戈惠梅等

摘 要： 針對(duì)智能小車(chē)存在的單面避障缺陷，設(shè)計(jì)了一種智能小車(chē)全方位避障系統(tǒng)，系統(tǒng)以Arduino為主控單元，以L(fǎng)inux為開(kāi)發(fā)平臺(tái)，通過(guò)傳感器采集數(shù)據(jù)，經(jīng)由程序控制，可實(shí)現(xiàn)全方位避障，解決了單面探測(cè)中存在的一些問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的全方位避障系統(tǒng)有效地提高了避障成功率。

關(guān)鍵詞： Arduino； 智能小車(chē)； 避障系統(tǒng)； 超聲波傳感器

中圖分類(lèi)號(hào)： TN911?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 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(shù)是與多門(mén)基礎(chǔ)學(xué)科聯(lián)系緊密、相互促進(jìn)相互發(fā)展的前沿技術(shù)，是集計(jì)算機(jī)、物理學(xué)、生理學(xué)、控制技術(shù)、傳感器技術(shù)等于一體的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越廣泛，除了傳統(tǒng)的工業(yè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的應(yīng)用也涉及到軍事、娛樂(lè)、服務(wù)、醫(yī)療等領(lǐng)域[1?3]。

隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對(duì)機(jī)器人的要求也越來(lái)越高，機(jī)器人的智能化已成為當(dāng)今的熱點(diǎn)。智能小車(chē)作為一種四輪驅(qū)動(dòng)的智能機(jī)器人，它行動(dòng)靈活、操作方便，車(chē)上可集成各種精密傳感器數(shù)據(jù)處理模塊，其避障功能保證了智能小車(chē)在行進(jìn)過(guò)程中行進(jìn)方向的自行調(diào)節(jié)，避免發(fā)生碰撞、碰擦，是智能小車(chē)的重要組成部分[4?6]。目前，智能小車(chē)大多采用單個(gè)傳感器實(shí)現(xiàn)單面避障，但單面避障存在著固有的缺陷，如：障礙物探測(cè)緩慢、避障成功率較低等。由此，設(shè)計(jì)了一種能全方位避障的智能小車(chē)系統(tǒng)，采用紅外單點(diǎn)避障與超聲波雙路避障相結(jié)合的模式，可實(shí)現(xiàn)多面自動(dòng)探測(cè)，并實(shí)現(xiàn)全方位避障，有效提高了避障的成功率和效率。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)的避障系統(tǒng)采用紅外單點(diǎn)避障與超聲波雙路避障相結(jié)合的模式，以實(shí)現(xiàn)對(duì)障礙物的全方位有效避障。為此，在小車(chē)前端中央設(shè)置一個(gè)紅外避障傳感器，用于探測(cè)小車(chē)前方障礙物，再在小車(chē)前端兩側(cè)設(shè)置左右兩個(gè)超聲波避障傳感器，他們分別探測(cè)小車(chē)前方左右兩側(cè)障礙物，有效的擴(kuò)大了探測(cè)范圍，從而實(shí)現(xiàn)了小車(chē)的全方位避障。

本系統(tǒng)利用多模塊協(xié)調(diào)配合，使其具有較高自適應(yīng)能力。硬件以需求為基礎(chǔ)，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(jī)驅(qū)動(dòng)模塊，Arduino模塊等。系統(tǒng)整體框圖如圖1所示。

1.1 Arduino模塊

設(shè)計(jì)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(kāi)源電子原型平臺(tái)，能通過(guò)各種各樣的傳感器來(lái)感知環(huán)境，通過(guò)燈光、電機(jī)和其他的裝置來(lái)反饋、影響環(huán)境。

Arduino duemilanove包括以下幾個(gè)部分：一個(gè)9 V DC輸入，一個(gè)USB接口，14個(gè)數(shù)字IO口，6個(gè)模擬IO口，1個(gè)5 V DC輸出和一個(gè)3.3 V DC輸出。它的核心是一片Atmega 328單片機(jī)。

1.2 電機(jī)模塊

小車(chē)采用雙直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)方式，通過(guò)控制左右兩個(gè)直流電機(jī)來(lái)控制小車(chē)轉(zhuǎn)動(dòng)轉(zhuǎn)向，電機(jī)模塊如圖2所示，直流電機(jī)采用直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)芯片L298N。

