小车自动避障及路径规划
小车的路径跟踪与自动避障
小车的路径跟踪与自动避障摘要：本文根据智能小车在一个存在障碍物区域内使用自动避障及路径跟踪方法的任务要求，设计出路径选择和自动避障的系统方案，并在MATLAB平台下进行模拟。
主要内容为：构建智能小车的模拟器，编程，模拟，通过分析车辆的方位和到目标点的位置和距离，对转向角进行选择，确定车辆下一刻的位置，及转弯轨迹；选择Follow The Carrot和Pure pursuit算法进行路径跟踪，并将两种算法所产生的效果进行比较，使小车更好的向目标点转换进行路径跟踪；选择VHF或VHF+的方法进行避障系统的设计，通过创建极坐标直方图直观的表现出障碍物的位置及距离，更加精确安全的完成避障。
关键词：无人驾驶车辆，自动避障，路径跟踪，MATLAB路径跟踪1.1 Follow The Carrot算法在Follow The Carrot算法中，你将在前面的路径上选择一个carrot点，然后试图直接让小车直接转向该点，如图3-1所示，就像你拿着carrot点在车辆前面一样，并试图通过转向到达这个carrot点一样。
为了计算carrot点的位置，我们首先选择路径上的最近点，垂直于路径的，为了决定车辆最接近的路径的哪一段，要循环遍历所有路段，并选择最接近车辆的路段。
因为一个段是有限的，所以车辆可能是在这段线段的垂线之外，如图3-3所示。
在这种情况下，最近点是一个端点是端点之一，我们必须确定哪个端点。
图1：车辆与路径上最近的点之间的距离。
1.2 Pure Pursuit算法Pure Pursuit方法是对Follow The Carrot方法的一种改进，其实两种方法是非常相似的。
Pure Pursuit方法和Follow The Carrot方法之间的主要区别在于：在路径跟踪的过程中，在车辆和carrot点之间增加了一段圆弧，而不是直接转向carrot点。
Pure Pursuit和避障相结合的一个问题是VFH+方法直接在目标点给出一个转向角，就像Follow The Carrot一样。
车辆自动路线规划与避障技术研究
车辆自动路线规划与避障技术研究下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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车辆自主避障算法
车辆自主避障算法引言车辆自主避障算法是指通过计算机算法和传感器技术，使车辆具备识别障碍物并自动避开的能力。
该算法在现代智能交通系统和自动驾驶技术中扮演着重要角色。
本文将全面、详细、完整地探讨车辆自主避障算法的原理、应用以及未来发展方向。
原理1. 传感器数据采集车辆自主避障算法依赖于传感器数据的准确采集。
常用的传感器包括激光雷达(Lidar)、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以提供精准的距离和位置信息，摄像头可以获取图像数据，超声波传感器可以测量距离。
2. 障碍物识别通过分析传感器数据，算法可以识别出障碍物的位置、大小和形状。
常用的障碍物识别算法包括基于深度学习的目标检测算法和特征提取算法。
3. 路径规划一旦识别出障碍物，算法需要确定车辆的最佳路径以避开障碍物。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和最小耗散算法。
4. 控制与执行最后，算法需要将路径规划结果转化为车辆的控制指令。
这些指令可以是油门、刹车和转向角度等。
应用车辆自主避障算法在许多领域都有广泛应用。
1. 自动驾驶汽车自动驾驶汽车是车辆自主避障算法的重要应用之一。
通过将该算法与其他感知、定位和决策算法相结合，车辆可以根据周围环境自主规划行驶路线并避开障碍物。
2. 物流和仓储机器人物流和仓储机器人也需要具备自主避障能力，以有效地处理货物并避免碰撞。
车辆自主避障算法可以使机器人智能地规避障碍物，提高工作效率和安全性。
3. 农业机器人农业机器人可以利用车辆自主避障算法在农田中自主行驶，避开障碍物并完成播种、浇水等任务。
这为农业生产带来了更高的自动化水平和生产效率。
发展趋势1. 深度学习的应用随着深度学习技术的发展，越来越多的研究将深度学习与车辆自主避障算法相结合。
