C-均值聚类在模拟电动消防车系统中的应用.pdfVIP

C-均值聚类在模拟电动消防车系统中的应用 摘 要：聚类分析是一种无监督的学习方法，是数据挖掘领域进行数据处理的重要分 析工具和方法。聚类的目标是把一个无类别标记的数据集按某种准则划分成不 同的类，使得同一类中数据尽可能相似，而不同类间数据相似性尽可能小。聚类 在商业、金融、图像处理、信息检索等领域，都得到了有效的应用。C- 均值聚类算法是一种典型的基于划分的方法。该方法的主要优点是：算法思想简 单易行、快速而高效；但是该方法也存在其固有的缺陷：要求预先给定聚类个数； 容易陷入局部极小值而得不到全局最优解；初始中心的选择对聚类结果有很大影 响；对孤立点和噪声比较敏感等。本文是基于大学生电子设计竞赛黑龙江赛区TI 杯竞赛题电动消防车题目具体要求，设计制作一 电动消防车，将C均值聚类算 法应用在模拟电动消防车系统中，能到消防场地任意地点进行灭火作业。 关键词：聚类分析，C均值聚类 ，相似性 1课题背景 随着社会的不断进步，人们越来越重视人身财产问题。其中火灾是威胁人生安全 的重要灾害，是仅次于旱灾、水灾的第三大灾害。因此各类不同功能的消防车成 为了当今人们的急迫需求品。由于现在的社区、学校、工厂等都配有市政消防用 水，一款在这些地方工作的配备基本器材小型电动消防车可以在发生火情时，快 速到达现场，为城市主战消防车到达前对火势进行控制，减小损失。因此，设计 这样的一款小型电动消防车是十分有意义的。 本文是基于大学生电子设计竞赛黑龙江赛区TI杯竞赛题电动消防车题目具 体要求，设计制作一 电动消防车，能到消防场地任意地点进行灭火作业。以蜡 烛模拟火源，火源随机分布在场地中，消防场地如图1所示。 图1 消防场地示意图 本文所设计的电动消防车采用Atmel公司的AVRMega16单片机作为检测和控 制的核心，实现电动车消防车的智能控制，包括路面寻线、火源检测、智能避障、 路程测量、智能灭火、数码管显示、语音报警等功能。寻线方式采用反射式光电 传感器感知与地面颜色有较大差别的引导线，障碍物判断采用集成红外传感器， 火源探测利用红外传感器加比较器。驱动电机采用直流电机，电机控制方式为PW M控制。实现的功能是：从安全区出发，自动检测火源并选择路线灭火，遇到障碍 物能够实现智能躲避，三个火源均完全灭掉后按最短路径回到安全区。在此过程 中遇到不同情况会用不同声音报警，并显示灭火数目和小车的路程。 2方法描述 本文介绍了电动消防车在完成任务过程中，利用模式识别中的方法：最短路径识 别、障碍物的避障识别、根据滤波C均值算法准确探知火源准确的位置、基于最 小错误率决策成功判别阳光与火源红外线等，最终决策利用最近邻法来决定消 防车的灭火决定，框架图如图2所示(文章没有具体介绍整 过程的设计思想)。还 有更好的办法解决以上问题比如histogram intersection或者diffusion [1-4] distance,以及利用图像处理方法 等，本文不详述。 火焰AD值 火源 识别结果 数据的采集 识别 火焰探测传感器 黑线路径 数据的滤波 特征的提取 数据的采集 预处理 和选择 路径识别传感器 障碍物距离 最短路径 决策结果 数据的采集 障碍物位置 超声波测距蔽障传感器 图2 电动消防车模式识别方法应用框架图 2.1 数