一种家用安防智能车系统控制方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114661044A(43)申请公布日2022.06.24(21)申请号202210066662.3H04L67/10(2022.01)(22)申请日2022.01.20H04L67/12(2022.01)(71)申请人河南科技大学地址471000河南省洛阳市涧西区西苑路48号(72)发明人高宏峰王思杰屠文博程钟鑫张文平向安军毛旭阳(74)专利代理机构洛阳公信知识产权事务所(普通合伙)41120专利代理师李现艳(51)Int.Cl.G05D1/02(2020.01)G05D25/02(2006.01)G05B11/42(2006.01)G01D21/02(2006.01)权利要求书3页说明书6页附图4页(54)发明名称一种家用安防智能车系统控制方法(57)摘要本发明提供了一种家用安防智能车系统控制方法，利用摄像头采集到的图像，通过融合红外补偿算法的图像导航算法、直流电机运动控制算法实现自动导航，在图像处理上，使用边缘检测算法将得到的物体的图像边缘，拟合出导航路径，在遇到疑似障碍物时，用长方形模糊算法判断障碍物的存在，并得到拟合路径，对摄像头视野盲区，使用红外测距对路径进行补偿，最后用PID算法进行电机运动控制，抑制车体在转弯时出现转向抽搐，甩尾；环境感知方面采用周期检测，阈值比对，语音播报，并将监测到的环境数据实时上传到云端，使用户可通过手机APP端查看，并能控制智能车的状态，实现了移动式监测周围环境。CN114661044ACN114661044A权利要求书1/3页1.一种家用安防智能车系统控制方法，该家用安防智能车系统包括智能车自动导航系统与车载环境感知系统，其特征在于，所述智能车自动导航系统与车载环境感知系统采用双线并行的方式运行，所述车载环境感知系统包括外部传感器、语音模块、WiFi模块、照明灯和云端服务器；所述智能车自动导航系统包括用于获取车前路径信息图像采集的摄像头、图像识别模块、红外测距传感器、控制系统和电机；该控制方法包括以下步骤：步骤一：智能车自动导航系统采用融合红外补偿算法的图像导航算法，其具体步骤如下：S1:摄像头采集图像，对获取的图像进行处理，使用Sobel边缘检测和高斯滤波将得到的图像边缘化，将整幅图像分割成两部分，上半部分是距离较远处的图像，下半部分是距离较近处的图像；S2：根据长方形模糊算法计算障碍物面积S，判断是否存在障碍物，并根据障碍物的左右边缘计算路径L；S3:摄像头视野存在盲区，使用所述红外测距传感器对路径进行补偿，得到路径偏移量△；S4:计算导航总路径M＝L+△，其中L为图像导航得到的路径，△为红外测距得到的路径补偿量；步骤二：导航总路径信息传达至控制系统进行运动控制决策，通过直流电机的运动控制算法进行运动控制，实现自动导航进行室内巡护；步骤三：设置空气质量监测阈值；步骤四：车载环境感知模块中的各空气质量传感器对周围环境进行周期性检测，将数据实时上传云端服务器；步骤五：当测量值超过空气质量检测阈值时，语音模块进行播报提醒，通过WiFi模块使用户手机振动予以提醒，并将监测到的环境数据实时上传到云端服务器，同时与家用安防智能车系统通信，使其停止导航，停在危险发生处。2.根据权利要求1所述的一种家用安防智能车系统控制方法，其特征在于，所述步骤S1中计算路径L具体步骤如下：a)采用长方形模糊算法计算障碍物面积S：b)根据障碍物面积S判断是否存在障碍物，如果S小于于设定阈值，图像中未出现疑似障碍物，则整幅图像仅有最左与最右两条边缘，路径L的计算式为：式中XLi为第i行路径左边缘x坐标，XRi为第i行路径右边缘x坐标；c)若障碍物面积S大于阈值，则判定其为障碍物；若障碍物在左侧，则设置其右边缘为路径左边缘XLi，路径右边缘XRi为图像原有的边缘值；若障碍物在右侧，则设置其左边缘为路径右边缘XRi，路径左边缘XLi为图像原有的边缘值；若障碍物在正中间设置其左边缘为路径右边缘XRi，路径左边缘XLi为图像原有的边缘值，利用公式(1)计算路径L。3.根据权利要求2所述的一种家用安防智能车系统控制方法，其特征在于，进一步的，所述步骤a中的长方形模糊算法的具体步骤为：2CN114661044A权利要求书2/3页a1)根据边缘化处理的图像得到物体的边缘坐标，设图像分辨率为ML*NL，定义两个二维数组obj_L[2][NL]与obj_R[2][NL]分别存放物体的左、右边缘的x、y坐标；在x方向上，从左向右搜寻像素点的黑白跳变点，每行存在两个跳变点，第一个跳变点为物体的左边缘，第二个跳变点为物体的右边缘，逐行进行扫描，可得到整个物体的左右边缘坐标；将左边缘的x、y坐标值记入二维数组obj_L[2][NL]，右边缘的x、y坐标值记入obj_R[2][N