
路径规划的目标是通过算法确定无人驾驶小车的最佳路线，在考虑各种实际条件和约束的前提下，确保车辆安全、高效地到达目的地。
常见的路径规划算法包括基于图论的Dijkstra算法、A*算法和快速梯度法（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）等。
这些算法通过在地图上搜索最短路径或最佳路径，将车辆引导到目标位置。
此外，采用模糊逻辑方法结合遗传算法等技术也可进行路径规划。
避障技术是保证无人驾驶小车安全行驶的核心技术之一。
在车辆行驶过程中，需要实时感知并避免遇到的障碍物。
目前，常用的避障技术主要包括基于传感器的避障和基于视觉的避障。
基于传感器的避障方法主要利用激光雷达、超声波和红外线等传感器，实时获取车辆周围环境的障碍物信息，并根据这些信息进行避障决策。
而基于视觉的避障方法则利用摄像头等视觉传感器，通过图像处理和模式识别等技术，实现对障碍物的检测和识别，并据此进行避障。
除了路径规划和避障技术，无人驾驶小车的定位和地图构建也是实现自主导航的重要环节。
无人驾驶小车需要准确地定位自身位置，并构建精准的地图，以便进行路径规划和实时避障。
常用的定位方法包括激光雷达定位、视觉定位和惯性导航等。
地图构建方面，主要利用激光雷达等传感器获取环境的地图信息，并通过算法对其进行建模和更新。
然而，无人驾驶小车的路径规划与避障技术仍面临一些挑战。
首先是复杂环境下的路径规划与避障。
在复杂的城市环境中，道路交通、行人、建筑物等障碍物错综复杂，使得车辆路径规划和避障更加困难。
其次是实时性要求与计算能力的矛盾。
智能小车的避障及路径规划共3篇
智能小车的避障及路径规划共3篇智能小车的避障及路径规划1智能小车的避障及路径规划在如今的科技时代，人们对自动化技术的需求越来越高。
智能小车作为一种较为常见的自动化技术，一直以来受到人们的关注。
而其中的避障及路径规划技术则是智能小车的核心之一。
所谓智能小车，是指一种具有感知、控制和信息处理能力的机器人小车。
它不仅可以进行自主移动，还可以通过传感器获取周围环境信息，并进行判断和决策，实现避障及路径规划等功能。
下面我们就来详细了解一下智能小车的避障及路径规划技术。
一、避障技术避障技术是智能小车最基本的自主导航功能之一。
它的实现需要借助多种传感器，如超声波传感器、红外传感器、激光雷达等。
这些传感器能够对小车的周围环境进行实时监测，捕捉到环境中所有的物体信息，并将这些信息传递给小车的控制系统。
有了物体信息和控制系统的支持，智能小车就能自主判断和决策，进行避障行动。
具体而言，它可以通过以下方式来实现避障功能：1. 通过超声波传感器探测物品：当小车接近障碍物时，超声波传感器会发出高频声波，然后侦测回响反射距离来确定障碍物的位置和大小。
2. 通过红外传感器检测物品：红外传感器能够监测前方的障碍物，当它检测到物品并且距离过近时，就会向控制系统发送信号，告知小车需要避开当前物品。
3. 通过激光雷达扫描物品：激光雷达可以对物体进行高精度的扫描和测量，判断物体的距离和形状，然后以此来制定小车的避障策略。
综上所述，避障技术是智能小车非常重要的功能之一。
它可以让小车在行驶中避免各种障碍物，保证行驶的安全和稳定性。
二、路径规划技术路径规划是智能小车的另一项核心技术。
它可以通过感知周围环境和收集信息，确定小车前进的最佳道路，实现自主导航的目的。
小车的路径规划技术可以分为静态路径规划和动态路径规划两种方式。
静态路径规划是在预先设定地图的基础上，对路径进行规划。
而动态路径规划则是在小车行驶过程中，不断地检测和采集周围环境的信息，并根据实际情况来制定相应的路径。
无人驾驶车辆的路径规划与避障算法
无人驾驶车辆的路径规划与避障算法现代科技的发展带来了令人瞩目的变化，无人驾驶车辆（AV）就是其中之一。
它既能解决日益严重的交通拥堵问题，也可提高汽车行驶的安全性。
无人驾驶车辆的核心技术之一就是路径规划与避障算法。
本文将讨论这一主题，并分析目前的发展状况和应用前景。
一、路径规划算法路径规划算法是无人驾驶车辆导航的核心。
它根据输入的地图和车辆当前的位置，计算出一条到达目的地的最短或最优路径。
目前，较常用的路径规划算法有以下几种：（1）A*算法：它是一种基于启发式搜索的算法，通过计算起点到终点的估计最优路径，每次向最优路径逼进，找到最短路径。
它的时间复杂度为O(b^(d/2))，其中b是每个结点的平均分支数，d是目标结点与起点的最短距离。
（2）Dijkstra算法：它是一种广度优先搜索算法，用于计算带权有向图或无向图的最短路径。
它从起点开始搜索并遍历整个图，找到到终点的最短路径。
它的时间复杂度为O((E+V)logV)，其中E是边数，V是结点数。
