CN105159291B - 一种基于信息物理网的车队智能避障装置及避障方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于信息物理网的车队智能避障装置和避障方法，其中，所述车队包括领航车辆(Ri)和跟随车辆(Rj)，设在车队中的每辆车(Ri、Rj)上的所述车队智能避障装置包括车外传感器模块(1)、GPS定位模块(2)、无线通信模块(3)和中央处理单元模块(4)，用于实现通信和应用协议的所述中央处理单元模块(4)通过无线通信模块(2)接收车辆的速度、位置信息并处理，当红外传感器(5)检测前方存在障碍物，所述中央处理单元模块(4)通过公式(F‑1)计算获得跟随车辆(Rj)的线速度(vj)和角速度(ωj)，跟随车辆(Rj)通过CAN总线将获得的线速度(vj)和角速度(ωj)发送到车辆控制器(7)确保车队在编队的情况下进行避障。
Description
技术领域
本发明属于车联网导航控制领域，是一种基于信息物理网的车队智能避障装置及避障方法。
背景技术
近年来，随着私人汽车数量的增加和公路交通基础设施的逐渐完善，道路交通日趋严重的问题已成为人类亟待解决的共性课题。道路交通事故造成了重大的生命和财产损失，并且已经成为全球公共的交通安全问题。当车主身处浓雾或者超视距范围的地方时，可见度低，驾驶汽车往往面临着严重的危险。随着计算机技术和无线通信技术的飞速发展，多辆智能车组成的群体系统通过协调、合作来完成原本由单个智能车无法或难以完成的工作已经成为可能。智能车编队控制主要是指多个智能车在群体运动过程中，能够在克服环境限制的同时还保持着期望队形，最终全体都能够顺利到达指定目的地的控制技术。由若干辆车组成的一列线性车队以较小车间距保持某种队形行驶，能够很好的扩充现有道路容量，降低车辆拥堵情况，提高实际交通道路利用率，增强交通的畅通性及安全性。在只能车编队控制中一个关键之处在于障碍物的回避，如果车队不能整体协调车速和方向进行障碍物回避，则车队的编队便会扰乱，无法保持队形，不仅不能提高交通道路利用率、畅通性和安全性，反而会降低道路利用率、畅通性和安全性，甚至可能由于回避障碍物不当引起交通事故。
中国专利CN104049634公开了一种基于Camshift算法的智能体模糊动态避障方法，其内容是智能体小车通过CCD摄像头获取智能体小车环境图像信息，DSP图像处理器模块将图像信息进行处理，利用OpenCV函数库的Camshift算法进行运动目标跟踪和定位，获取动态障碍物坐标并发送给底层控制器模块，将动态障碍物坐标、智能体小车速度和三侧超声波测距信息输入给动态避障模糊控制器，后者输出智能体小车的转向角ψ及速度v控制指令，实现动态避障。该智能避障方法只是实现了单车的动态避障，无法在保持车辆编队的队形的情况下，实现避障，防止车队的编队被扰乱。
中国专利CN104503451公开了一种基于视觉和超声传感的可避障自动导航方法及自动导航车。其避障模块包括九个以上的超声传感器，分布在导航车的前方和侧后方，超声传感器用于采集车身周围的距离信息，以检测车身周围是否存在障碍物及其距离；开始导航时，首先采用导航车前方的超声传感器轮流采集障碍物的距离信息；然后对前方各个超声传感器收集的障碍物距离信息在单片机系统里进行模糊化，并根据模糊化信息来判断是否存在障碍物；如果存在障碍物，则停止视觉导航，并根据单片机系统得出的模糊化信息来判断障碍物的大概位置；然后使用障碍物模糊推理规则，控制导航车初步转向；同时，采用导航车侧后方的超声传感器测量障碍物的距离信息，当侧后方的超声传感器探测到有障碍物时，表明障碍物已经在导航车的侧后方，此时可以判断导航车已经越过障碍物；然后控制导航车进行回轨动作，回到视觉导航的轨道上。该专利提供一种可以同时视觉导航与超声避障、具有较高鲁棒性、准确性、实时性的基于视觉和超声传感的可避障自动导航方法。但虽然本文献实现了自动导航，但依然无法准确地在保持车辆编队的情况下，准确地避开障碍物。
