具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

本发明提出了一种智能小车导航方法，请参照图1，图1为本发明所述智能小车导航方法第一实施例的流程示意图，所述智能小车导航方法包括以下步骤：

步骤S10：获取目标位置；

步骤S20：检测与所述目标位置之间的环境参数；

步骤S30：根据所述环境参数判断是否开启避障模式；

步骤S40：当开启所述避障模式时，以所述避障模式移动至所述目标位置。

本发明基于ROS(Robot Operating System、机器人操作系统)系统进行开发，同时本发明还提出了一种智能小车，请参照图，所述智能小车包括车体、导航模组、存储器、处理模块及存储在所述存储器上并可在所述处理模块上运行的智能小车导航程序，所述导航模组用于检测环境参数；所述智能小车导航程序被所述处理模块执行时实现如上述的智能小车导航方法的步骤。本实施例中，所述导航模组具体包括单线激光雷达10、深度摄像头20、单目摄像头30、单点激光雷达40以及惯导IMU等，所述处理模块则具体包括有计算单元、编码器、驱动电机以及单片机(Arduino mega 2560)等，其中编码器、驱动电机以及单片机可集成在电路板上并与计算单元电连接；同时导航模组也与计算单元电连接。本发明通过选用单线激光雷达10、深度摄像头20、单目摄像头30、单点激光雷、惯导IMU等低成本传感器作为所述智能小车的环境感知模块以采集获取所述环境参数。选用驱动电机、Arduino mega2560单片机、编码器等通过集成电路板集成作为智能小车的处理模块，将处理模块进行集成，减少线束的连接，使智能车内部线束整洁。计算单元选用了Jetson Nano开发板作为决策模块，计算单元在低成本的同时也具有高速处理的性能，能够满足自动驾驶的计算。计算单元通过电连接所述导航模块，从而将采集到的环境参数发送到计算单元，计算单元对所述环境参数计算后将计算结果发送至所述处理模块，所述处理模块则根据计算结果规划路径，从而实现自动导航功能。此外，在所述智能小车上还设有WiFi模块，从而实现通过无线通讯的方式接受控制指令等，进而提高本发明所述智能小车的使用便捷程度。

用户可通过建立坐标系，或者通过导入地图等方式在任意位置设置所述目标位置，所述智能小车则自动导航至所述目标位置。在理想情况下，所述智能小车沿当前位置与所述目标位置之间的连线作为规划路径，从而最快到达所述目标位置。

进一步地，请参照图2，图2为本发明所述智能小车导航方法第二实施例的流程示意图，所述步骤S30包括：

步骤S31：根据所述环境参数获取与所述目标位置之间是否具有障碍物；

步骤S32：当与所述目标位置之间存在障碍物时，开启所述避障模式。

在实际运用中，所述智能小车的当前位置与所述目标位置之间通常会存在障碍物，因此，在本实施例中，具体可以通过所述单线激光雷达10来实现检测所述智能小车周围的所述环境参数。当所述单线激光雷达10检测到所述智能小车的当前位置到所述目标位置之间具有障碍物时，例如石块、墙壁等；从而阻挡所述智能小车的规划路径。

因此本实施例中通过在所述环境参数中获取到所述智能小车的当前位置到所述目标位置之间具有障碍物时，则会开启所述避障模式行驶，从而辅助所述智能小车绕过障碍物并最终自动导航到达所述目标位置。无需用户调整复杂的程序参数，帮助用户快速入门智能网联专业，认识自动驾驶的概念及使用智能传感器的功能实现以及开展自动驾驶系统的操作使用。

本发明技术方案主要用于教学，将部分导航功能的算法进行简化，选用教学级的智能传感器，通过简单采集智能小车周围的环境参数来判断开启避障模式，以辅助智能小车自动导航到所述目标位置，从而便于学生学习，降低了生产成本。