（3）RRT算法：它是一种随机化的算法，用于寻找非常复杂的路径。
它的主要思想是在地图中随机生成点，然后连接这些点，得到一条复杂的路径。
这种算法的优点是可以找到非常复杂的路径，但缺点是路径规划时间较长，且在密集地区遇到困难。
（4）Floyd算法：它是用于计算所有结点之间的最短路径的一种算法。
它的时间复杂度为O(n^3)，其中n是结点数。
该算法通常用于解决城市间的最短路径问题。
其中，A*算法具有较好的性能，能够快速、准确地计算出最短路径。
因此，在AV的路径规划中，A*算法被广泛应用。
二、避障算法避障算法是AV的另一个核心技术。
通过避免障碍物，AV可以安全地行驶，避免事故发生。
目前，主要采用以下避障算法：（1）基于激光雷达的避障算法：该算法依赖于激光雷达测距的测量数据，创建一个3D点云，表示障碍物和其他物体的位置。
根据这些数据，AV可以避开障碍物并沿着预定路径行驶。
自动驾驶车辆的路径规划与避障
自动驾驶车辆的路径规划与避障自动驾驶技术的快速发展带来了许多令人激动的机遇和挑战。
其中一个重要的挑战是如何在保证安全的同时，合理规划自动驾驶车辆的行驶路径，并有效地避免障碍物。
本文将探讨自动驾驶车辆的路径规划与避障问题，并介绍一些解决方案。
1. 路径规划路径规划是自动驾驶车辆的基本任务之一。
通过合理规划车辆的行驶路线，可以实现高效而安全的运输。
在路径规划中，一些关键的因素需要被考虑。
首先，地图信息是路径规划的基础。
通过高精度的地图数据，自动驾驶车辆可以更准确地了解道路的结构和特征，包括交叉口、车道、限速等信息。
这些信息可以通过激光雷达、摄像头和其他传感器来获取，然后在系统中进行实时更新和处理。
其次，目标点和起始点的选择也是路径规划的重要因素。
自动驾驶车辆需要根据当前的定位信息和导航目标，确定合适的行驶路线。
同时，它还要考虑到其他一些因素，比如交通流量、道路状况和行驶速度等。
最后，路径规划还需要考虑到车辆的运行状态和动力学特性。
车辆需要根据自身的能力和限制，选择最佳的行驶路线，并进行相应的控制和调整。
这就涉及到了实时路径规划和动态路径规划的问题。
2. 避障技术除了路径规划，自动驾驶车辆还需要具备避障能力，以应对突发情况和道路上的障碍物。
避障技术可以提高车辆的安全性和稳定性，保证行驶过程中的平稳和可靠。
在避障技术中，感知和识别是关键的环节。
自动驾驶车辆需要通过传感器来获取周围环境的信息，比如雷达、激光雷达、相机等。
然后，它需要对这些信息进行处理和分析，识别出道路上的障碍物，比如其他车辆、行人、路障等。
一旦识别出障碍物，自动驾驶车辆就需要采取相应的避障措施。
这可以通过多种方式实现，比如进行轨迹规划来绕过障碍物、进行车速的调整来避免碰撞、向周围车辆发出警示信号等。
另外，避障技术还需要考虑到车辆的动力学特性和控制策略。
车辆需要根据自身的加速度、转向能力和制动能力等因素，选择合适的避障策略。
通过实时的控制和调整，车辆可以在避障过程中保持稳定而可靠。
《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、引言智能小车避障系统作为人工智能在车辆技术上的一个应用，其在当前及未来的技术发展趋势中，显得尤为关键和重要。
这一系统的核心目的是确保小车在未知的环境中可以自动、智能地避障，减少可能的碰撞危险。
本文主要对智能小车避障系统的设计与实现进行了深入的研究和探讨。
二、系统设计1. 硬件设计硬件部分主要包括小车底盘、电机驱动、传感器模块（如超声波传感器、红外传感器等）、微控制器（如Arduino或Raspberry Pi）等。
其中，传感器模块负责检测障碍物，微控制器负责处理传感器数据并控制电机驱动，使小车能够根据环境变化做出反应。
2. 软件设计软件部分主要分为传感器数据处理、路径规划和避障算法三个模块。
传感器数据处理模块负责收集并处理来自传感器模块的数据；路径规划模块根据环境信息和目标位置规划出最优路径；避障算法模块则根据实时数据调整小车的行驶方向和速度，以避免碰撞。
三、系统实现1. 传感器数据处理传感器数据处理是避障系统的关键部分。
我们采用了超声波和红外传感器，这两种传感器都能有效地检测到一定范围内的障碍物。
通过读取传感器的原始数据，我们可以计算出障碍物与小车的距离，进而做出相应的反应。
2. 路径规划路径规划模块使用Dijkstra算法或者A算法进行路径规划。
这两种算法都可以根据已知的地图信息和目标位置，规划出最优的路径。
在小车行驶过程中，根据实时数据和新的环境信息，路径规划模块会实时调整规划出的路径。
3. 避障算法避障算法是智能小车避障系统的核心部分。
我们采用了基于PID（比例-积分-微分）控制的避障算法。
这种算法可以根据障碍物的位置和速度信息，实时调整小车的行驶方向和速度，以避免碰撞。
