多传感器在确定智能小车安全区域中的应用
传感器在汽车中的应用
传感器在汽车中的应用
随着科技的不断进步，汽车行业也在不断地发展和创新。
传感器技术的应用使得汽车变得更加智能化，提高了驾驶的安全性和舒适性。
传感器在汽车中的应用已经成为了一种趋势，下面我们来详细了解一下。
首先，传感器在汽车中的应用可以提高驾驶的安全性。
例如，倒车雷达、盲区监测、车道偏离警示等功能，都是由传感器技术实现的。
这些传感器可以实时监测车辆周围的情况，及时发出警示信息，提醒驾驶员注意周围的情况，从而减少事故的发生。
其次，传感器在汽车中的应用可以提高驾驶的舒适性。
例如，自动驾驶、自适应巡航等功能，都是由传感器技术实现的。
这些传感器可以实时监测车辆周围的情况，根据不同的情况自动调整车速、方向等参数，让驾驶员更加轻松地驾驶汽车。
传感器在汽车中的应用还可以提高汽车的能效。
例如，气压传感器、温度传感器等可以实时监测发动机的工作状态，从而调整发动机的工作参数，提高发动机的效率，降低油耗和排放。
此外，传感器在汽车中的应用还可以提高汽车的智能化。
例如，语音识别、手势识别等功能，都是由传感器技术实现的。
这些
传感器可以实时监测驾驶员的语音、手势等行为，从而识别出驾驶员的意图，并做出相应的反应。
总之，传感器在汽车中的应用已经成为了一种趋势。
随着科技的不断进步和创新，相信传感器技术在汽车行业中会有更加广泛和深入的应用。
最新-多传感器信息融合技术在智能驾驶系统中的应用 精品
多传感器信息融合技术在智能驾驶系统中的应用摘要介绍了当今国际上流行的几种智能驾驶系统，并分析了采用单一传感器的驾驶系统中存在的问题，给出了信息融合技术的原理和结构。
讨论了多传感器信息融合技术在智能驾驶系统中的应用算法及其有待进一步解决的问题。
关键词贝叶斯估计信息融合障碍探测智能驾驶随着传感器技术、信息处理技术、测量技术与计算机技术的发展，智能驾驶系统辅助驾驶系统一无人驾驶系统也得了飞速的发展。
消费者越来越注重驾驶的安全性与舒适性，这就要求传感器能识别在同一车道上前方行驶的汽车，并能在有障碍时提醒驾驶员或者自动改变汽车状态，以避免事故诉发生。
国际上各大汽车公司也都致力于这方面的研究，并开发了一系列安全驾驶系统，如碰撞报警系统、偏向报警系统和智能巡游系统等。
国内在这些方面也有一定的研究，但与国外相比仍存在较大的差距。
本文将主要讨论多传感器信息融合技术在智能驾驶系统中的应用。
1和系统中存在的问题11系统中的误识别问题系统中经常使用单一波束传感器。
这类传感器利用非常狭窄的波束宽度测定前方的车辆，对于弯曲道路见图1，前后车辆很容易驶出传感器的测量范围，这将引起智能巡游系统误加速。
如果前方车辆减速或在拐弯处另一辆汽车驶入本车道，碰撞报警系统将不能在安全停车范围内给出响应而容易产生碰撞。
类似地，当弯曲度延伸时见图1，雷达系统易把邻近道路的车辆或路边的防护栏误认为是障碍而给出报警。
当道路不平坦时，雷达传感器前方的道路是斜向上，小丘或小堆也可能被误认为是障碍，这些都降低了系统的稳定性。
现在有一些滤波算法可以处理这些问题并取得了一定效果，但不能彻底解决。
范文先生网收集整理12系统中存在的场景识别问题系统中同样存在公共驾驶区场景识别问题。
系统依赖于一侧的摄像机经常仅能测道路上相邻车辆的位置，很难区分弯曲的道路和做到多样的个人驾驶模式。
系统利用一个前向摄像机探测车辆前方道路的地理状况，这对于远距离测量存在着精确性的问题，所有这些都影响了---测量的准确性。
基于智能传感器在汽车上的综合应用
基于智能传感器在汽车上的综合应用随着科技的迅速发展，智能传感器在汽车领域的应用越来越广泛。
智能传感器能够实时监测车辆的状态，并将数据传输到车辆控制系统，从而实现对车辆的智能化管理和控制。
本文将从车辆安全、节能环保和舒适性三个方面探讨智能传感器在汽车上的综合应用，以及未来的发展前景。
一、车辆安全智能传感器在车辆安全方面有着重要的作用。
通过安装各类智能传感器，车辆可以实时监测路况、行车状态和周围环境，从而及时发现危险，并采取相应的措施。
通过激光雷达传感器可以实现对车辆周围环境的三维感知，实时监测周围的车辆、行人和障碍物，以避免碰撞事故的发生。
通过安装智能摄像头传感器和图像识别技术，车辆可以实现对驾驶员的疲劳驾驶状态的监测，一旦发现驾驶员出现疲劳驾驶的情况，车辆可以及时发出警示并采取相应的措施，确保行车安全。
二、节能环保智能传感器的应用可以有效地提高车辆的能效和节能环保水平。
通过安装智能传感器，车辆可以实时监测发动机的工作状态，从而实现对发动机的智能化管理和控制。
通过安装温度和压力传感器，车辆可以实时监测发动机的燃烧状态和排放情况，从而调整燃烧参数和排放系统，最大程度地减少尾气排放，保护环境。
通过安装加速度传感器和惯性导航系统，车辆可以实时监测车辆的加速度和行驶状态，从而进行智能化的动力分配和动力控制，提高车辆的能效，并减少燃油消耗。
三、舒适性未来展望随着智能传感器技术和人工智能技术的不断发展，智能传感器在汽车领域的应用将会更加广泛和深入。
未来，随着自动驾驶技术的不断成熟，智能传感器将会成为自动驾驶汽车的重要组成部分，实现车辆对环境的智能感知和自主决策，从而提高车辆的安全性和智能化水平。
随着新能源汽车和智能网联汽车的快速发展，智能传感器还将广泛应用于汽车的动力系统、充电系统和车载通信系统等方面，从而实现对新能源汽车和智能网联汽车的智能化管理和控制。
总结智能传感器在汽车上的综合应用对于提高车辆的安全性、节能环保水平和舒适性有着重要的作用。
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。
智能寻迹小车
引言概述：智能寻迹小车是一种结合了人工智能和机械工程的创新产品。
它能够根据预设的轨迹自动行驶并进行导航，具有很高的便捷性和灵活性，适用于各种环境和任务。
在本文中，将对智能寻迹小车的设计原理、工作模式、技术优势和应用前景进行详细阐述。
