循跡小車畢業(yè)論文一.摘要

循跡小車作為一種基于機(jī)器視覺(jué)和智能控制技術(shù)的典型應(yīng)用，在自動(dòng)化、機(jī)器人導(dǎo)航及教育科研領(lǐng)域展現(xiàn)出重要價(jià)值。本案例以自主設(shè)計(jì)的循跡小車為研究對(duì)象，旨在探索其路徑識(shí)別算法的優(yōu)化與硬件系統(tǒng)的協(xié)同設(shè)計(jì)。研究背景源于工業(yè)自動(dòng)化對(duì)高精度導(dǎo)航設(shè)備的需求以及教育領(lǐng)域?qū)?shí)踐性智能硬件教學(xué)的重視。通過(guò)結(jié)合紅外傳感器與攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)，構(gòu)建了多層次的環(huán)境感知模型，并采用改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)與霍夫變換算法提升路徑識(shí)別的魯棒性。實(shí)驗(yàn)在模擬和實(shí)際復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行，對(duì)比分析了傳統(tǒng)PID控制與模糊控制策略的性能差異，結(jié)果表明模糊控制在小范圍干擾和光照變化時(shí)具有更優(yōu)的適應(yīng)性。此外，通過(guò)嵌入式系統(tǒng)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了算法與硬件的實(shí)時(shí)協(xié)同，顯著提升了小車的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性。研究結(jié)論指出，多傳感器融合與智能控制算法的結(jié)合是提升循跡小車性能的關(guān)鍵，并為同類機(jī)器人系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù)和實(shí)踐參考。

二.關(guān)鍵詞

循跡小車；機(jī)器視覺(jué)；路徑識(shí)別；模糊控制；嵌入式系統(tǒng)；傳感器融合

三.引言

隨著自動(dòng)化技術(shù)的飛速發(fā)展和智能化應(yīng)用的廣泛普及，機(jī)器人在工業(yè)生產(chǎn)、服務(wù)領(lǐng)域以及科學(xué)研究中的作用日益凸顯。其中，循跡小車作為機(jī)器人技術(shù)的一種基礎(chǔ)性載體，以其相對(duì)簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)、靈活的路徑規(guī)劃和較強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性，在自動(dòng)化導(dǎo)航、智能教育、倉(cāng)儲(chǔ)物流等多個(gè)場(chǎng)景中得到了廣泛應(yīng)用。從早期的工業(yè)流水線上的物料搬運(yùn)，到現(xiàn)代家庭中的智能清潔機(jī)器人，循跡小車的技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用拓展不斷推動(dòng)著相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展。特別是在教育領(lǐng)域，循跡小車被用作教學(xué)工具，幫助學(xué)生理解機(jī)器視覺(jué)、傳感器技術(shù)、控制理論等核心概念，培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力和創(chuàng)新思維。

循跡小車的核心功能在于自主識(shí)別并跟蹤預(yù)設(shè)路徑，這要求系統(tǒng)具備高效的環(huán)境感知能力、精確的路徑識(shí)別算法和穩(wěn)定的運(yùn)動(dòng)控制機(jī)制。傳統(tǒng)的循跡小車主要依賴于紅外傳感器或超聲波傳感器進(jìn)行路徑檢測(cè)，雖然成本較低、技術(shù)成熟，但在復(fù)雜環(huán)境中（如光照變化、路徑干擾、非均勻表面等）表現(xiàn)不佳。隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的成熟，基于攝像頭的視覺(jué)系統(tǒng)逐漸成為循跡小車的研究熱點(diǎn)，其通過(guò)像處理算法實(shí)現(xiàn)更靈活、更智能的路徑識(shí)別。然而，如何優(yōu)化視覺(jué)算法以提高識(shí)別精度和魯棒性，同時(shí)如何通過(guò)控制策略提升小車的動(dòng)態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)定性，仍然是當(dāng)前研究面臨的主要挑戰(zhàn)。

在路徑識(shí)別算法方面，現(xiàn)有的研究主要集中于邊緣檢測(cè)、霍夫變換、顏色分割等經(jīng)典像處理技術(shù)。例如，Canny邊緣檢測(cè)算法能夠有效提取路徑輪廓，但易受噪聲干擾；霍夫變換能夠準(zhǔn)確檢測(cè)直線型路徑，但對(duì)于曲線或復(fù)雜路徑的識(shí)別效果有限。此外，傳統(tǒng)的PID控制雖能保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，但在面對(duì)非線性和時(shí)變環(huán)境時(shí)，其超調(diào)和振蕩問(wèn)題較為突出。因此，如何結(jié)合先進(jìn)的像處理技術(shù)與智能控制算法，構(gòu)建適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的循跡小車系統(tǒng)，成為本研究的核心問(wèn)題。

在硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面，循跡小車通常由主控板、傳感器模塊、執(zhí)行機(jī)構(gòu)（電機(jī)驅(qū)動(dòng)）和電源模塊組成。主控板負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理和控制指令的生成，常見(jiàn)的平臺(tái)包括Arduino、STM32等嵌入式系統(tǒng)；傳感器模塊包括紅外傳感器、超聲波傳感器和攝像頭等，分別用于環(huán)境感知和路徑檢測(cè)；執(zhí)行機(jī)構(gòu)通常采用直流電機(jī)或步進(jìn)電機(jī)，配合減速器和編碼器實(shí)現(xiàn)精確控制；電源模塊則為整個(gè)系統(tǒng)提供穩(wěn)定供電。然而，現(xiàn)有設(shè)計(jì)往往存在傳感器融合度低、控制算法單一、實(shí)時(shí)性不足等問(wèn)題，限制了循跡小車的應(yīng)用性能。因此，如何優(yōu)化硬件架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)多傳感器的高效協(xié)同，并設(shè)計(jì)與之匹配的智能控制策略，是本研究的另一關(guān)鍵問(wèn)題。

本研究基于上述背景，提出了一種改進(jìn)的循跡小車系統(tǒng)，旨在提升路徑識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性，并優(yōu)化小車的運(yùn)動(dòng)控制性能。具體而言，研究假設(shè)如下：

1.通過(guò)融合紅外傳感器與攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)，可以顯著提高路徑識(shí)別的精度和魯棒性；

2.采用模糊控制算法替代傳統(tǒng)PID控制，能夠有效改善小車的動(dòng)態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)定性；

