一种基于人工智能的潮汐式车道机器人
技术领域
本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的潮汐式 车道机器人。
背景技术
潮汐车道就是可变车道，城市内部根据早晚交通流量不同情况， 对有条件的道路设置一个或多个车辆行驶方向规定随不同时段变化 的车道
目前，潮汐式车道的路标多为现场人工摆放，不仅效率慢而且存 在一定的危险，现有的车道机器人虽然具有远程控制的能力，但移动 后稳定效果差，来往车辆速度一快就容易使车道机器人受到惯性风而 移位，影响正常使用；因此，需要一种高效移动且能够智能工作的潮 汐式车道机器人。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中的不足，而提出的一种基于 人工智能的潮汐式车道机器人。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于人工智能的潮汐式车道机器人，包括安装箱、显示屏、 距离感应器、色彩传感器，所述安装箱顶部固定连接有指示柱，所述 显示屏套接在指示柱上，所述安装箱的侧壁固定连接有安装块，所述 色彩传感器固定连接在安装块的底部，所述距离感应器固定连接在安 装块的侧壁，所述安装箱内开设有安装腔，所述安装腔内固定连接有 丝杆，所述丝杆上滑动连接有安装板，所述安装板顶部连接有用于驱 动安装板滑动的第一驱动部，所述安装板底部转动连接有从动轮，所 述安装板上转动连接有延伸柱，所述延伸柱底部转动连接有主动轮， 所述安装板顶部固定连接有用于驱动延伸柱转动的第二驱动部，所述 延伸柱贯穿安装板延伸至顶部固定连接有用于驱动主动轮转动的第 三驱动部，所述安装箱的底部开设有通孔。
优选的，所述安装腔底壁固定连接有电缸，所述电缸上滑动连接 有与通孔相对应的封板。
优选的，所述安装箱的底部固定连接有支脚。
优选的，所述安装腔侧壁开设有滑槽，所述丝杆固定连接在滑槽 内。
优选的，所述第一驱动部包括第一电机，所述第一电机固定连接 在安装板的顶部，所述安装板内开设有工作腔，所述第一电机的输出 端延伸至工作腔内连接有第一齿轮，所述丝杆上螺纹配合有第二齿 轮，所述第一齿轮与第二齿轮相啮合。
优选的，所述第二驱动部包括第二电机，所述第二电机固定连接 在安装板的顶部，所述第二电机的输出端延伸至工作腔内连接有第三 齿轮，所述延伸柱上固定连接有第四齿轮，所述第三齿轮与第四齿轮 相啮合。
优选的，所述第三驱动部包括第三电机，延伸柱的顶部固定连接 有安装台，所述第三电机固定连接在安装台的顶部，所述第三电机的 输出端连接有第一带轮，所述从动轮的转轴上固定连接有第二带轮， 所述第一带轮通过皮带与第二带轮转动连接。
优选的，所述色彩传感器(1022)为两个，分别对称位于安装箱 (1)的两侧，每一个色彩传感器(1022)为摄像头；所述摄像头实 时采集周围预设范围的图像信息，当潮汐式车道机器人位于第一车道 标线时，两个摄像头采集的图像信息中分别包括第一车道标线与地面 的第一交界区域，且两个第一交界区域互相对称；当潮汐式车道机器 人向第二车道标线移动时，第一车道标线逐渐脱出两个摄像头采集的 图像信息，同时第二车道标线逐渐呈现在两个摄像头采集的图像信息 中，直至两个摄像头采集的图像信息中分别包括第二车道标线与地面 的第二交界区域，且两个第二交界区域互相对称。