同时，我们还采用了模糊控制算法进行辅助控制，以提高系统的稳定性和鲁棒性。
四、系统测试与结果分析我们对智能小车避障系统进行了全面的测试，包括在不同环境下的避障测试、不同速度下的避障测试等。
《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、引言智能小车避障系统是一项将先进科技与现实生活相结合的创新性项目，通过采用精确的传感器、有效的算法和可靠的控制系统，小车能够实现自动避障，提高行驶的安全性和效率。
本文将详细介绍智能小车避障系统的设计与实现过程，包括系统架构、硬件设计、软件设计以及实验结果等。
二、系统架构设计智能小车避障系统主要由传感器模块、控制模块和执行模块三部分组成。
传感器模块负责检测周围环境中的障碍物，控制模块根据传感器数据做出决策并控制执行模块的动作。
系统采用模块化设计，便于后期维护和升级。
三、硬件设计1. 传感器模块：传感器模块包括超声波测距传感器和红外线避障传感器。
超声波测距传感器用于测量小车与障碍物之间的距离，红外线避障传感器用于检测障碍物的位置和大小。
这些传感器通过I/O接口与控制模块相连，实时传输数据。
2. 控制模块：控制模块采用高性能的微控制器，负责接收传感器数据、处理数据并做出决策。
此外，控制模块还负责与执行模块进行通信，控制其动作。
3. 执行模块：执行模块包括小车的电机驱动系统和转向系统。
电机驱动系统根据控制模块的指令驱动小车前进、后退、左转或右转；转向系统则根据电机驱动系统的输出进行相应调整，保证小车的稳定行驶。
四、软件设计1. 数据采集与处理：软件首先通过传感器模块采集周围环境中的障碍物数据，然后对数据进行预处理和滤波，以提高数据的准确性和可靠性。
2. 路径规划与决策：根据处理后的数据，软件采用适当的算法进行路径规划和决策。
例如，可以采用基于规则的决策方法或基于机器学习的决策方法。
3. 控制输出：根据决策结果，软件通过控制模块向执行模块发出指令，控制小车的动作。
五、实现过程1. 硬件组装：将传感器模块、控制模块和执行模块进行组装，完成小车的搭建。
2. 软件编程：编写软件程序，实现数据采集、处理、路径规划和决策等功能。
3. 系统调试：对小车进行调试，确保各部分正常工作且能够协同完成避障任务。
自动驾驶车辆的实时路径规划与避障策略研究
自动驾驶车辆的实时路径规划与避障策略研究随着科技的不断发展，自动驾驶技术成为汽车行业的热门研究领域之一。
自动驾驶车辆需要能够准确快速地规划行驶路径，同时避开道路上的障碍物，以确保行驶的安全和顺畅。
因此，实时路径规划与避障策略的研究成为了自动驾驶车辆领域中的重要课题。
实时路径规划是指根据车辆当前所处的位置、速度、行驶方向以及周围的环境信息，动态地确定车辆的行驶路线。
传统的路径规划方法通常使用基于图搜索的算法，如A*算法和Dijkstra算法，但这些方法在实际应用中存在计算量大、速度慢等问题。
近年来，基于启发式搜索的路径规划算法成为了研究的热点，如RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）算法和RRT*算法，它们可以快速生成可行路径，并具有较好的实时性能。
除了路径规划，避障也是自动驾驶车辆中不可或缺的功能。
在实际道路环境中，车辆面临着各种障碍物的存在，如其他车辆、行人、路障等。
因此，自动驾驶车辆需要能够识别并避开这些障碍物，以确保行驶的安全。
传感器技术在这一领域发挥了重要作用，通过激光雷达、摄像头等传感器采集环境信息，然后利用图像处理和深度学习等技术进行障碍物检测和识别。
基于传感器数据，自动驾驶车辆可以采取不同的避障策略，如静态障碍物绕行、动态障碍物跟踪等。
在实时路径规划和避障策略的研究中，一种常用的方法是将这两个问题分开解决，先进行路径规划，然后再进行避障。
然而，由于路径规划和避障是相互影响的，这种分开解决问题的方法存在一定的局限性。
因此，近年来越来越多的研究者开始探索将路径规划和避障问题融合在一起研究的方法，以提高自动驾驶车辆的行驶安全性和效率。
目前，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）等技术被广泛应用于自动驾驶车辆的路径规划和避障策略中，通过模拟训练和实时决策，使车辆能够学习最优的路径规划和避障策略。
然而，自动驾驶车辆中的路径规划和避障策略仍面临一些挑战。
《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、引言随着科技的飞速发展，智能小车避障系统在日常生活及各种工业领域的应用愈发广泛。
通过应用人工智能技术，这类系统可以在没有人工操作的情况下自动避障。
