毕业论文--导航避障研究

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1、导航系统中的障碍物检测与避障摘要随着科技的进步和门动化控制技术的发展，农用车辆的性能和智能性不断提高。有关农用车辆智能性的研究是智能导航研究领域内的一个很重要的科研方向，其小车辆的避障技术是实现和提升年辆智能性的一个重要方面，一直是该领域内的研究热点。如何计车辆知道什么是障碍物，以及如何躲避障碍物，这两个问题分别对应避障过程中的障碍物检测与避障路径规划两个基本坏节。关键词：农川车辆导航系统障碍物检测避障目录第一章国内外研究现状11.1国外研究现状11.2国内研究现状2第二章传感器对障碍物的检测原理及方法4笫三章机器人避障路径规划算法5结论7参考文献7第一章国

2、内外研究现状1.1国外研究现状目前从对移动机器人研究深入程度以及商业开发成熟度来说,美国、法国、徳国、木等国处于世界前列。下面分别从当前研究的两个热点问题，对国外的研究现状进行介绍。1）在障碍物检测研究方而：FelipeJimenez等人通过使用激光传感器及GPS传感器数据进行融合，对障碍物检测进行了改进,提高了检测的正确率，并且通过提出检测障碍物特征轴线的算法，减少了由于测量产牛的误差，实验验证他们的改进措施获得了较好的检测结果⑴。Dur等人为其口主研发的探测不设计了基于光流法的障碍检测算法以及避障算法，他们分析了光流法在该领域所具有的应用优势，并通过光流

3、法获取的环境数据训练人工神经网络，进而实现了障碍物检测及避障叫Seraji等人提出了一种多传感器融合及多推理系统决策融合算法，该算法将雷达、激光雷达和CCD相机所获得的地血信息进行智能融合，根据传感器信息，使用3个子决策系统（模糊集系统、贝叶斯概率系统和Dempster-Shafer置信系统）分别给出决策，通过分层融合选择算法获得最终决策，完成了对障碍物的检测⑶。MiguelAngdSotelo等人采用基于颜色和形状的方法对图像进行分割，使用HIS模型描述图像特征，分割完成后使用时域空间滤波对不一致的物体进行滤除，进而检测出感兴趣的区域,然后在该区域进行车辆

4、检测，利用垂玄边缘以及对称性羌别进行分析,成功的解决了车辆识别以及追踪问题⑷。RoyerE等人提出了一种基于离线地图的检测算法，该算法借助RTK-GPS,通过学习算法离线建立环境地图，获得了较好的实验结果,但算法木身的特点使该方法更适合屮小范围的应用,且对平台移动速度有一定限制⑸。BajracharyaM等人利用探测器获得近地可行路径。通过使用近地分类系统以获得远地的可行路径。通过対远地地形进行分类避免了双目和机的近视行为,很好的解决了近视问题对远距离H标物检测造成的影响⑹。2）在避障策略研究方而：Otte.WM等人提出使用图像空间技术，在环境未知的室外进行

5、路径规划，通过图像数据建立栅格地图，并且使用图表搜寻算法来获得最优路径。通过使用该算法，他们实现了移动机器人在真实环境中的自主导航⑺。Z.Li等人提出了一种基于平滑曲线的避障策略，通过整合机器人与障碍物Z间的切线得到合适的平滑曲线，即避碰路线，不仅可以躲避障碍物，还可以尽竝保证合理的机器人运动轨迹。这种方法简单易行，并且算法的实现也很简单⑻。NaoyaOhnishi等人使用虚拟势场结合光流法的方式实现了在没有环境先验知识情况下的导航以及避障，通过连续图像获得光流进行检测，通过序列图像计算虚拟势场进行轨迹规划。使用该算法，他们成功的实现了真实环境中的移动机器人

6、导航⑼。AmaliaRFoka等人使用部分可观的马尔科夫决策模型统一了定位、全局和本地运动规划模型，进而冇效地实现了对环境的建模，提高了系统的实时性，并采用决策路径的方法对障碍物进行避障，通过使用提前预判的方式，控制机器人进行加速前进，减速等待或绕行，实现了対移动障碍物的有效躲避曲。MohammadAbdelKareemJaradat等人将Q学习算法应用于动态环境中，传统的Q学习算法均应用于静态环境中，由于Q学习算法应用于动态环境屮时会产生人量的位置点,使得训练过程极其复杂，而作者通过重新定义位宜空间的方式限制了位證点的个数，实现了动态空间的移动机器人导航,

7、并且在算法的执行效率方面也获得了大大改善。1.2国内研究现状我国在移动机器人方而的研究起步较晚，人多数研究询处于某个单项研究阶段，但也取得了一些成果。1）在障碍物检测研究方面：张晶，王书茂等人针对智能农业机械自动驾驶或辅助驾驶时，使用立体视觉进行障碍物检测，传统阈值分割不能达到口标提取精度的问题,提出分析扫描线上区域分割与特征匹配相结合的障碍物检测算法。在使用双目视觉系统得到的农ill场景图像中，通过分析扫描线上像索分布情况将图像分割，进行归类整理提取hl标区域;通过对冃标区域进行快速立体特征匹配，得到口标区域的空间信息，进行障碍物的检测。他们通过对800帧

8、（400对）图像进行检测试验，结果表明:每对图像的平