深度学习可以提取传感器数据中的高级特征，从而提升障碍物识别的准确性和效率。
2. 多传感器融合为了提高避障的可靠性，研究人员正在研究如何将多种传感器的数据融合起来。
通过综合使用激光雷达、摄像头和超声波传感器等多种传感器，可以得到更全面、准确的环境感知信息。
智能小车的避障及路径规划
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。
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。
自动驾驶中的路径规划和避障算法研究
自动驾驶中的路径规划和避障算法研究近年来，自动驾驶技术得到了快速发展，成为汽车行业的一个热点领域。
在自动驾驶车辆的技术体系中，路径规划和避障算法是关键技术之一。
本文将从理论和应用两个角度出发，对自动驾驶中的路径规划和避障算法进行探讨。
路径规划技术路径规划是指在车辆行驶过程中，根据起点和终点位置，通过沿着道路上的各种限制条件，找到一条符合要求的行驶路线。
在自动驾驶中，路径规划涉及到局部路径规划和全局路径规划两个方面。
局部路径规划通常是指基于车辆周围信息进行路径规划，如基于激光雷达的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）和RRT（Rapidly-exploring Random Tree，快速探测随机树）算法。
局部路径规划是自动驾驶中最基本的路径规划方式，能够实现车辆的较为稳定和安全的运动。
全局路径规划则是指在整个路网中进行路径规划，根据起点和终点的位置信息进行全局搜索。
全局路径规划涉及到障碍物的避让和通行能力的考虑，一般使用A*算法或D*算法。
全局路径规划能够在多种复杂情况下进行路径规划，如在城市区域内进行导航。
避障算法技术自动驾驶车辆在行驶过程中，需要将周围的环境信息进行感知和分析，然后判断障碍物的类型，并根据障碍物的情况进行适当的避让动作。
避障算法是决定自动驾驶车辆避让逻辑和行为的基础。
在自动驾驶中，避障算法主要包括基于传感器感知的避障算法和基于深度学习的避障算法。
基于传感器感知的避障算法，常用的感知设备如激光雷达、摄像头、超声波等，以此来探测车辆周围的环境信息，然后根据障碍物类型进行逃避行为。
基于传感器的避障算法需要执行速度快、准确率高等特点。
基于深度学习的避障算法，是指通过使用深度学习算法对车辆周围环境进行建模和学习，让车辆具有自主判断障碍物的类型并绕开障碍物的能力。
相较于传感器感知的避障算法，基于深度学习的避障算法需要处理的数据量大，对算法的计算速度有较高要求。
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de = de0 F>Mmax
F表示机器人前方距离值障碍物的迫近程度，根据图3.1.1：F 为第4号传感器返回距离值的倒数，Mmax就是用于判断障碍物是否已经离机器人很近，假设机器人的最大速度为v，每两步之间的时间间隔为t，那么，为了确保机器人不会与障碍物碰撞，Mmax可以表示为速度v和间隔时间t乘积的倒数。当F值大于Mmax值时，表示前方距离障碍物很近了，需要进行避障处理了。
(5)终止信号last值先置为0，当到达目的地时，将其置为1。
基础控制层程序流程图如下：
图4.1.1 基本控制层程序流程图
4.1.2行为控制层
行为控制层是比基本控制层更复杂，更具有决定权的层次。它的存在决定了机器人智能避障行为的可行性，是相当重要的算法层。其主要任务是让机器人根据超声波传感器采集的距离信息判断是否该进行避障行为，且给出避障的转角值，及转向。这些都以左右综合距离的大小决定，当左边综合距离大于友边综合距离时，可认为左边的斥力值大与右边斥力值，机器人左转，反之，右转。当前方综合距离小于设定的最小允许接近距离，而左右综合距离又相等时，则需要设置专门的转角，对机器人施行强制性转角动作。
由此，可确定基础控制层所需的各参数：
(1)机器人的时实坐标x, y值，由专门的坐标计算层提供，为了提高精确度，可以采用厘米为单位制。
(2)机器人的速度v，测量后设为定值使用。
(3)周期T，直接设置为定值使用。
(4)偏转角de，可通过机器ห้องสมุดไป่ตู้与横坐标之间的夹角pe，减去机器人到目标点连线与横坐标的夹角E得到。
第4章 轨迹规划算法的实现方案