3.通過(guò)嵌入式系統(tǒng)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)算法與硬件的實(shí)時(shí)協(xié)同，可以進(jìn)一步提升小車的運(yùn)行效率。

本研究的意義在于：理論層面，探索多傳感器融合與智能控制算法在循跡小車中的應(yīng)用，為機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供新的思路；實(shí)踐層面，通過(guò)優(yōu)化算法和硬件系統(tǒng)，提升循跡小車的實(shí)際應(yīng)用性能，滿足工業(yè)、教育等領(lǐng)域的需求。此外，本研究也為后續(xù)機(jī)器人系統(tǒng)的擴(kuò)展開(kāi)發(fā)（如多機(jī)器人協(xié)同導(dǎo)航、復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性等）奠定基礎(chǔ)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本研究將揭示路徑識(shí)別算法與控制策略的優(yōu)化方向，并為同類研究提供參考。

四.文獻(xiàn)綜述

循跡小車作為機(jī)器視覺(jué)與智能控制交叉領(lǐng)域的典型研究對(duì)象，其相關(guān)研究可追溯至20世紀(jì)80年代，隨著傳感器技術(shù)、像處理算法和嵌入式系統(tǒng)的快速發(fā)展，該領(lǐng)域的研究不斷深入，應(yīng)用范圍也日益廣泛。早期的研究主要集中在基于單一傳感器的簡(jiǎn)單路徑識(shí)別與控制，如紅外循跡小車。紅外傳感器具有成本低廉、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)檢測(cè)地面與障礙物之間紅外反射的差異來(lái)判斷路徑，適用于光照條件穩(wěn)定、路徑干擾較小的場(chǎng)景。文獻(xiàn)[1]提出了一種基于雙紅外傳感器的循跡小車設(shè)計(jì)，通過(guò)判斷兩個(gè)傳感器信號(hào)的相對(duì)強(qiáng)弱來(lái)確定小車相對(duì)于路徑中心的位置，并采用簡(jiǎn)單的PID控制算法調(diào)整轉(zhuǎn)向，實(shí)現(xiàn)了直線跟蹤和彎道轉(zhuǎn)向的基本功能。然而，紅外傳感器的視距有限，易受光照變化、地面顏色和污漬的影響，且無(wú)法識(shí)別非接觸式障礙物，限制了其應(yīng)用范圍。

隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的興起，基于攝像頭的循跡小車成為研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[2]首次將CCD攝像頭應(yīng)用于循跡小車，通過(guò)像處理技術(shù)提取路徑特征，并結(jié)合模糊控制算法實(shí)現(xiàn)了路徑跟蹤。研究中采用了閾值分割和邊緣檢測(cè)方法提取路徑輪廓，然后利用霍夫變換檢測(cè)直線型路徑，最后通過(guò)模糊控制調(diào)整電機(jī)速度和方向。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在均勻光照條件下能夠穩(wěn)定跟蹤預(yù)設(shè)路徑。但該研究未考慮光照變化和復(fù)雜背景的干擾，且像處理算法的計(jì)算量較大，對(duì)嵌入式平臺(tái)的實(shí)時(shí)性提出了較高要求。

在路徑識(shí)別算法方面，研究者們提出了多種改進(jìn)方法。文獻(xiàn)[3]針對(duì)紅外傳感器和攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)的各自優(yōu)缺點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種混合傳感器的循跡小車，通過(guò)卡爾曼濾波融合兩種傳感器的數(shù)據(jù)，提高了路徑識(shí)別的魯棒性。實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)在光照變化和輕微遮擋情況下仍能保持較好的跟蹤性能。文獻(xiàn)[4]則專注于攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)的優(yōu)化，提出了一種基于改進(jìn)Canny邊緣檢測(cè)和自適應(yīng)閾值分割的路徑識(shí)別算法，有效解決了光照不均導(dǎo)致的路徑模糊問(wèn)題。此外，文獻(xiàn)[5]引入了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行路徑特征提取，實(shí)現(xiàn)了更復(fù)雜的路徑識(shí)別，如識(shí)別不同顏色和形狀的路徑標(biāo)記。但深度學(xué)習(xí)方法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，且模型參數(shù)調(diào)整復(fù)雜，不適用于資源受限的嵌入式系統(tǒng)。

在控制策略方面，PID控制因其簡(jiǎn)單高效，仍然是許多循跡小車系統(tǒng)的基礎(chǔ)控制算法。文獻(xiàn)[6]通過(guò)參數(shù)自整定PID控制，提高了循跡小車的適應(yīng)能力，使其在不同速度和路徑曲率下均能保持穩(wěn)定跟蹤。然而，PID控制在面對(duì)非線性、時(shí)變系統(tǒng)時(shí)，容易產(chǎn)生超調(diào)和振蕩，且對(duì)參數(shù)整定依賴性強(qiáng)。為了克服這些缺點(diǎn)，文獻(xiàn)[7]將模糊控制應(yīng)用于循跡小車，通過(guò)建立模糊規(guī)則庫(kù)，根據(jù)誤差和誤差變化率動(dòng)態(tài)調(diào)整控制量，顯著改善了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[8]進(jìn)一步提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制的策略，通過(guò)在線學(xué)習(xí)優(yōu)化控制參數(shù)，進(jìn)一步提升了循跡小車的性能。但這些智能控制方法大多需要復(fù)雜的模型設(shè)計(jì)和大量的實(shí)驗(yàn)調(diào)試，實(shí)際應(yīng)用中仍存在一定的局限性。

綜合現(xiàn)有研究，循跡小車領(lǐng)域已取得顯著進(jìn)展，但在以下方面仍存在研究空白或爭(zhēng)議點(diǎn)：首先，多傳感器融合技術(shù)的應(yīng)用仍不夠深入。雖然已有研究嘗試融合紅外傳感器和攝像頭數(shù)據(jù)，但多數(shù)系統(tǒng)仍以單一傳感器為主，或僅進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)加權(quán)融合，未能充分發(fā)揮多傳感器的優(yōu)勢(shì)。如何設(shè)計(jì)高效的多傳感器融合算法，實(shí)現(xiàn)傳感器間的協(xié)同工作，是未來(lái)研究的重要方向。其次，路徑識(shí)別算法的魯棒性仍有提升空間。現(xiàn)有算法在處理復(fù)雜路徑（如曲線、交叉路口、非均勻表面）和動(dòng)態(tài)干擾（如光照變化、臨時(shí)障礙物）時(shí)，性能仍不穩(wěn)定。如何開(kāi)發(fā)更魯棒的路徑識(shí)別算法，是提高循跡小車實(shí)際應(yīng)用性能的關(guān)鍵。此外，控制策略的優(yōu)化仍需進(jìn)一步探索。雖然模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在一定程度上提升了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能，但如何結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景，設(shè)計(jì)更高效、更易于實(shí)現(xiàn)的智能控制算法，仍是一個(gè)開(kāi)放性問(wèn)題。

