基于视觉感知的智能婴儿车导航与避障研究

唐家安,刘晓明,张耀文

郑州科技学院 

摘要：本文探讨了基于视觉感知的婴儿车导航与避障技术，将计算机视觉、深度学习等技术应用于婴儿车，通过对环境进行实时检测和分析，系统能够规划合理路径、避开障碍物，保证婴儿的安全，研究表明该系统具有良好的实时性、准确性和鲁棒性，为婴儿车的智能化发展提供有力支持。

关键词：智能婴儿车、视觉感知、导航规划、障碍物避让、深度学习

引言

婴儿车作为一种常见的婴幼儿运输工具，其安全性和便利性备受关注，传统的婴儿车存在操控不便、无法及时发现与规避障碍物等问题，随着人工智能和计算机视觉技术的发展，将视觉感知技术应用于智能婴儿车导航与避障有望解决上述难题，提高婴儿车的安全性和用户体验，以下将针对该领域的关键技术和具体实现方案进行详细探讨。

一、视觉信息获取与处理

（一）环境感知与特征提取

环境感知是智能婴儿车导航与避障系统的基础，它通过获取周围环境的视觉信息并对其进行处理和分析，为后续的路径规划和障碍物避让奠定基础，首先系统需要利用摄像头等视觉传感器采集环境的图像或视频数据，由于实际场景通常较为复杂，原始图像数据往往包含噪声、失真等干扰因素，因此需要进行图像预处理以提高图像质量，为后续的特征提取做好准备。特征提取是将图像数据转化为计算机可识别的特征向量的过程，常用的特征提取方法包括基于手工设计的特征提取算法，如HOG(方向梯度直方图)、SIFT(尺度不变特征变换)等以及基于深度学习的特征提取方法，通过特征提取，系统可以识别出路面、障碍物、行人等关键目标的位置、大小、形状等信息，为后续的目标检测、语义分割等任务奠定基础，不同类型的目标需要采用不同的特征提取方法，因此需要根据具体任务进行选择和优化。

（二）深度学习模型构建

基于深度学习的目标检测和语义分割算法可以高效准确地从复杂环境中识别出感兴趣的目标，目标检测任务旨在定位并识别出图像中的目标物体，如路面、障碍物、行人等，语义分割任务则是对图像中的每个像素进行分类，将图像分割成不同的语义区域，如路面、障碍物、行人等。构建深度学习模型通常需要大量的标注数据，包括图像及其对应的目标边界框或像素级别的语义标签，研究人员可以采用各种数据增强技术如旋转、翻转、裁剪等，从而扩大训练数据集的规模和多样性，在模型架构方面常用的目标检测算法包括FasterR-CNN、YOLO等，语义分割算法包括FCN(全卷积神经网络)、U-Net等，这些算法基于卷积神经网络等深度模型，通过端到端的训练可以自动学习图像特征，实现高精度的目标检测和语义分割。由于实际场景的复杂性，单一的深度学习模型难以完全满足系统需求，因此可以考虑集成多个模型或者将深度学习与其他传统算法相结合以提高系统的鲁棒性和准确性，另外在部署深度学习模型时还需要考虑算力、存储和能耗等硬件资源约束，确保模型可以在嵌入式设备上高效运行。

二、导航路径规划与障碍物避让

（一）导航路径规划策略

规划出安全、合理的导航路径是智能婴儿车系统的核心任务，常用的路径规划算法包括A*算法、RRT(快速随机树)算法等，A*算法是一种经典的最优路径搜索算法，它利用启发式函数评估每个节点到目标的估计距离，从而有效地减少搜索空间，快速找到最优路径，RRT算法是一种基于采样的算法，通过在空间中随机生成点并不断扩展树状结构，最终找到从起点到目标点的可行路径。在实际应用中，导航路径规划需要综合考虑多种因素如路面状况、障碍物分布、婴儿车自身运动约束等，例如可以引入路面平整度、障碍物密度等评价指标将其与路径长度、行驶时间等传统评价指标相结合构建综合的代价函数或启发式函数，从而生成更加合理、安全的路径，另外还需要考虑婴儿车的机动性能限制，如最小转弯半径、加速度约束等，确保规划出的路径可以被婴儿车实际执行。路径规划还需要具备一定的实时性和鲁棒性，由于实际环境是动态变化的，系统需要根据不断更新的环境信息，实时调整和重新规划路径，同时也需要考虑各种异常情况的处理策略，如遇到临时障碍物时的绕行方案、环境信息丢失时的紧急制动等以确保婴儿的安全。

