无人控制智能小车系统的设计与实现

论文总字数：23005字

摘 要

智能小车是智能移动机器人的一种，它可以在无人控制的情况下，按照特定的模式运行。该技术涉及到了环境感知、规划决策、自主行驶等许多当今前沿技术，具有比较高的研究价值和应用潜力，被广泛应用于工业生产、智能交通、航空航天等领域，得到了人们的关注和重视。

本次设计将智能小车和增强现实技术相结合，实现了一个具有避障、视频传输、和基于标签增强现实功能的简易智能小车。采用树莓派作为视频采集，标签识别和小车控制的核心。在小车运行的环境中，设置了一些二维标签。通过识别标签，小车能够获取自身的位置和姿态，再利用超声波传感器检测前方障碍物进行避障，实现了简单的无人控制。小车行驶过程中采集的视频数据会被实时的传输到PC端，PC端将相应的虚拟模型渲染在实体标签上，实现了基于标签的增强现实功能。经测试，系统整体运行稳定，增强现实部分输出视频流畅，小车避障成功率较高，达到了预期的设计要求。

关键词：智能小车、树莓派、增强现实、避障

THE DESIGN AND IMPLEMENTATION OF UNMANNED

SMART CAR SYSTEM

71113435 Shaohua Ding

Advisor Fang Dong

ABSTRACT

The smart car, which is also known as wheeled robot, can move autonomously in an unknown environment in accordance with the pre-set mode. It involves various technologies such as environment perception, path planning, autonomous driving and many other advanced technologies. It can be used in the field of unmanned vehicle, intelligent transportation and aerospace, and is a valuable research topic.

This project is the combination of smart car and augmented reality, mainly implements a smart car system, which has the function of obstacle avoidance, video transmission and augmented reality based on visual tags. The control core of this system is the Raspberry Pi model 3B. We use the simple visual tags to implement the augmented reality and mark the target of the smart car. We can get the smart car’s position and direction by identifying the visual tags. The function of the obstacle avoidance is realized by the ultrasonic sensor. In this way, we can implement a simple indoor unmanned smart car system. Tested, the system running stability, and the functions achieved the desired results.

KEY WORDS : Smart Car , Raspberry Pi , Augmented Reality , Obstacle Avoidance

目 录

第一章 绪论 1

1.1 课题背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 课题研究内容 3

第二章 智能小车平台设计 4

2.1 智能小车硬件平台总体设计 4

2.2 智能小车测距方案设计 6

2.3 智能小车控制模块设计 7

2.4 智能小车软件系统总体设计 8

第三章 基于标签的增强现实 10

3.1 相机标定 10

3.2 标签的提取和相机姿态计算 13

3.3 三维图像的渲染 15

第四章 智能小车避障 17

4.1 智能小车位置和姿态计算 17

4.2 障碍物的检测和定位 18

4.3 智能小车避障方法 19

第五章 系统的评估与测试 23

总结和展望 25

参考文献 26

致 谢 27

第一章 绪论

1.1 课题背景及意义

随着电子、计算机、传感器技术的不断发展，智能化技术的研究也取得了很大的进展，它与人们的生活息息相关，得到了广泛的关注。智能小车，也叫轮式机器人，是智能移动机器人的一种。轮式机器人是目前的研究热点之一，是一个由环境感知、路线规划、自动控制等高新技术构成的综合系统，该技术得到了世界各国的关注和重视。它在航空航天，智能交通，工业生产等各个领域都有很高的应用价值。在民用上，可以代替人类完成邮件、快递的分拣，货物搬运等繁重的体力劳动。申通快递最近研发的快递分拣系统，使用智能移动机器人进行快递的分拣工作，与人工分拣相比效率和准确率显著提高。军事上，可以帮助人类完成恶劣环境下的侦查和排雷等任务，减少人员伤亡。在航空航天领域，火星车、月球车的使用，使人类对宇宙的探索更进一步。它能够代替人类完成危险环境下的科研任务。迄今为止，人类已经将7辆火星车送往火星，进行科学探索。智能交通领域，无人驾驶汽车也是目前的受到广泛关注的焦点，科技公司和研究机构都开展过很多无人驾驶汽车的研发工作，其中Google研发的无人车，已经在无人驾驶的情况下行驶了近48万公里。智能车辆用途广泛，具有较高的研究价值和应用潜力。