本研究正是在上述背景下展開(kāi)的。通過(guò)分析現(xiàn)有研究的不足，提出了一種改進(jìn)的循跡小車系統(tǒng)，旨在通過(guò)多傳感器融合、優(yōu)化路徑識(shí)別算法和智能控制策略，提升循跡小車的性能和實(shí)用性。具體而言，本研究將重點(diǎn)解決以下問(wèn)題：1）設(shè)計(jì)一種高效的多傳感器融合算法，實(shí)現(xiàn)紅外傳感器和攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)的協(xié)同工作；2）改進(jìn)路徑識(shí)別算法，提高系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性；3）采用模糊控制算法優(yōu)化運(yùn)動(dòng)控制策略，提升小車的動(dòng)態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)定性。通過(guò)這些研究，期望為循跡小車技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供理論依據(jù)和實(shí)踐參考。

五.正文

本研究設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種改進(jìn)的循跡小車系統(tǒng)，旨在提升其在復(fù)雜環(huán)境下的路徑識(shí)別能力和運(yùn)動(dòng)控制性能。系統(tǒng)采用多傳感器融合技術(shù)，結(jié)合紅外傳感器和攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)，并利用改進(jìn)的路徑識(shí)別算法和模糊控制策略，實(shí)現(xiàn)了高精度、高魯棒的自主導(dǎo)航。本節(jié)將詳細(xì)闡述研究?jī)?nèi)容和方法，展示實(shí)驗(yàn)結(jié)果并進(jìn)行深入討論。

5.1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

循跡小車系統(tǒng)主要由硬件平臺(tái)和軟件算法兩部分組成。硬件平臺(tái)包括主控板、傳感器模塊、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、電源模塊和通信模塊。主控板負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理和控制指令的生成，選用STM32F103C8T6作為主控芯片，其具備足夠的計(jì)算能力和豐富的外設(shè)接口，滿足實(shí)時(shí)控制和復(fù)雜算法處理的需求。傳感器模塊包括紅外傳感器陣列和攝像頭模塊，分別用于近距離障礙物檢測(cè)和路徑識(shí)別。紅外傳感器陣列由四個(gè)紅外發(fā)射管和接收管組成，呈一字排列，用于檢測(cè)地面與障礙物之間的紅外反射差異。攝像頭模塊選用OV7670攝像頭，分辨率為640×480，通過(guò)SPI接口與主控板連接，提供彩色像數(shù)據(jù)。執(zhí)行機(jī)構(gòu)采用兩個(gè)直流減速電機(jī)，配合編碼器實(shí)現(xiàn)精確的速度和位置控制。電源模塊選用7.4V鋰電池，為整個(gè)系統(tǒng)提供穩(wěn)定供電。通信模塊選用藍(lán)牙模塊HC-05，用于實(shí)現(xiàn)與上位機(jī)的無(wú)線通信，便于參數(shù)設(shè)置和數(shù)據(jù)傳輸。

軟件算法方面，系統(tǒng)采用分層設(shè)計(jì)，包括像處理層、路徑識(shí)別層和控制決策層。像處理層負(fù)責(zé)對(duì)攝像頭采集的像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、增強(qiáng)和分割等操作。路徑識(shí)別層利用改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)和霍夫變換算法提取路徑特征，并融合紅外傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)路徑的精確識(shí)別?？刂茮Q策層基于模糊控制算法，根據(jù)路徑識(shí)別結(jié)果生成控制指令，調(diào)整電機(jī)速度和方向，實(shí)現(xiàn)小車自主導(dǎo)航。

5.2紅外傳感器陣列設(shè)計(jì)

紅外傳感器陣列是循跡小車的基礎(chǔ)感知單元，其設(shè)計(jì)直接影響系統(tǒng)的可靠性和適應(yīng)性。本設(shè)計(jì)中，紅外傳感器陣列由四個(gè)紅外發(fā)射管和接收管組成，呈一字排列，間距相等。紅外發(fā)射管選用IR950紅外發(fā)射管，發(fā)射波長(zhǎng)為950nm，具有較強(qiáng)的穿透力和穩(wěn)定性。接收管選用TSOP38238紅外接收管，對(duì)950nm紅外光敏感，具有較好的抗干擾能力。傳感器陣列的布置方式如下：最左側(cè)和最右側(cè)分別為發(fā)射管D1和接收管R1，中間兩側(cè)分別為發(fā)射管D2和接收管R3，發(fā)射管D3位于中間位置，不對(duì)應(yīng)接收管。這種布置方式可以在小車偏離路徑時(shí)，通過(guò)接收管接收到的紅外信號(hào)變化來(lái)判斷小車相對(duì)于路徑的位置。

紅外傳感器信號(hào)的處理采用數(shù)字信號(hào)處理方式，通過(guò)比較接收管輸出的電壓信號(hào)與預(yù)設(shè)閾值，判斷地面與障礙物之間的距離。具體而言，當(dāng)接收管檢測(cè)到紅外信號(hào)時(shí)，輸出低電平；當(dāng)接收管未檢測(cè)到紅外信號(hào)時(shí)，輸出高電平。主控板通過(guò)GPIO口讀取接收管的輸出信號(hào)，并進(jìn)行數(shù)字濾波，消除噪聲干擾。數(shù)字濾波采用中值濾波算法，可以有效抑制噪聲信號(hào)的干擾。紅外傳感器信號(hào)的處理流程如下：

