MicroMouse615迷宫探索：右手法则与硬件原理解析

本篇文章主要探讨了在计算机视觉领域中，使用深度卷积神经网络进行ImageNet分类时与迷宫搜索算法相结合的应用。具体章节聚焦于"迷宫搜索方法"，特别是在电子设备（如电脑鼠）在未知环境中导航的问题。电脑鼠在探索过程中，需要实时记录和处理墙壁信息，以便高效地寻找出路。墙壁资料被编码为16*16二维数组，其中每个单元格的低四位表示四个方向（上、右、下、左）的墙壁状况，0表示无墙，非0表示有墙，用于跟踪已探索区域。 文章详细介绍了两种迷宫搜索策略：一是尽快到达目标，但可能无法获取完整迷宫地图；二是全面搜索，虽然耗时较长，但能获取最优路径。这里提到了右手法则，即在面对多个分支时，优先向右转，然后是前进一步，最后选择左边，以此减少重复搜索。 文章还涉及了北京交通大学的MicroMouse615电脑鼠实验，该电脑鼠采用了复杂的硬件设计，包括电源电路、JTAG接口电路、按键电路、红外检测电路以及电机驱动电路等。此外，开发软件部分讲解了如何使用IAREWARM作为编程环境，进行项目创建、设置编译器选项、编译和运行程序，以及传感器和驱动系统的应用实验，如电池电压检测、红外线传感器测距、步进电机驱动控制等。 通过这些技术手段，电脑鼠能够在迷宫中有效地导航，实现对复杂环境的智能感知和决策，从而在人工智能领域展示了其应用潜力。本文不仅涵盖了理论层面的迷宫搜索算法，还结合了实际硬件和软件开发，为研究者和爱好者提供了深入理解和实践指导。