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采用Arduino為核心控制的智能小車避障系統

作者: 時間:2015-06-25 來源:網絡 收藏

  2算法分析

本文引用地址:http://m.ptau.cn/article/276267.htm

  針對單傳感器避障系統中存在的缺點,本文提出了多傳感器協調合作方案,通過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,實現了全方位避障。

  2.1流程設計

  全方位避障小車在行進過程中,各傳感器不斷檢測小車周圍是否有障礙物。當有傳感器檢測到障礙物時,通過判斷檢測到障礙物的傳感器的數量,來實現小車全方位自動避障:單傳感器檢測到障礙物時,小車遠離檢測到障礙物方向;兩個傳感器檢測到障礙物時,小車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,小車急速左轉避開障礙物。當小車避開障礙物后,小車繼續(xù)行進。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,編寫相應的程序,以實現小車的全面避障,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()分別控制車速和小車前進、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,控制模塊通過對接收到的脈沖波時間進行處理,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紅外傳感器獲得一個模擬量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系為distance:65*pow(volts,-1.10),從而可獲得小車與障礙物的距離。

  3實驗研究

  智能車在進行了器件選型和確定控制算法后,為了驗證系統的性能,進行了實驗驗證。

  實驗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。實驗時,智能避障小車在行進過程中不斷探測前方周圍是否有障礙物,當存在障礙物時候,判斷出相應障礙物位置,并進行相應動作。

  為了有效驗證避障成功率,通過改變障礙物形狀來對小車進行性能測試,結果如圖5所示。其中測試小車100次,并統計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,障礙環(huán)境由總數為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結論

  設計的基于避障系統,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,可有效地實現全方位避障。

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關鍵詞: Arduino 智能小車

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