正文内容：一、设计原理1.1 感知模块的设计智能寻迹小车的感知模块采用多种传感器进行环境感知，包括视觉传感器、红外线传感器和超声波传感器。
视觉传感器用于识别道路标志和障碍物，红外线传感器用于进行物体跟踪，超声波传感器用于进行距离测量。
1.2 控制模块的设计智能寻迹小车的控制模块采用嵌入式系统，实现对感知模块的数据处理和运动控制。
通过运用机器学习算法，控制模块能够学习和记忆不同轨迹的特征，从而实现自主导航和寻迹功能。
二、工作模式2.1 自主导航模式智能寻迹小车在自主导航模式下，可以根据预设的轨迹进行自动行驶，不需要人工干预。
它能够通过感知模块实时获得周围环境的信息，并根据这些信息做出相应的决策和控制。
2.2 手动遥控模式智能寻迹小车还可以切换到手动遥控模式，由人工遥控进行操作。
在这种模式下，小车的控制将完全依赖于操作者的指令，可以实时控制小车的速度和方向。
三、技术优势3.1 高精度的轨迹识别智能寻迹小车的感知模块采用先进的图像处理算法和目标识别技术，能够准确地识别出道路标志，并对轨迹进行跟踪，从而实现高精度的轨迹识别和导航。
3.2 自动避障和防碰撞智能寻迹小车的感知模块不仅可以识别道路标志，还能够探测到前方的障碍物，并实时进行避障和防碰撞。
这种智能寻迹小车能够确保行驶的安全性和可靠性。
3.3 强大的自学习能力智能寻迹小车的控制模块具有强大的自学习能力，可以通过机器学习算法不断学习和适应不同的环境和任务，提高智能寻迹小车的导航精度和性能。
四、应用前景4.1 物流领域智能寻迹小车在物流领域有着广阔的应用前景。
它能够自动化完成货物运输和仓储管理任务，提高物流效率和准确性。
4.2 安防领域智能寻迹小车可以在安防领域进行侦查和监控，通过自主导航和环境感知功能，实现对重要区域的巡逻和监测。
智能车辆的环境感知系统的原理和应用(一)
智能车辆的环境感知系统的原理和应用近年来，随着人工智能技术的发展，智能车辆逐渐成为了汽车行业的一个热门话题。
而智能车辆的环境感知系统作为其中的核心技术之一，对于实现智能驾驶具有至关重要的作用。
本文将探讨智能车辆的环境感知系统的原理和应用，并深入分析其在安全、舒适与便利等方面的潜在影响。
首先，智能车辆的环境感知系统是通过传感器收集车辆周围环境信息，并通过学习和推理等方法将这些信息转化为对外部环境的认知能力。
这个系统通常由多个传感器组成，包括摄像头、雷达、激光雷达等。
通过摄像头可以获取到车辆周围的图像信息，雷达可以感知到周围物体的距离和速度，激光雷达则可以获取到更精确的3D空间信息。
当车辆行驶过程中，这些传感器会不断地将数据传输给车辆的中央控制系统，中央控制系统再根据这些数据进行分析和处理，最终作出适当的驾驶决策。
其次，智能车辆的环境感知系统在实际应用中具有广泛的用途。
首先，它可以大幅度提高驾驶的安全性。
传感器可以实时感知到周围的车辆、行人和障碍物等，通过数据分析和处理，智能车辆可以快速做出避免碰撞的决策，减少交通事故的发生。
其次，智能车辆的环境感知系统还可以提高驾驶舒适性。
智能车辆可以通过感知到驾驶者的行为和情绪来做出相应的调整，例如根据驾驶者的疲劳程度调整驾驶模式，提供更加舒适的驾驶体验。
此外，智能车辆的环境感知系统还可以实现自动泊车、智能巡航等功能，提供更加便利的出行方式。
智能车辆的环境感知系统虽然在技术上取得了长足的进步，但仍然存在一些挑战。
首先，由于环境感知系统依赖于传感器收集数据，因此对于环境变化较大或者复杂的情况，系统的准确性可能会受到影响。
例如，在恶劣天气条件下，如雾、雨或者暴风雪等，系统的表现可能会有所下降。
其次，智能车辆的环境感知系统还需要克服隐私和安全等问题。
例如，由于感知系统需要获取周围环境的信息，这就可能引发个人隐私泄露的问题。
因此，智能车辆的环境感知系统需要加强隐私保护和数据安全等方面的研究。
多传感器融合在无人驾驶中的应用
多传感器融合在无人驾驶中的应用在当今科技飞速发展的时代，无人驾驶技术正逐渐从科幻走向现实。
而多传感器融合作为无人驾驶技术中的关键一环，发挥着至关重要的作用。
要理解多传感器融合在无人驾驶中的应用，首先得明白什么是无人驾驶。
简单来说，无人驾驶就是让汽车在没有人类驾驶员直接操作的情况下，能够自主感知周围环境、做出决策并安全行驶。
这可不是一件容易的事，需要依靠各种先进的技术和设备来实现，其中多传感器融合就是核心技术之一。
在无人驾驶系统中，常用的传感器有很多种类。
比如摄像头，它就像汽车的“眼睛”，能够获取丰富的图像信息，帮助识别道路标志、交通信号灯以及其他车辆和行人。
但摄像头也有它的局限性，比如在光线不好的情况下，其性能可能会大打折扣。
这时候激光雷达就派上用场了。
激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的信号，能够精确地测量周围物体的距离和形状。
它在恶劣天气条件下和夜间的表现通常要比摄像头更稳定，但其获取的信息相对单一，主要是距离和形状方面的。
除了摄像头和激光雷达，毫米波雷达也是重要的一员。
毫米波雷达能够探测到远处的物体，并且对速度的测量非常准确，这对于提前发现快速移动的车辆或障碍物很有帮助。
此外，还有超声波传感器、惯性测量单元（IMU）、全球定位系统（GPS）等多种传感器。
每种传感器都有自己的优点和缺点，单独依靠任何一种传感器都难以满足无人驾驶对环境感知的全面性和准确性要求。
这就是多传感器融合的意义所在。
通过将不同传感器获取的信息进行融合，可以实现优势互补，从而获得更全面、更准确、更可靠的环境感知结果。
多传感器融合的实现并非易事，需要解决一系列技术难题。
首先是数据同步的问题。
由于不同传感器的工作频率和响应时间可能不同，要确保它们获取的数据在时间上是同步的，这就需要精确的时钟同步技术和数据处理算法。
其次是数据融合的算法。
如何将来自不同传感器的异构数据进行有效的融合，是一个复杂的问题。
