智能小车避障与路径规划技术研究

"智能小车的避障及路径规划" 这篇硕士学位论文主要研究了智能小车的避障策略和路径规划技术。作者姚佳在东南大学攻读硕士期间，以"探索者"号智能小车为研究对象，深入探讨了自主行驶车辆的关键技术，包括感知技术、系统结构以及避障与路径规划算法。 首先，论文分析了"探索者"号智能小车的运动系统，建立了理想运动方程，为后续的理论研究和实际操作提供了理论基础。在系统结构的研究中，论文关注了航姿推算法，提出了误差补偿计算公式和实施方案，以提高系统的精度和稳定性。 其次，论文设计并实现了分段式红外测距传感器和超声波测距传感器。通过这两种传感器构建的机器人感知系统，可以有效地检测周围环境，满足智能小车自主避障行驶的需求。此外，还设计了感知单元系统板，进一步提升了环境感知的性能。 避障路径规划是论文的核心部分。作者提出了一种基于局部动态环境信息的算法，它具有高实时性和自适应性。该算法将路径规划分为无障路径规划和避障路径规划两种模式，并都应用了模糊控制方法来优化决策过程。为了减少模糊推理规则的计算量，论文还创新性地提出了基于存储器的模糊推理算法，大大节省了计算时间。 论文还讨论了智能小车可能遇到的"U形陷阱"问题，并提出了理论上的解决方案。在控制系统结构方面，研究了混合式结构，该结构具备较高的实时性和自适应性，适用于智能自动引导车辆（AGV）的控制需求。 最后，通过对"探索者"号在不同环境下的实验数据分析，论文验证了所研究的各项技术的有效性和准确性。关键词包括自主地面行驶车辆、路径规划、避障、模糊控制方法和控制体系结构，这些关键词反映了论文的研究焦点。 这篇论文详尽地研究了智能小车避障和路径规划的各个方面，通过理论研究和实际应用相结合，为智能小车的自主行驶技术提供了重要的理论支持和技术方案。