L298N內(nèi)部包含4通道邏輯驅(qū)動(dòng)電路，是一種二相和四相電機(jī)的專(zhuān)用驅(qū)動(dòng)器，即內(nèi)含二個(gè)H橋的高電壓大電流雙全橋式驅(qū)動(dòng)器，接收標(biāo)準(zhǔn)TTL邏輯電平信號(hào)，可驅(qū)動(dòng)46 V、2 A以下的電機(jī)，正好可以滿(mǎn)足小車(chē)的左右直流電機(jī)的驅(qū)動(dòng)要求。并且L289N具有過(guò)溫保護(hù)功能和較高的噪聲抑制比，故十分適用于智能小車(chē)中。

由于芯片L298N并沒(méi)有對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)速的控制方式，因此，通過(guò)Arduino程序控制調(diào)節(jié)驅(qū)動(dòng)電機(jī)的PWM信號(hào)，改變電機(jī)輸出功率，從而控制左右電機(jī)的轉(zhuǎn)速。

1.3 超聲波傳感器模塊

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

探測(cè)時(shí)，超聲波發(fā)射器發(fā)射出長(zhǎng)約6 mm，頻率為40 kHz的超聲波信號(hào)。此信號(hào)被物體反射回來(lái)由超聲波接收器接收，接收器實(shí)質(zhì)上是一種壓電效應(yīng)的換能器。它接收到信號(hào)后產(chǎn)生mV級(jí)的微弱電壓信號(hào)，電壓信號(hào)再在核心控制模塊中轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。設(shè)超聲波脈沖由傳感器發(fā)出到接收所經(jīng)歷的時(shí)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(biāo)物體的距離[D]可用[D=ct2]求出。

1.4 紅外傳感器模塊

紅外測(cè)距模塊采用夏普GP2Y0A21紅外測(cè)距傳感器，夏普GP2Y0A21型紅外測(cè)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(hào)并且有著基于Lucovusky方程的電路設(shè)計(jì)，其有效的測(cè)量距離為80 cm。

紅外測(cè)距其優(yōu)點(diǎn)是無(wú)盲區(qū)、測(cè)量精度高、反應(yīng)速度快，但其缺點(diǎn)受環(huán)境影響較大、探測(cè)距離較近。因此本文設(shè)計(jì)了基于多傳感器信息融合的智能小車(chē)避障系統(tǒng)， 采用紅外傳感器與超聲波傳感器互補(bǔ)， 使機(jī)器人具有精確的感測(cè)范圍。

2 算法分析

針對(duì)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(guò)超聲波傳感器和紅外傳感器的配合，擴(kuò)大了探測(cè)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(chē)在行進(jìn)過(guò)程中，各傳感器不斷檢測(cè)小車(chē)周?chē)欠裼姓系K物。當(dāng)有傳感器檢測(cè)到障礙物時(shí)，通過(guò)判斷檢測(cè)到障礙物的傳感器的數(shù)量，來(lái)實(shí)現(xiàn)小車(chē)全方位自動(dòng)避障：?jiǎn)蝹鞲衅鳈z測(cè)到障礙物時(shí)，小車(chē)遠(yuǎn)離檢測(cè)到障礙物方向；兩個(gè)傳感器檢測(cè)到障礙物時(shí)，小車(chē)向未檢測(cè)到障礙物方向轉(zhuǎn)向；所有傳感器都檢測(cè)到障礙物時(shí)，小車(chē)急速左轉(zhuǎn)避開(kāi)障礙物。當(dāng)小車(chē)避開(kāi)障礙物后，小車(chē)?yán)^續(xù)行進(jìn)。流程圖如圖4所示。

2.2 避障代碼

根據(jù)以上避障原理，編寫(xiě)相應(yīng)的程序，以實(shí)現(xiàn)小車(chē)的全面避障，程序主要分電機(jī)、超聲波和紅外測(cè)距三部分。電機(jī)部分由analogWrite（）、digitalWrite（）分別控制車(chē)速和小車(chē)前進(jìn)、后退或轉(zhuǎn)向；超聲波測(cè)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(guò)對(duì)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(cè)距部分由控制模塊通過(guò)紅外傳感器獲得一個(gè)模擬量analogRead（），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(cè)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(yàn)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(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(chē)在行進(jìn)過(guò)程中不斷探測(cè)前方周?chē)欠裼姓系K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(dòng)作。

為了有效驗(yàn)證智能小車(chē)避障成功率，通過(guò)改變障礙物形狀來(lái)對(duì)小車(chē)進(jìn)行性能測(cè)試，結(jié)果如圖5所示。其中測(cè)試小車(chē)100次，并統(tǒng)計(jì)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(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(jiàn)，普通的單面避障方法有著較低的成功通過(guò)率，而本文所提出的全方位避障方法則受此影響不大，有著較高的通過(guò)率。

4 結(jié) 論

設(shè)計(jì)的基于A(yíng)rduino的智能小車(chē)避障系統(tǒng)，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(duì)障礙物的探測(cè)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。

參考文獻(xiàn)

[1] 孫圣和.現(xiàn)代傳感器發(fā)展方向[J].電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)，2009，23（1）：1?10.