目前常用的融合算法有卡尔曼滤波、贝叶斯估计、DS 证据理论等。
多传感器融合技术在智能交通系统中的应用
多传感器融合技术在智能交通系统中的应用智能交通系统是利用先进的信息与通信技术，将传感器、计算机、通信等技术应用于交通领域，实现交通管理的智能化、高效化和安全保障的系统。
多传感器融合技术是智能交通系统中的核心技术之一，通过将不同类型的传感器数据进行融合分析，可以提高交通系统的实时监测、预测和控制能力，从而提升交通系统的运行效率和安全性。
首先，多传感器融合技术可以提高交通流量的实时监测能力。
通过在交通系统中部署多种类型的传感器，如车辆探测器、视频监控设备、微波雷达等，可以全面地感知道路上的交通状况。
不同类型的传感器可以提供不同维度和角度的信息，例如车辆的数量、速度、方向等，通过将这些信息进行融合处理，可以获得更准确、更全面的交通流量信息。
这样，交通管理部门可以及时了解道路的交通状况，根据实时数据进行交通信号灯的优化调整，从而缓解交通拥堵问题，提高交通系统的运行效率。
其次，多传感器融合技术可以提高交通事故的预测和预警能力。
交通事故是交通系统中的重大安全隐患，通过将视频监控设备、车辆探测器和其他传感器的数据进行融合分析，可以实时监测道路上的交通安全情况。
例如，当某个路段的车辆密度和速度超过一定的阈值时，系统可以自动发出预警信号，提醒驾驶员注意安全。
此外，多传感器融合技术还可以对交通事故进行快速准确的检测和定位，及时通知交通管理部门和救援人员，从而缩短救援时间，减少事故损失。
另外，多传感器融合技术还可以提高交通信号控制的精确性和效果。
传统的交通信号控制主要是根据固定的时间表来控制信号灯的变化，无法根据实际交通状况进行动态调整。
而多传感器融合技术可以根据实时传感器数据，对交通信号进行智能控制。
通过对交通流量、车辆行驶速度、拥堵情况等信息进行融合分析，交通信号灯可以自动调整信号的时长和变化频率，以最大程度地提高交通效率。
同时，多传感器融合技术还可以根据特定条件下的交通需求，实现优先级控制，例如优先保障公共交通工具的通行，提高城市通行能力。
汽车多传感器融合技术应用
汽车多传感器融合技术应用汽车多传感器融合技术为现代汽车的智能化和自动化发展提供了重要的支撑。
通过将多种不同类型的传感器相互融合，可以提高汽车的感知能力和决策能力，从而增强汽车的安全性、舒适性和便利性。
本文将介绍汽车多传感器融合技术的应用及其在汽车领域的发展前景。
目前，汽车上常见的传感器包括摄像头、雷达、激光雷达和超声波等。
这些传感器可以实现对车辆周围环境进行感知，包括车辆、行人、障碍物等。
单独使用这些传感器会出现一些局限性，如单一传感器对特定情况的感知能力有限，容易受到环境干扰等。
将多种不同类型的传感器进行融合，可以弥补各种单一传感器的不足，提高汽车系统对周围环境的感知能力。
汽车多传感器融合技术的应用非常广泛。
其中之一是在自动驾驶领域。
通过将多种传感器相互融合，汽车系统可以实现对车辆周围环境的全方位感知，包括车道线、交通信号灯、行人等。
这样，汽车系统可以根据实时感知的情况做出相应的决策和控制，实现自动行驶。
多传感器融合技术还可以帮助汽车系统更好地处理复杂的交通环境，如城市道路、高速公路等。
除了在自动驾驶领域的应用，汽车多传感器融合技术还可以应用在车辆安全系统中。
通过将摄像头和雷达等传感器相互融合，可以实现对车辆周围环境的全方位监控，提前发现可能存在的危险情况，如前方车辆急刹车、行人突然出现等。
这样，系统可以及时发出警报，并采取相应的措施来避免事故的发生。
汽车多传感器融合技术还可以应用在提升汽车驾驶体验方面。
通过将多种传感器相互融合，可以实现对车内环境的全方位感知，包括车内温度、湿度、座椅状态等。
这样，系统可以根据驾驶者的需求自动调整车内环境，提高驾驶的舒适性和便利性。
多传感器融合的智能车定位导航系统设计
多传感器融合的智能车定位导航系统设计【摘要】本文主要介绍了一种基于多传感器融合的智能车定位导航系统设计。
文章从研究背景、研究意义和研究目的三个方面进行了引言。
接着，详细讨论了传感器选择与布局方案、多传感器融合算法设计、系统硬件设计、系统软件设计以及实验验证与结果分析等内容。
通过采用多传感器融合算法，该系统能够实现更加准确和稳定的定位导航功能。
结论部分总结了研究成果，并展望了未来的发展方向和技术应用前景。
该系统的设计不仅在智能车领域具有重要的应用意义，还对其他领域的传感器融合技术研究具有借鉴意义。
【关键词】多传感器融合、智能车、定位导航系统、传感器选择、布局方案、算法设计、硬件设计、软件设计、实验验证、结果分析、研究成果、未来展望、技术应用。
1. 引言1.1 研究背景智能车定位导航系统是目前智能交通领域中的一个重要研究方向，随着人工智能和自动驾驶技术的不断发展，智能车定位导航系统已经成为实现自动驾驶的重要基础。
传统的车载定位导航系统主要依靠GPS等传感器进行定位，但在城市峡谷效应、隧道、室内场景等特殊环境下，GPS信号可能会受到干扰，导致定位精度下降甚至失效。
为了克服这些问题，多传感器融合技术成为了提高定位导航系统鲁棒性和精度的关键。
多传感器融合技术通过同时利用多种传感器的信息来提高系统的性能和鲁棒性，比如结合惯性传感器、视觉传感器、激光雷达等传感器，可以获得更全面、更准确的定位信息。
研究基于多传感器融合的智能车定位导航系统具有重要的理论意义和实际应用价值。
本文旨在通过选择合适的传感器、设计有效的融合算法，构建一个高精度、高鲁棒性的智能车定位导航系统，为智能交通领域的发展做出贡献。
1.2 研究意义智能车定位导航系统是当今智能交通领域的重要研究方向之一。
随着人们生活水平的不断提高和交通工具的普及，对车辆导航系统的需求也越来越大。
传统的GPS导航系统虽然在室外环境下有较高的定位准确性，但在室内、高层建筑和密集城市等复杂环境下的定位精度往往无法满足实际需求。
多传感器融合的智能车定位导航系统设计
