采用Arduino為核心控制的智能小車(chē)避障系統

　　2算法分析

　　針對單傳感器避障系統中存在的缺點(diǎn)，本文提出了多傳感器協(xié)調合作方案，通過(guò)超聲波傳感器和紅外傳感器的配合，擴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，提高了避障機率，實(shí)現了全方位避障。

　　2.1流程設計

　　全方位避障小車(chē)在行進(jìn)過(guò)程中，各傳感器不斷檢測小車(chē)周?chē)欠裼姓系K物。當有傳感器檢測到障礙物時(shí)，通過(guò)判斷檢測到障礙物的傳感器的數量，來(lái)實(shí)現小車(chē)全方位自動(dòng)避障：?jiǎn)蝹鞲衅鳈z測到障礙物時(shí)，小車(chē)遠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(chē)向未檢測到障礙物方向轉向;所有傳感器都檢測到障礙物時(shí)，小車(chē)急速左轉避開(kāi)障礙物。當小車(chē)避開(kāi)障礙物后，小車(chē)繼續行進(jìn)。流程圖如圖4所示。

　　圖4程序流程圖

　　2.2避障代碼

　　根據以上避障原理，編寫(xiě)相應的程序，以實(shí)現小車(chē)的全面避障，程序主要分電機、超聲波和紅外測距三部分。電機部分由analogWrite()、digitalWrite()分別控制車(chē)速和小車(chē)前進(jìn)、后退或轉向;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(guò)對接收到的脈沖波時(shí)間進(jìn)行處理，轉化為距離參數，從而獲得距離Middle_distance;紅外測距部分由控制模塊通過(guò)紅外傳感器獲得一個(gè)模擬量analo.gRead()，通過(guò)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(chē)與障礙物的距離。

　　3實(shí)驗研究

　　智能車(chē)在進(jìn)行了器件選型和確定控制算法后，為了驗證系統的性能，進(jìn)行了實(shí)驗驗證。

　　實(shí)驗中選用一塊放著(zhù)多種障礙物的平地，障礙物分兩大種：一種是規則的障礙物，如正方體、圓柱等。另一種為不規則障礙物。實(shí)驗時(shí)，智能避障小車(chē)在行進(jìn)過(guò)程中不斷探測前方周?chē)欠裼姓系K物，當存在障礙物時(shí)候，判斷出相應障礙物位置，并進(jìn)行相應動(dòng)作。

　　為了有效驗證智能小車(chē)避障成功率，通過(guò)改變障礙物形狀來(lái)對小車(chē)進(jìn)行性能測試，結果如圖5所示。其中測試小車(chē)100次，并統計出單面避障和全方位避障成功通過(guò)不同障礙環(huán)境的次數，障礙環(huán)境由總數為100的規則障礙物和不規則障礙物組成。由圖5可見(jiàn)，普通的單面避障方法有著(zhù)較低的成功通過(guò)率，而本文所提出的全方位避障方法則受此影響不大，有著(zhù)較高的通過(guò)率。

　　圖5單面避障與全方位避障成功率對比

　　4結論

　　設計的基于Arduino的智能小車(chē)避障系統，采用了單紅外和雙超聲波避障方式，使小車(chē)在行車(chē)過(guò)程中對障礙物的探測更加精確。實(shí)驗結果表明，設計的全方位避障系統較大地提高了避障的效率和成功率，可有效地實(shí)現全方位避障。