本文旨在深入探讨智能小车避障系统的设计理念和实现过程。
二、系统设计目标与基本原理1. 设计目标：本系统设计的主要目标是实现小车的自主避障，提高小车在复杂环境中的运行效率和安全性。
2. 基本原理：系统主要依赖于传感器进行环境感知，通过算法对获取的信息进行处理，从而实现避障功能。
三、系统设计1. 硬件设计硬件部分主要包括小车底盘、电机驱动、传感器（如超声波传感器、红外传感器等）、微控制器等。
其中，传感器负责获取环境信息，微控制器则负责处理这些信息并发出控制指令。
(1) 小车底盘：选用轻便且稳定的底盘，以适应各种路况。
(2) 电机驱动：采用高性能的电机驱动，保证小车的运动性能。
(3) 传感器：选用精确度高、抗干扰能力强的传感器，如超声波传感器和红外传感器。
(4) 微控制器：选用处理速度快、功耗低的微控制器，如Arduino或Raspberry Pi。
2. 软件设计软件部分主要包括传感器数据采集、数据处理、路径规划、控制指令发出等模块。
(1) 传感器数据采集：通过传感器实时获取环境信息，如障碍物的位置、距离等。
(2) 数据处理：微控制器对获取的信息进行处理，识别出障碍物并判断其位置和距离。
(3) 路径规划：根据处理后的信息，规划出避开障碍物的路径。
(4) 控制指令发出：根据路径规划结果，发出控制指令，驱动小车运动。
四、系统实现1. 传感器数据采集与处理：通过传感器实时获取环境信息，利用微控制器的处理能力对信息进行筛选、分析和处理，识别出障碍物并判断其位置和距离。
这一过程主要依赖于编程语言的运算和逻辑处理能力。
2. 路径规划：根据传感器获取的信息，结合小车的当前位置和目标位置，通过算法规划出避开障碍物的最优路径。
这一过程需要考虑到小车的运动性能、环境因素以及实时性要求等因素。
智能车辆的自主导航和路径规划技巧(三)
智能车辆的自主导航和路径规划技巧智能车辆的出现为我们的交通出行带来了巨大的改变。
作为一种在道路上自主导航、避免碰撞的交通工具，智能车辆的发展对于提高交通效率、减少交通事故具有重要的意义。
本文将从智能车辆的自主导航原理和路径规划技巧两个方面进行论述。
智能车辆在自主导航方面的核心技术是全球定位系统（GPS）和环境感知。
通过GPS，智能车辆可以获取自身的位置信息，进而根据预设的目的地，利用路径规划算法确定最佳的行驶路线。
同时，智能车辆通过激光雷达、摄像头等传感器感知周围环境信息，实时检测道路情况、障碍物及其他车辆的位置和速度，从而及时做出相应的行驶决策。
在路径规划方面，智能车辆可以采用多种算法进行决策。
其中，最常用的是基于图搜索和基于规则的方法。
基于图搜索的算法通过构建道路网格，利用启发式搜索算法（如A*算法）寻找最短路径。
这种方法的优势是计算效率高、适用范围广，但在复杂的交叉口场景下可能存在规划困难的问题。
基于规则的方法则根据交通规则和道路情况，采用预先定义的规则进行路径规划和行驶决策。
这种方法的优势在于适应性强，可以根据不同的道路情况和交通规则做出相应的决策，但需要事先定义大量的规则和判断条件。
除了基本的路线规划，智能车辆还需要考虑其他因素，如交通状况、实时路况信息以及乘客的需求等，以做出更合理的路径规划。
为此，一些先进的路径规划算法提出了考虑不确定性因素的方法。
通过导入概率模型和机器学习算法，智能车辆可以根据历史数据和实时信息，对路况进行预测和估计，并根据预测结果做出相应的路径调整。
此外，在复杂道路场景下，智能车辆的路径规划还需要考虑动态障碍物和多车辆协同问题。
对于动态障碍物，智能车辆需要通过传感器实时感知并跟踪其位置和速度，并通过路径规划算法进行动态规避。
对于多车辆协同问题，智能车辆需要与其他车辆进行通信和协调，通过合作迅速做出行驶决策，以避免交通拥堵和事故。
最后，智能车辆的自主导航和路径规划技巧还需要兼顾安全性和可靠性。
智能车辆的自主导航和路径规划技巧(一)
智能车辆的自主导航和路径规划技巧近年来，随着科技的不断发展和智能化的进步，智能车辆已经成为一个备受瞩目的研究领域。
而智能车辆的自主导航和路径规划技巧，则是其中的核心问题之一。
通过自主导航和路径规划技巧，智能车辆可以避免碰撞、提高行驶效率，从而实现安全稳定的行驶。
首先，智能车辆的自主导航离不开激光雷达技术。
激光雷达是目前应用最广泛的一种传感器，它可以快速获取周围环境的三维点云数据，并通过对数据的处理和分析，实现车辆的自主导航。
比如，智能车辆通过激光雷达可以感知到周围的障碍物，并根据障碍物的位置和距离，做出相应的避障动作，保证行驶的安全。
此外，激光雷达还能够实现地图的构建和定位，为智能车辆的导航提供重要的数据支持。
其次，路径规划是智能车辆自主导航的关键技术之一。
路径规划是指根据车辆的当前状态和目标位置，在考虑到各种约束条件的情况下，确定最佳的行驶路径。