多传感器融合的智能车定位导航系统设计随着科技的发展和智能车的应用，智能车的定位和导航系统也变得越来越重要。
传统的GPS导航系统虽然能够提供车辆位置信息，但在一些特殊的环境下，如高楼密集区域、隧道、室内停车场等，GPS信号的覆盖不足以满足定位和导航的需求。
为了解决这个问题，多传感器融合的智能车定位导航系统应运而生。
多传感器融合的智能车定位导航系统，是通过集成GPS、惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）、车载传感器、激光雷达、摄像头等多种传感器，利用数据融合和算法优化技术，实现对车辆位置和运动状态的精准定位和导航。
下面我们将从传感器选择、数据融合和算法优化等方面，介绍一下多传感器融合的智能车定位导航系统设计。
一、传感器选择2. 惯性导航系统（INS）：惯性导航系统利用加速度计和陀螺仪等传感器，通过积分计算车辆位置和姿态信息，能够在短期内提供高精度的定位和导航信息。
但由于惯性导航系统存在漂移问题，长期使用会导致位置和姿态信息的累积误差，因此需与其他传感器进行组合使用。
3. 车载传感器：车载传感器包括车速传感器、转向传感器、车辆倾斜传感器等，能够提供车辆的运动状态信息，如车速、转向角度、横摆角等，对于车辆的精准定位和导航非常重要。
4. 激光雷达和摄像头：激光雷达和摄像头能够提供车辆周围环境的三维点云和图像信息，通过对周围环境进行感知和识别，能够帮助智能车更准确地定位和导航。
二、数据融合在多传感器融合的智能车定位导航系统中，不同传感器所产生的数据需要经过融合处理，以提高定位精度和鲁棒性。
数据融合主要包括信息融合和决策融合两个方面。
1. 信息融合：通过对不同传感器数据进行融合，得到更准确的车辆位置和姿态信息。
信息融合主要包括传感器数据的预处理、配准、融合和滤波等步骤。
通过信息融合，可以弥补不同传感器之间的精度差异，提高整体系统的定位精度。
2. 决策融合：通过对融合后的信息进行决策分析和优化，实现对车辆位置和导航路径的精确控制。
多传感器信息融合技术在智能驾驶系统中的应用
多传感器信息融合技术在智能驾驶系统中的应用随着科技的不断发展，智能驾驶系统已经成为了汽车行业的一个热门话题。
而多传感器信息融合技术则是智能驾驶系统中不可或缺的一部分。
本文将介绍多传感器信息融合技术在智能驾驶系统中的应用。
多传感器信息融合技术是指将来自不同传感器的信息进行整合，从而得到更加准确、全面的信息。
在智能驾驶系统中，多传感器信息融合技术可以帮助车辆更好地感知周围环境，从而提高行驶安全性。
首先，多传感器信息融合技术可以帮助车辆更好地感知道路情况。
智能驾驶系统中常用的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。
这些传感器可以感知车辆周围的道路情况，如车道线、交通标志、障碍物等。
但是，单独使用某一种传感器可能会存在盲区或误判的情况。
而多传感器信息融合技术可以将不同传感器的信息进行整合，从而得到更加准确、全面的道路情况信息。
例如，激光雷达可以感知道路上的障碍物，而摄像头可以识别交通标志和车道线。
将这两种传感器的信息进行融合，就可以得到更加准确的道路情况信息，从而帮助车辆更好地行驶。
其次，多传感器信息融合技术可以帮助车辆更好地感知周围车辆和行人。
在城市道路上，车辆和行人的数量非常多，而且行驶速度也比较快。
如果车辆只使用单一的传感器进行感知，可能会存在漏检或误判的情况。
而多传感器信息融合技术可以将不同传感器的信息进行整合，从而得到更加准确、全面的周围车辆和行人信息。
例如，激光雷达可以感知周围车辆和行人的位置和速度，而摄像头可以识别车辆和行人的类型和行为。
将这两种传感器的信息进行融合，就可以得到更加准确的周围车辆和行人信息，从而帮助车辆更好地避免碰撞。
最后，多传感器信息融合技术可以帮助车辆更好地适应不同的天气和路况。
在不同的天气和路况下，车辆的行驶状态会发生变化。
例如，在雨天行驶时，摄像头可能会被雨水模糊，从而影响识别效果。
而多传感器信息融合技术可以将不同传感器的信息进行整合，从而得到更加准确、全面的天气和路况信息。
多传感器融合的智能车定位导航系统设计
多传感器融合的智能车定位导航系统设计一、多传感器融合的理论基础多传感器融合技术是指将不同类型的传感器信息进行融合，利用信息互补、互补优势，提高感知精度和可靠性的一种技术。
在智能车的定位导航系统中，常用的传感器包括全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）、激光雷达、摄像头等。
这些传感器各自都具有一定的优势和局限性，通过多传感器融合技术，可以充分利用各传感器的优势，提高智能车的定位导航精度和可靠性。
多传感器融合的理论基础主要包括传感器选择、传感器数据融合算法和融合结果评估三个方面。
在传感器选择方面，需要根据智能车的具体应用场景和需求，选择适合的传感器类型和数量；在传感器数据融合算法方面，需要根据各传感器的输出数据特点，选择合适的数据融合算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等；在融合结果评估方面，需要设计合适的融合结果评估指标，对融合结果进行量化评估和验证。
1.传感器选择在设计多传感器融合的智能车定位导航系统时，需要首先选择适合的传感器。
常用的传感器包括GPS、IMU、激光雷达、摄像头等。
GPS可以提供较为精确的位置信息，但在城市峡谷、密集林木等特殊环境下容易出现信号遮挡和多径效应，导致定位不准确。
IMU可以提供车辆的加速度和角速度信息，但存在漂移和积分累积误差。
激光雷达可以提供精确的障碍物距离和地图信息，但对环境要求较高。
摄像头可以提供丰富的环境信息，但对光照、天气等条件敏感。
在实际应用中，可以根据智能车的具体应用场景和需求，选择适合的传感器组合，例如在城市道路上行驶的智能车，可以选择GPS+IMU+激光雷达的组合。