1）讀取四個(gè)接收管的輸出信號(hào)；

2）對(duì)每個(gè)接收管的輸出信號(hào)進(jìn)行中值濾波；

3）比較濾波后的信號(hào)與預(yù)設(shè)閾值，判斷是否檢測(cè)到障礙物；

4）根據(jù)四個(gè)接收管的信號(hào)狀態(tài)，判斷小車相對(duì)于路徑的位置。

5.3攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)是循跡小車的高精度路徑識(shí)別單元，其設(shè)計(jì)直接影響系統(tǒng)的智能化程度和適應(yīng)性。本設(shè)計(jì)中，攝像頭模塊選用OV7670攝像頭，分辨率為640×480，通過(guò)SPI接口與主控板連接，提供彩色像數(shù)據(jù)。像預(yù)處理包括去噪、增強(qiáng)和分割等操作，目的是提高像質(zhì)量，便于后續(xù)路徑特征提取。

像去噪采用中值濾波算法，可以有效抑制像中的噪聲干擾。中值濾波算法通過(guò)將每個(gè)像素點(diǎn)的值替換為其鄰域像素點(diǎn)的中值，可以有效消除噪聲信號(hào)的影響。像增強(qiáng)采用直方均衡化算法，可以增強(qiáng)像的對(duì)比度，使路徑特征更加明顯。像分割采用自適應(yīng)閾值分割算法，根據(jù)像的灰度分布，動(dòng)態(tài)確定分割閾值，將路徑區(qū)域與背景區(qū)域分離。

路徑特征提取采用改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)和霍夫變換算法。Canny邊緣檢測(cè)算法是一種經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算法，其原理是通過(guò)高斯濾波、梯度計(jì)算、非極大值抑制和雙閾值檢測(cè)等步驟，提取像的邊緣信息。改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)算法在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上，增加了邊緣連接的優(yōu)化步驟，提高了邊緣提取的準(zhǔn)確性和魯棒性?；舴蜃儞Q算法是一種用于檢測(cè)像中直線和曲線特征的算法，其原理是將像空間中的點(diǎn)映射到參數(shù)空間中，通過(guò)統(tǒng)計(jì)參數(shù)空間中的峰值來(lái)檢測(cè)像中的幾何特征。本設(shè)計(jì)中，采用霍夫變換檢測(cè)路徑區(qū)域的直線特征，并利用直線段的交點(diǎn)和位置關(guān)系，判斷小車相對(duì)于路徑的位置。

5.4多傳感器融合算法

多傳感器融合技術(shù)是提高循跡小車系統(tǒng)魯棒性的關(guān)鍵，本設(shè)計(jì)中，將紅外傳感器陣列和攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了融合，實(shí)現(xiàn)了多傳感器協(xié)同工作。多傳感器融合算法采用加權(quán)融合方式，根據(jù)不同傳感器的測(cè)量結(jié)果和置信度，動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重，生成最終的路徑識(shí)別結(jié)果。

紅外傳感器陣列的測(cè)量結(jié)果包括四個(gè)接收管的輸出信號(hào)狀態(tài)，攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)的測(cè)量結(jié)果包括路徑區(qū)域的直線特征和位置關(guān)系。加權(quán)融合算法的步驟如下：

1）根據(jù)紅外傳感器陣列的測(cè)量結(jié)果，計(jì)算小車相對(duì)于路徑的位置偏差；

2）根據(jù)攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)的測(cè)量結(jié)果，計(jì)算小車相對(duì)于路徑的位置偏差；

3）根據(jù)兩個(gè)傳感器的測(cè)量結(jié)果和置信度，動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重；

4）將兩個(gè)傳感器的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合，生成最終的路徑識(shí)別結(jié)果。

權(quán)重調(diào)整采用模糊邏輯控制算法，根據(jù)兩個(gè)傳感器的測(cè)量誤差和置信度，動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重。模糊邏輯控制算法的輸入包括兩個(gè)傳感器的測(cè)量誤差和置信度，輸出包括兩個(gè)傳感器的權(quán)重。模糊規(guī)則庫(kù)根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立，模糊推理采用Mamdani推理方法，解模糊采用重心法。

5.5模糊控制策略設(shè)計(jì)

模糊控制策略是循跡小車運(yùn)動(dòng)控制的核心，本設(shè)計(jì)中，采用模糊控制算法替代傳統(tǒng)的PID控制算法，提高了小車的動(dòng)態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)定性。模糊控制算法的輸入包括小車相對(duì)于路徑的位置偏差和偏差變化率，輸出包括左右電機(jī)的速度調(diào)整量。

模糊控制器的設(shè)計(jì)包括模糊化、模糊規(guī)則庫(kù)建立、模糊推理和解模糊等步驟。模糊化將輸入和輸出變量轉(zhuǎn)換為模糊語(yǔ)言變量，模糊規(guī)則庫(kù)建立根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立模糊規(guī)則，模糊推理采用Mamdani推理方法，解模糊將模糊輸出轉(zhuǎn)換為精確值。

模糊規(guī)則庫(kù)的建立是模糊控制器的核心，本設(shè)計(jì)中，模糊規(guī)則庫(kù)的建立基于專家經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。模糊規(guī)則庫(kù)包括以下規(guī)則：

1）IF位置偏差是“大”AND偏差變化率是“大”，THEN左電機(jī)速度增加“大”，右電機(jī)速度減少“大”；

2）IF位置偏差是“大”AND偏差變化率是“小”，THEN左電機(jī)速度增加“中”，右電機(jī)速度減少“中”；

3）IF位置偏差是“中”AND偏差變化率是“大”，THEN左電機(jī)速度增加“中”，右電機(jī)速度減少“中”；

4）IF位置偏差是“中”AND偏差變化率是“小”，THEN左電機(jī)速度增加“小”，右電機(jī)速度減少“小”；

5）IF位置偏差是“小”AND偏差變化率是“大”，THEN左電機(jī)速度增加“小”，右電機(jī)速度減少“小”；

6）IF位置偏差是“小”AND偏差變化率是“小”，THEN左電機(jī)速度增加“零”，右電機(jī)速度減少“零”。

5.6實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證改進(jìn)的循跡小車系統(tǒng)的性能，進(jìn)行了以下實(shí)驗(yàn)：1）直線跟蹤實(shí)驗(yàn)；2）彎道跟蹤實(shí)驗(yàn)；3）復(fù)雜環(huán)境跟蹤實(shí)驗(yàn)。

5.6.1直線跟蹤實(shí)驗(yàn)

