进入21世纪,伴随着人工智能的高速发展,智能设备如雨后春笋般涌现,在满足人们生活需求的同时,也在某种场合替代人类完成危险和极端环境下的任务。目标识别与跟踪、路径规划、智能避障作为智能机器人研究的热点与难点,受到了广泛的关注。论文针对路径规划这一难点进行了有益的研究,可将其应用于工厂机器人搬运货物、月球探测等领域,具有一定的实用价值。本设计在设计之初便定位于地面相对平整,地面颜色和纹理与障碍物区别比较明显的环境。论文的主要工作主要是一下几个方面:(1)搭建小车平台;(2)手机软件集成;(3)基于地面的单目视觉测距,这是本文的第一个创新点;(4)逆向摄像机标定,这是本文的第二个创新点;(5)改进的蚁群算法,这是本文的第三个创新点。论文采用Android手机控制小车,基于计算机视觉技术搭建了智能小车路径规划系统。系统主要实现了图像信息采集、控制信息传输、图像处理、单目视觉测距、虚拟地图生成、全局路径规划和小车避障等功能。在总结前人经验的基础上率先提出基于地面颜色和纹理的单目视觉测距算法,并结合小车性能和实际运行环境对蚁群算法进行优化。论文最后进行多组对比实验,证实本设计提出的测距算法和路径规划算法较其它算法既能满足路径规划需求,又能大幅提高运行时间,具有一定的实用和参考价值。