4.1轨迹规划算法的层次化设计
根据上述材料分析，可以将机器人轨迹规划算法设计分为基础控制层、行为控制层和坐标计算层，三个层次进行。
4.1.1基础控制层设计
基础控制层可定义为基本行为层，这层算法的任务是寻找目标点，并确保机器人可以顺利到达指定目标位。在确定目的地位置的情况下，为了达到上述目的，计算机必须对机器人的方位进行时实计算。应用人工势场法原理，可以将目标点设为引力极，牵引机器人运动。对此动作建立相应的模型，可以使用建立平面坐标作为虚拟势场的方法来给机器人定义方位，将机器人关于目标点的时实偏角作为虚拟引力方向，以确定机器人下一步所需转过的角度，并时实检测，是否已到达目的地，若已到达，则可认为虚拟引力此刻为0，并发出信号控制程序终止运行总体程序。
图3.1.1 传感器分布图
3.1.2避障系统总体电路框架图设计
图3.1.2 硬件设计总体框架图
上图为支持机器人运行实用程序的硬件部分的总体设计框架图，由负责相关任务的同学提供。在超声波信号输入单片机以后，由存储在单片机中的主程序调用避障子程序，根据输入信号执行避障指令，并使相关数据返回主程序，转而提供给电机和LED显示器的驱动程序使用，最后，由电机执行转向指令，结果则显示在LED显示器上。
第3章 系统总体结构及工作原理
该系统主要以超声波测距为基本测距原理，并在相应的硬件和软件的支持下，达到机器人避障的效果。
3.1机器人总体硬件设计
3.1.1传感器的分布要求
为了全方位检测障物的分布状况，并及时为机器人系统提供全面的数据，可将所需的八个传感器均匀排列在机器人周围，相邻每对传感器互成45度角。为了避免相互干扰，八个传感器以程序运行周期为周期，进行循环测距。传感器排列示意图如下：
测距原理：超声波是指频率高于20KHz的机械波。为了以超声波作为检测手段，必须产生超生波和接收超声波。完成这种功能的装置就是超声波传感器，习惯上称为超声波换能器或超声波探头。超声波传感器有发送器和接收器，但一个超声波传感器也可具有发送和接收声波的双重作用。超声波传感器是利用压电效应的原理将电能和超声波相互转化即在发射超声波的时候，将电能转换，发射超声波；而在收到回波的时候，则将超声振动转换成电信号。[8]
de = de0 R>=L
de = -de0 L>R
上式中的L表示机器人左边障碍物的迫近程度，根据图3.1.1 ：L 为第1号到第3号传感器返回距离值的倒数和；R表示机器人右边障碍物的迫近程度，根据图3.1.1 ：R 为第5号到第7号传感器返回距离值的倒数和。Mmin为障碍物的最小迫近程度值，相当于第L组(或第R组)超声波传感器最大探索范围的倒数和。当左右迫近程度的值都小于最小迫近程度值时，可简单认为机器人周围无障碍物，机器人按基础控制层执行程序，其中的me表示机器人要到达目的地需要转过的角度。de0表示机器人执行行为控制层程序时，所需转动的角度大小，一般可设为定值。
据此，可将各控制变量之间的关系以数学公式的形式列出，并做为“人工势场法”的基本数学模型被运用于程序流程图设计。
设声纳Si的输出为di，转角de和速度v表示控制层行为的输出，其中de表示机器人下一步的运动方向，v表示机器人下一步运动的速度。那么，基于势场的控制行为可以表示如下。
de = me L<Mmin∩R<Mmin
行为控制层程序流程图如下：
图4.1.2 行为控制层程序流程图
4.1.3坐标计算层设计
坐标计算层的设计方案，主要可采用虚拟坐标技术，它能形象地定义机器人相对障碍物及目标点的具体位置，确保机器人及时避障，并顺利到达目标点。
超声波测距的原理一般采用渡越时间法TOF（time of flight）。首先测出超声波从发射到遇到障碍物返回所经历的时间，再乘以超声波的速度就得到二倍的声源与障碍物之间的距离，即：[8]
D=ct/2
其中D为传感器与障碍物之间的距离，以m计，c为超声波速度，这里以340m/s计，t为超声波从发送到接收的总时间，以s计。据此原理可以用超声波传感器测得的距离为避障程序提供所需的数据。[8]
3.1.3避障系统总体软件框架图设计
图3.1.3 软件总体框架图
由上图可知，本文作者负责的超声波避障程序为软件总体设计中的子程序部分。在主程序运行过程中，若调用超声波避障程序，机器人在自行轨迹规划后，将程序处理所得数据送给电机处理成立程序，控制电机动作。具体的避障程序设计将在第4章进行。
3.2超声波测距原理