2.传感器数据融合算法在选择好传感器后，需要设计合适的数据融合算法。
常用的数据融合算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。
这些算法可以将不同传感器的信息进行融合，提高定位导航的精度和可靠性。
以卡尔曼滤波为例，其可以通过对系统的状态进行预测和更新，将不同传感器的信息进行融合，得到更加精确的定位导航结果。
多传感器融合技术在自动驾驶中的应用研究
多传感器融合技术在自动驾驶中的应用研究随着科技的不断发展，自动驾驶技术的应用也越来越广泛。
而多传感器融合技术是实现自动驾驶的关键之一。
本文将从多传感器融合技术的定义、应用场景、优缺点和未来发展等方面进行探讨。
一、多传感器融合技术的定义多传感器融合技术是指将多个传感器的数据进行集成和处理，以获取更准确、更完整的信息。
这些传感器包括激光雷达、摄像机、毫米波雷达、GPS等。
在自动驾驶中，多传感器融合技术被广泛应用于环境感知、决策控制、定位导航等方面。
二、多传感器融合技术在自动驾驶中的应用场景1.环境感知环境感知是自动驾驶的重要组成部分，其任务是识别和理解周围环境。
多传感器融合技术可以将不同类型的传感器数据相互协作，生成二维或三维图像，以高精度地检测车辆周围的障碍物。
例如，激光雷达可以测量目标物体的距离和高度，摄像头可以拍摄图像，在这些数据的基础上，自动驾驶系统可以做出合理的决策。
2.决策控制自动驾驶车辆在行驶中需要做出许多决策，例如加速、减速、转弯等。
多传感器融合技术可以将不同传感器提供的数据融合起来，以实现更准确、更高效的决策。
例如，在紧急情况下，毫米波雷达可以检测到前方障碍物并向自动驾驶系统提供警告信息，系统可以根据不同传感器的数据进行处理，防止意外事故的发生。
3.定位导航定位导航是自动驾驶的关键之一，是指通过传感器获取车辆当前位置和方向。
多传感器融合技术可以将不同传感器的数据进行融合，以实现更准确的定位导航。
例如，GPS可以提供车辆在空间中的坐标信息，激光雷达可以测量车辆周围的距离信息，将这些数据进行融合，可以使车辆在导航过程中更准确地定位。
三、多传感器融合技术的优缺点1.优点多传感器融合技术可以将不同传感器的优点进行集成，获得信息更加全面和准确。
例如，激光雷达可以测量距离，摄像机可以获取车道信息和目标识别，GPS可以提供车辆位置和速度，将这些传感器的数据进行融合，可以大大提升自动驾驶的环境感知和定位导航性能。
传感器网络在智能交通中的应用
传感器网络在智能交通中的应用一、引言传感器网络（Sensor Network）是一种将许多普通传感器节点组成的集成网络，目的是对某一区域或某一标的物的状态、参数或行为进行实时监控、收集并传输数据的一种技术。
传感器网络在智能交通领域中的应用，可以帮助交通管理部门对城市道路、桥梁、隧道等交通场景进行动态管理和监测，避免人为的交通事故和塞堵现象的发生，进一步保障人们出行的安全、舒适和便利。
二、传感器网络在智能交通中的应用1.道路智能监测随着车辆数量不断增加，道路的安全性和稳定性成为一个重要的问题。
针对这一问题，可以在道路的各个位置上部署传感器节点，实时监测道路的温度、湿度、弯曲程度等信息，同时收集车流量等交通数据，实现对道路和车流的动态管理。
例如，当某个路段车流量较大时，可以进行智能化调度，进行交通疏导，避免交通拥堵现象的发生。
2.智能泊车管理城市停车难是当前的一个普遍问题。
通过使用传感器网络，可以将传感器装置在停车场门口或车位上，实时监测停车场内车位的满足度、车型等信息，以便车主能够及时得到准确的停车信息，提高车辆的停放效率。
同时，交通管理部门也可以利用这些数据进行停车场的智能调度，提高停车场的利用率。
3.路况实时警报通过部署传感器节点，可以实时监测道路的路况，包括路面湿滑、路面积水、路面损毁等情况。
当传感器发现异常状况时，可以自动发出警报，提醒驾驶员注意道路状况，避免交通事故的发生。
此外，交通管理部门也可以通过监测路况的变化，提前进行路面的维修和维护，保障道路的安全性和稳定性。
4.智能信号灯控制传统的信号灯控制系统是固定的时间间隔进行开关，这样会浪费大量的时间和能源。
使用传感器网络，可以实现对车流量、车速等交通信息的实时监测，及时地对信号灯控制系统进行调整，以提高交通效率和减少道路拥堵。
三、总结传感器网络在智能交通中的应用，可以极大地提高交通的效率和安全性，降低意外事故的发生率。
此外，通过对传感器网络采集到的数据进行分析，交通管理部门还可以采取更加科学合理的交通规划，进一步提高城市交通的质量。
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。
智能车载安全监测系统的设计与实现
智能车载安全监测系统的设计与实现在当今时代，科技的发展已经深入到我们生活的各个方面，汽车作为一种既方便又必要的交通工具，自然也没有错过这次变革。
智能车载安全监测系统便是其中的一种代表，在为司机、乘客带来更好的驾驶体验的同时，也为整个汽车行业注入了新的元素。
接下来，我将围绕这一主题，谈谈智能车载安全监测系统的设计与实现。
一、智能车载安全监测系统的意义智能车载安全监测系统可以说是一个对驾驶员和乘客都有着非常大帮助的技术，因此，它的意义也就显而易见了。
首先，最为直观的意义就是在保障行车安全方面。
智能车载安全监测系统可以通过多个传感器对驾驶员和乘客进行实时监测，产生各种指标，并通过先进的算法对这些指标进行分析，从而及时判断出驾驶员和乘客是否处于危险状态，为安全行车提供了有力的保障。
其次，智能车载安全监测系统还可以在行车中带来更好的驾驶体验。
比如，针对司机的疲劳驾驶，系统可以提醒驾驶员休息，从而帮助他更好地保持精神状态；针对乘客的状态，系统也可以对座椅的角度、舒适度等因素进行调节，提高乘坐的舒适度。