优选的，相邻两个潮汐式车道机器人分别通过所述距离感应器 (1021)进行测距，以使相邻两个潮汐式车道机器人之间的间距调整 为固定距离；基于多个潮汐式车道机器人的序号信息，选取中间的潮 汐式车道机器人为基准点；由中间的潮汐式车道机器人左右两侧的第 一个潮汐式车道机器人分别感测与中间的潮汐式车道机器人之间的 间距，并计算该间距与所述固定距离之间的差值；判断所述差值是否 大于预设的阀值，如果大于；左右两侧的第一个潮汐式车道机器人进 行移动，并使其与中间的潮汐式车道机器人之间的间距调整为所述固 定距离；由左右两侧的第二个潮汐式车道机器人分别感测与左右两侧的第一个潮汐式车道机器人之间的间距，并计算该间距与所述固定距 离之间的差值；判断所述差值是否大于预设的阀值，如果大于；左右 两侧的第二个潮汐式车道机器人进行移动，并使其分别与左右两侧的 第一个潮汐式车道机器人之间的间距调整为所述固定距离；以上述步 骤遍历左右两侧所有的潮汐式车道机器人。
优选的，所述潮汐式车道机器人还包括控制器，所述控制器用于 接收外界终端发出的潮汐控制指令，所述潮汐控制指令包括预调节的 第二车道标线；所述控制器用于判断所述第一车道标线与所述第二车 道标线之间的间距是否大于b；如果大于，所述潮汐式车道机器人分 别由所述第一车道标线朝向所述第二车道标线移动b距离；当一组所 有的潮汐式车道机器人移动完成后，则多个潮汐式车道机器人分别以 当前的位置再次向所述第二车道标线移动b或小于b的距离；循环上 一步动作，且每个潮汐式车道机器人通过自带的摄像头实时采集周围 预设范围的图像信息并进行图像识别，直到第二车道标线呈现在所述 图像信息中。
与现有技术相比，本发明提供了一种基于人工智能的潮汐式车道 机器人，具备以下有益效果：
1、该基于人工智能的潮汐式车道机器人，通过接将多组车道机 器人放置在路面上，在正常工作时，主动轮和从动轮均收回在安装腔 内，封板封堵通孔，用以防止地面灰尘或污水进入安装腔内，从而延 长内部结构件的使用寿命，显示屏显示车辆行驶的箭头方向并旋转运 动，并且显示屏为锥形套在指示柱上，从而使司机在两侧行驶方向上 看到的方向均为正常行驶方向，便于司机查看，防止司机撞倒指示柱， 当需要移动安装箱的位置应对上下班高峰时，具体的为，启动电缸， 将封板收回，从而把底部的三个通孔展开便于工作，启动第一电机， 通过第一齿轮带动第二齿轮转动，在第二齿轮的转动下，带动安装板向下移动，从而使从动轮和主动轮通过通孔触碰地面并将安装箱抬 升，便于后期移动，在移动时，启动第二电机，利用第三齿轮和第四 齿轮的啮合控制延伸柱转向，利用第三电机，通过第一带轮和第二带 轮的传动关系，控制安装箱的移动速度，方便快捷，在移动过程中，色彩传感器倾斜对着路面，当感应到路面的白色道路分界线时，移动 至线条正上方，距离感应器则用于保持各组车道机器人的距离，再次 收起安装板并封堵通孔，其工作原理与上述相反，在此不做赘述，此 种车道机器人工作高效快捷，并且可以通过集中控制，从而有效保证 现场工作人员的安全，并大大提升工作效率。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于人工智能的潮汐式车道机器人的 主视图；
图2为本发明提出的一种基于人工智能的潮汐式车道机器人的 结构示意图；
图3为本发明提出的一种基于人工智能的潮汐式车道机器人图2 中A部分的结构示意图；
图4为本发明提出的一种基于人工智能的潮汐式车道机器人图2 中B部分的结构示意图；
图5为本发明提出的一种基于人工智能的潮汐式车道机器人图2 中C部分的结构示意图。
图中：1、安装箱；101、指示柱；1011、显示屏；102、安装块； 1021、距离感应器；1022、色彩传感器；103、支脚；104、安装腔； 1041、滑槽；105、通孔；2、安装板；201、从动轮；202、电缸；2021、 封板；203、工作腔；3、第二电机；301、第三齿轮；302、第四齿轮； 303、延伸柱；3031、安装台；304、主动轮；3041、第二带轮；4、 第三电机；401、第一带轮；5、第一电机；501、第一齿轮；502、第 二齿轮；503、丝杆。
