智能小车中的迷宫算法
基于赛道记忆的迷宫智能小车的设计
基于赛道记忆控制算法的智能小车的设计摘要：本系统采用A T89S52芯片为核心进行设计，实现了小车智能寻迹，自主学习和信息无线传输等功能，从而在监测端对获取的信息进行实时显示及语音提示。
本系统真对现实中对未知区域实时探测的需求，适当进行了简化，利用迷宫寻迹进行模拟。
小车在迷宫中行进的过程中，会自动寻迹，通过一次迷宫遍历，就能自主学习，计算出最优路径，全过程可在监测端实时显示。
关键词：语音提示；自主学习；控制算法；无线通信引言当今社会，科学技术日新月异，应用自动化设备，计算机处理，现代化通讯，数字化信息，现代化显示设备等高新技术而建立的现代化智能监控等系统已经得到充分的发展与应用，智能机器人也就应运而生。
同时，在建设以人为本的和谐社会的过程中，智能服务机器人能够完成考古发掘，海底揭密，宇宙探索等危险作业，以保证人身安全。
本系统便是一个简化的智能机器人，能够实现智能寻迹和迷宫路径优化等功能，可进一步完善，应用到实际生活，为人们的生活提供便利。
1.系统框架1.1 功能概述本系统主要是让小车自主的从迷宫的入口走到出口，并把行走的轨迹传输给监测端，显示出小车的实时信息，并以语音形式播报，另外，无线传输模块还具有自动组网的功能，在多台小车之间也可以通信，这样，多台小车同时探测这一迷宫能大大的提高效率。
1.2 框图如图1所示，首先传感器检测路面信息，将检测到信息传给单片机，单片机对信息进行分析、处理以后，一方面通过电机驱动控制电机转动，另一方面将数据通过无线电路发送给监测端，当监测端收到信息后，将数据转换为字符通过液晶显示，同时用语音模块提示相关信息。
图1 硬件框图2.硬件系统设计2.1 单片机最小系统本系统采用AT89S52单片机作为核心控制器。
最小系统如图2所示。
图2 最小系统2.2 电机驱动采用专用芯片L297N作为电机驱动芯片。
L297N是一个具有高电压大电流的全桥驱动芯片，它相应频率高，一片L297N可以分别控制两个直流电机，而且还带有控制使能端。
智能小车中的迷宫算法
智能小车中的迷宫算法2008-10-27 15:20智能小车中的迷宫算法看了周立功上面的电脑鼠走迷宫的视频感觉非常有趣，一直都做个小车玩，可没材料，只能看着视频上的小车路行轨迹整出来了这个算法，我不知道真正的算法是怎么实现的，这只是我自己想的一个算法，而且没有完整的小车程序，有空买了小车的再整理总程序。
/pro_ydkz/MicroMouse615.asp这是视频地址。
先看看那大体的迷宫图，随便画的，不是很准确，红色的是小车的运行轨迹，蓝色小圈表示要保存的节点，右下角是起始点：首先是数据结构，对于整个程序来说，首先要做的是把整个图存下来，有过数据结构基础的这个应该不难，图一般是以结点的方式存储，也就是图中的蓝色小圈，结点的存储格式也是很重要的，我前后尝试了好几种才确定下来。
节点有两中逻辑相连方式，一个是图形连接，对应* lt_north,*lt_west,*lt_south,*lt_east，一个是线性连接，对应*frontpoint和*nextpoint，线性连接是为了容易判断当前小车所到结点是否已经记录，也为了后面迷宫算法的树形实现。
如下：Struct mappoint{Float point_x,point_y; //我是以坐标形式存储，这事相对坐标Bool ltb_north,ltb_west,ltb_south,ltb_east; //这是记录每个结前后左右是否有相通结Mappoint * lt_north,*lt_west,*lt_south,*lt_east; //这是前后左右相通节点的地址Mappoint *frontpoint,*nextpoint; //这是前一结点和后一结点的地址}看着很简单，但他确实很简单，但你也得尝试几次才会知道怎样组织最合适。
下面是算法了，首先是程序的流程，可怜的我到现在还没用过超声波传感器和伺服电机，所以只能假设了，伺服电机貌似得用时钟中断控制，超声波假设也是轮询寄存器。
智能迷宫寻迹小车报告
1.4传感器个数的比较与选择
方案一总共5个传感器，两个传感器用来检测小车是否偏离轨迹，另外三个传感器用来检测小车是否遇到路口（前方.左方及右方各一个），由前方传感器来检测终点。（如图1.1）
方案二总共6个传感器，其中两个传感器用来检测小车是否偏离轨迹，另外三个传感器用来检测小车是否遇到路口（前方.左方及右方各一个），还有一个传感器配合前方的传感器来检测终点。（如图1.2）
1方案论证与比较
1.1传感器的选择与比较
方案一采用摄像头，然后用CCD处理技术，对采集的信号进行分析。
方案二使用光敏传感器，能够采集回来黑与白两种信号，然后进行处理与分析。
由于采用摄像头进行CCD处理所用的硬件搭接较为繁琐，并且处理起来还比较麻烦，而光敏传感器TCRT5000可以虽然智能识别黑与白两种颜色由于现场条件，并不能对其造成干扰，而且其反应速度快，响应时间短，故此，我们选用光敏传感器TCRT5000。
2.为了让小车刚刚检测偏离轨迹就做出调整，同时又给小车在走直线时留有余量，经过不断实践测试，认为检测偏离轨迹的两个传感器间距以2.1cm为最佳。如图1.9所示。