总体而言，智能车载安全监测系统的意义并不仅在于单一的安全，而是在于全面的性能提升，带来更好的驾驶体验，增强了汽车作为一种交通工具的竞争力。
二、智能车载安全监测系统的技术实现为了实现智能车载安全监测系统，我们需要考虑许多技术问题。
首先，传感技术是最为关键的部分之一。
在智能车载安全监测系统中，我们需要通过多种传感器对驾驶员和乘客进行监测，获得各种信息，比如疲劳程度、姿势、眼睛的状态、情绪等因素。
为此，我们可以采用多种传感技术，比如脑电波传感、眼球跟踪传感、压力感应传感、温度感应传感等。
这些传感技术可以结合起来，可以对一些复杂的情况进行判断，从而更加准确地获得监测数据。
接着，基于传感技术的数据采集，我们需要进行数据分析。
智能车载安全监测系统的数据分析主要包括两个方面：一是对数据进行初步处理，包括数据清洗、数据采样、数据挖掘等，将数据转化为可以使用的信息；二是利用各种算法对数据进行进一步分析，比如基于机器学习的算法、基于神经网络的算法、基于数据挖掘的算法等。
传感器技术在智能城市交通中的应用
传感器技术在智能城市交通中的应用在当今快速发展的城市中，交通问题一直是人们关注的焦点。
随着科技的不断进步，传感器技术正逐渐成为解决城市交通难题的关键因素。
传感器就如同城市交通系统的“眼睛”和“耳朵”，能够实时感知、收集和传递交通信息，为交通管理和出行者提供准确、及时的数据支持，从而提高交通效率、减少拥堵、提升安全性。
一、传感器技术的类型及工作原理在智能城市交通中，常见的传感器技术包括但不限于以下几种：1、地磁传感器地磁传感器通过检测地球磁场的变化来判断车辆的存在和通过。
当车辆经过时，会对周围的地磁场产生干扰，传感器能够捕捉到这种变化，并将其转化为电信号进行传输。
这种传感器通常安装在道路下方，具有安装方便、不易受环境影响等优点。
2、微波雷达传感器微波雷达传感器利用电磁波的反射原理来检测车辆的速度、距离和位置。
它向道路发射微波信号，当信号遇到车辆时会被反射回来，传感器通过分析反射信号的时间和频率变化，计算出车辆的相关信息。
微波雷达传感器在测速和车辆跟踪方面表现出色。
3、视频图像传感器视频图像传感器通过摄像头采集道路上的图像或视频信息，然后利用图像处理技术对车辆进行识别、跟踪和分析。
这种传感器可以获取丰富的交通数据，如车辆类型、车牌号、交通流量等，但对光照和天气条件较为敏感。
4、超声波传感器超声波传感器通过发射和接收超声波来测量车辆与传感器之间的距离。
当超声波遇到障碍物（如车辆）时会被反射，传感器根据反射时间计算距离。
它常用于停车辅助系统和车辆间距检测。
二、传感器技术在交通流量监测中的应用准确的交通流量监测对于城市交通规划和管理至关重要。
传感器技术能够实时获取道路上的车辆数量、行驶速度和方向等信息，为交通管理部门提供决策依据。
例如，地磁传感器可以安装在道路的各个路段，实时监测车辆的通过情况，从而计算出交通流量。
这些数据可以帮助交通管理部门了解道路的拥堵状况，及时调整信号灯时间，优化交通流量分配。
视频图像传感器则可以覆盖较大的区域，同时监测多条车道的交通情况。
智能循迹小车
智能循迹小车智能循迹小车1. 引言智能循迹小车是一种基于物联网和技术的智能。
它能够通过传感器感知周围环境，并根据事先设定的路线自主导航。
该小车在循迹过程中能够识别特定的路径，并根据标志物进行控制操作。
本文将介绍智能循迹小车的原理、功能和应用。
2. 原理智能循迹小车的原理基于感知技术和控制技术。
首先，它装备了多个传感器，包括红外线传感器、光电传感器等，用于感知路径上的特定标志。
当小车行驶过程中，传感器会发出信号并接收反馈，通过分析信号，智能系统能够确定当前的位置和方向。
其次，小车搭载了控制系统，能够根据传感器的反馈信息，自主调整方向和速度，以实现循迹行驶。
3. 功能智能循迹小车具备以下主要功能：3.1 循迹行驶智能循迹小车能够准确跟踪预设的路径。
通过传感器感知路径上的特定标志，例如黑线或者其他特定颜色的标志，小车能够自主根据这些标志来导航，保持在指定的路径上行驶。
3.2 避障功能除了循迹行驶，智能循迹小车还具备避障的能力。
它搭载了超声波传感器或者红外线传感器，能够探测到前方的障碍物，通过调整方向或停止行驶来避免碰撞。
这样能够提高小车行驶的安全性和稳定性。
3.3 远程控制智能循迹小车还支持远程控制功能。
用户可以通过方式App或者电脑等设备，在任何时间、任何地点对小车进行远程控制。
这样方便用户对小车的操作和监控。
4. 应用智能循迹小车的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：4.1 教育培训智能循迹小车可以作为一种教育工具，用于培养学生的动手能力、创造力和解决问题的能力。
通过编程和控制小车，学生能够深入了解物联网技术和的原理，提高科学技术素养。
4.2 物流运输智能循迹小车可以应用于物流运输行业。
它可以根据预设路线，自主导航、定位和运输物品。
在仓库、工厂等环境中，智能循迹小车能够自动从一个地点到另一个地点，提高物流效率并降低人力成本。
4.3 安防监控智能循迹小车还可以用于安防监控。
它能够巡逻特定区域，检测异常情况，并及时报警。
- 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)。
这就是所谓的时差测距法。
１．２
多传感器测距方案 本文中所用的智能小车是本文作者设计并加工的，结
构简单，小车的驱动是靠２个驱动轮来实现的，它们由步进
收稿Ｅｔ期：２０１３－０９—１３
万方数据
１４６
传感器与微系统
第３２卷
