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          采用Arduino為核心控制的智能小車避障系統(tǒng)

          作者: 時(shí)間:2015-06-25 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

            2算法分析

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/276267.htm

            針對單傳感器避障系統(tǒng)中存在的缺點(diǎn),本文提出了多傳感器協(xié)調(diào)合作方案,通過超聲波傳感器和紅外傳感器的配合,擴(kuò)大了探測范圍以及靈敏性,從而避免了誤撞和緊貼障礙物的危險(xiǎn),提高了避障機(jī)率,實(shí)現(xiàn)了全方位避障。

            2.1流程設(shè)計(jì)

            全方位避障小車在行進(jìn)過程中,各傳感器不斷檢測小車周圍是否有障礙物。當(dāng)有傳感器檢測到障礙物時(shí),通過判斷檢測到障礙物的傳感器的數(shù)量,來實(shí)現(xiàn)小車全方位自動避障:單傳感器檢測到障礙物時(shí),小車遠(yuǎn)離檢測到障礙物方向;兩個(gè)傳感器檢測到障礙物時(shí),小車向未檢測到障礙物方向轉(zhuǎn)向;所有傳感器都檢測到障礙物時(shí),小車急速左轉(zhuǎn)避開障礙物。當(dāng)小車避開障礙物后,小車?yán)^續(xù)行進(jìn)。流程圖如圖4所示。

            

           

            圖4程序流程圖

            2.2避障代碼

            根據(jù)以上避障原理,編寫相應(yīng)的程序,以實(shí)現(xiàn)小車的全面避障,程序主要分電機(jī)、超聲波和紅外測距三部分。電機(jī)部分由analogWrite()、digitalWrite()分別控制車速和小車前進(jìn)、后退或轉(zhuǎn)向;超聲波測距部分由Trig.Pin控制超聲波輸入,由EchoPin控制超聲波輸出,控制模塊通過對接收到的脈沖波時(shí)間進(jìn)行處理,轉(zhuǎn)化為距離參數(shù),從而獲得距離Middle_distance;紅外測距部分由控制模塊通過紅外傳感器獲得一個(gè)模擬量analo.gRead(),通過輸出的模擬量可以推算出電壓值volts,而輸出電壓和探測距離關(guān)系為distance:65*pow(volts,-1.10),從而可獲得小車與障礙物的距離。

            3實(shí)驗(yàn)研究

            智能車在進(jìn)行了器件選型和確定控制算法后,為了驗(yàn)證系統(tǒng)的性能,進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

            實(shí)驗(yàn)中選用一塊放著多種障礙物的平地,障礙物分兩大種:一種是規(guī)則的障礙物,如正方體、圓柱等。另一種為不規(guī)則障礙物。實(shí)驗(yàn)時(shí),智能避障小車在行進(jìn)過程中不斷探測前方周圍是否有障礙物,當(dāng)存在障礙物時(shí)候,判斷出相應(yīng)障礙物位置,并進(jìn)行相應(yīng)動作。

            為了有效驗(yàn)證避障成功率,通過改變障礙物形狀來對小車進(jìn)行性能測試,結(jié)果如圖5所示。其中測試小車100次,并統(tǒng)計(jì)出單面避障和全方位避障成功通過不同障礙環(huán)境的次數(shù),障礙環(huán)境由總數(shù)為100的規(guī)則障礙物和不規(guī)則障礙物組成。由圖5可見,普通的單面避障方法有著較低的成功通過率,而本文所提出的全方位避障方法則受此影響不大,有著較高的通過率。

            

           

            圖5單面避障與全方位避障成功率對比

            4結(jié)論

            設(shè)計(jì)的基于避障系統(tǒng),采用了單紅外和雙超聲波避障方式,使小車在行車過程中對障礙物的探測更加精確。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,設(shè)計(jì)的全方位避障系統(tǒng)較大地提高了避障的效率和成功率,可有效地實(shí)現(xiàn)全方位避障。

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