基于激光测距仪的障碍物检测的仿真研究

新型光电智能导盲器论文导读：激光测距技术：激光测距技术与一般测距技术相比。

单片机控制技术：单片机体积小。

蜂鸣器语音输出技术：蜂鸣器反应快。

激光测距，新型光电智能导盲器。

关键词：激光测距，单片机，蜂鸣器1、研究内容残疾人是社会中最主要的弱势群体，他们要面对更多的困难和压力。

论文发表，激光测距。

随着2008年奥运会、残奥会的成功举办，政府越来越关注弱势群体，给予盲人的关怀也越来越多，这也使助盲成为现在社会的一个热点问题。

目前市场上已经出现一些导盲类产品，例如盲杖、导盲犬等，但是因为种种原因，这些产品并不能有效的帮助盲人导盲。

比如，导盲犬由于训练困难，价格昂贵，一直不能被推广普及。

可见，如何实现更好的导盲依然是一个亟待解决的问题。

由此，我们想要设计出一个“新型智能导盲器”，使之能够有效作为盲人的导盲器材，克服传统导盲器件价格较高，使用不方便，使用范围有限等缺点。

而随着时代的发展，光电技术特别是光电探测技术，光信息处理技术的应用已经遍及现代生活的各个领域。

尤其是光机电一体化系统，模块很小，工作性能很高。

基于此，我们想设计出“光电智能导盲器”，以便快速，准确，实时的帮助盲人了解周围的实际情况，更好的服务广大盲人群众。

2、研究方案为了实现准确、快速定位障碍物的目的，我们提出了“光电智能手持导盲仪”。

盲人通过使用此设备可以知道周围物体的分布情况，可以获得一个周围环境的大概的距离远近的轮廓图。

我们主要应用以下两种技术：一、激光测距技术：激光测距技术与一般测距技术相比，具有操作方便、系统简单以及白天和夜晚都可以工作的优点。

论文发表，激光测距。

此外，与雷达测距、微波测距相比，激光测距具有良好的抗干扰性和较高的精度，以及更快的反应速度。

二、单片机控制技术：单片机体积小，重量轻，结构较为简单，成本低廉，可以实现一般的控制功能。

而且单片机比专用处理器更适合应用于嵌入式系统，因此它得到了广泛的应用。

现代人类生活中所用的几乎每件电子和机械产品中都会集成有单片机。

基于三维激光雷达的动态障碍物检测和追踪方法三维激光雷达是自动驾驶车辆中重要的传感器之一，能够以高精度获取车辆周围环境信息。

其中，动态障碍物检测和追踪是自动驾驶车辆安全行车的关键技术之一。

本文基于三维激光雷达，介绍一种动态障碍物检测和追踪的方法。

一、数据获取在获取三维激光雷达的数据时，需要调整雷达的扫描频率和分辨率以适应实际应用场景。

在实际运行过程中，雷达将扫描周围的环境，并收集点云数据。

这种点云数据是由三维坐标、强度值和反射率等参数组成，表示周围环境中的各种物体。

二、障碍物检测将获取到的点云数据转换为三维场景，建立三维网格模型，并使用聚类方法将点云数据进行分类，以便识别出障碍物。

一般情况下，聚类方法采用k-means算法，按照距离和密度进行分类。

随后，使用欧几里得距离算法计算每个聚类的形心，并将形心节点作为障碍物的中心坐标。

三、障碍物追踪在实际自动驾驶中，追踪运动的障碍物是至关重要的。

为了实现这一任务，需要使用卡尔曼滤波器对障碍物的运动进行预测和估计。

卡尔曼滤波器利用观测数据和动态模型对运动障碍物的未来动态进行预测，并根据预测结果进行对障碍物的追踪和控制。

最后，为了实现高效的目标检测和追踪，我们需要利用深度学习模型来提升模型的识别能力。

目前，深度学习模型在图像和视频领域的应用已经成为主流，而在三维点云数据的应用方面还在探索中。

通过综合利用传感器数据、卡尔曼滤波器和深度学习模型，可实现高效、准确的动态障碍物检测和追踪。

总之，基于三维激光雷达的动态障碍物检测和追踪的方法是自动驾驶车辆安全行驶的关键技术之一。

在实际应用中，需要综合考虑传感器数据的获取和处理、障碍物的检测和追踪以及深度学习模型的运用，以构建出安全、可靠的自动驾驶系统。

四、局部地图更新在实现动态障碍物检测和追踪的过程中，需要对局部地图进行实时更新。

随着车辆的移动，环境中的物体也在不断变化，需要使用局部地图来跟踪和识别障碍物。

在实现局部地图更新时，可以使用SLAM（同步定位与地图构建）算法进行地图构建和路径规划。

盲人辅助导航及障碍物识别算法随着科技的不断发展和进步，人们对于在各个领域都能实现无障碍的关注度越来越高。

在移动设备和人工智能领域，许多创新的技术正在被应用于盲人辅助导航和障碍物识别中。

这些技术对于提高盲人生活的质量和自主性具有重要的意义。

本文将探讨盲人辅助导航和障碍物识别的算法及应用。

盲人辅助导航的实现对于盲人来说至关重要。

传统的导航系统依赖于视觉信息，但对于盲人而言，这种方式是不可行的。

因此，研究人员开始探索利用其他传感器和技术来实现盲人导航。

激光测距和声纳技术被广泛应用于盲人导航中。

激光测距技术使用红外激光束进行测量，通过测量光束的返回时间来计算距离。

这种技术对于识别前方障碍物非常有效。

盲人使用携带激光测距仪的设备，当检测到障碍物时，设备会发出警告信号。

激光测距技术的一个优势是它可以提供非常精确的距离测量，使盲人能够更好地感知周围环境。

