基于IEEE标准的电脑鼠走迷宫的智能算法研究

所花费的时间不计算在运行时间之内。 从电脑鼠的第 1 次激 由坐标为（7，7）、（7，8）、（8，7）和（8，8）的 4 个单元格组成。
活到 每 次 运行 开 始 ，这期 间 所 花费 的 时 间称 为 “迷 宫 时 间 ”[1]。
2）第二次搜索 从第一次搜索完成时所处的位置开始按
若在比赛时需要手动辅助，则称为“碰触”[1]。 竞赛主要采用这 照一定 的 智 能算 法 进 行搜 索 直 至找 到 起 点 ，并 记 忆 走 过 的 路
向心法则是深度优先搜索迷宫过程中遇到叉路口时采 用的一种搜索法则，常用的搜索法则有以下 4 种，向心法则 是对这 4 种法则的综合运用。
1）左手法则：优先左转，其次是直走、右转。 2）右手法则：优先右转，其次是直走、左转。 3）中左法则：优先直走，其次是左转、右转。 4）中右法则：优先直走，其次是右转、左转。 5）向 心 法 则 ：由 于 终 点 在 迷 宫 中 心 ，遇 叉 路 口 时 ，以 向 迷 宫中心方向为优先的前进方向。 如下图 3 所示，把整个迷宫 均 分 为 A、B、C 和 D 4 个 区 域 ， 每个 区 域 使用 不 同 的 法 则 组 合，例如，在 A 区中，向上搜索时采用中右法则，向下搜索时 采用左手法则，向左搜索时采用右手法则，向右搜索时采用 中左法则。
DOI:10.14022/j.cnki.dzsjgc.2011.12.033
第 19 卷 第 12 期 Vol.19 No.12
电子设计工程 Electronic Design Engineering
2011 年 6 月 Jun. 2011
基于 IEEE 标准的电脑鼠走迷宫的智能算法研究
王 斌， 张卫钢 （长安大学 信息工程学院，陕西 西安 710064）
3 个参数来进行评分，运行时间最短的电脑鼠获胜。 因此，高 径信息，该过程为第二次搜索。 为了在最短时间内搜索到更
效的迷宫搜索算法和转弯算法就显得至关重要。 基于此对电 多路径信息，此次搜索的路径尽可能避免和第一次搜索的重
脑鼠走迷宫的软件控制算法和转弯算法进行深入的探讨和 复，以便更加高效地搜索迷宫，增大找到最优解的可能性。
图 2 搜索程序流程图 Fig. 2 Flow chart of searching program
4）冲刺状态 迷宫搜索完毕后，补全迷宫信息，根据洪 水填充法找出一条从起点到终点的最佳路径并冲刺到终点。
图 3 向心法则示意图 Fig. 3 Schematic diagram of the rule towards the center
从第一次搜索过的迷宫中选取部分合适的迷宫格作为 特殊区域，这个特殊区域即为“热区”。 例如，假设起点坐标为 （15，0）， 设 11<X≤15 且 0≤Y≤15 区 域 为 S1，0≤X≤15 且 0≤Y<4 区 域 为 S2，S1 和 S2 中 在 第 一 次 搜 索 过 程 中 被 搜 索 到 的所有迷宫格的集合即可设为“热区”。 这是为第二次搜索过 程中找到一个合适的位置后快速返回至起点而设计的。 “热 区 ”范 围 的 定 义 有 多 种 ，本 文 仅 举 其 一 例 ，如 在 2010 年 电 脑 鼠走迷宫竞赛（西北赛区）迷宫图中的“热区”选择如图 4 中 的黑点所在单元格的集合，箭头处为发生碰触的地方。
文献标识码： A
文 章 编 号 ：1674－6236（2011）12-0042-04
Intelligent algorithm research of micromouse maze based on IEEE standard
WANG Bin， ZHANG Wei-gang （College of Information Engineering，Chang’an University， Xi’an 710064，China）
向点法则是把整个迷宫看成一个区域，电脑鼠从迷宫终 点出来后继续搜索，当遇到叉路口时运用向点法则（迷宫起 点 坐标 为 （15，0）时 ）：向上 搜 索 采用 右 手 法 则 ，向 下 搜 索 采 用 中 左 法 则 ，向 左 搜 索 采 用 左 手 法 则 ，向 右 搜 索 采 用 中 右 法 则 。 当 起 点 坐 标 为 （0，0）时 以 此 类 推 。 2.1.4 “热区”选择
次搜索时采用基于向点法则的深度优先法，并且设计“热区”确定返回起点时机，回溯和冲刺时采用洪水填充法寻找
最优路径。 此外，对电脑鼠转弯算法也进行了相关探讨。 实验结果显示，该智能算法很好的实现了在 IEEE 标准迷宫
中快速搜索最优路径。
关键词： 电脑鼠； 深度优先； 洪水填充； 智能算法
中图分类号： TP368.1
电 脑 鼠[1]（Micromouse）是 一 个 由 微 控 制 器 、探 测 器 、驱 动 电机等构成的，集感知、判断、行走功能于一体，能够自动寻
1 电脑鼠探索迷宫
找到达目的地最佳路径的小型机器人。 它可以在迷宫中自动 1.1 迷宫探索过程
感知并记忆分析迷宫地图，在规定时间内，通过一定的智能
Baidu Nhomakorabea
根据 IEEE 标 准电 脑 鼠 走迷 宫 竞 赛要 求[1]，电 脑鼠 完 成 整
图 5 数据补全前后对照表 Fig. 5 Table of data before and after completion
2.1.6 最优路径 电脑鼠要在最短的时间内完成由起点到终点的冲剌，最
2.1.2 洪水填充法 洪水 填 充法[6]可 以 想象 为 洪 水从 迷 宫 的 某 一 个 单 元 格 涌
出，沿所有走过的路径方向流动，每流动一格就将该单元格 进行递增的数字编码，直至到达目的单元格。 实际在某种程
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《电子设计工程》2011 年第 12 期
度上洪水填充法运用了绘制等高图的原理，寻找一条从一点 到另一点的最优路径。 2.1.3 向点法则
宫任意一角，终点在迷宫中心。
该过程为第一次搜索。 整个迷宫用二维坐标表示，左下角设为
