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基于智能控制系統(tǒng)的低成本多功能自動(dòng)車(chē)輛運(yùn)行分析
介紹了人工智能自動(dòng)導(dǎo)航車(chē)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(chē),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(chē)輛數(shù)據(jù)傳送到PC機(jī)。該模型車(chē)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(chē))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(xiāo)、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(chē)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(hù)。若物體較遠(yuǎn),將接近物體。
轉(zhuǎn)動(dòng)車(chē)輛和搜索:若未發(fā)現(xiàn)對(duì)象,控制器發(fā)出信號(hào)使車(chē)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(chē)輛較遠(yuǎn),控制器將發(fā)出信號(hào)使車(chē)接近,捕捉圖像。
提醒用戶(hù):若對(duì)象識(shí)別成功且與車(chē)輛較近,則控制器使車(chē)輛停止并通過(guò)警報(bào)系統(tǒng)警示用戶(hù)。
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(chē)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(chē)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