进一步地，请参照图3，图3为本发明所述智能小车导航方法第三实施例的流程示意图，所述步骤S40包括：

步骤S41：获取转动角度，获取行驶速度；

步骤S42：根据所述转动角度调整行驶方向；

步骤S43：根据所述行驶方向及所述行驶速度移动至所述目标位置。

在本实施例中，当检测到所述智能小车前方具有障碍物时，所述智能小车则开启所述避障模式。具体的，当所述智能小车在检测到障碍物之后则进入到所述避障模式，所述智能小车通过获取所述转动角度，将其行驶方向向左或者向右转动所述转动角度后继续行驶，从而实现绕过障碍物。需要说明的是，当所述智能小车绕过障碍物后，所述智能小车则需要重新规划与所述目标位置之间的规划路径，例如，通过所述行驶速度以及行驶时间计算出转动所述转动角度后行驶的路程，所述智能小车向原转动方向的相反方向转动两倍的所述转动角度后行驶相同路程，再沿原转动反相转动所述转动角度的补角，从而回到原规划路径上，最终到达所述目标位置。

在上述过程中，所述单线激光雷达10设置在所述智能小车的前盖板上，从而对所述智能小车的左右两侧进行检测，从而能够判断所述智能小车是否已经完全绕过障碍物，提高本发明所述智能小车导航方法的可靠性。需要说明的是，在本实施例中，所述转动角度、所述行驶速度均可以通过用户自行设定，从而提高本发明所述智能小车导航方法的灵活度，轻松模拟用户所需要的场景，进而提高用户的学习效率。

进一步地，请参照图4，图4为本发明所述智能小车导航方法第四实施例的流程示意图，所述步骤S42包括：

步骤S421：检测左侧以及右侧是否具有障碍物；

步骤S422：当左侧具有障碍物时，则向右转动所述转动角度；

步骤S423：当右侧具有障碍物时，则向左转动所述转动角度。

根据上述内容可知，所述单线激光雷达10在所述智能小车的移动过程中，还能够同时检测所述智能小车左右两侧的障碍物情况，因此，在本实施例中，还同时实时检测所述智能小车左右两侧的障碍物情况。当所述智能小车进入到所述避障模式中时，则判断所述智能小车的左右两侧是否同时存在障碍物，当所述智能小车的左侧同时存在障碍物时，则所述智能小车则向右转动，以避免与左侧障碍物碰撞，向右同理；从而提高本发明所述智能小车导航方法的智能化程度。此外，当所述智能小车左右两侧同时不具有障碍物时，则随机选取一侧转动即可，当所述智能小车左右两侧同时具有障碍物时，所述智能小车则继续向前行驶，直至驶过左右两侧其中一侧的障碍物。

进一步地，请参照图5，图5为本发明所述智能小车导航方法第五实施例的流程示意图，步骤S43包括：

步骤S431：检测与障碍物之间的间距大小；

步骤S432：获取所述间距的变化趋势；

步骤S433：当所述变化趋势为递减时，控制所述移动速度按预设百分比周期递减；

步骤S434：沿所述行驶方向以调整后的所述移动速度移动至所述目标位置；

步骤S435：当所述间距小于或等于预设间距时，将所述移动速度调整为零。

在上述过程中，当所述智能小车两侧同时具有障碍物时，则保持所述智能小车继续向前行驶，然而在行驶的过程中，所述智能小车左右两侧持续监测到障碍物时，为了避免所述智能小车与前方障碍物相撞，本实施例中，通过所述单点激光雷达40实时监测所述智能小车与前方障碍物之间的间距大小，并实施根据所述间距大小调整所述智能小车的形式速度。例如，当检测到所述间距的变化趋势递减时，也即所述智能小车与前方障碍物之间的间距越来越小时，则周期性减小所述智能小车的行驶速度，从而防止所述智能小车速度过快与前方障碍物相撞，进而提高本发明所述智能小车导航方法的稳定性以及可靠性。然而当所述智能小车与前方障碍物之间的间距减小到所述预设间距以下时，则表示所述智能小车无法绕过前方障碍物，从而将所述行驶速度降至为零停车，同时还可以通过安装蜂鸣器进行报警的操作，以提示用户及时进行调整。

需要说明的是，在本实施例中，所述预设间距、所述预设百分比等参数可以通过用户自行设定，从而提高本发明所述智能小车导航方法的灵活度，轻松模拟用户所需要的场景，进而提高用户的学习效率。