路径规划需要考虑到路况、车辆动力学约束、交通规则等多种因素，才能得到一个既满足约束条件，又具备高效性和安全性的最佳路径。
为了实现路径规划，常用的方法有A*算法、Dijkstra算法等。
这些算法能够通过对地图和路径的建模，找到最短路径或最优路径，进而实现智能车辆的自主导航。
除了激光雷达和路径规划算法外，智能车辆还需要依靠其他辅助设备和技术实现自主导航和路径规划。
例如，摄像头可以用于辅助车辆的定位和感知，通过图像处理算法，提取道路信息，为路径规划提供输入。
此外，惯性导航系统和全球定位系统（GPS）等定位技术也可以为智能车辆提供准确的位置信息，使得车辆能够更好地进行导航和路径规划。
同时，智能车辆还可以借助无线通信技术，与其他车辆或基础设施进行通信，获取即时的路况信息，从而选择最优的路径。
随着技术的发展和研究的不断深入，智能车辆的自主导航和路径规划技巧也在不断完善和提高。
目前，一些高级驾驶辅助系统（ADAS）已经可以实现车辆的自动驾驶，在高速公路等特定场景下进行自主导航。
《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。
无人驾驶汽车中的避障与路径规划方法分析
无人驾驶汽车中的避障与路径规划方法分析无人驾驶汽车作为近年来研究的热点领域之一，受到了广泛的关注。
在实现无人驾驶汽车的安全与智能性方面，避障与路径规划是两个核心问题。
本文将重点分析无人驾驶汽车中的避障与路径规划方法，并探讨它们的原理与应用。
避障是指无人驾驶汽车在行驶过程中，能够主动识别和规避障碍物的能力。
这一问题的解决对于确保车辆行驶的安全至关重要。
现如今，避障方法主要分为传感器融合和深度学习两种。
传感器融合是通过利用多种传感器获取环境信息，从而实现对障碍物的感知和探测。
其中常用的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以提供准确的障碍物位置和距离信息，摄像头则能够获取物体的外观特征，超声波传感器可检测障碍物距离。
通过对多个传感器数据进行融合处理，可以提高对障碍物的识别和定位准确性。
而传感器融合方法的主要优点是在不同环境下鲁棒性强，适应性好。
然而，传感器融合方法在特定环境下面临数据匹配和传感器误差校准等问题，而且对于遮挡物的处理存在一定困难。
深度学习方法则是近年来兴起的一种避障技术。
它通过深度神经网络学习大量的图像数据，并能够从中提取出图像的特征信息。
深度学习方法可以利用摄像头获取的图像数据进行实时判断，从而实现对障碍物的检测和识别。
其优势在于能够适应复杂环境的变化和障碍物的多样性，而且能够自动学习和优化算法。
但是，深度学习方法需要大量的训练数据和计算资源，同时对算法的解释性较差。
路径规划是指无人驾驶汽车通过分析地图和环境信息，确定一条安全且高效的行驶路径。
路径规划方法一般可分为离线规划和在线规划两种。
离线规划是指预先生成一条路径并存储在车辆的控制系统中。
离线规划可以通过搜索算法（如A*算法、Dijkstra 算法等）在已知的地图中计算出一条最优路径。
灵活性较低是离线规划的主要限制，这意味着车辆只能按照预设路径行驶，无法灵活应对实时变化的交通情况。
在线规划是指无人驾驶汽车在行驶过程中实时生成路径。
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论文分析研究了“探索者”号智能小车的运动系统，给出了小车的理想运动方程为进一步研究 打下了理论基础。
关键词：自主地面行驶车辆路径规划避障模糊控制方法控制体系结构
东南大学硕士学位论文
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｇｒｏｕｎｄ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｈａｖｅ ｍａｎｙ ｖａｌｕａｂｌｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｔｈａｔ ｃａｎ ｂｅｎｅｆｉｔ ｈｕｍａｎ ｂｅｉｎｇｓ ｉｎ ａｌｌ ｆｉｅｌｄｓ ｏｆ ｍｏｄｅｒｎ ｌｉｆｅ Ｓｅｖｅｒａｌ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ＡＧＶ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｉｎｃｌｕｄｅ：Ｐａｔｈ Ｐｌａｎｎｉｎｇ，Ｏｂｓｔａｃｌｅ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ，Ｐｅｒｃｅｐ６０ｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ；Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｅｔｃ．