基于IEEE电脑鼠走迷宫竞赛的迷宫算法分析与实现的中期报告.docx

基于IEEE电脑鼠走迷宫竞赛的迷宫算法分析与实现的中期报告

一、背景

趣味编程竞赛是国内外陆续兴起的一种科技竞技活动。其中，以电脑鼠走迷宫为代表的机器人竞赛吸引了广大的编程和机器人爱好者的参与。

IEEE电脑鼠走迷宫竞赛是其中最具知名度的竞赛之一，由IEEERoboticsandAutomationSociety（IEEERAS）主办。此竞赛旨在推动机器人与自动化技术在教育与科研中的应用。选手需要操控自己的电脑鼠在迷宫中寻找出口，以最短时间完成任务并获得高分。此竞赛的迷宫结构十分复杂，十分考验选手的机器人控制与路径规划能力。

我们小组选择了这个竞赛作为我们的项目，以此为契机研究路径规划算法，并实现具有一定智能的电脑鼠。

本篇中期报告主要介绍我们小组在前期已经做好的工作，包括：对竞赛规则的分析，对路径规划算法的选择和分析，以及我们已经实现的电脑鼠控制系统。

二、竞赛规则

IEEE电脑鼠走迷宫竞赛的规则可以在官方网站上找到，这里不再赘述。

简要来说，选手需要搭建自己的电脑鼠，并对其进行控制。比赛开始后，选手将自己的电脑鼠放进迷宫中，电脑鼠需要自动寻找迷宫出口，以最短时间完成任务。

此竞赛的迷宫包含了固定的起点和终点，以及墙壁和障碍。电脑鼠需要能够判断墙壁和障碍，并在其之间寻找出通路。迷宫的结构十分复杂，充分考验了选手对机器人控制和路径规划的能力。

三、路径规划算法的选择和分析

在这个项目中，我们需要选择一种路径规划算法，使得我们的电脑鼠能够高效地找到迷宫的出口，并在时间限制内完成任务。

经过研究，我们选取了一种基于A*算法的路径规划算法。

1.A*算法

A*算法是一种通用的搜索算法，可以用于解决各种问题。它利用启发式函数来估计到达目标点的距离，以此来选择最优路径。

A*算法的启发式函数是一种估价函数，它可以在每个遍历到的节点上对目标节点的距离进行估算。它的计算方式如下：

$F(n)=G(n)+H(n)$

其中，$F(n)$是从起点到目标节点的估计距离，$G(n)$是从起点到当前节点的实际距离，$H(n)$是从当前节点到目标节点的估计距离。

在每次搜索时，A*算法都会对所有搜索到的节点进行排序，并选择距离目标最短的节点作为下一个搜索目标。

2.基于A*算法的路径规划算法

基于A*算法的路径规划算法是指在迷宫中，根据起点和终点，在路径空间中进行搜索，找到一条最优路径的过程。

对于此类问题，我们可以采用启发式搜索（heuristicsearch）的方式，也就是对搜索路径进行启发式估计，视为一个优化问题。将搜索路径的代价函数定义为$F(n)=G(n)+H(n)$，其中$G(n)$表示从起点到节点n的代价，$H(n)$表示从n到目标节点的估计代价。启发式估计的好坏将直接影响搜索效率和搜索结果。

在我们的算法中，每当控制器接收到电脑鼠的传感器信息后，就会使用基于A*算法的路径规划算法寻找到达终点的最短路径。同时，我们还引入了前瞻技术，即根据当前位置和速度方向，预测未来的路线并避免碰撞。

四、电脑鼠控制系统的实现

我们实现了一套电脑鼠控制系统，包括硬件和软件部分。

硬件部分主要由电机、编码器、传感器、CPU等组成，并通过蓝牙与计算机进行通信；软件部分主要包括路径规划算法、控制算法等。

我们的电脑鼠控制系统可以检测墙壁、障碍和起点终点，并能够根据我们实现的路径规划算法，实现自主寻路。此外，我们还加入了前瞻技术，避免碰撞。

总结

在此次项目中，我们选择了IEEE电脑鼠走迷宫竞赛作为我们的研究对象，并尝试设计实现一套基于A*算法的路径规划算法，并实现了一个具有一定智能的电脑鼠控制系统。

我们已经完成了路径规划算法的设计和初步实现，同时还完成了电脑鼠控制系统的软、硬件设计和实现。在后期的工作中，我们将继续完善这个系统，并测试其在不同条件下的表现，以保证我们的电脑鼠能够达到最佳的表现水平。