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。
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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
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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
ＩＩ
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．