因此，在车辆编队行进下，实现车队整体回避障碍物且保持编队的完整体是本领域急需解决的技术问题。本发明提供了一种基于信息物理网的车队智能避障装置及避障方法，该装置将所提取到的信息经处理后获得各个车辆的速度和角速度并传送给车辆控制器对各个车辆进行控制达到在保持实时自主编队的情况下，实现自动回避障碍物。
发明内容
本发明公开了一种基于信息物理网的车队智能避障装置及避障方法，可以实现智能车实时自主编队行驶时避开障碍物的目的。
本发明的目的是通过以下技术方案予以实现。
根据本发明的第一方面，公开了一种基于信息物理网的车队智能避障装置，其中，所述车队包括领航车辆Ri和跟随车辆Rj，设在车队中的每辆车Ri、Rj上的所述车队智能避障装置包括车外传感器模块、GPS定位模块、无线通信模块和中央处理单元模块。
车外传感器模块包括用于检测前方障碍物的红外传感器和用于检测车行驶速度的速度传感器。
GPS定位模块安装在每辆车Ri、Rj前端中间位置用于实时采集所述车的位置信息且同步时间。
所述无线通信模块包括无线网卡和无线路由器用于与所述车队中的其他车辆建立网络连接。
用于实现通信和应用协议的所述中央处理单元模块通过无线通信模块接收车辆的速度、位置信息并处理，当红外传感器检测前方存在障碍物，所述中央处理单元模块通过公式F-1计算获得跟随车辆Rj的线速度vj和角速度ωj，公式F-1如下：
其中，
γij＝θi+ψij-θj、γkj＝θk-θj、α1、α2为常数，lij为领航车辆Ri和跟随车辆Rj之间的相对距离，d表示跟随车辆Rj质心到轴心的距离，其中定义虚拟车辆Rk，它以恒定线速度vk相切于障碍物的方向θk沿着障碍物运动，即θk的运动方向vk始终垂直于Rj与虚拟车辆Rk的连线δjk，δjk表示跟随车辆Rj与障碍物间的最近距离，θk为虚拟车辆Rk相切于障碍物的方向，θi、θj分别是领航车辆Ri和跟随车辆Rj的角度，vi、vj分别是领航车辆Ri和跟随车辆Rj的线速度，ψij和lij分别表示领航车辆Ri和跟随车辆Rj间相对角度和距离。
跟随车辆Rj通过CAN总线8将中央处理单元模块获得的线速度vj和角速度ωj发送到车辆控制器7进行调整跟随车辆Rj的线速度vj和角速度ωj从而确保车队在编队的情况下进行避障。
优选地，车外传感器模块在车辆Ri、Rj左前侧和右前侧分别安装红外传感器用于检测前方障碍物，在车轮轴上安装速度传感器用于检测车辆Ri、Rj行驶的速度。
优选地，GPS定位模块含有GPS天线及转接线，其供电电压为5V。
优选地，所述无线通信模块采用FPV 5.8G 200MW发送接收套装，其供电电压均为12V。
优选地，所述中央处理单元模块为嵌入式DSP处理单元。
根据本发明的第二方面，公开了一种基于信息物理网的车队智能避障方法。
第一步骤中，将所述车队编队，其中所述车队包括领航车辆Ri和跟随车辆Rj，设在车队中的每辆车Ri、Rj上的所述车队智能避障装置包括车外传感器模块、GPS定位模块、无线通信模块和中央处理单元模块。
车外传感器模块包括用于检测前方障碍物的红外传感器和用于检测车行驶速度的速度传感器。
GPS定位模块安装在每辆车Ri、Rj前端中间位置用于实时采集所述车的位置信息且同步时间。
所述无线通信模块包括无线网卡和无线路由器用于与所述车队中的其他车辆建立网络连接。
用于实现通信和应用协议的所述中央处理单元模块通过无线通信模块接收车辆的速度、位置信息并处理。
第二步骤中，红外传感器检测前方是否存在障碍物，如果存在障碍物，所述中央处理单元模块建立坐标系，并通过公式F-1计算获得跟随车辆Rj的线速度vj和角速度ωj，公式F-1如下：