直線跟蹤實(shí)驗(yàn)在光照均勻的直線軌道上進(jìn)行，軌道寬度為20cm，小車以1m/s的速度直線行駛。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的循跡小車系統(tǒng)能夠穩(wěn)定跟蹤直線軌道，位置偏差控制在1cm以內(nèi)，轉(zhuǎn)向平穩(wěn)，無(wú)超調(diào)和振蕩現(xiàn)象。

5.6.2彎道跟蹤實(shí)驗(yàn)

彎道跟蹤實(shí)驗(yàn)在光照均勻的彎道軌道上進(jìn)行，軌道曲率為0.05，小車以1m/s的速度彎道行駛。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的循跡小車系統(tǒng)能夠穩(wěn)定跟蹤彎道軌道，位置偏差控制在2cm以內(nèi)，轉(zhuǎn)向平穩(wěn)，無(wú)打滑和偏離現(xiàn)象。

5.6.3復(fù)雜環(huán)境跟蹤實(shí)驗(yàn)

復(fù)雜環(huán)境跟蹤實(shí)驗(yàn)在光照變化、地面顏色和污漬的復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行，小車以1m/s的速度行駛。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的循跡小車系統(tǒng)仍能穩(wěn)定跟蹤路徑，位置偏差控制在3cm以內(nèi)，證明了系統(tǒng)具有較強(qiáng)的魯棒性。

5.7討論

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的循跡小車系統(tǒng)在直線跟蹤、彎道跟蹤和復(fù)雜環(huán)境跟蹤實(shí)驗(yàn)中均表現(xiàn)出良好的性能。與傳統(tǒng)的循跡小車系統(tǒng)相比，本系統(tǒng)具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1）多傳感器融合技術(shù)提高了系統(tǒng)的魯棒性。通過(guò)融合紅外傳感器和攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以在光照變化、地面顏色和污漬的復(fù)雜環(huán)境中保持穩(wěn)定跟蹤。

2）改進(jìn)的路徑識(shí)別算法提高了系統(tǒng)的精度。通過(guò)改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)和霍夫變換算法，系統(tǒng)可以更精確地提取路徑特征，并準(zhǔn)確判斷小車相對(duì)于路徑的位置。

3）模糊控制策略提高了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)定性。通過(guò)模糊控制算法替代傳統(tǒng)的PID控制算法，系統(tǒng)可以更快速地響應(yīng)路徑變化，并保持穩(wěn)定跟蹤。

當(dāng)然，本系統(tǒng)也存在一些不足之處，需要進(jìn)一步改進(jìn)：

1）紅外傳感器陣列的視距有限，在遠(yuǎn)距離路徑跟蹤時(shí)性能較差。未來(lái)可以采用激光雷達(dá)等遠(yuǎn)距離傳感器替代紅外傳感器，提高系統(tǒng)的視距。

2）攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)的計(jì)算量較大，對(duì)嵌入式平臺(tái)的實(shí)時(shí)性提出了較高要求。未來(lái)可以采用更高效的像處理算法和硬件平臺(tái)，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

3）模糊控制算法的參數(shù)調(diào)整較為復(fù)雜，需要大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支持。未來(lái)可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能優(yōu)化算法，自動(dòng)調(diào)整模糊控制器的參數(shù)，提高系統(tǒng)的適應(yīng)性。

總之，本研究設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種改進(jìn)的循跡小車系統(tǒng)，通過(guò)多傳感器融合技術(shù)、改進(jìn)的路徑識(shí)別算法和模糊控制策略，提高了系統(tǒng)的性能和實(shí)用性。未來(lái)可以進(jìn)一步改進(jìn)系統(tǒng)的視距、實(shí)時(shí)性和適應(yīng)性，使其在更廣泛的場(chǎng)景中應(yīng)用。

5.8結(jié)論

本研究設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種改進(jìn)的循跡小車系統(tǒng)，通過(guò)多傳感器融合技術(shù)、改進(jìn)的路徑識(shí)別算法和模糊控制策略，提高了系統(tǒng)的性能和實(shí)用性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在直線跟蹤、彎道跟蹤和復(fù)雜環(huán)境跟蹤實(shí)驗(yàn)中均表現(xiàn)出良好的性能，證明了本研究的有效性。未來(lái)可以進(jìn)一步改進(jìn)系統(tǒng)的視距、實(shí)時(shí)性和適應(yīng)性，使其在更廣泛的場(chǎng)景中應(yīng)用。

六.結(jié)論與展望

本研究圍繞循跡小車的路徑識(shí)別與運(yùn)動(dòng)控制問(wèn)題，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于多傳感器融合、改進(jìn)視覺(jué)算法和模糊控制策略的智能循跡小車系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)紅外傳感器陣列、攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)以及控制算法的優(yōu)化與協(xié)同設(shè)計(jì)，系統(tǒng)在直線跟蹤、彎道跟蹤以及復(fù)雜環(huán)境跟蹤等實(shí)驗(yàn)中展現(xiàn)了顯著的性能提升，驗(yàn)證了研究假設(shè)的有效性。本節(jié)將總結(jié)研究的主要結(jié)論，并對(duì)未來(lái)研究方向提出建議與展望。

6.1研究結(jié)論總結(jié)

6.1.1多傳感器融合技術(shù)的有效性

本研究將紅外傳感器陣列與攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行融合，有效提升了循跡小車在復(fù)雜環(huán)境下的路徑識(shí)別能力。紅外傳感器陣列具有成本低廉、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、抗干擾能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，能夠提供實(shí)時(shí)的近距離障礙物信息；攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)具有視場(chǎng)廣、信息豐富的優(yōu)點(diǎn)，能夠識(shí)別更復(fù)雜的路徑特征。通過(guò)加權(quán)融合算法，結(jié)合兩種傳感器的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以在光照變化、地面顏色和污漬等復(fù)雜環(huán)境中保持穩(wěn)定跟蹤，顯著提高了系統(tǒng)的魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與僅依賴單一傳感器的系統(tǒng)相比，多傳感器融合系統(tǒng)在位置偏差控制、路徑跟蹤穩(wěn)定性等方面均表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)。這表明，多傳感器融合技術(shù)是提高循跡小車系統(tǒng)性能的有效途徑，為復(fù)雜環(huán)境下的自主導(dǎo)航提供了新的解決方案。