图1.8检测转弯路口传感器位置的计算
图1.9检测偏离轨迹的传感器示意图
3.为了两检测终点的传感器能够准确快速的检测并识别出终点，设定两传感器间距离为2.1cm。
走迷宫的智能小车
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关于走迷宫的智能小车
浅析设计：在此我们假设使用左手法则在假设路径下
为了记忆迷宫的详细信息，需要对迷宫进行标记，或许你可以采用结构体数 组来记录这些信息。
struct Dat { int x,y; //所处位置 char dir;//路况 }dat[?];
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关于走迷宫的智能小车
其它： 怎样走直线？ 如何精确转弯？ 速度如何控制？ 传感器如何选择？ 。。。
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传感器如何选择？
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精确转弯
◆ 采用三轮小车，四轮小车······ ◆原因：······
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速度如何控制？
@车模控制@传感器
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祝每一位参பைடு நூலகம்者，取得好成绩！
走迷宫的智能小车
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关于智能小车
◆ 基本构成： 车体、传感器、控制中心、电机驱动、电源等 ◆ 何谓智能：。。。 ◆ 赋予智能：
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关于走迷宫的智能小车
原理：采用部分迷宫探索的策略，试探性的寻找出口。 小车在巷道内行走 , 如果最后无路可走 ,则该巷为 “ 死巷” ; 小车在巷道内行走的方向最多只有 3个( 前 、 左 、 右) , 如果 存在 2 个或 2 个以上的方向可以行走 ,称为 “ 交叉” 。 遇有 交叉时 , 在行走方向的选择上可有如下几种选择法则 ：
自动小车走迷宫的设计与实践
自动小车走迷宫的设计与实践摘要：在自动控制领域，通过对直流电动机的控制可以实现机器人、小车等的智能化。
本文利用红外避障传感器检测障碍物，所测得信息反馈给小车控制电路，从而控制DIY竞赛小车两直流电机的正反转，实现了小车自动从事先所设定的迷宫中走出。
整个控制电路以单片机AT89C51为核心，电路结构简单、可靠性较高，实验测试结果基本达到预期目标。
关键词：AT80C51单片机；红外避障传感器；调速；电动小车引言当今社会，科学技术日新月异，时代前进的步伐越迈越宽，随着汽车工业的迅速发展，关于汽车的研究也就越来越受人关注。
全国大学生电子设计竞赛控制类题目也多次使用过小车的智能化控制，全国各高校也都很重视该题目的研究，可见其研究意义很大。
本文所设计的电动小车控制电路让小车具有了避障功能，在事先所设定的迷宫入口处打开电源后，小车可以独立从迷宫中走出。
根据题目的要求，确定如下方案：在现有玩具电动车的基础上，加红外线避障感器实现对电动小车前方道路的实时测量，并将测量数据传送至单片机进行处理，然后由单片机根据所检测的各种数据实现对电动车的智能控制。
这种方案能实现对电动车的运动状态进行实时控制，控制灵活、可靠、精度高，可满足系统的各项要求。
本设计采用MCS-51系列中的AT89C51单片机为控制核心，利用红外避障传感器检测道路上的障碍，控制电动小汽车的自动避障功能，实现小车自动从迷宫中走出。
1 功能概述及总体方案设计1.1功能概述本设计的“自动小车走迷宫”这一套系统主要是让小车自主的从迷宫的入口走到出口。
在这一过程中，小车通过前、左、右三个红外避障传感器现对周围障碍物的实时测距来实现避障功能；在小车的行走过程中，也会实时地把小车前方的道路状况反应给单片机。
如图1.1所示为迷宫示意图：图1.1迷宫示意图1.2 总体方案设计本设计将系统分为小车控制模块、红外检测模块、速度调节三个大模块。
其中小车控制模块包括控制小车轮子的转动；红外检测包括对小车前方道路状况的探测从而做出相应的动作。
用Q-learning算法实现自动走迷宫机器人
⽤Q-learning算法实现⾃动⾛迷宫机器⼈项⽬描述：在该项⽬中，你将使⽤强化学习算法，实现⼀个⾃动⾛迷宫机器⼈。
如上图所⽰，智能机器⼈显⽰在右上⾓。
在我们的迷宫中，有陷阱（红⾊炸弹）及终点（蓝⾊的⽬标点）两种情景。
机器⼈要尽量避开陷阱、尽快到达⽬的地。
⼩车可执⾏的动作包括：向上⾛u、向右⾛r、向下⾛d、向左⾛l。
执⾏不同的动作后，根据不同的情况会获得不同的奖励，具体⽽⾔，有以下⼏种情况。