[2] 崔才豪，張玉華，楊樹(shù)財(cái).利用Arduino控制板的光引導(dǎo)運(yùn)動(dòng)小車(chē)設(shè)計(jì)[J].自動(dòng)化儀表，2011，32（9）：5?7.

[3] 王燕，李煒，張銳.小區(qū)智能紅外探測(cè)報(bào)警系統(tǒng)[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2013，36（15）：130?132.

[4] 卜令濤，陳文建.基于夏普GP2Y0A21定距儀中對(duì)調(diào)制方波的應(yīng)對(duì)措施[J].儀表技術(shù)，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(cè)距模塊采用夏普GP2Y0A21紅外測(cè)距傳感器，夏普GP2Y0A21型紅外測(cè)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(hào)并且有著基于Lucovusky方程的電路設(shè)計(jì)，其有效的測(cè)量距離為80 cm。

紅外測(cè)距其優(yōu)點(diǎn)是無(wú)盲區(qū)、測(cè)量精度高、反應(yīng)速度快，但其缺點(diǎn)受環(huán)境影響較大、探測(cè)距離較近。因此本文設(shè)計(jì)了基于多傳感器信息融合的智能小車(chē)避障系統(tǒng)， 采用紅外傳感器與超聲波傳感器互補(bǔ)， 使機(jī)器人具有精確的感測(cè)范圍。

2 算法分析

針對(duì)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(guò)超聲波傳感器和紅外傳感器的配合，擴(kuò)大了探測(cè)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(chē)在行進(jìn)過(guò)程中，各傳感器不斷檢測(cè)小車(chē)周?chē)欠裼姓系K物。當(dāng)有傳感器檢測(cè)到障礙物時(shí)，通過(guò)判斷檢測(cè)到障礙物的傳感器的數(shù)量，來(lái)實(shí)現(xiàn)小車(chē)全方位自動(dòng)避障：?jiǎn)蝹鞲衅鳈z測(cè)到障礙物時(shí)，小車(chē)遠(yuǎn)離檢測(cè)到障礙物方向；兩個(gè)傳感器檢測(cè)到障礙物時(shí)，小車(chē)向未檢測(cè)到障礙物方向轉(zhuǎn)向；所有傳感器都檢測(cè)到障礙物時(shí)，小車(chē)急速左轉(zhuǎn)避開(kāi)障礙物。當(dāng)小車(chē)避開(kāi)障礙物后，小車(chē)?yán)^續(xù)行進(jìn)。流程圖如圖4所示。

2.2 避障代碼

根據(jù)以上避障原理，編寫(xiě)相應(yīng)的程序，以實(shí)現(xiàn)小車(chē)的全面避障，程序主要分電機(jī)、超聲波和紅外測(cè)距三部分。電機(jī)部分由analogWrite（）、digitalWrite（）分別控制車(chē)速和小車(chē)前進(jìn)、后退或轉(zhuǎn)向；超聲波測(cè)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(guò)對(duì)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(cè)距部分由控制模塊通過(guò)紅外傳感器獲得一個(gè)模擬量analogRead（），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(cè)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(yàn)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(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(chē)在行進(jìn)過(guò)程中不斷探測(cè)前方周?chē)欠裼姓系K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(dòng)作。

為了有效驗(yàn)證智能小車(chē)避障成功率，通過(guò)改變障礙物形狀來(lái)對(duì)小車(chē)進(jìn)行性能測(cè)試，結(jié)果如圖5所示。其中測(cè)試小車(chē)100次，并統(tǒng)計(jì)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(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(jiàn)，普通的單面避障方法有著較低的成功通過(guò)率，而本文所提出的全方位避障方法則受此影響不大，有著較高的通過(guò)率。

4 結(jié) 論

設(shè)計(jì)的基于A(yíng)rduino的智能小車(chē)避障系統(tǒng)，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(duì)障礙物的探測(cè)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。

參考文獻(xiàn)

[1] 孫圣和.現(xiàn)代傳感器發(fā)展方向[J].電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)，2009，23（1）：1?10.