（二）障碍物检测与避障策略

障碍物检测与避障也是智能婴儿车导航系统的核心功能，系统需要实时检测沿途的静态和动态障碍物并采取相应的避障策略，确保婴儿的安全，障碍物检测可以利用前文提到的目标检测和语义分割技术从视觉数据中精确识别出障碍物的位置、大小、运动状态等信息，一旦检测到障碍物，系统需要根据障碍物的属性(静态或动态)、大小、距离等因素选择合适的避障策略，对于静态障碍物系统可以通过调整车辆运动轨迹、改变方向和速度等方式规避，而对于动态障碍物除了上述避障方式外还可以考虑暂时停止等候、发出警示等策略。避障策略的制定需要综合考虑多种约束条件，力求在保证安全的前提下尽量减小对婴儿的干扰，提高行驶质量，例如在规避障碍物时可以优先选择平缓、宽阔的路径，避免剧烈转向和加速度变化，对于难以绕行的障碍物可以采取临时停车等待的策略，同时系统还需要具备处理复杂场景的能力，如在多个障碍物集中的情况下需要结合路径规划模块动态调整行驶路线，实现整体的障碍物避让。

三、系统集成与测试

（一）硬件集成与软件架构

智能婴儿车导航与避障系统需要将视觉传感器、控制器、执行器等多种硬件组件集成到婴儿车上并搭建合理的软件架构，实现各模块之间的高效协同工作，在硬件集成方面系统通常包括摄像头等视觉传感器、处理器、电机驱动器、执行机构(如车轮)等，这些硬件需要合理布置和连接满足系统对计算能力、功耗、体积重量等方面的要求。软件架构的设计需要考虑系统的实时性、可扩展性和容错性等因素，常见的软件架构包括分层架构、模块化架构、微服务架构等，分层架构将系统按照功能划分为感知层、决策层、控制层等，各层之间职责明确、交互简单，模块化架构则将系统划分为多个相对独立的模块，如视觉模块、导航模块、控制模块等，模块内部高度内聚，模块间低耦合，有利于系统的维护和扩展，微服务架构将系统拆分为一套小型、独立的服务，服务之间通过轻量级通信机制交互，具有良好的灵活性和伸缩性。此外还需要解决各模块之间的数据交换、通信同步、故障处理等问题，例如视觉模块需要高效地将图像数据传输给导航模块，导航模块则需要将路径规划结果实时发送给控制模块执行，在某个模块发生故障时需要有相应的容错和恢复机制，确保系统的稳定运行。

（二）实际场景测试与优化

实际场景测试是评估系统性能、发现问题并持续优化的关键环节，测试可以分为模拟环境测试和真实场景测试两个阶段进行，在模拟环境测试阶段研究人员可以构建各种虚拟场景对系统的导航精度、实时响应能力、鲁棒性等指标进行全面评估，模拟测试的优势在于可控性强、成本低，有利于快速迭代和调试。真实场景测试则是在实际环境中对系统进行压力测试，能够更好地模拟实际应用场景，发现系统在模拟环境中难以检测到的问题，测试过程中需要收集系统的运行数据、日志等，对系统的各个模块进行全面评估，同时也需要关注系统的能耗、发热等硬件指标，确保其满足实际应用需求。基于测试结果，研究人员需要对算法模型、系统架构等进行持续优化，例如对于视觉感知模块可以采集更多的训练数据扩大数据集的覆盖面，提高模型的泛化能力，对于导航模块可以优化路径规划算法，引入更多的约束条件和评价指标生成更加安全、舒适的路径，对于控制模块可以调整控制参数，提高响应速度和稳定性。

结束语

视觉感知技术在婴儿车导航与避障领域具有广阔的应用前景，本文对该技术的关键环节进行了探讨，提出了基于深度学习的视觉信息处理方法以及合理的路径规划和障碍物避让策略，随着相关技术的进一步发展，智能婴儿车有望在安全性和用户体验方面获得质的飞跃，为婴幼儿出行带来全新的体验。

参考文献

[1]陈柏伦.基于人性化理念的互动婴儿车设计研究[D].湖北美术学院,2018.

[2]汪晓光.基于人机工程学的婴儿车安全性研究[D].长春工业大学,2018.

[3]王文杰.新型婴儿车的设计研究[D].天津科技大学,2017.