撞到墙壁：-10⾛到终点：50⾛到陷阱：-30其余情况：-0.1我们需要通过修改robot.py中的代码，来实现⼀个 Q Learning 机器⼈，实现上述的⽬标。
Section 1 算法理解1.1 强化学习总览强化学习作为机器学习算法的⼀种，其模式也是让智能体在“训练”中学到“经验”，以实现给定的任务。
但不同于监督学习与⾮监督学习，在强化学习的框架中，我们更侧重通过智能体与环境的交互来学习。
通常在监督学习和⾮监督学习任务中，智能体往往需要通过给定的训练集，辅之以既定的训练⽬标（如最⼩化损失函数），通过给定的学习算法来实现这⼀⽬标。
然⽽在强化学习中，智能体则是通过其与环境交互得到的奖励进⾏学习。
这个环境可以是虚拟的（如虚拟的迷宫），也可以是真实的（⾃动驾驶汽车在真实道路上收集数据）。
在强化学习中有五个核⼼组成部分，它们分别是：环境（Environment）、智能体（Agent）、状态（State）、动作（Action）和奖励（Reward）。
在某⼀时间节点t：智能体在从环境中感知其所处的状态智能体根据某些准则选择动作环境根据智能体选择的动作，向智能体反馈奖励通过合理的学习算法，智能体将在这样的问题设置下，成功学到⼀个在状态选择动作的策略。
1.2 计算Q值在我们的项⽬中，我们要实现基于 Q-Learning 的强化学习算法。
Q-Learning 是⼀个值迭代（Value Iteration）算法。
与策略迭代（Policy Iteration）算法不同，值迭代算法会计算每个”状态“或是”状态-动作“的值（Value）或是效⽤（Utility），然后在执⾏动作的时候，会设法最⼤化这个值。
小车走迷宫ppP
微机原理与接口技术实训实验报告（小车走迷宫）所属系部：电气信息工程系班级：通信技术姓名：指导老师：摘要本次所做的课题是小车走迷宫。
即通过编程使小车在事先准备的迷宫中行走，通过小车上安装的红外模块对迷宫障碍的判断来改变小车的前进方向，使小车在不碰撞迷宫挡板的情况下，用最短时间走出迷宫。
小车使用Philips公司生产的P89V51增强型芯片，用汇编语言进行程序编写，传感器使用红外发射接收模块。
对每个红外模块的发射距离要在迷宫当中进行适当的调整，使红外模块的探测距离刚好，从而更好地判断小车的当前状态，红外模块分别安装在小车的左、右、前方，用一个端口发射，然后分别接收。
将每个端口接收的数据，存放后再比较，根据自己编写的程序，使小车接收的数据有对应的动作。
在这次课题所使用的迷宫地图中，有四个“丁”字路口，因此在单片机编程中，我们通过一个寄存器如 R7对“丁”字路口的个数进行计数。
然后将所计的数据值与自己所设置数据进行判断，满足自己所设定的数据，就给小车对应的动作，使小车顺利走过每个“丁”字路口。
关键字：迷宫；红外发射接收模块；“丁”字口计数目录第一章整体阐述.......................................................... - 4 -1.项目要求............................................................. - 4 -2.解决方法............................................................. - 5 -3.流程图............................................................... - 5 - 第二章硬件描述.......................................................... - 8 -1.硬件电路............................................................. - 8 -1.1复位监控电路、时钟振荡电路、二极管显示.......................... - 8 -1.2声控电路........................................................ - 8 -1.3通信电路........................................................ - 9 -1.4按键及显示...................................................... - 9 -1.5模块与电机接口................................................. - 10 -1.6传感器部分..................................................... - 10 -1.7电机驱动与电源................................................. - 11 -2.主要功能描述........................................................ - 11 -2.1单片机......................................................... - 11 -2.2传感器......................................................... - 12 -2.3驱动部分....................................................... - 13 -2.4驱动子程序..................................................... - 15 -2.5总体功能....................................................... - 16 - 第三章程序清单......................................................... - 17 - 第四章总结............................................................. - 20 -1、总结1 ............................................................. - 20 -2、总结2 ............................................................. - 21 - 第五章参考文献......................................................... - 22 -第一章整体阐述1.项目要求使用计算机编程软件keil uvision编写小车单片机程序，单片机使用Philips公司生产的P89V51RD2XX增强型芯片，在小车上加装3—5个红外发射接收模块，通过红外模块发射接收红外线来判断迷宫的障碍位置，然后将判断的结果与实际迷宫状况相结合，根据迷宫的状态在程序中给予正确的小车行进动作，小车驱动使用PWM调速，使小车成功的避开迷宫障碍，走出迷宫。
机器人路径规划算法
机器人路径规划算法机器人路径规划算法是指通过特定的计算方法，使机器人能够在给定的环境中找到最佳的路径，并实现有效的移动。
这是机器人技术中非常关键的一部分，对于保证机器人的安全和高效执行任务具有重要意义。
本文将介绍几种常见的机器人路径规划算法，并对其原理和应用进行探讨。
一、迷宫走迷宫算法迷宫走迷宫算法是一种基本的路径规划算法，它常被用于处理简单的二维迷宫问题。
该算法通过在迷宫中搜索，寻找到从起点到终点的最短路径。
其基本思想是采用图的遍历算法，如深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）等。
通过递归或队列等数据结构的应用，寻找到路径的同时保证了搜索的效率。
二、A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，广泛应用于机器人路径规划中。
该算法通过评估每个节点的代价函数来寻找最佳路径，其中包括从起点到当前节点的实际代价（表示为g(n)）和从当前节点到目标节点的估计代价（表示为h(n)）。
在搜索过程中，A*算法综合考虑了这两个代价，选择总代价最小的节点进行扩展搜索，直到找到终点。
三、Dijkstra算法Dijkstra算法是一种最短路径算法，常用于有向或无向加权图的路径规划。
在机器人路径规划中，该算法可以用来解决从起点到目标点的最短路径问题。
Dijkstra算法的基本思想是，通过计算起点到每个节点的实际代价，并逐步扩展搜索，直到找到目标节点，同时记录下到达每个节点的最佳路径。
四、RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Tree）是一种适用于高维空间下的快速探索算法，常用于机器人路径规划中的避障问题。
RRT算法通过随机生成节点，并根据一定的规则连接节点，逐步生成一棵树结构，直到完成路径搜索。
该算法具有较强的鲁棒性和快速性，适用于复杂环境下的路径规划。
以上介绍了几种常见的机器人路径规划算法，它们在不同的场景和问题中具有广泛的应用。
在实际应用中，需要根据具体的环境和需求选择合适的算法，并对其进行适当的改进和优化，以实现更好的路径规划效果。
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智能小车中的迷宫算法
2008-10-27 15:20
智能小车中的迷宫算法
看了周立功上面的电脑鼠走迷宫的视频感觉非常有趣，一直都做个小车玩，可没材料，只能看着视频上的小车路行轨迹整出来了这个算法，我不知道真正的算法是怎么实现的，这只是我自己想的一个算法，而且没有完整的小车程序，有空买了小车的再整理总程序。
/pro_ydkz/MicroMouse615.asp这是视频地址。
先看看那大体的迷宫图，随便画的，不是很准确，红色的是小车的运行轨迹，蓝色小圈表示要保存的节点，右下角是起始点：
