基于Arduino的智能小車避障系統的設計

戈惠梅等

摘 要： 針對智能小車存在的單面避障缺陷，設計了一種智能小車全方位避障系統，系統以Arduino為主控單元，以Linux為開發平臺，通過傳感器采集數據，經由程序控制，可實現全方位避障，解決了單面探測中存在的一些問題。實驗結果表明，設計的全方位避障系統有效地提高了避障成功率。

關鍵詞： Arduino； 智能小車； 避障系統； 超聲波傳感器

中圖分類號： TN911?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2014）11?0118?03

Abstract： In view of single?side obstacle avoidance defect existing in the intelligent cars， an all?dimensional obstacle avoi?dance system was designed for the intelligent cars， which can realize all?dimensional obstacle avoidance by taking Arduino as the main control unit in the system， Linux as the development platform， and by means of control program and sensors to collect data. The problems existing in the single?sided obstacle avoidance were solved. The experimental result shows the designed all?dimensional obstacle avoidance system can effectively improve the success rate of obstacle avoidance.

Keyword： Arduino； intelligent car； obstacle avoidance system； ultrasonic wave sensor

0 引 言

人工智能技術是與多門基礎學科聯系緊密、相互促進相互發展的前沿技術，是集計算機、物理學、生理學、控制技術、傳感器技術等于一體的高新技術產業。人工智能技術的應用領域也越來越廣泛，除了傳統的工業領域，人工智能技術的應用也涉及到軍事、娛樂、服務、醫療等領域[1?3]。

隨著機器人技術的不斷發展，人們對機器人的要求也越來越高，機器人的智能化已成為當今的熱點。智能小車作為一種四輪驅動的智能機器人，它行動靈活、操作方便，車上可集成各種精密傳感器數據處理模塊，其避障功能保證了智能小車在行進過程中行進方向的自行調節，避免發生碰撞、碰擦，是智能小車的重要組成部分[4?6]。目前，智能小車大多采用單個傳感器實現單面避障，但單面避障存在著固有的缺陷，如：障礙物探測緩慢、避障成功率較低等。由此，設計了一種能全方位避障的智能小車系統，采用紅外單點避障與超聲波雙路避障相結合的模式，可實現多面自動探測，并實現全方位避障，有效提高了避障的成功率和效率。

1 系統設計

設計的避障系統采用紅外單點避障與超聲波雙路避障相結合的模式，以實現對障礙物的全方位有效避障。為此，在小車前端中央設置一個紅外避障傳感器，用于探測小車前方障礙物，再在小車前端兩側設置左右兩個超聲波避障傳感器，他們分別探測小車前方左右兩側障礙物，有效的擴大了探測范圍，從而實現了小車的全方位避障。

本系統利用多模塊協調配合，使其具有較高自適應能力。硬件以需求為基礎，選擇了合適的模塊，總體模塊中包含：電源模塊，紅外傳感模塊，超聲波傳感模塊，電機驅動模塊，Arduino模塊等。系統整體框圖如圖1所示。

1.1 Arduino模塊

設計中采用Arduino duemilanove作為核心控制模塊，Arduino是一款便捷靈活且十分方便上手的開源電子原型平臺，能通過各種各樣的傳感器來感知環境，通過燈光、電機和其他的裝置來反饋、影響環境。

Arduino duemilanove包括以下幾個部分：一個9 V DC輸入，一個USB接口，14個數字IO口，6個模擬IO口，1個5 V DC輸出和一個3.3 V DC輸出。它的核心是一片Atmega 328單片機。

1.2 電機模塊

小車采用雙直流電機驅動方式，通過控制左右兩個直流電機來控制小車轉動轉向，電機模塊如圖2所示，直流電機采用直流電機驅動芯片L298N。

L298N內部包含4通道邏輯驅動電路，是一種二相和四相電機的專用驅動器，即內含二個H橋的高電壓大電流雙全橋式驅動器，接收標準TTL邏輯電平信號，可驅動46 V、2 A以下的電機，正好可以滿足小車的左右直流電機的驅動要求。并且L289N具有過溫保護功能和較高的噪聲抑制比，故十分適用于智能小車中。

由于芯片L298N并沒有對電機轉速的控制方式，因此，通過Arduino程序控制調節驅動電機的PWM信號，改變電機輸出功率，從而控制左右電機的轉速。

1.3 超聲波傳感器模塊

超聲波模塊由發射電路和接收電路組成，如圖3所示。其中發射電路由Em78p153單片機、MAX232及超聲波發射頭T40等組成，接收電路由TL074運算放大器及超聲波接收器R40等組成。