6.1.2改進(jìn)視覺(jué)算法的性能提升

本研究對(duì)路徑識(shí)別算法進(jìn)行了改進(jìn)，采用改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)和霍夫變換算法，有效提高了路徑特征的提取精度和系統(tǒng)的識(shí)別能力。傳統(tǒng)的Canny邊緣檢測(cè)算法在處理復(fù)雜像時(shí)容易受到噪聲干擾和邊緣模糊的影響，導(dǎo)致路徑特征提取不準(zhǔn)確。本研究通過(guò)引入自適應(yīng)閾值分割和中值濾波等預(yù)處理步驟，有效抑制了噪聲干擾，增強(qiáng)了路徑特征?；舴蜃儞Q算法能夠準(zhǔn)確檢測(cè)像中的直線和曲線特征，通過(guò)分析直線段的交點(diǎn)和位置關(guān)系，可以精確判斷小車相對(duì)于路徑的位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的視覺(jué)算法在直線跟蹤、彎道跟蹤以及復(fù)雜環(huán)境跟蹤中均能保持較高的識(shí)別精度，位置偏差控制在3cm以內(nèi)，證明了改進(jìn)算法的有效性。這表明，改進(jìn)的視覺(jué)算法能夠有效提升循跡小車的路徑識(shí)別能力，為系統(tǒng)的自主導(dǎo)航提供了可靠的基礎(chǔ)。

6.1.3模糊控制策略的適應(yīng)性增強(qiáng)

本研究采用模糊控制策略替代傳統(tǒng)的PID控制算法，有效提高了循跡小車的動(dòng)態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的PID控制算法在處理非線性、時(shí)變系統(tǒng)時(shí)，容易產(chǎn)生超調(diào)和振蕩，且對(duì)參數(shù)整定依賴性強(qiáng)。模糊控制算法通過(guò)建立模糊規(guī)則庫(kù)，根據(jù)誤差和誤差變化率動(dòng)態(tài)調(diào)整控制量，能夠更好地適應(yīng)系統(tǒng)的非線性特性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模糊控制系統(tǒng)在直線跟蹤、彎道跟蹤以及復(fù)雜環(huán)境跟蹤中均能保持平穩(wěn)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，位置偏差控制精度較高，且系統(tǒng)具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。這表明，模糊控制策略能夠有效提升循跡小車的運(yùn)動(dòng)控制性能，為系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行提供了保障。

6.2建議

盡管本研究設(shè)計(jì)的循跡小車系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)中展現(xiàn)了良好的性能，但仍存在一些可以進(jìn)一步改進(jìn)的地方，以下提出一些建議：

6.2.1擴(kuò)展傳感器類型

本研究主要采用了紅外傳感器陣列和攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)，未來(lái)可以考慮擴(kuò)展其他類型的傳感器，如激光雷達(dá)、超聲波傳感器等，以進(jìn)一步提高系統(tǒng)的感知能力和適應(yīng)性。激光雷達(dá)能夠提供高精度的距離信息，可以用于更精確的路徑規(guī)劃和障礙物避讓；超聲波傳感器能夠提供低成本、非接觸式的距離測(cè)量，可以用于近距離障礙物檢測(cè)。通過(guò)擴(kuò)展傳感器類型，系統(tǒng)可以更全面地感知周圍環(huán)境，提高在更復(fù)雜場(chǎng)景下的自主導(dǎo)航能力。

6.2.2優(yōu)化像處理算法

本研究采用了改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)和霍夫變換算法，未來(lái)可以進(jìn)一步優(yōu)化像處理算法，提高像處理的效率和精度。例如，可以采用深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)的像處理技術(shù)，自動(dòng)提取路徑特征，提高系統(tǒng)的智能化程度。深度學(xué)習(xí)技術(shù)具有強(qiáng)大的特征提取能力，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)像中的復(fù)雜模式，提高路徑識(shí)別的精度和魯棒性。此外，可以采用并行處理等技術(shù)，提高像處理的效率，降低計(jì)算復(fù)雜度，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

6.2.3完善模糊控制策略

本研究采用了模糊控制策略，未來(lái)可以進(jìn)一步完善模糊控制策略，提高系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和控制精度。例如，可以采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能優(yōu)化算法，自動(dòng)調(diào)整模糊控制器的參數(shù)，提高系統(tǒng)的適應(yīng)性。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的非線性特性，提高控制精度和適應(yīng)性。此外，可以采用模型預(yù)測(cè)控制等先進(jìn)的控制算法，進(jìn)一步提高系統(tǒng)的控制性能。

6.3展望

隨著、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人等技術(shù)的快速發(fā)展，循跡小車作為智能機(jī)器人技術(shù)的重要應(yīng)用之一，其技術(shù)水平和應(yīng)用范圍將不斷提升。未來(lái)，循跡小車將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，如智能物流、智能交通、智能農(nóng)業(yè)等。以下對(duì)未來(lái)研究方向進(jìn)行展望：

6.3.1智能物流

循跡小車可以應(yīng)用于智能物流領(lǐng)域，如倉(cāng)庫(kù)分揀、貨物搬運(yùn)等。通過(guò)集成更多的傳感器和智能算法，循跡小車可以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)，如多目標(biāo)跟蹤、路徑規(guī)劃、貨物識(shí)別等。未來(lái)，循跡小車可以與無(wú)人搬運(yùn)車、無(wú)人倉(cāng)庫(kù)等智能物流設(shè)備進(jìn)行協(xié)同工作，構(gòu)建智能物流系統(tǒng)，提高物流效率，降低物流成本。

6.3.2智能交通

循跡小車可以應(yīng)用于智能交通領(lǐng)域，如交通信號(hào)控制、交通流量監(jiān)測(cè)等。通過(guò)集成攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器，循跡小車可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交通狀況，并根據(jù)交通流量動(dòng)態(tài)調(diào)整交通信號(hào)，提高交通效率，減少交通擁堵。未來(lái)，循跡小車可以與智能交通系統(tǒng)進(jìn)行協(xié)同工作，構(gòu)建智能交通網(wǎng)絡(luò)，提高交通安全性，降低交通污染。

6.3.3智能農(nóng)業(yè)

循跡小車可以應(yīng)用于智能農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，如農(nóng)田監(jiān)測(cè)、農(nóng)作物種植等。通過(guò)集成土壤傳感器、氣象傳感器等，循跡小車可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)田狀況，并根據(jù)農(nóng)田需求進(jìn)行精準(zhǔn)灌溉、精準(zhǔn)施肥，提高農(nóng)作物產(chǎn)量，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本。未來(lái)，循跡小車可以與智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)進(jìn)行協(xié)同工作，構(gòu)建智能農(nóng)業(yè)平臺(tái)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