进一步地，请参照图6，图6为本发明所述智能小车导航方法第六实施例的流程示意图，步骤S20之后，还包括：

步骤S50：根据所述环境参数获取路面颜色信息；

步骤S60：根据所述颜色信息分析道路线；

步骤S70：根据所述道路线行驶。

在本实施例中，通过所述单目摄像头30来对获取所述智能小车前方的图像信息，并根据该图像信息中的颜色进行识别，用户在使用所述智能小车是，可在环境中布置不同颜色的道路线，通过预设对应的所述颜色信息，例如将所述颜色信息设置为红色时，也即所述智能小车识别前方红色物体，从而在置红色的道路线时，所述智能小车能够根据所述颜色信息识别出道路线的位置，进而沿道路线行驶，提高本发明所述智能小车导航方法的灵活性，也同时增加用户的学习范围。

进一步地，请参照图7，图7为本发明所述智能小车导航方法第七实施例的流程示意图，步骤S20之后，还包括：

步骤S80：根据所述环境参数获取与所述目标位置之间的深度信息；

步骤S90：根据所述深度信息调整行驶方向。

在本实施例中，用户可通过预设参照物，所述智能小车通过所述深度摄像头20获取前方的图像信息，并根据该图像信息获取与参照物之间的深度大小，也即距离大小，从而根据参照物的方位即使调整所述智能小车的行驶方向以及行驶速度等，从而实现所述智能小车的智能跟随功能，进一步提高本发明所述智能小车导航方法的灵活性，也同时增加用户的学习范围。此外，在本实施例中，还可以通过设置所述惯导IMU，所述惯导IMU可设置在所述智能小车的重心位置处，用于获取所述智能小车的移动状态，通过与所述编码器的数据进行融合，获取更为精准的所述智能小车位置姿态。

此外，为解决上述问题，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有智能小车导航程序，所述智能小车导航程序被处理模块执行时实现如上述的智能小车导航方法的步骤。

本发明基于ROS(Robot Operating System、机器人操作系统)系统进行开发，同时本发明还提出了一种智能小车，请参照图8，所述智能小车包括车体、导航模组、存储器、处理模块及存储在所述存储器上并可在所述处理模块上运行的智能小车导航程序，所述导航模组用于检测环境参数；所述智能小车导航程序被所述处理模块执行时实现如上述的智能小车导航方法的步骤。本实施例中，所述导航模组具体包括单线激光雷达10、深度摄像头20、单目摄像头30、单点激光雷达40以及惯导IMU等，所述处理模块则具体包括有计算单元、编码器、驱动电机以及单片机(Arduino mega 2560)等，其中编码器、驱动电机以及单片机可集成在电路板上并与计算单元电连接；同时导航模组也与计算单元电连接。本发明通过选用单线激光雷达10、深度摄像头20、单目摄像头30、单点激光雷、惯导IMU等低成本传感器作为所述智能小车的环境感知模块以采集获取所述环境参数。选用驱动电机、Arduinomega 2560单片机、编码器等通过集成电路板集成作为智能小车的处理模块，将处理模块进行集成，减少线束的连接，使智能车内部线束整洁。计算单元选用了Jetson Nano开发板作为决策模块，计算单元在低成本的同时也具有高速处理的性能，能够满足自动驾驶的计算。计算单元通过电连接所述导航模块，从而将采集到的环境参数发送到计算单元，计算单元对所述环境参数计算后将计算结果发送至所述处理模块，所述处理模块则根据计算结果规划路径，从而实现自动导航功能。

用户可通过建立坐标系，或者通过导入地图等方式在任意位置设置所述目标位置，所述智能小车则自动导航至所述目标位置。在理想情况下，所述智能小车沿当前位置与所述目标位置之间的连线作为规划路径，从而最快到达所述目标位置。然而在实际运用中，所述智能小车的当前位置与所述目标位置之间通常会存在障碍物，从而阻挡所述智能小车的规划路径，因此本实施例中通过所述导航模组获取到所述智能小车周围的环境参数后，根据所述环境参数来开启所述避障模式，以辅助所述智能小车绕过障碍物并最终自动导航到达所述目标位置。从而无需用户调整复杂的程序参数，帮助用户快速入门智能网联专业，认识自动驾驶的概念及使用智能传感器的功能实现以及开展自动驾驶系统的操作使用。

本发明技术方案主要用于教学，将部分导航功能的算法进行简化，选用教学级的智能传感器，通过简单采集智能小车周围的环境参数来判断开启避障模式，以辅助智能小车自动导航到所述目标位置，从而便于学生学习，降低了生产成本。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。