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原文传递基于模块化控制的智能障碍探测车及探测方法

专利名称：	基于模块化控制的智能障碍探测车及探测方法
摘要：	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。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	陕西;61
申请人：	中铁电气化局集团西安电气化工程有限公司
发明人：	刘家;王博
专利状态：	有效
申请日期：	2019-09-09T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-12T00:00:00+0800
申请号：	CN201910846306.1
公开号：	CN110435689A
代理机构：	北京睿博行远知识产权代理有限公司
代理人：	王敏
分类号：	B61D15/12(2006.01);B;B61;B61D;B61D15
申请人地址：	721000陕西省宝鸡市金台区金台大道7号院9号楼
主权项：	1.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；所述图像识别模块，采集车辆行进方向的实时图像，发送到数据存储模块进行存储；所述障碍检测判定模块，用于感应车辆行进方向的障碍物，计算障碍物与车辆的距离，将计算得到的数据发送至数据存储模块进行存储；所述速度检测模块，实时监测车辆的运动速度，将监测到的数据发送至数据存储模块进行存储；所述电源控制模块，为各个模块提供供电电压。 2.如权利要求1所述的基于模块化控制的智能障碍探测车，其特征在于，所述图像识别模块包括：采集模块和识别模块；所述图像采集模块为夜视高清摄像头，设置于所述车体的前方，采集车辆行进时的图像信息，将采集到的图像信息发送至识别模块；所述识别模块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，同时，将识别结果和归类结果发送至控制模块。 3.如权利要求1所述的基于模块化控制的智能障碍探测车，其特征在于，所述障碍检测判定模块包括：传感器模块和激光模块；所述传感器模块包括：由多个分布设置的传感器组成的传感器阵列和微处理器；所述传感器阵列感应到前方的障碍物后，将感应到的数据发送至第一微处理器，第一微处理器计算出障碍物距离；所述激光模块包括：激光光路和第二微处理器；所述激光光路通过激光进行测距，将检测到的数据发送至第二微处理器；第二微处理器计算出障碍物距离；所述第一微处理器和第二微处理器均将计算出的障碍物距离发送至控制模块；控制模块根据两者测到的障碍物距离，计算最终的障碍物距离。 4.如权利要求1所述的基于模块化控制的智能障碍探测车，其特征在于，所述探测车还包括：通信模块；所述通信模块与WEB后台通信连接，实时与WEB后台进行通信。 5.如权利要求1所述的基于模块化控制的智能障碍探测车，其特征在于，所述速度检测模块包括：光电编码器和GPS卫星定位模块和第三微处理器；所述光电编码器测量车辆前进速度，确定车辆的位移距离，将检测到的数据发送至第三微处理器；所述GPS卫星定位模块，实时获取车辆的GPS位置信息，将获取的GPS位置信息发送至第三微处理器；所述第三微处理器接收到数据后，根据GPS位置信息实时矫正光电编码器获取的数据信息，得到最终的速度信息。 6.基于权利要求1至5之一所述基于模块化控制的智能障碍探测车的探测方法，其特征在于，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。 7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，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；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1.4：判断pN与P、X和M哪一个更接近，即pN与P、X和M分别作差值绝对值运算，计算结果最接近0；若pj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pN与X更接近，则该图像的分类结果为弱障碍物；若pN与P更接近，则判断该图像不是障碍物。 8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤2中：感应车辆行进方向的障碍物，计算障碍物与车辆的距离的方法执行以下步骤：步骤2.1：由多个分布设置的传感器组成的传感器阵列感应到前方的障碍物后，将感应到的数据发送至第一微处理器，第一微处理器计算出障碍物距离；其中，传感器阵列感应到前方障碍物后，首先通过各个传感器组测算该障碍物在各个维度的向量计算各个维度空间的距离值，再将各个维度空间的距离值进行整合；进行距离整合采用的公式为：其中：其中，r为常数，x、y和z为传感器的坐标值，a、b和c为各个传感器的空间向量值；H0为矫正系数；步骤2.2：激光光路通过激光进行测距，将检测到的数据发送至第二微处理器；第二微处理器计算出障碍物距离；步骤2.3：根据第一微处理器和第二微处理器检测到的障碍物距离，采用如下公式，计算最终的障碍物距离： S＝∫S(X2，X1\|XI)dX2＝∫S(X2\|X1)P(X1\|XI)dX1；其中，X2位第二处理器计算得到的障碍物距离；X1为第一处理器计算得到的障碍物距离；XI为设定的常数。 9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中：实时监测车辆的运动速度的方法执行以下步骤：光电编码器测量车辆前进速度，确定车辆的位移距离，将检测到的数据发送至第三微处理器；GPS卫星定位模块，实时获取车辆的GPS位置信息，将获取的GPS位置信息发送至第三微处理器；所述第三微处理器接收到数据后，根据GPS位置信息实时矫正光电编码器获取的数据信息，得到最终的速度信息。 10.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述车辆内部还设置有多级大功率电源转换控制芯片，通过设置多重滤波电路保证多级电压转换的转换效率与较低的电源纹波，为整套系统各个不同的控制电路提供稳定的合适的供电电压。
所属类别：	发明专利