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一部 分实施例，而不是全部的实施例。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、 “后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置 关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和 简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方 位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例：
参照图1-5，一种基于人工智能的潮汐式车道机器人，包括安装 箱1、显示屏1011、距离感应器1021、色彩传感器1022，安装箱1 顶部固定连接有指示柱101，显示屏1011套接在指示柱101上，安 装箱1的侧壁固定连接有安装块102，色彩传感器1022固定连接在 安装块102的底部，距离感应器1021固定连接在安装块102的侧壁， 安装箱1内开设有安装腔104，安装腔104内固定连接有丝杆503， 丝杆503上滑动连接有安装板2，安装板2顶部连接有用于驱动安装 板2滑动的第一驱动部，安装板2底部转动连接有从动轮201，安装 板2上转动连接有延伸柱303，延伸柱303底部转动连接有主动轮 304，安装板2顶部固定连接有用于驱动延伸柱303转动的第二驱动 部，延伸柱303贯穿安装板2延伸至顶部固定连接有用于驱动主动轮 304转动的第三驱动部，安装箱1的底部开设有通孔105。
安装腔104底壁固定连接有电缸202，电缸202上滑动连接有与 通孔105相对应的封板2021。
安装箱1的底部固定连接有支脚103。
安装腔104侧壁开设有滑槽1041，丝杆503固定连接在滑槽1041 内。
第一驱动部包括第一电机5，第一电机5固定连接在安装板2的 顶部，安装板2内开设有工作腔203，第一电机5的输出端延伸至工 作腔203内连接有第一齿轮501，丝杆503上螺纹配合有第二齿轮 502，第一齿轮501与第二齿轮502相啮合。
第二驱动部包括第二电机3，第二电机3固定连接在安装板2的 顶部，第二电机3的输出端延伸至工作腔203内连接有第三齿轮301， 延伸柱303上固定连接有第四齿轮302，第三齿轮301与第四齿轮302 相啮合。
第三驱动部包括第三电机4，延伸柱303的顶部固定连接有安装 台3031，第三电机4固定连接在安装台3031的顶部，第三电机4的 输出端连接有第一带轮401，主动轮304的转轴上固定连接有第二带 轮3041，第一带轮401通过皮带与第二带轮3041转动连接。
工作原理：本发明中，在使用过程中，直接将多组车道机器人放 置在路面上，在正常工作时，主动轮304和从动轮201均收回在安装 腔104内，封板2021封堵通孔105，用以防止地面灰尘或污水进入 安装腔104内，从而延长内部结构件的使用寿命，显示屏1011显示车辆行驶的箭头方向并旋转运动，并且显示屏1011为锥形套在指示 柱101上，从而使司机在两侧行驶方向上看到的方向均为正常行驶方 向，便于司机查看，防止司机撞倒指示柱101，当需要移动安装箱1 的位置应对上下班高峰时，具体的为，启动电缸202，将封板2021收回，从而把底部的三个通孔105展开便于工作，启动第一电机5， 通过第一齿轮501带动第二齿轮502转动，在第二齿轮502的转动下， 带动安装板2向下移动，从而使从动轮201和主动轮304通过通孔 105触碰地面并将安装箱1抬升，便于后期移动，在移动时，启动第 二电机3，利用第三齿轮301和第四齿轮302的啮合控制延伸柱303 转向，利用第三电机4，通过第一带轮401和第二带轮3041的传动 关系，控制安装箱1的移动速度，方便快捷，在移动过程中，色彩传 感器1022倾斜对着路面，当感应到路面的白色道路分界线时，移动 至线条正上方，距离感应器1021则用于保持各组车道机器人的距离， 再次收起安装板2并封堵通孔105，其工作原理与上述相反，在此不 做赘述，此种车道机器人工作高效快捷，并且可以通过集中控制，从 而有效保证现场工作人员的安全，并大大提升工作效率。