电机来控制，可以实现小车的直线运动、转弯和停止等操 作。核心控制器则是由Ａｒｄｕｉｎｏ控制器来控制的，控制器 通过实时采集传感器信息来控制小车的运动。传感器是超 声波模块ＨＣ—ＳＲ０４，该模块性能稳定，测度距离精确，模块 高精度，盲区小，探测距离为２—４５０ ｃｍ，精度可达０．２ 传感器的波束角为１５。。 在移动机器人行走过程中，由于随时可能遇到障碍物， 而且障碍物的大小、多少未知，所以，为了能够顺利到达目 的地，本系统设计使用６只超声波传感器进行检测现场的 环境信息，６只传感器相隔２０。放置，使它们的信息能够互 为补充。传感器分布如图１，其中，Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，ｓ４，ｓ５和Ｓ６ 为６只超声波传感器，箭头指向为移动机器人的运动方向。
０引
言
直处于安全区域内即可。
１
智能小车可以利用自身携带的传感器实时监测周围的 环境，在与障碍物发生碰撞前绕过障碍物，成功地实现自动 行驶。机器人避障和测距传感器有超声波传感器、红外传 感器、激光传感器及视觉传感器。超声波传感器信息处理 简单、距离分辨能力强、实时性强和价格低廉，所以，移动机 器人中多采用超声波传感器。目前，利用多超声波传感器 数据融合实现避障的文献很多，如，基于模糊控制器…、基 于模糊神经网络。２１和Ｄ—Ｓ证据理论旧１等，它们的共同点是 没有明确障碍物的具体信息，当障碍物情况比较复杂时 （如，障碍物尺寸、形状），它们就不能保证避障的可靠性。 本文提出的方法避开了讨论障碍物的具体信息，而是 直接根据传感器测量值计算出小车可以运动的安全区域。 不论障碍物的情况复杂与否，在避障过程中，只要让小车一
多超声波传感器测距系统
１．１超声波传感器测距原理
超声波测距原理是通过超声波发射器向某一方向发射 高频声波，一般为４０一４５ ｋＨｚ，在发射时刻的同时开始计 时，超声波在空气中碰到障碍物就立刻返回来，超声波接收 器收到反射波就立刻停止计时。超声波在空气中的传播速 度为Ｃ，而根据计时器记录的测出发射和接收回波的时间 差为ｔ，就可以计算出发射点距障碍物的距离ｓ，即
ｐｕｒｐｏｓｅ
ｔｏ
ｅｎｈａｎｃｅ ｔｈｅ ｏｂｓｔａｃｌｅ
ｉｎ
ｏｎ
ｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｆｏｒ ｍｕｌｔｉ—ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ ｗａｖｅ ｓｅｎｓｏｒ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇ
ｓｅｎｓｏｒ ｔｏ
ｔｈｅ
ｏｆ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ
ｆｏｒ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｒｅｓｕｈ，ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｓａｆｅｔｙ
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｕｌｔｉ・ｓｅｎｓｏｒ ｉｎ ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｓｅｃｕｒｉｔｙ
ｓ ｏｆ Ｏｌ ｅｎ ｏｚｒａｃｃａｒ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ
ＺＨＡＮＧ
Ｈｏｎｇ，ＱＩＡＮ
Ｓｈｅｎｇ，ＣＨＥＮ Ｌｕ
（Ｊｉａｎｇｓｕ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｆｏｏｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，
２．１
超声波传感器输出模型的建立
对超声波传感器的输出电压进行观测，模型假定为 ｆｘ［ｋ］＝石［ｋ－１］＋ｎ［ｋ］ 【ｚ［ｋ］＝戈［ｋ］＋仞［ｋ］ 其中，戈［ｋ］为超声波传感器的输出电压，是待估计量，
“ｋ］为系统的扰动噪声，一般为零均值高斯白噪声，方差
为盯；，ｚ［ｋ］为受噪声污染的观测，州［ｋ］为测量电压时引入 的测量误差，一般为零均值高斯白噪声，方差为盯：。
ａｎｄ ｉｔ ｉｓ ａｂｌｅ ｔｏ ｐｒｏｖｉｄｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｅｓ ａｖｏｉｄａｎｃｅ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｕｈｒａｓｏｎｉｃｗａｖｅ ｓｅｎｓｏｒ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ
ｃａｒ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｓｅｃｕｒｉｔｙ
ｚｏｎｅｓ；ｏｂｓｔａｃｌｅｓ ａｖｏｉｄａｎｃｅ
ｚｏｎｅ
ｔｈｒｏｕｇｈ ｍｅｔｒｉｃａｌ ｄａｔａｓ ｏｆ ｍｕｌｔｉ—ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ
ｃａｒ
ｗａｖｅ
ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
ｚｏｎｅｓ
ｏｆ ｔｈｅ
ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｓｐａｃｅ
ａｒｅａ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｅｃｕｒｉｔｙ
ｏｂｔａｉｎｅｄ ｂｙ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｒｅｌｉａｂｌｅ，
求。
