?

基于智能控制系統(tǒng)的低成本多功能自動(dòng)車輛運(yùn)行分析

介紹了人工智能自動(dòng)導(dǎo)航車的設(shè)計(jì)，人工智能用以提高物體探測(cè)效率、減少探測(cè)時(shí)間。開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)原型是一雙直流電機(jī)操作的小型車，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)USB接口與PC機(jī)接合，并以數(shù)據(jù)流的形式采用串行數(shù)據(jù)傳輸線路將車輛數(shù)據(jù)傳送到PC機(jī)。該模型車以顏色鑒別為主進(jìn)行目標(biāo)搜索，在視覺(jué)空間基于顏色、形狀和紋理對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行定位；在已知初始位置的空房間進(jìn)行自主導(dǎo)航；一旦定位就向定位目標(biāo)行駛并在電腦上顯示目標(biāo)的可信位置。傳統(tǒng)ROV（遙控汽車）的架構(gòu)有很多控制和電源的自負(fù)荷。該研究中的模型僅有一個(gè)光學(xué)傳感器并用電線連接來(lái)控制計(jì)算機(jī)，以搜索目標(biāo)作為物理對(duì)象，通過(guò)鄰近的色值搜索方法對(duì)該對(duì)象進(jìn)行圖像分析。架構(gòu)模型能最小化成本開(kāi)銷、降低運(yùn)營(yíng)復(fù)雜性。

整個(gè)控制系統(tǒng)的流程如下。

（1）初始化：配置相機(jī)，測(cè)試并行端口的連接，確保一切運(yùn)行正常。該控制器進(jìn)入捕捉圖像狀態(tài)。

（2）捕捉圖像：處理相機(jī)中選擇的圖像?？刂破鲗?duì)合適圖像進(jìn)行相應(yīng)處理。

（3）圖像處理：圖像處理軟件確定圖像中是否有相應(yīng)的目標(biāo)物體。

第一個(gè)決定：圖像處理軟件是否發(fā)現(xiàn)相應(yīng)的目標(biāo)物體。若發(fā)現(xiàn)，將做第二個(gè)決定。若沒(méi)有，繼續(xù)轉(zhuǎn)動(dòng)車輛和搜索。

第二個(gè)決定：發(fā)現(xiàn)相應(yīng)的目標(biāo)物體，查看大小。若物體很近，將提醒用戶。若物體較遠(yuǎn)，將接近物體。

轉(zhuǎn)動(dòng)車輛和搜索：若未發(fā)現(xiàn)對(duì)象，控制器發(fā)出信號(hào)使車輛轉(zhuǎn)動(dòng)并繼續(xù)搜索，捕捉圖像。

移近對(duì)象：若對(duì)象離車輛較遠(yuǎn)，控制器將發(fā)出信號(hào)使車接近，捕捉圖像。

提醒用戶：若對(duì)象識(shí)別成功且與車輛較近，則控制器使車輛停止并通過(guò)警報(bào)系統(tǒng)警示用戶。

在生命受到威脅的環(huán)境下，“ROBOVISION”軟件系統(tǒng)和邏輯決策支持系統(tǒng)會(huì)隨即運(yùn)行，可在無(wú)人直接干涉的條件下進(jìn)行營(yíng)救。車輛可在任何危機(jī)情況、沒(méi)有裝備損失下輕松地離開(kāi)。這種車輛模型可應(yīng)用于偵探軍情、消防系統(tǒng)、遙控和自主探索、家庭安防等。

刊名：Procedia Engineering（英）

刊期：2012年第41期

作者：Suman Deba et al

編譯：王維