一种基于Android手机的质量巡检小车避障及路径规划算法制造技术

本发明专利技术提供了一种基于Android手机的质量巡检小车避障及路径规划算法，采用自动加手动路径规划法，采用随机路径插补与手机人工调整的方式，在每次需要转弯的地方设置插补点，并且在每个插补点进行重新标定。每个插补点之间的移动依靠MPU9250陀螺仪进行短距离导航。实时避障利用7个阵列的HC‑SR04超声波距离传感器获取障碍物的距离信息，通过距离解算一条“障碍物拟合”直线，根据直线调整小车状态。解决巡检小车复杂路径下行走卡滞、计算短路耗时的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Android手机的质量巡检小车避障及路径规划算法
本专利技术属于气象
，尤其涉及一种基于深度学习的急流线提取和识别方法。
技术介绍
质量智能巡检小车作为仓库物品监管的重要部分，其运行行进状况对仓库物品监管的覆盖率、可靠性与高效性有至关重要的影响。质量智能巡检小车的避障状态以及路径规划作为巡检小车识别仓库复杂路径的重要工作步骤，高效灵敏的巡检小车避障的路径规划算法不仅可以准确快速判定行进路线，也可以为不同仓库场景复杂场地自适应路径识别提供智能支持。传统避障及路径规划算法是通过适应于待检测对象位置的固定算法或者人工确定路径并提取环境相应特征，再通过评价函数来对各条轨迹进行规划检测。这类方法往往需要固定的位置样本和特征信息，不能很好地针对随机位置信息数据处理，并且计算过程耗时长相应速度慢。而在不同仓库场景内复杂不固定线路的环境数据的获取以及判断往往会消耗计算时间，并且在实际中位置状态判断准确性低，效果不佳。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种成本较低，能满足小型仓库货物质量监管的需求，能够本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Android手机的质量巡检小车避障及路径规划算法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：路径点预设：用若干个点将整个路径分为若干个段，并建立路径坐标点，对坐标点进行定义；/n步骤2：路径段行走：避障及短路径行走，对外部数据获取及处理；/n步骤3：通过获取的数据对障碍物与小车相对姿态进行确定；/n步骤4：对姿态确定后的小车避障后路径回归；/n步骤5：对路径回归后小车进行终点路径标记。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于Android手机的质量巡检小车避障及路径规划算法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：路径点预设：用若干个点将整个路径分为若干个段，并建立路径坐标点，对坐标点进行定义；
步骤2：路径段行走：避障及短路径行走，对外部数据获取及处理；
步骤3：通过获取的数据对障碍物与小车相对姿态进行确定；
步骤4：对姿态确定后的小车避障后路径回归；
步骤5：对路径回归后小车进行终点路径标记。


2.根据权利要求1所述的基于Android手机的质量巡检小车避障及路径规划算法，其特征在于，步骤1中进行路径分段时，以起始点为初始坐标，小车需要在这里启动，进行初始标定；每条直线段分为一段，每个有固定转角的地方设为路径点；连续的曲线段作为一段，两端设置为路径点；每个路径点要包含四个信息：下段路径是直线还是曲线；下段路径的长度；进入下段路径需要的转角及转向。


3.根据权利要求1所述的基于Android手机的质量巡检小车避障及路径规划算法，其特征在于，步骤1中进行坐标建立时，建立出坐标点(a,b,c,d)，四个坐标的含义分别为：a下段路径种类：直线(值为1)、曲线(值为0)，b下段路径的长度：单位为cm，c进入下段路径的转向：左转(值为3)、右转(值为2)、直走(值为1)、终点转向(值为0)，d进入下段路径的转角：0≤d≤180°。通过以上方式获得x个路径点和(x-1)段路径。由于小车要不断巡逻，则设置小车在最后一个路径点处转向180°，然后开始行走回归路径。所以在整个路径的两端存在两个“终点”，每次到达“终点”之后进行标定。而每次经过“终点”后都要经过一段新的路径点，最终会存在两组数据有一定关联系性的路径点。小车存储坐标点总数为n＝2x。以坐标点的形式完成了对仓库路径的分割。


4.根据权利要求1所述的基于Android手机的质量巡检小车避障及路径规划算法，其特征在于，步骤2中进行数据获取及处理时，外部距离通过超声波模块向外发送声波，计算发送及回收的时间差获得；同时采用8个超声波模块，按照每隔一个的方式分为两组，在一组超声波模块发出采样信息之后70ms对第二组超声波模块进行采样。所有超声波模块单次采样的周期为140ms，采样频率为7Hz。以中轴线为分割线，将左右的超声波模块分为两组，一组为左，共3个，一组为右，共3个；前进方向的模块独立。


5.根据权利要求1至3任一项所述的基于Android手机的质量巡检小车避障及路径规划算法，其特征在于，对步骤2中获取的数据进行限值，其中D为障碍检测距离



正前方的超声波模块记为r_0，当r_0<D时，该值计入左边的一组；当r_0>D时，该值不计入任何一组。最后得出3个或4个数据。再以小车坐标系为基础将所有距离值坐标化，得出新的数据组{(x_1，y_1)，(x_2，y_2)，(x_3，y_3)}对产生r_i<D组的值进行最小二乘法拟合最佳直线。以如下公式(2)(3)(4)进行计算(如果r_0<D，则r_0对应的(x_0，y_0)也参与计算)：

(n＝3或4)






由公式θ＝arctan(y)，可以得出拟合直线与X轴之间的夹角。


6.根据权利要求1所述的基于Android手机的质量巡检小车避障及路径规划算法，其特征在于，步骤3中对小车姿态进行确定时包括直线夹角型，曲线型，正对型，外拐型，内拐型；
直线夹角型确定时：按照上一节对超声波模块所得距离值的分组，取正前方距离组与左边组的距离组，利用最优化方法中的最小二乘法，可以拟合出墙面的位置，得到一条直线及小车中心对于墙面的最小距离和小车正方向与墙面的夹角，为了不让小车和墙面碰撞，小车则应该迅速调整正方向与墙面保持平行；
曲线型确定时：当小车左侧障碍物是曲线时，随着小车调整角度和前进，小车拟合的直线会一直发生变化，通过PID算法的调控，最终小车车头方向与距离障碍物最近点的切线方向会保持一致；
正对型确定时：小车正前方出现障碍物时，当前方的超声波模块检测到障碍物且左前和右前的距离值一致时，判定小车前方有障碍物出现，此时小车随机转向；当小车斜后方能检测到距离的时候，此时的情况会与第一点保持一致。算法则跳转到第一点；
内拐型确定时：当小车遇到内...

【专利技术属性】
技术研发人员：任显林，田依多，张新豫，任政旭，武艺文，周渝入，
申请(专利权)人：电子科技大学，电子科技大学广东电子信息工程研究院，
类型：发明
国别省市：四川;51