Ａｌｌ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｗｏｒｋ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｒｅ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｌｙ ｂｕｔ ａｌｓｏ ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｆｏｕｒ－ｗｈｅｅｌｅｄ ｖｅｈｉｃｌｅ “Ｅｘｐｌｏｒｅｒ＇’．Ｔｈｅ ｍａｉｎ ｃｏｎｔｅｎｔ ａｎｄ ａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓ ａｒｅ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ：
七十年代中后期，机器人三维立体视觉开始发展起来。１９７３～１９８０年期间，Ｓｔａｎｆｏｒｄ大学的Ｈａｎｓ Ｍｏｒａｖｅｃ研制出了第一个机器人三维立体视觉系统。该系统采用一台黑白摄像机，能够检测出室内 环境中的多边形物体．之后又进行了双摄像机机器人立体视觉系统的研究。在该实验中，ＡＧＶ的运 动控制系统包括了一个路径规划器和一个避陴控制器。感知系统使用了择重算法。１（Ｍｏｒａｖｅｃ，１９７７）。 这种算法的基本思路是从环境信息中选出特异的特征量。它能跟随并匹配３０种图像特性，并最终为 导航提高－Ｎ稀疏的环境图。该机器人在室内每移动Ｉ米需要１０多分钟。在室外，由于无法识别阴 影等复杂自然图像．它最多只能走１５米。Ｍｏｒａｖｅｅ的研究第一次较全面地府用了三维信息来表述车 辆行驶环境。同时，这一研究也表明应用立体视觉描述动态室外环境是非常困难的。
并表பைடு நூலகம்了谢意。
研究生签名：型量ｊ兰 日 期：丝型
东南大学学位论文使用授权声明
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论文对航姿推算法进行了研究，给出了误差补偿的计算公式和实践中的误差补偿方案。 论文设计并实现了分段式红外测距传感器和超声波测距传感器；研究了基于这两种传感器的机 器人感知系统，展终设计并完成了感知单元系统板。实验证明，这种环境感知系统基本满足车辆自 主避障行驶的需要。 论文着重讨论了机器人的避障路径算法。该算法基于局部动态环境信息，具有较高实时性和白 适应性。算法将路径规划分为无障路径规划和避障路径规划两种模式。每种模式均采用了模糊控制 方法。 针对模糊推理规则计算量大这一难题，论文提出了新颖的基于存储器的模糊推理算法，并证明 了该算法可节省大量计算时间。 论文讨论了“Ｕ形陷阱”问题，并从理论上提出了解决方法。 论文研究了智能ＡＧＶ的控制系统结构，并设计了具有较高实时性和自适应性的混合式结构控制 系统。 最后，论文给出了‘ｆｊ采索者”号在室内、室外各种场景中的实验数据。实验证明论文中各项研 究结果基本正确。
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｇｒｏｕｎｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ，Ｐａｔｈ—ｐｌａｎｎｉｎｇ，ｏｂｓｔａｃｌｅ－ａｖｏｉｄａｎｃｅ，ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌ，Ｈｙｂｒｉｄ Ｄｅｌｉｂｅｒａｔｉｖｅ—Ｒｅａｃｔｉｖｅ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ
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东南大学学位论文独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发 表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用 过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明
１９７１年Ｓｔａｎｆｏｒｄ大学的Ｒｏｄ Ｓｃｈｍｉｄｔ发表第一篇有关于视觉和控制在机器人户外行驶方面的论 文。这篇论文中ＡＧＶ叫Ｃａｒｔｌ２１．Ｃａｒｔ带有一个黑自摄像机，它能跟随道路上的白色虚线行驶。与Ｓｈａｋｅｙ 不同，Ｃａｒｔ的运动是连续的，它可以以缓慢步行的速度前进。为了简化图像处理过程，Ｃａｎ采用了 “帧预测”的方法来识别虚线。它的感知系统使用了１０％的视觉信息。