进一步的，所述色彩传感器(1022)为两个，分别对称位于安装 箱(1)的两侧，每一个色彩传感器(1022)为摄像头；所述摄像头 实时采集周围预设范围的图像信息，当潮汐式车道机器人位于第一车 道标线时，两个摄像头采集的图像信息中分别包括第一车道标线与地 面的第一交界区域，且两个第一交界区域互相对称；当潮汐式车道机 器人向第二车道标线移动时，第一车道标线逐渐脱出两个摄像头采集 的图像信息，同时第二车道标线逐渐呈现在两个摄像头采集的图像信 息中，直至两个摄像头采集的图像信息中分别包括第二车道标线与地 面的第二交界区域，且两个第二交界区域互相对称。
需要说明的是，初始状态，所述潮汐式车道机器人位于第一车道 标线上，根据潮汐控制指令，则需要使潮汐式车道机器人由第一车道 标线移动至第二车道标线，且移动方向与两个摄像头的连线方向一 致，继而可以根据两个摄像头采集的第二交界区域互相对称来校准定 位潮汐式车道机器人在第二车道标线的位置。
进一步的，相邻两个潮汐式车道机器人分别通过所述距离感应器 (1021)进行测距，以使相邻两个潮汐式车道机器人之间的间距调整 为固定距离；基于多个潮汐式车道机器人的序号信息，选取中间的潮 汐式车道机器人为基准点；由中间的潮汐式车道机器人左右两侧的第 一个潮汐式车道机器人分别感测与中间的潮汐式车道机器人之间的 间距，并计算该间距与所述固定距离之间的差值；判断所述差值是否 大于预设的阀值，如果大于；左右两侧的第一个潮汐式车道机器人进 行移动，并使其与中间的潮汐式车道机器人之间的间距调整为所述固 定距离；由左右两侧的第二个潮汐式车道机器人分别感测与左右两侧 的第一个潮汐式车道机器人之间的间距，并计算该间距与所述固定距 离之间的差值；判断所述差值是否大于预设的阀值，如果大于；左右 两侧的第二个潮汐式车道机器人进行移动，并使其分别与左右两侧的 第一个潮汐式车道机器人之间的间距调整为所述固定距离；以上述步 骤遍历左右两侧所有的潮汐式车道机器人。
进一步的，所述潮汐式车道机器人还包括控制器(图未示)，所 述控制器用于接收外界终端发出的潮汐控制指令，所述潮汐控制指令 包括预调节的第二车道标线；所述控制器用于判断所述第一车道标线 与所述第二车道标线之间的间距是否大于b；如果大于，所述潮汐式 车道机器人分别由所述第一车道标线朝向所述第二车道标线移动b 距离；当一组所有的潮汐式车道机器人移动完成后，则多个潮汐式车 道机器人分别以当前的位置再次向所述第二车道标线移动b或小于b 的距离；循环上一步动作，且每个潮汐式车道机器人通过自带的摄像 头实时采集周围预设范围的图像信息并进行图像识别，直到第二车道 标线呈现在所述图像信息中。
需要说明的是，如果第一车道标线与最终的第二车道标线之间的 间距教大，比如中间横跨两个、甚至三个车道，如果一次性将多个潮 汐式车道机器人移动到第二车道标线，由于移动距离较长，潮汐式车 道机器人数量较大，难以实现多个潮汐式车道机器人的一致性，一旦 某个或某些潮汐式车道机器人掉队，势必影响交通畅通。如果第一车 道标线与最终的第二车道标线之间的间距c大于预设的阀值b时，本 发明可以将c分批次移动，即先将多个潮汐式车道机器人移动一小段 距离b，然后停止等待所有潮汐式车道机器人已移动完毕，稍后再将 多个潮汐式车道机器人继续移动一小段距离b或小于距离b，重复以 上步骤，且期间每个潮汐式车道机器人均通过自带的摄像头实时采集 周围预设范围的图像信息并进行图像识别，直到第二车道标线呈现在 所述图像信息中并穿过所述潮汐式车道机器人的投影中心时，则所述 潮汐式车道机器人已被校准定位至所述第二车道标线上。