本课题的目标是设计一个具有避障，视频采集传输，增强现实功能的无人控制智能小车。是在知识理论的学习基础之上做出的一个实践应用和创新设计，涉及到了计算机软硬件系统，智能小车避障，计算机视觉等方面的知识。通过完成本课题，能够对智能车辆，无人控制，增强现实等课题的研究有进一步的了解，也能够学习到相关的技术，提升工程实践能力和创新意识。

1.2 国内外研究现状

智能车辆是目前受到广泛关注的领域之一，它被广泛应用于智能交通，工业生产，科学考察等领域。它是一种安装有传感器（激光雷达，摄像头）、控制器，能够感知周围环境、定位并进行自主路线规划的车辆。智能车辆和轮式机器人相关技的研究在欧美各国已经有了较长的历史，积累了很多的经验。1954年，美国公司Barret Electronics，研制了第一台能够在固定线路上自主运送货物的自动引导车辆系统，它是现代智能车辆的雏形。2012年，Google X实验室研发的无人车拿到了美国第一个自动驾驶车辆许可证，并在无人控制的情况下在公路上行驶了近50万公里，整个过程中没有发生过重大交通事故。我国从20世纪80年代开始逐步开展了对智能车辆相关技术的研究，已经积累了比较多的经验，但是目前还未达到世界先进水平。清华大学从90年代初期开始研究智能车辆，成功研制了THMR系类无人车。从2001年开始，西安交通大学和吉林大学合作开展了汽车辅助驾驶相关技术的研究，并在实际的公路上进行了驾驶实验，效果较好[1]。2011年，国防科大研制的红旗无人车，以较快的速度完成了实验路段上的无人驾驶实验，实验当天天气，路况等条件较为复杂，这也说明该车已经初步具备了应对复杂环境的能力，基本达到了世界先进水平。

智能车辆中涉及的关键技术主要有传感器技术和各种智能算法。这些技术在本系统的研发过程中也会涉及到。智能车辆避障和自主行驶的过程中，需要获取外部环境信息进行相应的决策，因此智能车辆要安装很多传感器来采集数据，只有采集到可靠的数据，系统才能根据这些信息做出正确的决策。智能车辆环境感知的主要手段有：雷达、摄像头、高精度的GPS。雷达是一种被动传感器，能够测量距离，方位，速度等数据，不需要设计复杂的算法，稳定可靠，响应速度较快[2]。摄像头则属于主动传感器，摄像头采集到的视频数据通过计算机视觉等方法，提取有用的信息（例如，提取出车道线，信号灯等信息）。摄像头成本较雷达便宜，能够获取更多的信息，但是对光照等环境因素比较敏感，稳定性较低。智能化算法主要有：数据融合，视觉算法，滤波算法，控制决策算法等。数据融合是指通过对多个传感器和信息源上的数据进行分析融合，从而获得更为精确的位置估计的方法。文章[3][4]中介绍了通过模糊神经网络进行数据融合的方法，可以通过该方法对超声波传感器和红外传感器采集到的数据进行融合来获取更准确的距离信息，取得了较好的避障效果。视觉算法主要是利用计算机视觉相关技术，提取出图像中的信息，文章[5][6][7]都涉及到了利用计算机视觉方法控制小车避障/循迹的方法。主要思路是：从图像数据中提取各种有用的信息（信号灯，车道线等）用于控制智能小车的行驶。智能车辆的发展面临的主要问题有硬件价格昂贵，激光雷达，毫米波雷达，摄像头等硬件价格较高，不利于推广。智能车辆的安全性目前也没能得到很好的保障，虽然相关产品已经可以在公路上自主行驶，但可能还不足以在复杂的环境下保障安全，面对突发状况时可能会出现问题。

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