其中，
γij＝θi+ψij-θj、γkj＝θk-θj、α1、α2为常数，lij为领航车辆Ri和跟随车辆Rj之间的相对距离，d表示跟随车辆Rj质心到轴心的距离，其中定义虚拟车辆Rk，它以恒定线速度vk相切于障碍物的方向θk沿着障碍物运动，即θk的运动方向vk始终垂直于Rj与虚拟车辆Rk的连线δjk，δjk表示跟随车辆Rj与障碍物间的最近距离，θk为虚拟车辆Rk相切于障碍物的方向，θi、θj分别是领航车辆Ri和跟随车辆Rj的角度，vi、vj分别是领航车辆R1和跟随车辆Rj的线速度，ψij和lij分别表示领航车辆Ri和跟随车辆Rj间相对角度和距离。
第三步骤中，跟随车辆Rj通过CAN总线将中央处理单元模块获得的线速度vj和角速度ωj发送到车辆控制器进行调整跟随车辆Rj的线速度vj和角速度ωj从而确保车队在编队的情况下进行避障。
本发明公开的基于信息物理网的车队智能避障装置及避障方法在车队保持相对稳定行驶的前提下，考虑实际道路障碍物情况，增强了车辆编队的避障能力。
附图说明
图1是根据本发明实施例的基于信息物理网的车队智能避障装置的控制整体框图；
图2是根据本发明实施例的基于信息物理网的车队智能避障装置的示意性避障位置关系坐标图；
图3是根据本发明实施例的基于信息物理网的车队智能避障方法的流程图。
图4是根据本发明另一个实施例的基于信息物理网的车队智能避障方法的流程图。
以下结合附图和实施例对本发明作进一步的解释。
具体实施方式
本发明的实施例描述了一种基于信息物理网的车队智能避障装置，其中，所述车队包括领航车辆Ri和跟随车辆Rj。根据如图1所示的基于信息物理网的车队智能避障装置的控制整体框图，设在车队中的每辆车Ri、Rj上的所述车队智能避障装置包括车外传感器模块1、GPS定位模块2、无线通信模块3和中央处理单元模块4。
车外传感器模块1包括用于检测前方障碍物的红外传感器5和用于检测车行驶速度的速度传感器6。
GPS定位模块2安装在每辆车Ri、Rj前端中间位置用于实时采集所述车的位置信息且同步时间。
所述无线通信模块3包括无线网卡和无线路由器用于与所述车队中的其他车辆建立网络连接。
用于实现通信和应用协议的所述中央处理单元模块4通过无线通信模块3接收车辆的速度、位置信息并处理，当红外传感器5检测前方存在障碍物，所述中央处理单元模块4通过公式F-1计算获得跟随车辆Rj的线速度vj和角速度ωj。
如图2所示的是根据本发明实施例的基于信息物理网的车队智能避障装置的示意性避障位置关系坐标图，建立平面坐标系{O，X，Y}，其中X轴代表东向位置，Y轴代表北向位置，(xi，yi，θi，vi，ωi)和(xj，yj，θj，vj，ωj)分别表示领航车辆Ri和跟随车辆Rj的位置、角度、线速度和角速度，ψij和lij分别表示领航车辆Ri和跟随车辆Rj间相对角度和距离，d表示车质心到轴心的距离，δ表示跟随车辆与障碍物间的最近距离。我们定义一个虚拟车辆Rk，它以恒定线速度vk相切于障碍物的方向θk沿着障碍物运动，即θk的运动方向vk始终垂直于Rj与虚拟车辆Rk的连线δ。
根据领航车辆Ri、跟随车辆Rj和虚拟车辆Rk建立速度关系公式
其中γij＝θi+ψij-θj，γkj＝θk+ψkj-θj.由于vk方向始终垂直于δjk方向，即故(1)式可以写成
其中γkj＝θk-θj。由(2)式可得跟随车辆Rj的线速度、角速度，即公式F-1如下：
其中，