电脑鼠的基本功能是从起点开始走到 终点 ，该 过 程称 为 原点坐标（0，0），向上向右依次为 Y 轴正向和 X 轴正向。 起点
1 次“运行”，花费的时间称为“运行时间 ”[1]。 从 终 点回 到 起 点 为 任 意 一 角 ，坐 标 为 （0，0）或 （15，0）的 单 元 格 ，终 点 在 中 心 ，
Abstract: According to the analysis and research on software control section of micromouse maze based on IEEE standard， an intelligent searching algorithm that combines depth-first search （DFS） algorithm based on the rule towards the center and the rule towards one point and flood-filled method is presented. The algorithm adopts DFS based on the rule towards the center in the first search， and adopts DFS based on the rule towards one point in the second search， and designs a "hot zone" to make sure the suitable opportunity returning to the starting point， and adopts flood-filled method to search a optimal path during the process of back and spurt. Besides， the algorithm of micromouse turning is also discussed. The experiment result shows that this intelligent algorithm can make micromouse search a optimal path quickly and accurately in a maze based on IEEE standard. Key words: micromouse； DFS； flood-filled； intelligent algorithm
算法，寻找一条最优路径，以最快的速度从起点冲刺到终点。 个走迷宫任务可分为以下 4 个步骤：
IEEE 标准规定 ， 迷宫由 16×16 个、18 cm×18 cm 大小的正方
1）第一次搜索 电脑鼠按照一定的搜索算法从起点开始
形单 元 格 组成 ，隔 板 沿单 元 格 布设 ，形 成 迷宫 通 道 ，起 点 在 迷 搜索直至到达终点的任意一个单元格，并记忆走过的路径信息，
摘要： 通过对基于 IEEE 标准的电脑鼠走迷宫的软件控制部分进行分析和研究， 提 出了 一 种 基于 向 心 法则 和 向 点法
则 的 深 度 优 先 法 和 洪 水 填 充 法 相 结 合 的 智 能 搜 索 算 法 ，该 算 法 第 一 次 搜 索 时 采 用 基 于 向 心 法 则 的 深 度 优 先 法 ，第 二
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王 斌，等 基于 IEEE 标准的电脑鼠走迷宫的智能算法研究
优路径时还要考虑转弯加权比重问题。 4）回起点 电脑鼠沿原路返回至起点。
1.2 软件设计与实现 电脑鼠走迷宫过程可以分为 4 个状态：等待状态、启动状
态、搜索状态和冲刺状态。 主程序流程[2]如图 1 所示。
图 1 主程序流程图 Fig. 1 Flow chart of main program 1）等待状态 在该状态中，电脑鼠静止 在 起 点，等 待 触 发启动键，当启动键按下后，电脑鼠进入启动状态。 2）启动状态 在该状态中，电脑鼠根据第一次转弯的方 向 判 断 起 点 的 坐 标 是 （0，0）还 是 （15，0），向 左 转 时 起 点 坐 标 为 （15，0），向 右 转 时 起 点 坐 标 为 （0，0）。 3）搜索状态 在该状态中，电脑鼠的任务就是探索并记 忆迷宫信息。 采用基于向心法则和向点法则的深度优先搜索 算法和洪水填充法相结合的智能搜索算法，实现部分迷宫搜 索。 程序流程如图 2 所示。
研究。
3）冲刺 根据两次搜索到的迷宫信息，按照一定的智能
算法选择一条从起点到终点的最优路径，然后从起点快速到
收 稿 日 期 ：2011-04-08
稿 件 编 号 ：201104040
达终点，该过程为冲刺。 因转弯和走直线耗时不同，在选择最
作者简介：王 斌（1985—），男，河南南阳人，硕士研究生。 研究方向：信号与信息处理及智能控制。
2 智能算法设计与分析
2.1 迷宫搜索算法 迷宫 搜 索常 用 的 算法 有 深 度优 先 法[3]、洪 水 填 充 法 、遗 传
算 法[4]等 ，本 文 提 出 一 种 基 于 向 心 法 则 和 向 点 法 则 的 深 度 优 先法和洪水填充法相结合的智能搜索算法。 基本思想： 第 1 次搜索采用基于向心法则的深度优先搜索算法，逐次搜索直 至找到终点， 搜索过程中遇到需要回溯到上一节点的情况 时，采用洪水填充法寻找到达上一节点的最短路径，并快速 到达该节点。 为了第二次搜索时的“热区”定义做准备，需要 备份此次搜索的部分路径信息作为“热区”；第 2 次搜索采用 基于向点法则的深度优先搜索算法， 逐次搜索直至找到起 点，搜索过程中遇到需要回溯到上一节点的情况时，采用洪 水 填 充 法 寻 找 最 优 路 径 ，在 到 达 起 点 之 前 必 然 碰 触 “热 区 ”， 一旦碰触“热区”立即采用洪水填充法找到回起点的最优路 径并快速回至起点；冲刺前要进行数据补全，然后采用洪水 填充法根据已搜索过的迷宫信息找出一条从起点到终点的 最优路径[5]，以最快的速度冲刺到终点 。 2.1.1 向心法则