东南大学 硕士学位论文 智能小车的避障及路径规划 姓名：姚佳 申请学位级别：硕士 专业：测试计量技术与仪器 指导教师：金世俊
20050301
东南大学硕士学位论文
摘要
地面自主行驶车辆在军事、民用、太空等各个社会生活领域都有着广泛应用前景，它的主要功 能包括：侦察、监视、目标搜索；城市地形的军事行动；爆炸物处理；安全巡逻；反雷战等等。
Ｓｈａｋｅｙ的出现，引发了第一波人工智能在逻辑推理领域里的研究热潮。在此之前，机器人智能 的研究是基于“规划”（ｐｌａｎ）的，机器人感知能力（ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ）的重要性没有得到很大重视。然而随着 研究的深入，人们逐渐认识到机器人的能力是由它所“看”到、感知到的外部世界决定的，而不是 由规划产生的。机器人的感知系统逐渐成为研究重点。
§１．１ ＡＧＶ技术的发展现状、研究背景及意义
１．１．１ ＡＧＶ技术的发展现状 自主陆地车辆的研究是从上个世纪６０年代开始的。纵观它的研究历程，可分为三个阶段。下面
进行简要介绍。 １． １９５９－１９８ｌ
１９６９年世界上第一个具有感知能力的机器人Ｓｈａｋｅｙ…诞生了。它由斯坦福研究院（ＳＲＩ）的 Ｎｉｌｓｓｅｎ和Ｃｈａｒｉｅｓ Ｒｏｓｅｎ等人研制而成。Ｓｈａｋｅｙ是在室内行驶的ＡＯＶ。它能识别并自主避让菱形的 障碍物。在Ｓｈａｋｅｙ的感知世界里，环境被描绘成一个“格子状的世界”。它的环境感知单元由摄像 机、激光探测器以及若干接触式传感器构成。Ｓｈａｋｅｙ的图像识别采用了麻省理工（ＭＩＴ）的 Ｉｍａｇｅ—Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ算法（Ｒｏｂｅｒｔｓ，１９６５）。由于图像处理耗时巨大，Ｓｈａｋｅｙ的行动速度很慢，每 小时只能移动几米。
东南大学硕士学位论文
小结：从１９５９到１９８１这段时问中，科学家对机器人视觉及图像处理技术进行了研究。相关技 术成果包括图像分割法“１、边缘检测改进算法“３（Ｃａｎｎｙ，１９８３）、道路跟随模型的应用（Ｄｉｃｋｍａｎｎｓ ａｎｄ Ｚａｐｐ，１９８６）等等。这些研究为第二代ＡＧＶ感知系统打下了基础。然而由丁图像处理耗时巨大，实时 性很差，人们逐渐将精力转移到激光雷达这种环境感知技术上来。
２． １９８４～１９９１
１９８３年，美国的ＤＡＲＰＡ（ＤｅｆｅｎｓｅＡｄｖａｎｃｅｄ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ＰｒｏｊｅｃｔｓＡｇｅｎｃｙ）启动了战略性的计算研究发 展计划（Ｓｔｒａｔｅｇｉｃ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｐｒｏｇｒａｍ）。这一研究项目大大发展了图像分割、模糊图像处理、图像识 别等技术。这些图像技术在“方块世界”（”ＢｌｏｃｋｓＷｏｒｌｄ“）非常有用，但是在室外，由于受明暗程度（例 如阴影）以及自然界各种曲线的影响，环境识别效果不好。为了解决图像感知技术的不足，人们采用 了摄像机与探测器（Ｒａｎｇｅ ｆｉｎｄｅ０相结合的方法来架构机器人感知系统。在这一技术的推动下，不少 成功的ＡＧＶ应运而生。其中比较具有代表性的有：ＡＬＶ（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｌａｎｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ）。从１９８５到１９９０ 年问，它在室外公路路面上的自主行驶速度从１０公里／４，时提升到８０公里／ｄ，ａｔ。在非公路路面上 的自主行驶速度从５公里／ｄ，时（１９８７年）提升到１０公里／ｄ，时（１９８９年）。ＡＬⅣ的感知系统由一台彩 色摄像机和一台双镜像激光扫描仪（Ｔｗｏ－Ｍｉｒｒｏｒ Ｃｕｓｔｏｍ Ｌａｓｅｒ Ｓｃａｎｎｅｒ）组成。定位传感器包括：惯性 导航系统，多普勒雷达（Ｄｏｐｐｌｅｒ ｒａｄａｒ）以及超声波传感器等。
ＡＧＶ的种类很多，按工作环境来分可分为室内ＡＧＶ、室外ＡＧＶ：按运动机构可分为：独轮机 器人、多轮机器人和各种具有辅助运动机构的机器人：按控制体系结构可分为：功能式结构机器人、 行为式结构机器人和混合式结构机器人；按功能和用途可分为：医疗机器人、军用机器人、助残机 器人，清洁机器人等。
不同种类的ＡＧＶ运动机构、控制方式等都有所不同。但无论是何种ＡＧＶ，都具有共同的基本 功能——自主避障行驶功能。本文以智能小车的避障及路径规划问题为核心，研究了导航定位、环 境感知、路径规划、系统架构等相关ＡＧＶ技术。