而隐含层节点个数由用户凭经验决定，个数过少，将影响网 络的有效性；过多，会大幅度增加网络训练的ｍｔｆｓｑ。为简单 起见，本文只论述针对传感器ｓ１的神经网络处理，其余 ５个作相似处理。 凭借经验和试凑法最终确定传感器ｓｌ的ＢＰ神经网 络结构如下：该网络有４层结构，即１个输入层、２个隐含 层和１个输出层，其中，输入层１个节点，２个隐含层各 １０个节点，输出层１个节点；其中输入值即为每只传感器 的测量值，输出值即为该测量值对应到车体中心的变换值； 所有神经元的活化函数均使用ｓ型正切函数ｔａｎｓｉｇ，即
传感器测量值
（ｃｍ） ６７．４ ７３．７ ８０．５ ８５．８ ９０．０ ９５ ７ ９８．９
１０３ ｌ
障碍物到 车体中心距离（ｃｍ）
８２．４ ９０．１ ９６．２ １００．５ １０６ ８
１１１．７
图２数据预处理效果
Ｆｉｇ ２ Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｄａｔａ
３２ ８ ４２
６
ｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔ
碍物的距离，该测量值并不能直接用于后续的避障处理，还 需要将该测量值变换到车体中心Ｏ到障碍物的距离，这样 ６只传感器就可以进行数据融合用于后面的避障处理。针 对６只传感器，本文拟用６个ＢＰ神经网络来实现上述的距 离变换。ＢＰ算法作为人工神经网络的一种比较典型的学 习算法，主要结构是由１个输入层，１个或多个隐含层，１个 输出层组成，各层由若干个神经元构成，每一个节点的输出 值由输入值、作用函数和阈值决定。网络的学习过程包括 信息正向传播和误差反向传播２个过程。在正向传播过程 中，输入信息从输入层经隐含层传到输出层，经作用函数运 算后得到输出值和期望值比较，若有误差，则误差反向传 播，沿原先的连接通路返回，通过逐层修改各层神经元的权 值，减少误差，如此循环直到输出的结果符合精度要求为
ｃａｒ
ｒｕｌｅｓ，ｃａｎ ｒｅａｌｉｚｅ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ．Ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ ｏｂｓｔａｃｌｅｓ ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｉｓ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ａｂｉｌｉｔｙ ａｖｏｉｄａｎｃｅ，ｐｒｅｓｅｎｔｓ ｏｆ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ
ａｎ ｃａｒ
ｏｆ ｔｈｅ ｋｅｙ ｑｕｅｓｔｉｏｎ
２０１３年第３２卷第１２期
传感器与微系统（Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ
ａｎｄ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）
１４５
多传感器在确定智能小车安全区域中的应用
张洪，钱胜，陈路
（江南大学机械工程学院。江苏省食品先进制造装备技术重点实验室，江苏无锡２１４１２２） 摘要：智ｆｌＢ／ｌ，车根据不同传感器的信号，按照一定的规则来控制小车的方向角和速度，可以实现自主导 航，成功避障是提高非结构化环境中智能小车自主能力的关键问题之一。为了能实现自主避障，提出了一 种基于多超声波传感器的信息处理算法，该算法通过对多只超声波传感器的测量数据的处理，并根据处理 结果确定小车运动空间的安全区域。实验证明：该方法计算得到的安全区域较为可靠，能为自主避障提供 有效的信息。 关键词：超声波传感器；智能小车；信息处理；安全区域；避障 中图分类号：ＴＰ２１２．９；ＴＰ２４２．６ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００－９７８７（２０１３）１２－０１４５－－０４
万方数据
第１２期
张洪，等：多传感器在确定智能小车安全区域中的应用
表１神经网络训练样本
Ｔａｂ １ Ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｒａｉｎｉｎｇ ｓａｍｐｌｅｓ
１４７
Ｅ 芒
髓 型
传感器测量值
（ｃｍ） １６．７ ２１．１ 采样序列
２７ ２
障碍物到 车体中心距离（ｃｍ）
３２．６ ３６．９ ４２ ２ ４８．９ ５７．６ ６３．１ ６７．２ ８０．０
图１传感器分布
Ｆｉｇ １ Ｓｅｎｓｏｒｓ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ
在图ｌ中，因为超声波传感器之间的安装位置相差 ２０。，而超声波传感器的波束角为１５。，如果超声波同时发 射，有可能会产生相互干扰。如果采用轮循方式”，即一 个接收一个地发射超声波，虽然可以消除串扰回波的影响， 但是６只超声波传感器轮循一次周期较长，降低了采样频 率。为了在不降低采样频率的同时消除超声的相互干扰， 本系统将６只传感器分成Ａ（ｓ１，Ｓ３，Ｓ５）和Ｂ（Ｓ２，ｓ４，Ｓｆｉ） ２组，在同一组内的２只传感器安装位置相差４０。。通过计 算可知，这种情况下超声波传感器同时工作不会产生干扰， 因而，一组里的超声波传感器可以同时工作，组与组之问则 采用分组循环发射方式工作，这样既可以达到很高的采样 频率，同时也满足了系统的实时性要求。 ２数据预处理 传感器在实际的工作环境中往往无法保证获得障碍物 距离信息准确无误。当传感器测量返回的信号与环境息息 相关，譬如：环境中存在像泡沫或衣服之类的吸收超声波的 物体，会使得返回的信号不准确，甚至存在噪声污染发生漫 反射时，测量的距离信息可能就不可靠。为了保证运行的 可靠性，需要进行数据的预处理。 常见的数据预处理滤波算法Ｎ ｏ有多种，如，限幅滤波 法、中位值滤波法、算术平均滤波法等，这些通用的滤波 算法滤波效果均不理想，本文选用卡尔曼滤波算法。卡尔 曼滤波器。６ｌ是一个最优化自回归数据处理算法，对于解 决很大部分的问题，它是最优、效率最高的甚至是最有用