探測時，超聲波發射器發射出長約6 mm，頻率為40 kHz的超聲波信號。此信號被物體反射回來由超聲波接收器接收，接收器實質上是一種壓電效應的換能器。它接收到信號后產生mV級的微弱電壓信號，電壓信號再在核心控制模塊中轉換為數字信號。設超聲波脈沖由傳感器發出到接收所經歷的時間為[t，]超聲波在空氣中的傳播速度為[c，]則從傳感器到目標物體的距離[D]可用[D=ct2]求出。

1.4 紅外傳感器模塊

紅外測距模塊采用夏普GP2Y0A21紅外測距傳感器，夏普GP2Y0A21型紅外測距傳感器是基于位置敏感傳感器PSD（Position Sensitive Device）的微距傳感器，捕捉的是光信號并且有著基于Lucovusky方程的電路設計，其有效的測量距離為80 cm。

紅外測距其優點是無盲區、測量精度高、反應速度快，但其缺點受環境影響較大、探測距離較近。因此本文設計了基于多傳感器信息融合的智能小車避障系統， 采用紅外傳感器與超聲波傳感器互補， 使機器人具有精確的感測范圍。

2 算法分析

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，小車繼續行進。流程圖如圖4所示。

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TrigPin 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analogRead（），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：一種是規則的障礙物，如正方體、圓柱等。另一種為不規則障礙物。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。

為了有效驗證智能小車避障成功率，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境的次數，障礙環境由總數為100的規則障礙物和不規則障礙物組成。由圖5可見，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。

4 結 論

設計的基于Arduino的智能小車避障系統，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。

參考文獻

[1] 孫圣和.現代傳感器發展方向[J].電子測量與儀器學報，2009，23（1）：1?10.

[2] 崔才豪，張玉華，楊樹財.利用Arduino控制板的光引導運動小車設計[J].自動化儀表，2011，32（9）：5?7.

[3] 王燕，李煒，張銳.小區智能紅外探測報警系統[J].現代電子技術，2013，36（15）：130?132.

[4] 卜令濤，陳文建.基于夏普GP2Y0A21定距儀中對調制方波的應對措施[J].儀表技術，2012（1）：3?4.

[5] TALEB T， BENSLIMANE A， BEN L K. Toward an effective risk?conscious and collaborative vehicular collision avoidance system [J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology， 2010， 59（3）： 1474?1486.

[6] PETILLOT Y， TENA R I， LANE D M. Underwater vehicle obstacle avoidance and path planning using a multi?beam forward looking sonar [J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering， 2001， 26（2）： 240?251.

1.4 紅外傳感器模塊

紅外測距模塊采用夏普GP2Y0A21紅外測距傳感器，夏普GP2Y0A21型紅外測距傳感器是基于位置敏感傳感器PSD（Position Sensitive Device）的微距傳感器，捕捉的是光信號并且有著基于Lucovusky方程的電路設計，其有效的測量距離為80 cm。

紅外測距其優點是無盲區、測量精度高、反應速度快，但其缺點受環境影響較大、探測距離較近。因此本文設計了基于多傳感器信息融合的智能小車避障系統， 采用紅外傳感器與超聲波傳感器互補， 使機器人具有精確的感測范圍。

2 算法分析

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，小車繼續行進。流程圖如圖4所示。

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TrigPin 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analogRead（），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：一種是規則的障礙物，如正方體、圓柱等。另一種為不規則障礙物。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。

為了有效驗證智能小車避障成功率，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境的次數，障礙環境由總數為100的規則障礙物和不規則障礙物組成。由圖5可見，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。

4 結 論

設計的基于Arduino的智能小車避障系統，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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[6] PETILLOT Y， TENA R I， LANE D M. Underwater vehicle obstacle avoidance and path planning using a multi?beam forward looking sonar [J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering， 2001， 26（2）： 240?251.

1.4 紅外傳感器模塊

紅外測距模塊采用夏普GP2Y0A21紅外測距傳感器，夏普GP2Y0A21型紅外測距傳感器是基于位置敏感傳感器PSD（Position Sensitive Device）的微距傳感器，捕捉的是光信號并且有著基于Lucovusky方程的電路設計，其有效的測量距離為80 cm。

紅外測距其優點是無盲區、測量精度高、反應速度快，但其缺點受環境影響較大、探測距離較近。因此本文設計了基于多傳感器信息融合的智能小車避障系統， 采用紅外傳感器與超聲波傳感器互補， 使機器人具有精確的感測范圍。

2 算法分析

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，小車繼續行進。流程圖如圖4所示。

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TrigPin 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analogRead（），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：一種是規則的障礙物，如正方體、圓柱等。另一種為不規則障礙物。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。

為了有效驗證智能小車避障成功率，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境的次數，障礙環境由總數為100的規則障礙物和不規則障礙物組成。由圖5可見，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。

4 結 論

設計的基于Arduino的智能小車避障系統，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。

參考文獻

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