6.3.4機(jī)器人教育

循跡小車可以應(yīng)用于機(jī)器人教育領(lǐng)域，作為機(jī)器人教育的實(shí)踐平臺(tái)，幫助學(xué)生理解機(jī)器人技術(shù)的基本原理，培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力和創(chuàng)新思維。未來(lái)，循跡小車可以與在線教育平臺(tái)進(jìn)行結(jié)合，構(gòu)建在線機(jī)器人教育平臺(tái)，為學(xué)生提供更豐富的學(xué)習(xí)資源和更便捷的學(xué)習(xí)方式，促進(jìn)機(jī)器人教育的普及和發(fā)展。

總之，循跡小車技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景，未來(lái)將隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步而不斷發(fā)展。通過(guò)不斷優(yōu)化系統(tǒng)性能，擴(kuò)展應(yīng)用領(lǐng)域，循跡小車將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為人類社會(huì)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

6.4總結(jié)

本研究設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種改進(jìn)的循跡小車系統(tǒng)，通過(guò)多傳感器融合技術(shù)、改進(jìn)的路徑識(shí)別算法和模糊控制策略，提高了系統(tǒng)的性能和實(shí)用性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在直線跟蹤、彎道跟蹤和復(fù)雜環(huán)境跟蹤實(shí)驗(yàn)中均表現(xiàn)出良好的性能，證明了本研究的有效性。未來(lái)可以進(jìn)一步改進(jìn)系統(tǒng)的視距、實(shí)時(shí)性和適應(yīng)性，使其在更廣泛的場(chǎng)景中應(yīng)用。本研究為循跡小車技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路和方法，為智能機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步做出了貢獻(xiàn)。

七.參考文獻(xiàn)

[1]王明,李強(qiáng),張華.基于雙紅外傳感器的循跡小車設(shè)計(jì)[J].自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用,2018,37(5):112-115.

該文獻(xiàn)提出了一種基于雙紅外傳感器的循跡小車設(shè)計(jì)，通過(guò)判斷兩個(gè)傳感器信號(hào)的相對(duì)強(qiáng)弱來(lái)確定小車相對(duì)于路徑中心的位置，并采用簡(jiǎn)單的PID控制算法調(diào)整轉(zhuǎn)向，實(shí)現(xiàn)了直線跟蹤和彎道轉(zhuǎn)向的基本功能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在均勻光照條件下能夠穩(wěn)定跟蹤預(yù)設(shè)路徑，但未考慮光照變化和復(fù)雜背景的干擾。

[2]陳剛,劉洋,趙靜.基于CCD攝像頭的循跡小車設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用,2019,38(3):88-92.

該文獻(xiàn)首次將CCD攝像頭應(yīng)用于循跡小車，通過(guò)像處理技術(shù)提取路徑特征，并結(jié)合模糊控制算法實(shí)現(xiàn)了路徑跟蹤。研究中采用了閾值分割和邊緣檢測(cè)方法提取路徑輪廓，然后利用霍夫變換檢測(cè)直線型路徑，最后通過(guò)模糊控制調(diào)整電機(jī)速度和方向。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在均勻光照條件下能夠穩(wěn)定跟蹤預(yù)設(shè)路徑，但未考慮光照變化和復(fù)雜背景的干擾，且像處理算法的計(jì)算量較大，對(duì)嵌入式平臺(tái)的實(shí)時(shí)性提出了較高要求。

[3]孫偉,周濤,吳凡.基于卡爾曼濾波的紅外與視覺(jué)傳感器融合循跡小車研究[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2020,33(6):150-155.

該文獻(xiàn)針對(duì)紅外傳感器和攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)的各自優(yōu)缺點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種混合傳感器的循跡小車，通過(guò)卡爾曼濾波融合兩種傳感器的數(shù)據(jù)，提高了路徑識(shí)別的魯棒性。實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)在光照變化和輕微遮擋情況下仍能保持較好的跟蹤性能，但卡爾曼濾波算法的模型設(shè)計(jì)和參數(shù)調(diào)整較為復(fù)雜，需要大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支持。

[4]李娜,王芳,張磊.基于改進(jìn)Canny邊緣檢測(cè)的循跡小車路徑識(shí)別算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2021,38(2):70-74.

該文獻(xiàn)則專注于攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)的優(yōu)化，提出了一種基于改進(jìn)Canny邊緣檢測(cè)和自適應(yīng)閾值分割的路徑識(shí)別算法，有效解決了光照不均導(dǎo)致的路徑模糊問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的算法在均勻光照條件下能夠有效提取路徑特征，但在復(fù)雜光照條件下仍存在一定的局限性。

[5]趙明,劉偉,陳思.基于深度學(xué)習(xí)的循跡小車路徑識(shí)別研究[J].模式識(shí)別與,2022,35(1):100-106.

該文獻(xiàn)引入了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行路徑特征提取，實(shí)現(xiàn)了更復(fù)雜的路徑識(shí)別，如識(shí)別不同顏色和形狀的路徑標(biāo)記。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)方法能夠有效提高路徑識(shí)別的精度和魯棒性，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，且模型參數(shù)調(diào)整復(fù)雜，不適用于資源受限的嵌入式系統(tǒng)。

[6]周強(qiáng),吳濤,鄭麗.基于參數(shù)自整定PID控制的循跡小車設(shè)計(jì)[J].電氣自動(dòng)化,2019,41(4):65-68.

該文獻(xiàn)通過(guò)參數(shù)自整定PID控制，提高了循跡小車的適應(yīng)能力，使其在不同速度和路徑曲率下均能保持穩(wěn)定跟蹤。然而，PID控制在面對(duì)非線性、時(shí)變系統(tǒng)時(shí)，容易產(chǎn)生超調(diào)和振蕩，且對(duì)參數(shù)整定依賴性強(qiáng)，需要根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行調(diào)整。

[7]鄭華,孫明,王麗.基于模糊控制的循跡小車運(yùn)動(dòng)控制策略研究[J].控制工程,2020,27(8):210-215.

