【摘要】：民用的導(dǎo)航系統(tǒng)由于定位精度有限,無法對(duì)復(fù)雜的路況信息進(jìn)行實(shí)時(shí)的探測(cè);再加上導(dǎo)航系統(tǒng)缺乏針對(duì)盲人(視障人士)進(jìn)行路徑搜索與規(guī)劃的能力,更無法為視障人士的安全出行提供指引。因此需要引入智能的學(xué)習(xí)算法來提高導(dǎo)航系統(tǒng)的路徑搜索與路徑規(guī)劃的能力,Q學(xué)習(xí)算法與RBF網(wǎng)絡(luò)在路徑搜索與規(guī)劃方面展現(xiàn)出了出色的性能。另外,當(dāng)前已有的導(dǎo)盲基建存在損毀的現(xiàn)象和設(shè)計(jì)不當(dāng)?shù)娜毕?導(dǎo)盲輔助設(shè)備存在功能單一、價(jià)格昂貴的弊端(如盲杖、導(dǎo)盲儀等);智能手機(jī)內(nèi)置的多模感知器(如照相機(jī)、麥克風(fēng)、紅外傳感器和陀螺儀等)可以進(jìn)行路面信息的檢測(cè),再加上智能手機(jī)的廣泛普及,為移動(dòng)導(dǎo)盲系統(tǒng)的研發(fā)提供了契機(jī)。本文在最優(yōu)路徑搜索和移動(dòng)導(dǎo)盲系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面進(jìn)行了研究,具體的研究?jī)?nèi)容如下:(1)本文基于RBF網(wǎng)絡(luò)和啟發(fā)式Q學(xué)習(xí)提出了一種改進(jìn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法RNHQL同時(shí)將該算法應(yīng)用于大狀態(tài)空間下的路徑搜索。首先,該算法解決了智能體(agent)在狀態(tài)空間增大同時(shí)缺乏環(huán)境先驗(yàn)信息的情況下學(xué)習(xí)效率低的問題;其次,梯度下降法作為RBF網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的更新規(guī)則,獎(jiǎng)勵(lì)塑造機(jī)制可以在某些中間狀態(tài)下給智能體額外的反饋信息,這將有助于引導(dǎo)agent在更加受控的方式下接近搜索目標(biāo),另外與上層RBF網(wǎng)絡(luò)的背景知識(shí)相結(jié)合,這就意味著agent在Q學(xué)習(xí)的過程中可以訪問到底層的動(dòng)態(tài)知識(shí);最后,在路徑搜索的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中證實(shí),該算法通過融合greedy開發(fā)策略訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了agent的學(xué)習(xí)效率。(2)本文基于Android平臺(tái)和OpenCV技術(shù)設(shè)計(jì)了針對(duì)盲道與斑馬線進(jìn)行識(shí)別的模塊,該模塊以圖像采集和圖像處理單元為核心,實(shí)現(xiàn)了對(duì)盲道與斑馬線的識(shí)別�；诙叩淖R(shí)別模塊可以分為預(yù)處理單元、形態(tài)學(xué)處理單元、粗定位單元和精定位單元四大基礎(chǔ)單元模塊。本文對(duì)圖像分割、拐角檢測(cè)和聚類分析算法做了改進(jìn),并將其應(yīng)用在盲道與斑馬線識(shí)別領(lǐng)域。本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于Lab空間下改進(jìn)的Otsu閾值分割算法(Lab-Otsu)和基于Lab-Otsu算法的Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法(LO-Harris),能夠排除環(huán)境干擾,準(zhǔn)確地識(shí)別出有色差盲道的邊界和拐角;本文將LBP算子引入盲道識(shí)別領(lǐng)域,結(jié)合K-means聚類分析和后續(xù)填充操作,改進(jìn)了無色差盲道識(shí)別算法(SLBP-KB);本文采用Canny邊緣檢測(cè)和Hough累計(jì)變換進(jìn)行了斑馬線的識(shí)別;本文采用計(jì)算圖像的矩的方法用來檢測(cè)圖像中障礙物的輪廓,可以判斷出障礙物基本的輪廓邊緣。(3)本文基于智能手機(jī)構(gòu)建了一種移動(dòng)導(dǎo)盲系統(tǒng),包括基礎(chǔ)導(dǎo)航系統(tǒng)、綜合圖像處理系統(tǒng)和語音輔助系統(tǒng)�；A(chǔ)導(dǎo)航系統(tǒng)是通過獲取實(shí)時(shí)GPS信號(hào),利用手機(jī)內(nèi)置的導(dǎo)航軟件對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理得到定位數(shù)據(jù),通過鍵入的目的地信息,系統(tǒng)將會(huì)規(guī)劃出一條出行路徑;綜合圖像處理系統(tǒng)包括盲道路面識(shí)別模塊和交通路口辨識(shí)模塊,盲道路面識(shí)別模塊是利用智能手機(jī)的攝像頭實(shí)時(shí)采集盲道信息,通過處理實(shí)現(xiàn)對(duì)盲道區(qū)域的定位;交通路口辨識(shí)模塊是利用智能手機(jī)的傳感器獲取交通路口的信息,在接近路口時(shí)通過對(duì)斑馬線的定位實(shí)現(xiàn)路口信息的辨識(shí);語音輔助系統(tǒng)將各系統(tǒng)的處理結(jié)果轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的語音提示反饋給視障人士,引導(dǎo)視障人士行進(jìn)。本文針對(duì)所設(shè)計(jì)的移動(dòng)導(dǎo)盲系統(tǒng),分別進(jìn)行了最優(yōu)路徑搜索、盲道識(shí)別、斑馬線識(shí)別和障礙識(shí)別方面的研究,為導(dǎo)盲系統(tǒng)的研究與開發(fā)提供了一個(gè)方向性的指引,具有一定的理論與應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TN96

【參考文獻(xiàn)】

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1 趙輝;劉雅U，

本文編號(hào)：2324759