γij＝θi+ψij-θj、γkj＝θk-θj、α1、α2为常数，lij为领航车辆Ri和跟随车辆Rj之间的相对距离，d表示跟随车辆Rj质心到轴心的距离，其中定义虚拟车辆Rk，它以恒定线速度vk相切于障碍物的方向θk沿着障碍物运动，即θk的运动方向vk始终垂直于Rj与虚拟车辆Rk的连线δjk，δjk表示跟随车辆Rj与障碍物间的最近距离，θk为虚拟车辆Rk相切于障碍物的方向，θi、θj分别是领航车辆Ri和跟随车辆Rj的角度，vi、vj分别是领航车辆Ri和跟随车辆Rj的线速度，ψij和lij分别表示领航车辆Ri和跟随车辆Rj间相对角度和距离。
跟随车辆Rj通过CAN总线8将中央处理单元模块1获得的线速度vj和角速度ωj发送到车辆控制器7进行调整跟随车辆Rj的线速度vj和角速度ωj从而确保车队在编队的情况下进行避障。
在一个实施例中，车外传感器模块1在车辆Ri、Rj左前侧和右前侧分别安装红外传感器5用于检测前方障碍物，在车轮轴上安装速度传感器6用于检测车辆Ri、Rj行驶的速度。
在一个实施例中，GPS定位模块2含有GPS天线及转接线，其供电电压为5V。
在一个实施例中，所述无线通信模块3采用FPV 5.8G 200MW发送接收套装，其供电电压均为12V。
在一个实施例中，所述中央处理单元模4块为嵌入式DSP处理单元。
在另一个实施例中，所述车外传感器模块1还包括可视测量装置用于监测障碍物。
如图3所述的根据本发明实施例的基于信息物理网的车队智能避障方法的流程图。本发明的一个实施例还详细说明了一种基于信息物理网的车队智能避障方法。
第一步骤S1中，进行车队编队，其中所述车队包括领航车辆Ri和跟随车辆Rj，设在车队中的每辆车Ri、Rj上的所述车队智能避障装置包括车外传感器模块1、GPS定位模块2、无线通信模块3和中央处理单元模块4。
车外传感器模块1包括用于检测前方障碍物的红外传感器5和用于检测车行驶速度的速度传感器6。
GPS定位模块2安装在每辆车Ri、Rj前端中间位置用于实时采集所述车的位置信息且同步时间。
所述无线通信模块3包括无线网卡和无线路由器用于与所述车队中的其他车辆建立网络连接。
用于实现通信和应用协议的所述中央处理单元模块4通过无线通信模块3接收车辆的速度、位置信息并处理。
第二步骤S2中，红外传感器5检测前方是否存在障碍物，如果存在障碍物，所述中央处理单元模块4建立坐标系，并通过公式F-1计算获得跟随车辆Rj的线速度vj和角速度ωj，公式F-1如下：
其中，
γij＝θi+ψij-θj、γkj＝θk-θj、α1、α2为常数，lij为领航车辆Ri和跟随车辆Rj之间的相对距离，d表示跟随车辆Rj质心到轴心的距离，其中定义虚拟车辆Rk，它以恒定线速度vk相切于障碍物的方向θk沿着障碍物运动，即θk的运动方向vk始终垂直于Rj与虚拟车辆Rk的连线δjk，δjk表示跟随车辆Rj与障碍物间的最近距离，θk为虚拟车辆Rk相切于障碍物的方向，θi、θj分别是领航车辆Ri和跟随车辆Rj的角度，vi、vj分别是领航车辆Ri和跟随车辆Rj的线速度，ψij和lij分别表示领航车辆Ri和跟随车辆Rj间相对角度和距离。
跟随车辆Rj通过CAN总线8将中央处理单元模块获得的线速度vj和角速度ωj发送到车辆控制器7进行调整跟随车辆Rj的线速度vj和角速度ωj从而确保车队在编队的情况下进行避障。
如图4所述的根据本发明另一个实施例的基于信息物理网的车队智能避障方法的流程图。其说明了另一个基于信息物理网的车队智能避障方法。
第一步骤S1中，进行车队编队，其中所述车队包括领航车辆Ri和跟随车辆Rj，设在车队中的每辆车Ri、Rj上的所述车队智能避障装置包括车外传感器模块1、GPS定位模块2、无线通信模块3和中央处理单元模块4。
车外传感器模块1包括用于检测前方障碍物的红外传感器5和用于检测车行驶速度的速度传感器6。
6PS定位模块2安装在每辆车Ri、Rj前端中间位置用于实时采集所述车的位置信息且同步时间。
所述无线通信模块3包括无线网卡和无线路由器用于与所述车队中的其他车辆建立网络连接。