ｄｅｌｉｂｅｒａｔｉｖｅ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓ，ｔｈｅ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ’ｓ ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｃｏｎｓｉｓｔ ｏｆ ｏｎｅ ｓｏｎａｒ ｓｅｎｓｏｒ ａｎｄ ｓｅｖｅｒａＩ ｒｅｄ－ｉｎｆｒａｒｅｄ ｓｅｎｓｏｒｓ． ●Ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｉｓ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｍｏｄｕｌｅ ｆｏｒ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ａｂｉｌｉｔｙ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｔｈｅ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ’ｓ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｅｒ ｈａｓ ｔｗｏ ｍｏｄｅ：ｔｈｅ ｏｂｓｔａｃｌｅ－ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｍｏｄｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｎｏｎ—ｏｂｓｔａｃｌｅ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｅｒ ｍｏｄｅ，ｗｈｉｃｈ ａｒｅ ａｌｌ ａｃｈｉｅｖｅｄ ｂｙ ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓ． ·Ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ＳＩＡ（Ｓｔｏｒａｇｅ－Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）ｉｓ ｐｒｏｖｉｄｅｄ ａｎｄ ｐｒｏｖｅｄ ｃａｎ ｓｐａｒｅ ａ ｌａｒｇｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｃｏｍｍｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ·Ｔｈｅ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｐｕｚｚｌｅ（“Ｕ ｓｈａｐｅ ｔｒａｐ”）ｈａｓ ｂｅｅｎ ｒｅｌａｔｅｄ ａｎｄ ｓｏｌｖｅｄ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｌｙ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ●Ｔｈｅ Ｈｙｂｒｉｄ Ｄｅｌｉｂｅｒａｔｉｖｅ—Ｒｅａｃｔｉｖｅ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ｏｎ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ’ｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｂａｓｅｄ．Ｉｎ ｔｅｒｍｓ ｏｆｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ｔｗｏ·ＣＰＵ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｈａｒｄｗａｒｅ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａｓ ｗｅｌｌ． ● Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ’ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆｔｈｅ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ａｒｅ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．