声纳技术利用声波的反射原理来测量距离。

盲人携带声纳设备，当声波遇到障碍物时，设备会发出声音。

通过听声音的反射来判断障碍物的位置和距离。

声纳技术的优点是它可以提供实时的反馈，并且适用于不同的环境。

除了传感器技术，导航算法也起着关键作用。

地图和路径规划算法被广泛用于盲人辅助导航中。

这些算法利用地图信息和位置信息，为盲人提供准确的导航指引。

障碍物识别算法是盲人辅助导航中另一个重要的组成部分。

这些算法使用计算机视觉和机器学习技术来识别和分类不同类型的障碍物。

通过分析输入的图像或视频流，算法能够识别出人、车辆和其他障碍物。

语音提示和震动反馈被用来通知盲人有关周围环境的信息。

机器学习是障碍物识别算法中关键的技术。

它可以通过训练模型来识别和分类不同类型的障碍物。

监督学习方法使用带有标签的训练数据来训练模型，而无监督学习方法则在没有标签的情况下学习模型。

深度学习是近年来在障碍物识别中取得重要进展的一种机器学习方法，它可以从大量的图像数据中提取特征并进行准确的分类。

尽管盲人辅助导航和障碍物识别技术取得了一些重要的突破，但仍面临一些挑战和限制。

地铁站台门激光扫描障碍物检测方法研究摘要：从目前的轨道交通建设来看，站台门从一开始一般都是采用引进国外品牌和先进的技术，现在，很多城市轨道交通建设都已实现了国产化，随着我国技术和经济的发展，站台门障碍物检测系统的研发也出现多样化。

目前，城市轨道交通使用较多的有激光对射、红外对射等，在我国实际运行中，由于城市轨道交通轨行区的环境复杂，干扰因数较多，障碍物检测系统产生误报警较多，从而影响列车的运营效率。

另外，中国城市人口多，在上下班高峰期，乘客为了赶时间，冲门现象时有发生，过度拥挤上车现象也多见，这样导致站台门夹人夹物的概率大大增加，进而导致列车晚点，乘客受伤的概率也升高，所以，为了解决目前存在的突出问题，以满足运营的需求，为乘客提供更安全、更可靠、更舒适的乘车体验。

研制适用城市轨道交通轨行区运行环境，检测技术精准、性能稳定的激光扫描设备有其必要性。

关键词：地铁；站台门1 研究背景在地铁站点内设备建设中，设置站台门是很重要的一环，它不仅可以将车站公共区和操作区隔离开，保障了所有设备系统的操作安全，为正常运营提供保障；同时，也对隧道轨行区和候车区进行了有效分隔，既降低了噪声和风速，减少对站台区的环境污染，为乘客提供了一个舒适的等待环境，更是保障了轨行区的行车安全。

根据我国《地铁设计规范》GB50157—2013 5.3.8车站直线地段建筑限界，应符合下列规定：车站设置站台门时，站台门的滑动门体至车辆轮廓线（未开门）之间的净距，当车辆采用塞拉门时，应采用130mm（-5～+15mm）。

车辆在隧道里高速运行，确保行车安全，轨行区周边设备都要严格执行限界要求，避免侵限。

2 技术背景由于城市轨道交通车辆基本上为多辆编组、行驶速度较快，且线路较长、站点较多，在车辆运行进站后，当乘客上下车过程中，如果上客人员过度拥挤，可能会出现车门或站台门无法关闭，导致乘客在列车车门附近区域滞留或行走，阻碍车辆启动出站的情况，从而影响运营的准点率。

129电子技术1　机器人基本避障方法研究 随着人类对机器人避障领域的深入研究，现今已产生了许多成熟的机器人避障方法。

例如经典的超声波避障方法，声波传感器定向的发射和接收超声波，根据检测到的情况实现避障。

此外还有得到广泛应用的视觉图像避障法，通过搭载摄像头的方法感知环境图像，使用图像处理技术对其进行分析处理，以此提供环境信息，完成障碍物检测。

本文基于激光传感器，提出了一种三态避障法。

2　本文避障方法 三态避障方法将避障系统分为三种状态，初级避障态、沿墙态、紧急避障态。

针对圆形轮式机器人，机器人前方搭载激光测距仪，通过激光传感器获得机身与障碍物的距离和角度信息，判断当前机器人所处的状态。

然后根据所处的状态，机器人按照一定的算法进行避障行走。

2.1　初级避障态 初级避障态是为了提高避障的流畅度并且能够与沿墙态衔接的一个状态。

如果障碍物进入了初级避障范围，那么机器人会以圆弧运动的形式接近抽象于障碍物方位的假想墙，若该障碍物是墙壁，则与假想墙吻合，后期运动交给沿墙算法处理。

若该障碍物不是墙壁，则后期会根据检测出的数据改变运动轨迹或者切换系统状态。

沿墙态的设置是为了提高机器人避障的稳定性，防止机器人乱走。

在该状态下，机器人始终沿着墙壁走，墙起到了一个引导的作用，通过这种方法可以解决避障死锁的问题。

沿墙态中，机器人始终与墙平行并保持一定距离，但是要让机器人完全走出直线是不太可能的，所以需要在运动过程中实时地调整姿态。

在沿墙壁前进的过程中，激光传感器需要不断采集30度和150度角方向机身与墙的距离，然后与刚进入沿墙态时30度和150度方向的初始距离进行对比，如果比初始距离小，说明机器人正在靠近墙，需要向远离墙一侧调整。

反之，向接近墙的一侧调整。

2.4　各种状态转换策略 首先传感器不断采集障碍物与机器人的距离，并计算出机身与障碍物距离r d 。

当r d <=r D 时，达到初级避障态的阈值，机器人进入避障状态。