根据本发明的另一实施例，每个潮汐式车道机器人通过自带的摄 像头实时采集周围预设范围的图像信息并进行图像识别，具体包括：
每个潮汐式车道机器人通过自带的摄像头实时采集周围预设范 围的图像信息；
对所述图像信息进行图像处理以得到对应的灰度图像，分析所述 灰度图像中各个点位的灰度值，将各个点位的灰度值与预设阀值进行 比对；
将灰度值大于预设阀值的点位判定为车道标线。
根据本发明的另一实施例，对所述图像信息进行图像处理以得到 对应的灰度图像，具体包括：
对所述图像信息进行灰度化处理；
对灰度化的图像进行图像增强处理；
对增强处理后的图像进行二值化处理；
对二值化处理后的图像进行去躁处理，最终得到所述灰度图像。
对灰度化后的图像进行图像增强的方法可以采用空间域滤波增 强、频域增强、灰度直方图变换增强等。优选的，本发明的实施例使 用灰度直方图变换来增加图像对比度，有效地将目标与背景灰度区分 开来。
灰度直方图是用于表达图像灰度分步的统计图表，是图像的各灰 度级分布情况的反映，其定义为：P(k)＝nk，(k＝0，1，2，…，255) 上式中，k表示图像灰度值，nk表示灰度值为k的像素点数。
二值化图像是为了排除亮度梯度值信息，使后续图像识别定位工 作更加简单快速。经过灰度直方图变换的图像的灰度分布直方图是不 理想状态的双峰图，即不可能只有一个极小值点，需用选代闽值法选 取阈值点，将所有像素点的灰度值分设为255和0，并以此区分目标 与背景，即阈值分割二值化。图像二值化有两个主要步骤：(1)确定 需要分割的阈值；(2)将分割阈值与像素点的灰度值相比较，归类二 值化。
根据本发明的另一实施例，在将各个点位的灰度值与预设阀值进 行比对之后，可以进行以下操作处理：
将灰度值大于预设阀值的点位标记为疑似区域；
对疑似区域进行图像处理生成NDWI灰度图像，并计算对应的 NDWI指数；
采用FNEA方法对所述NDWI灰度图像进行分割成多个图斑；
计算各个图斑NDWI均值
以图斑包络矩形构建初始的水体目标子区；
将所述水体目标子区的图像输入卷积神经网络CNN水体识别模 型中，得到识别概率
计算获取水体的空谱联合概率
以空谱联合概率中误差的3倍为依据，剔除不为水体的图斑；
采用迭代运算直至误差收敛，完成所述疑似区域中的水体识别；
将水体区域从所述疑似区域中删除，得到车道标线。
上述车道标线可以为第一车道标线或第二车道标线。
需要说明的是，在雨天、雨后或洒水车作业过程中，地面可能会 有积水，地面积水区域容易造成反光，且其灰度值与车道标线相近， 容易给潮汐式车道机器人识别车道标线造成干扰，本发明通过水体识 别能够有效排除地面积水对车道标线识别的干扰，进一步提升了潮汐 车道控制的稳定性、准确性。
需要说明的是，在初始的水体目标子区提取过程中，采用的分形 网络演化方法FNEA(fractal net evolution approach)对NDWI灰 度图像进行分割，计算各图斑NDWI均值
需要说明的是，在空谱联合概率计算过程中，在卷积神经网络 CNN水体识别模型里，对应输入待识别的NDWI图斑包络矩形区域图 像，可得到识别概率
通过NDWI与CNN共同获取的图斑可视为高度疑似水体图斑，若 空谱联合概率
进一步的，空谱联合概率的加权中心
当
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范 围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技 术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改 变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
