关于小区智能汽车导航与定位的研究.docx

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1、关于小区智能汽车导航与定位的研究机器人视觉系统的一般工作原理为：安装在小区智能汽车上的CCD摄像头实时收集前方路面的图像信息，将当前道路的反射光强信号转化为相应的模拟电信号输送到视频收集卡，视频收集卡中的模数转换器通过对模拟信号采样和量化，将模拟信号进一步转化为控制器可以承受和理解的数字信号，控制器运用对应的算法处理道路图像，识别出道路中的道路信息和障碍物信息，自主决定小区智能汽车当前的前进方式换道、转向和控制车辆自身的运动状态。在基于场景识别的定位中，通过CCD摄像机生成小区智能汽车四周场景的图像，与计算机系统中存储的环境地图进展特征匹配。由于整体模板匹配或者特征抽取计算量太大，在图像处理阶

2、段一般先提取边界，在图像分割的根底上作进一步描绘、理解。根据图像全局特性对目的进展哈夫Hough变换，可以从图像中提取边界特征，根本原理是根据对偶，由图像空间的点计算参数空间的线，再由参数空间的线交点计算图像空间的线，可用来检测各种能以解析式f(x，c)=0x为图像点坐标向量，c为参数向量表示的曲线或者轮廓目的。构造化条件下机器视觉导航比拟有代表性的工作有学者AkioKosaka和AviKak研究的基于概率推理定位法。该定位法预先建立环境场景的线框模型，以高斯分布描绘机器人姿态向量(位置和朝向)，机器人运动经过中姿态的更新表现为姿态向量分布数学期望和方差的更新，根本原理如图4所示，算法主要步骤

3、为：图4基于环境模型和概率推理的自定位算法Step1:以高斯分布函数描绘机器人位置p=(x，y，)，执行运动命令后位置为p=h(P)，确定每个定位点的均值P和不确定性参数变换方差矩阵p；Step2:确定执行运动指令后，机器人的位置参数及位置不确定分布矩阵。位置不确定性指运动中滑动或者不确定性因素引起机器人的额外平移或者旋转间隔。Step3:基于场景模型的卡尔曼滤波更新当前位置。由于工作环境的复杂性、自身状态的不确定性和单一传感器只能获得环境特征的局部信息段的局限性，仅仅依靠一种传感器难以完成对外部环境的感悟。为完成在复杂、动态及不确定性环境下的自主性，机器人通常装有用于导航需要的多种传感器，怎

4、样有效的利用多传感器提供的信息，并应用到导航决策中，这就需要用到信息交融技术。4.小区智能汽车导航定位系统的设计小区智能汽车导航定位系统主要包括两个局部，GPS局部和机器视觉局部，如图5所示。其中，GPS局部主要是提供小区智能汽车的绝对位置坐标、航向角度和行驶速度；机器视觉局部是将收集到的图像经过图像预处理，得到导航路图5组合导航定位系统整体设计径中已知点的相对位置坐标。在两局部处理完成之后，将两组信息统一到同一坐标系下，并进展UKFunscentedkalmanfilter滤波，得到新的位置信息。5.导航算法几何模型组合导航系统确定小区智能汽车的位置后，与系统中存储的地图进展匹配，计算当前小

5、区智能汽车的位置是否在存储地图中的途径上，假如不在规划好的途径上，那么寻找间隔当前小区智能汽车最近的地图上的点，作为目的点如图6(a)所示；假如在事先规划好的途径上，那么根据地图前往下一个目的点如图6(b)。在导航系统中创立两个坐标系，一个是以摄像机为原点的视觉坐标系，另一个是世界坐标系控制系统内部存储的地图坐标。视觉坐标系的原点为摄像机光心在地面上的投影点，其中X轴的正方向为行驶方向的负方向，Y轴的正方向垂直于X轴，程度向右。图7中的目的点即为下一步清扫机器人要到达的位置，小区智能汽车的位置确定后，可以将世界坐标系中的点转换到以小区智能汽车为主的图6确定目的点示意图图7导航系统坐标系图视觉坐

6、标系下，其在视觉坐标系中的坐标定义为。摄像机在大地坐标系中的位置是由定位系统实时获得的，其在世界坐标系中的坐标为，目的点在世界坐标系中的坐标为。目的点在视觉坐标中的坐标公式1得到：式中为导航车的航向角度。矢量的方向即为小区智能汽车的运动方向。6.完毕语目前无人驾驶汽车导航与定位系统的设计方法多种多样，但没有一种方法是全能的。针对不同的控制对象和工况都对导航与定位系统提出了不同的要求，而小区道路这一特殊环境正是对无人驾驶汽车导航与定位系统提出了新的要求，其研究成果对无人驾驶汽车的进一步研究及实用化是有积极意义的。参考文献： 1张鹏飞，何克忠，欧阳正柱等.多功能室外智能挪动机器人实验平台THMR-VJ.机器人，2002，24(2)：97101. 2梁喜凤.室内地面清洁机器人途径规划J.中国计量学院学报,2006,17(1):64-68. 3邹元杰，刘小梅.智能车辆定位导航系统的研究J.湖南农机,2020,37(5). 4张超.智能车辆定位导航系统的定位研究D.成都：电子科技大学硕士论文，2005. 5魏彩彩.智能车辆定位与导航系统车载装置研究J电源技术应用,2021,(8).