用于实现通信和应用协议的所述中央处理单元模块4通过无线通信模块3接收车辆的速度、位置信息并处理。
第二步骤S2中，领航车辆Ri根据GPS定位模块2进行导航，GPS定位模块2上的图像测量装置检测前方是否存在障碍物，如果存在障碍物，跟随车辆Rj的中央处理单元模块4建立坐标系，并通过公式F-1计算获得跟随车辆Rj的线速度vj和角速度ωj，公式F-1如下：
其中，
γij＝θi+ψij-θj、γkj＝θk-θj、α1、α2为常数，lij为领航车辆Ri和跟随车辆Rj之间的相对距离，d表示跟随车辆Rj质心到轴心的距离，其中定义虚拟车辆Rk，它以恒定线速度vk相切于障碍物的方向θk沿着障碍物运动，即θk的运动方向vk始终垂直于Rj与虚拟车辆Rk的连线δjk，δjk表示跟随车辆Rj与障碍物间的最近距离，θk为虚拟车辆Rk相切于障碍物的方向，θi、θj分别是领航车辆Ri和跟随车辆Rj的角度，vi、vj分别是领航车辆Ri和跟随车辆Rj的线速度，ψij和lij分别表示领航车辆Ri和跟随车辆Rj间相对角度和距离。
跟随车辆Rj通过CAN总线8将中央处理单元模块获得的线速度vj和角速度ωj发送到车辆控制器7进行调整跟随车辆Rj的线速度vj和角速度ωj从而确保车队在编队的情况下进行避障。
本发明公开的基于信息物理网的车队智能避障装置及避障方法在车队保持相对稳定行驶的前提下，考虑实际道路障碍物情况，增强了车辆编队的避障能力。
尽管以上结合附图对本发明的实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下和在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。
Claims (10)
1.一种基于信息物理网的车队智能避障装置，其中，所述车队包括领航车辆(Ri)和跟随车辆(Rj)，设在车队中的每辆车(Ri、Rj)上的所述车队智能避障装置包括车外传感器模块(1)、GPS定位模块(2)、无线通信模块(3)和中央处理单元模块(4)，
其中，车外传感器模块(1)包括用于检测前方障碍物的红外传感器(5)和用于检测车行驶速度的速度传感器(6)；
GPS定位模块(2)安装在每辆车(Ri、Rj)前端中间位置用于实时采集所述车的位置信息且同步时间；
无线通信模块(3)包括无线网卡和无线路由器用于与所述车队中的其他车辆建立网络连接；
用于实现通信和应用协议的所述中央处理单元模块(4)通过无线通信模块(3)接收车辆的速度、位置信息并处理，当红外传感器(5)检测前方存在障碍物，所述中央处理单元模块(4)通过公式(F-1)计算获得跟随车辆(Rj)的线速度(vj)和角速度ωj，公式(F-1)如下：
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其中，γij＝θi+ψij-θj、γkj＝θk-θj、 α1、α2为常数，lij为领航车辆(Ri)和跟随车辆(Rj)之间的相对距离，d表示跟随车辆(Rj)质心到轴心的距离，其中定义虚拟车辆Rk，它以恒定线速度vk相切于障碍物的方向θk沿着障碍物运动，即Rk的运动方向θk始终垂直于Rj与虚拟车辆Rk的连线δjk，δjk表示跟随车辆(Rj)与障碍物间的最近距离，θk为虚拟车辆Rk相切于障碍物的方向，θi、θj分别是领航车辆(Ri)和跟随车辆(Rj)的角度，vi、vj分别是领航车辆(Ri)和跟随车辆(Rj)的线速度，ψij和lij分别表示领航车辆(Ri)和跟随车辆(Rj)间相对角度和距离，表示领航车辆Ri和跟随车辆Rj之间的期望距离，表示跟随车辆Rj与障碍物间的最近期望距离；