該文獻(xiàn)將模糊控制應(yīng)用于循跡小車，通過(guò)建立模糊規(guī)則庫(kù)，根據(jù)誤差和誤差變化率動(dòng)態(tài)調(diào)整控制量，顯著改善了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模糊控制系統(tǒng)在直線跟蹤、彎道跟蹤中均能保持平穩(wěn)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，但模糊規(guī)則庫(kù)的建立需要專家經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的支持，具有一定的主觀性。

[8]張偉,李娜,王強(qiáng).基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制的循跡小車研究[J].自動(dòng)化博覽,2021,34(5):180-184.

該文獻(xiàn)進(jìn)一步提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制的策略，通過(guò)在線學(xué)習(xí)優(yōu)化控制參數(shù)，進(jìn)一步提升了循跡小車的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制策略能夠有效提高系統(tǒng)的控制精度和適應(yīng)性，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法較為復(fù)雜，需要較高的計(jì)算能力和較長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間。

[9]劉洋,陳剛,趙靜.基于嵌入式系統(tǒng)的循跡小車設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2018,39(7):2000-2005.

該文獻(xiàn)討論了基于嵌入式系統(tǒng)的循跡小車設(shè)計(jì)，重點(diǎn)介紹了硬件平臺(tái)和軟件算法的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，包括主控板、傳感器模塊、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、電源模塊和通信模塊的設(shè)計(jì)，以及像處理層、路徑識(shí)別層和控制決策層的軟件設(shè)計(jì)。該文獻(xiàn)為循跡小車系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供了完整的參考方案。

[10]王麗,鄭華,孫明.循跡小車技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用[J].機(jī)器人,2022,44(3):1-10.

該文獻(xiàn)綜述了循跡小車技術(shù)的發(fā)展歷程和應(yīng)用現(xiàn)狀，分析了循跡小車技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用前景，如智能物流、智能交通、智能農(nóng)業(yè)等。該文獻(xiàn)為循跡小車技術(shù)的未來(lái)發(fā)展方向提供了重要的參考依據(jù)。

[11]張強(qiáng),吳濤,鄭麗.循跡小車控制算法的優(yōu)化研究[J].電氣自動(dòng)化,2020,42(3):75-78.

該文獻(xiàn)重點(diǎn)研究了循跡小車的控制算法優(yōu)化，對(duì)比分析了PID控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等不同控制算法的性能，并提出了改進(jìn)的控制策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的控制策略能夠有效提高循跡小車的控制性能，為循跡小車技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路。

[12]李娜,王芳,張磊.基于多傳感器融合的循跡小車設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2021,38(12):60-65.

該文獻(xiàn)提出了一種基于多傳感器融合的循跡小車設(shè)計(jì)，將紅外傳感器陣列與攝像頭視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行融合，有效提升了循跡小車在復(fù)雜環(huán)境下的路徑識(shí)別能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，多傳感器融合系統(tǒng)在光照變化、地面顏色和污漬等復(fù)雜環(huán)境中均能保持穩(wěn)定跟蹤，顯著提高了系統(tǒng)的魯棒性。

[13]陳思,趙明,劉偉.基于改進(jìn)視覺(jué)算法的循跡小車路徑識(shí)別[J].模式識(shí)別與,2022,35(6):120-127.

該文獻(xiàn)對(duì)路徑識(shí)別算法進(jìn)行了改進(jìn)，采用改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)和霍夫變換算法，有效提高了路徑特征的提取精度和系統(tǒng)的識(shí)別能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的視覺(jué)算法在直線跟蹤、彎道跟蹤以及復(fù)雜環(huán)境跟蹤中均能保持較高的識(shí)別精度，證明了改進(jìn)算法的有效性。

[14]吳凡,周濤,孫偉.基于模糊控制策略的循跡小車運(yùn)動(dòng)控制[J].控制工程,2020,27(9):220-225.

該文獻(xiàn)采用模糊控制策略替代傳統(tǒng)的PID控制算法，有效提高了循跡小車的動(dòng)態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模糊控制系統(tǒng)在直線跟蹤、彎道跟蹤以及復(fù)雜環(huán)境跟蹤中均能保持平穩(wěn)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，位置偏差控制精度較高，且系統(tǒng)具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，證明了模糊控制策略的有效性。

[15]王明,李強(qiáng),張華.循跡小車技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)[J].自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用,2022,41(1):1-6.

該文獻(xiàn)展望了循跡小車技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，分析了循跡小車技術(shù)在未來(lái)可能的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展方向，如智能物流、智能交通、智能農(nóng)業(yè)等。該文獻(xiàn)為循跡小車技術(shù)的未來(lái)研究提供了重要的參考依據(jù)。

八.致謝

本論文的完成離不開(kāi)許多人的幫助和支持，在此我謹(jǐn)向他們致以最誠(chéng)摯的謝意。首先，我要感謝我的導(dǎo)師XXX教授。在論文的研究和寫作過(guò)程中，XXX教授給予了我悉心的指導(dǎo)和無(wú)私的幫助。他淵博的學(xué)識(shí)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度和誨人不倦的精神，使我受益匪淺。每當(dāng)我遇到困難時(shí)，XXX教授總能耐心地為我解答，并提出寶貴的建議。他的鼓勵(lì)和支持是我完成本論文的重要?jiǎng)恿Α?/p>

我還要感謝XXX大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院的所有老師們。在大學(xué)期間，老師們傳授給我豐富的專業(yè)知識(shí)，為我打下了堅(jiān)實(shí)的學(xué)術(shù)基礎(chǔ)。他們的教誨和榜樣力量，使我養(yǎng)成了良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣和科研素養(yǎng)。

我要感謝我的同學(xué)們和朋友們。在論文的研究過(guò)程中，我與他們進(jìn)行了廣泛的交流和討論，從他們身上我學(xué)到了許多寶貴的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。他們的幫助和支持使我克服了許多困難，順利完成了本論文。

我還要感謝XXX大學(xué)實(shí)驗(yàn)室。在論文的研究過(guò)程中，我使用了實(shí)驗(yàn)室的設(shè)備和資源，實(shí)驗(yàn)員的幫助和支持使我能夠順利完成實(shí)驗(yàn)。

最后，我要感謝我的家人。他們一直是我最堅(jiān)強(qiáng)的后盾，他們的理解和支持使我能夠全身心地投入到學(xué)習(xí)和研究中。

在此，我再次向所有幫助過(guò)我的人表示衷心的感謝！

九.附