首先是数据结构，对于整个程序来说，首先要做的是把整个图存下来，有过数据结构基础的这个应该不难，图一般是以结点的方式存储，也就是图中的蓝色小圈，结点的存储格式也是很重要的，我前后尝试了好几种才确定下来。
节点有两中逻辑相连方式，一个是图形连接，对应* lt_north,*lt_west,*lt_south,*lt_east，一个是线性连接，对应*frontpoint和*nextpoint，线性连接是为了容易判断当前小车所到结点是否已经记录，也为了后面迷宫算法的树形实现。
如下：Struct mappoint
{
Float point_x,point_y; //我是以坐标形式存储，这事相对坐标
Bool ltb_north,ltb_west,ltb_south,ltb_east; //这是记录每个结前后左右
是否有相通结
Mappoint * lt_north,*lt_west,*lt_south,*lt_east; //这是前后左右相通节点的地址
Mappoint *frontpoint,*nextpoint; //这是前一结点和后一结点的
地址
}
看着很简单，但他确实很简单，但你也得尝试几次才会知道怎样组织最合适。
下面是算法了，首先是程序的流程，可怜的我到现在还没用过超声波传感器和伺服电机，所以只能假设了，伺服电机貌似得用时钟中断控制，超声波假设也是轮询寄存器。
那大体流程图是这样的：
先说一下的是小车的行驶流程，小车是以右手法则判断的，即先为右，次为前，再次为左，每当传感器变化时先计算出此结点的相对坐标，并判断这个结点是否存在，不存在就建立新结点，并根据当前值设置其方向量和其他相邻结点的指针并设置线性表的当前顺序结点。
因为小车是以右为先，当前面有两个方向时他会转向优先方向，这时可以把没走的bool型设置成true，相应的指针设置成空，这样表示此方向可以走但没有行驶过。
如果结点存在，先将当前结点与此结点连接，并以此结点为起始结点向上查询最近的有方向为通但未行驶过的结点，并找出这两个结点最短路径并回走，继续探索未探索的路径。
这个寻找两结点的算法是这个程序中的中心算法。
首先是时钟控制伺服电机的转动并记录脉冲以计算小车的坐标，设定一个方向量，可以首先在主程序中设置一个枚举类型，这样好理解，也可以直接一个整型量，只要小心点用就好，可以设个int lt_dir;用1、2、3、4表示东、西、南、北，当小车转弯时判断当前值并改变。
接下来是图的建立，先建立一个图的跟结点，mappoint lt_map;并根据传感器信息设置四个方向的值，其坐标值设置为0，0。
主程序中要有个当前结点实例，以保存小车最近走过的结点lt_this。
当判断到有个新的结点时就创建一个新的结点，不用实例一个实例名，直接用当前结点相对方向的指针指向就行了，并将当前的线性结构的下一指针指向当前结点，例如假设现在小车向北行驶（以上北下南左西右东为准），行驶到一个北向导通，右向也导通的结点，由于右向比前向的优先级大，所以就要往右拐，并保存当前结点，如下：
*Lt_this.north=new mappoint(); //这是上一结点北方向结点的指针，即指向此结点
*Lt_this.nextpoint=lt_this.north; //这是上结点的线性存储指针，保存当前结点指针
*Lt_this.north.frontpoint=lt_this; //将当前结点的线性表的前一结点指向前一结点
*lt_this=lt_this.north; //将当前结点切换成此结点
*lt_this.south=lt_this.front; //相对于此结点上一结点位于他的南向*lt_this.ltb_north=true; //北向和西向和南向都导通，
*lt_this.ltb_west=true;
*lt_this.ltb_south=true;
当行驶到以记录过的点时就要靠线性结构从当前结点往上查询看哪一个点
有导通方向但小车没行驶过的路径，就以此两点计算出最短路径，计算出以此路径回走继续探索迷宫，记录完整个迷宫就回起点准备第二次进军最短迷宫路径了。
最短路径算法：
这是这个的中心算法，其实有很多种算法都可以实现，我是结合树形结构实现的。
就是另外建一张图，当前结点为树根，依照右手法则将每个结点线性的存储到表中，新加结点都要查询一次是否和当前树中的两个结点有连接，若是，就以此点延两棵树枝逆向计算出两个路径的长度，将此结点保存到长度短的树枝中，如果一样长就以右手先保存。
当探索到目标结点时就加入此树枝并结束此树枝的探索，如果此树枝连接不到目标结点就结束了可以删除也可以不做处理直接终结。
最后结束所有结点的探索时就延此树根逆向超找目标结点，超找到就以此树枝逆向求长度，找到最短路径的结点，以此结点前进。
算法就不写了，等器件买来整个程序写完再发上来。
最后发一下牢骚，TMD真是无奈，到了这个破烂三本学校啥子东西都没有，实验室是刚建的什么器件都没有，想做个什么东西都得自己买，要是等学校买还不知道等到哪辈子。
以前还觉得大学都差不多，随便上个都一样，现在才知道差距，有实力学校的什么实验室都有，什么器件都有，想做哪个方面就给你器材。
哎！无奈了，刚给凌阳小车下了订单，等着到货就把这个做好，还是自己掏的腰包，可怜啊！！！。