[2] 崔才豪，張玉華，楊樹(shù)財(cái).利用Arduino控制板的光引導(dǎo)運(yùn)動(dòng)小車(chē)設(shè)計(jì)[J].自動(dòng)化儀表，2011，32（9）：5?7.

[3] 王燕，李煒，張銳.小區(qū)智能紅外探測(cè)報(bào)警系統(tǒng)[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2013，36（15）：130?132.

[4] 卜令濤，陳文建.基于夏普GP2Y0A21定距儀中對(duì)調(diào)制方波的應(yīng)對(duì)措施[J].儀表技術(shù)，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(cè)距模塊采用夏普GP2Y0A21紅外測(cè)距傳感器，夏普GP2Y0A21型紅外測(cè)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(hào)并且有著基于Lucovusky方程的電路設(shè)計(jì)，其有效的測(cè)量距離為80 cm。

紅外測(cè)距其優(yōu)點(diǎn)是無(wú)盲區(qū)、測(cè)量精度高、反應(yīng)速度快，但其缺點(diǎn)受環(huán)境影響較大、探測(cè)距離較近。因此本文設(shè)計(jì)了基于多傳感器信息融合的智能小車(chē)避障系統(tǒng)， 采用紅外傳感器與超聲波傳感器互補(bǔ)， 使機(jī)器人具有精確的感測(cè)范圍。

2 算法分析

針對(duì)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(guò)超聲波傳感器和紅外傳感器的配合，擴(kuò)大了探測(cè)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(chē)在行進(jìn)過(guò)程中，各傳感器不斷檢測(cè)小車(chē)周?chē)欠裼姓系K物。當(dāng)有傳感器檢測(cè)到障礙物時(shí)，通過(guò)判斷檢測(cè)到障礙物的傳感器的數(shù)量，來(lái)實(shí)現(xiàn)小車(chē)全方位自動(dòng)避障：?jiǎn)蝹鞲衅鳈z測(cè)到障礙物時(shí)，小車(chē)遠(yuǎn)離檢測(cè)到障礙物方向；兩個(gè)傳感器檢測(cè)到障礙物時(shí)，小車(chē)向未檢測(cè)到障礙物方向轉(zhuǎn)向；所有傳感器都檢測(cè)到障礙物時(shí)，小車(chē)急速左轉(zhuǎn)避開(kāi)障礙物。當(dāng)小車(chē)避開(kāi)障礙物后，小車(chē)?yán)^續(xù)行進(jìn)。流程圖如圖4所示。

2.2 避障代碼

根據(jù)以上避障原理，編寫(xiě)相應(yīng)的程序，以實(shí)現(xiàn)小車(chē)的全面避障，程序主要分電機(jī)、超聲波和紅外測(cè)距三部分。電機(jī)部分由analogWrite（）、digitalWrite（）分別控制車(chē)速和小車(chē)前進(jìn)、后退或轉(zhuǎn)向；超聲波測(cè)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(guò)對(duì)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(cè)距部分由控制模塊通過(guò)紅外傳感器獲得一個(gè)模擬量analogRead（），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(cè)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(yàn)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(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(chē)在行進(jìn)過(guò)程中不斷探測(cè)前方周?chē)欠裼姓系K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(dòng)作。

為了有效驗(yàn)證智能小車(chē)避障成功率，通過(guò)改變障礙物形狀來(lái)對(duì)小車(chē)進(jìn)行性能測(cè)試，結(jié)果如圖5所示。其中測(cè)試小車(chē)100次，并統(tǒng)計(jì)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(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(jiàn)，普通的單面避障方法有著較低的成功通過(guò)率，而本文所提出的全方位避障方法則受此影響不大，有著較高的通過(guò)率。

4 結(jié) 論

設(shè)計(jì)的基于A(yíng)rduino的智能小車(chē)避障系統(tǒng)，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(duì)障礙物的探測(cè)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。

參考文獻(xiàn)

[1] 孫圣和.現(xiàn)代傳感器發(fā)展方向[J].電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)，2009，23（1）：1?10.

[2] 崔才豪，張玉華，楊樹(shù)財(cái).利用Arduino控制板的光引導(dǎo)運(yùn)動(dòng)小車(chē)設(shè)計(jì)[J].自動(dòng)化儀表，2011，32（9）：5?7.

[3] 王燕，李煒，張銳.小區(qū)智能紅外探測(cè)報(bào)警系統(tǒng)[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2013，36（15）：130?132.

[4] 卜令濤，陳文建.基于夏普GP2Y0A21定距儀中對(duì)調(diào)制方波的應(yīng)對(duì)措施[J].儀表技術(shù)，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.