跟随车辆(Rj)通过CAN总线(8)将中央处理单元模块(4)获得的线速度(vj)和角速度(ωj)发送到车辆控制器(7)进行调整跟随车辆(Rj)的线速度(vj)和角速度(ωj)从而确保车队在编队的情况下进行避障。
2.如权利要求1所述的一种基于信息物理网的车队智能避障装置，其中，车外传感器模块(1)在车辆(Ri、Rj)左前侧和右前侧分别安装红外传感器(5)用于检测前方障碍物，在车轮轴上安装速度传感器(6)用于检测车辆(Ri、Rj)行驶的速度。
3.如权利要求1所述的一种基于信息物理网的车队智能避障装置，其中，GPS定位模块(2)含有GPS天线及转接线，其供电电压为5V。
4.如权利要求1所述的一种基于信息物理网的车队智能避障装置，其中，所述无线通信模块(3)采用FPV5.8G200MW发送接收套装，其供电电压为12V。
5.如权利要求1所述的一种基于信息物理网的车队智能避障装置，其中，所述中央处理单元模块(4)为嵌入式DSP处理单元。
6.一种基于信息物理网的车队智能避障方法，其中，
第一步骤(S1)中，将所述车队编队，其中所述车队包括领航车辆(Ri)和跟随车辆(Rj)，设在车队中的每辆车(Ri、Rj)上的所述车队智能避障装置包括车外传感器模块(1)、GPS定位模块(2)、无线通信模块(3)和中央处理单元模块(4)，其中，
车外传感器模块(1)包括用于检测前方障碍物的红外传感器(5)和用于检测车行驶速度的速度传感器(6)；
所述无线通信模块(3)包括无线网卡和无线路由器用于与所述车队中的其他车辆建立网络连接；
用于实现通信和应用协议的所述中央处理单元模块(4)通过无线通信模块(3)接收车辆的速度、位置信息并处理；
第二步骤(S2)中，红外传感器(5)检测前方是否存在障碍物，如果存在障碍物，所述中央处理单元模块(4)建立坐标系，并通过公式(F-1)计算获得跟随车辆(Rj)的线速度(vj)和角速度ωj，公式(F-1)如下：
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其中，γij＝θi+ψij-θj、γkj＝θk-θj、 α1、α2为常数，lij为领航车辆(Ri)和跟随车辆(Rj)之间的相对距离，d表示跟随车辆(Rj)质心到轴心的距离，其中定义虚拟车辆Rk，它以恒定线速度vk相切于障碍物的方向θk沿着障碍物运动，即Rk的运动方向θk始终垂直于Rj与虚拟车辆Rk的连线δjk，δjk表示跟随车辆(Rj)与障碍物间的最近距离，θk为虚拟车辆Rk相切于障碍物的方向，θi、θj分别是领航车辆(Ri)和跟随车辆(Rj)的角度，vi、vj分别是领航车辆(Ri)和跟随车辆(Rj)的线速度，ψij和lij分别表示领航车辆(Ri)和跟随车辆(Rj)间相对角度和距离，表示领航车辆Ri和跟随车辆Rj之间的期望距离，表示跟随车辆Rj与障碍物间的最近期望距离；
第三步骤(S3)中，跟随车辆(Rj)通过CAN总线(8)将中央处理单元模块(4)获得的线速度(vj)和角速度(ωj)发送到车辆控制器(7)进行调整跟随车辆(Rj)的线速度(vj)和角速度(ωj)从而确保车队在编队的情况下进行避障。
7.如权利要求6所述的一种基于信息物理网的车队智能避障方法，其中，车外传感器模块(1)在车辆(Ri、Rj)左前侧和右前侧分别安装红外传感器(5)用于检测前方障碍物，在车轮轴上安装速度传感器(6)用于检测车辆(Ri、Rj)行驶的速度。
8.如权利要求6所述的一种基于信息物理网的车队智能避障方法，其中，GPS定位模块(2)含有GPS天线及转接线，其供电电压为5V。
9.如权利要求6所述的一种基于信息物理网的车队智能避障方法，其中，所述无线通信模块(3)采用FPV5.8G200MW发送接收套装，其供电电压均为12V。
