[发明专利]基于模块化控制的智能障碍探测车的探测方法

说明书

本发明属于障碍探测技术领域，具体涉及基于模块化控制的智能障碍探测车。它包括：车体；所述车体底部设置有轨道轮，通过所述轨道轮，所述车体可以沿着轨道运动；所述轨道轮与驱动电机电连接，所述驱动电机驱动轨道轮运动；所述车体的内部设置有驾驶位，供使用者乘坐使用；其特征在于，它还包括：控制模块、图像识别模块、障碍检测判定模块、速度检测模块、电源控制模块和数据存储模块；所述控制模块分别信号连接于图像识别模块、障碍检测判定模块、速度检测模块、电源控制模块和数据存储模块。具有智能化程度高、适用性广、障碍探测精确和去安全性高的优点。

技术领域

本发明属于障碍探测技术领域，具体涉及基于模块化控制的智能障碍探测车的探测方法。

背景技术

随着人工智能渗透到每个行业，其发挥的作用也越来越明显，在高速铁路领域，智能装置的使用也越来越多。比如在铁路工程中需要对轨道以及两边进行限界检测或者巡检，以及更深入的对接触网高空线路上的障碍异物进行识别等，进而人为清除障碍。

限界是铁路系统极其重要的参数，高速铁路系统中限界检测的方法比较成熟，使用限界检测车。由于城市轨道交通线路的特殊性，目前没有统一的限界检测方法和设备，更多的是传统的物理机械模型，这种方法的检测不仅精度不准确，而且需要花费人力财力去制作，同时，现有的物理机械模型以及大型设备进出场还具有不方便的缺点。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供基于模块化控制的智能障碍探测车的探测方法，具有智能化程度高、适用性广、障碍探测精确和安全性高的优点。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

基于模块化控制的智能障碍探测车的探测方法，所述方法执行以下步骤：

步骤1：采集车辆行进方向的实时图像，接收到采集到的图像信息后，进行识别，对识别结果进行归类；

步骤2：感应车辆行进方向的障碍物，计算障碍物与车辆的距离；

步骤3：实时监测车辆的运动速度；

步骤4：根据图像的识别结果、障碍物与车辆的距离和车辆的运动速度，控制车辆的运行，同时将图像的识别结果、障碍物与车辆的距离和车辆的运动速度进行存储和发送。

进一步的，所述步骤1中：采集车辆行进方向的实时图像，接收到采集到的图像信息后，进行识别，对识别结果进行归类的方法执行以下步骤：

步骤1.1：将接收到的图像信息进行图像增强后，再进行图像二值化处理；

步骤1.2：设定三个集合，分别为：相关、弱相关和不相关；每一个集合内对应的概率值分别为：相关：P；弱相关：X；不相关：M；

步骤1.3：设置一个样本点，使用该样本点对图像二值化处理后的图像进行样本点检测，检测完成后，采用如下公式计算图像二值化处理后的图像的样本点和设置的样本点的分类重合概率：其中，k为样本点个数，j为重合的样本点个数，z为复变函数中的e常量的共轭常量，w为共轭常量的负数值；

步骤1.4：计算损失函数：

步骤1.5：将分类重合概率与损失函数进行如下运算，得到最终的分类重合概率为：

步骤1.6：判断p_N与P、X和M哪一个更接近，即p_N与P、X和 M分别作差值绝对值运算，计算结果最接近0；若p_N与P更接近，则判断该图像为障碍物，该图像的分类结果为障碍物，若p_N与X更接近，则该图像的分类结果为弱障碍物；若p_N与P更接近，则判断该图像不是障碍物。