[发明专利]智能小车控制方法

权利要求书

1.一种智能小车控制方法，智能小车包括电源模块、控制器、车身、驱动轮、导向轮、舵机、导航定位装置、避障装置，所述车身底部安装四个车轮，两个驱动轮安装于后部，用于驱动小车行驶，两个导向轮安装于前部，用于转向；所述电源模块为锂电池，用于提供电能；所述导航定位装置包括2个CCD工业相机和2个舵机，所述舵机布置于车身前部，所述CCD工业相机置于舵机上，舵机带动CCD工业相机旋转；所述避障装置包括激光测距仪、超声波传感器，所述激光测距仪、超声波传感器、CCD工业相机将采集的信号输送至控制器，所述控制器对舵机进行控制；其特征在于，智能小车控制方法如下：

1)通过CCD工业相机获取小车所处的当前道路图像；

2)对道路图像进行模糊化处理，模糊化处理包括以下2个步骤：

步骤(1)：首先输入道路图像，计算道路图像中的像素灰度的最高值x_max和

最低值x_min；

步骤(2)：将道路图像从空间灰度域映射到道路图像的模糊特征平面；有一副大小为M行，N列的道路图像Y，将道路图像Y等效为一个模糊集合X：

其中x_ij表示像素(i,j)的灰度值,u_ij/x_ij表示某一像素点x_ij所具有的模糊特征的程度,表示组成元素为并且有M行，N列的模糊集合；

平面内的所有像素的模糊隶属度函数u_ij构成了道路图像的模糊特征平面；并且存在0≤u_ij≤1，u_ij将道路图像Y从模糊集合X映射到(0，1)；

3)建立基于ln函数的模糊隶属度函数，基于ln函数的模糊隶属度函数如下式所示：

u_ij＝G(x_ij)＝ln(1+(e-1)(x_ij-x_min)/(x_max-x_min)) (2)

其中e＝2.718281828459，G(x_ij)为基于ln函数的模糊隶属度函数；

4)通过模糊增强算子在模糊空间进行运算，对道路图像进行增强，模糊增强算子如下式所示：

u′_ij＝T^(m)(u_ij)＝T(T^(m-1)(u_ij)) m＝1,2,3... (3)

其中T^(m)表示对于T的m次调用，u′_ij为对于T的m次调用后所得到的值，并且其非线性变换T为：

5)对增强处理过的道路图像进行阈值分割，提取道路边界特征；通过提取特征与事先设定的道路模板进行匹配比较，若两者匹配，则识别成功，说明该位置为可行道路；若匹配失败，说明当前位置不是可行道路，则控制舵机带动CCD工业相机转动角度进行重新识别，循环执行，直到找到可行道路位置；

6)当超声波传感器检测到有障碍物时，小车停止运动，激光测距仪开始工作，在Δt的时间内，发出两束激光进行测距，测得障碍物距离分别为L1和L2，则通过计算L1-L2的值，即可判断障碍物是处于静止、朝向小车运动或是背离小车运动状态；通过公式(L1-L2)/Δt计算出障碍物的运行速度，以此作为小车运动控制的依据，即当障碍物靠近至一定距离L时，小车后退，避免碰撞；反之，则继续前进；

小车避障及转向行驶通过驱动轮的差速控制来实现，在行驶过程中，当障碍物出现在视野范围时，通过提取相机所拍摄的图像特征，判断出障碍物的位置信息并将其传递至控制器，控制器输出控制信号，使靠近障碍一侧的驱动轮转速大于另一侧的驱动轮转速，使小车转向进行避障，转过一定角度后，视野范围内检测不到障碍物，控制器改变控制信号，使两驱动轮同步转动，小车恢复直线行驶状态。

2.如权利要求1所述的智能小车控制方法，其特征在于，所述CCD工业相机的型号为DFK22AUC03。

3.如权利要求1所述的智能小车控制方法，其特征在于，所述舵机的型号为MG995。