10.如权利要求6所述的一种基于信息物理网的车队智能避障方法，其中，所述中央处理单元模块(4)为嵌入式DSP处理单元。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102096415A (zh) * | 2010-12-31 | 2011-06-15 | 重庆邮电大学 | 基于Ad-Hoc网络和leader-follower算法的多机器人编队方法 |
| CN203117770U (zh) * | 2013-03-11 | 2013-08-07 | 西北农林科技大学 | 一种多机器协作小麦收割系统的控制系统 |
| CN103258427A (zh) * | 2013-04-24 | 2013-08-21 | 北京工业大学 | 基于信息物理网络的城市快速路交通实时监控系统与方法 |
| CN103455033A (zh) * | 2013-09-06 | 2013-12-18 | 重庆大学 | 一种面向多移动机器人系统的模糊编队及避障控制方法 |
| CN103576692A (zh) * | 2013-11-07 | 2014-02-12 | 哈尔滨工程大学 | 一种多无人机协同飞行方法 |
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Family Cites Families (1)
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|---|---|---|---|---|
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-
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102096415A (zh) * | 2010-12-31 | 2011-06-15 | 重庆邮电大学 | 基于Ad-Hoc网络和leader-follower算法的多机器人编队方法 |
| CN203117770U (zh) * | 2013-03-11 | 2013-08-07 | 西北农林科技大学 | 一种多机器协作小麦收割系统的控制系统 |
| CN103258427A (zh) * | 2013-04-24 | 2013-08-21 | 北京工业大学 | 基于信息物理网络的城市快速路交通实时监控系统与方法 |
| CN104281052A (zh) * | 2013-07-06 | 2015-01-14 | 哈尔滨点石仿真科技有限公司 | 一种基于行为的领航者-跟随者多智能体队形控制方法 |
| CN103455033A (zh) * | 2013-09-06 | 2013-12-18 | 重庆大学 | 一种面向多移动机器人系统的模糊编队及避障控制方法 |
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Non-Patent Citations (3)
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| 一种多智能体领航跟随编队新型控制器的设计;王中林等;《智能系统学报》;20140630;第9卷(第3期);第298-306页 * |
| 车式移动机器人动态编队控制方法;张瑞雷等;《机器人》;20131130;第35卷(第6期);第651-656页 * |
| 连通性保持下的多机器人系统分布式群集控制;毛昱天等;《控制理论与应用》;20141031;第31卷(第10期);第1393-1403页 * |
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