基于Arduino開發(fā)板的自動循跡避障智能車控制系統(tǒng)設計

閆博揚 李玉衡 姚磊

摘? 要： 本文設計了一種基于arduino開發(fā)板的自動循跡避障智能車系統(tǒng)，通過紅外模塊以及PID控制算法進行循跡，利用超聲波模塊進行避障算法處理，利用智能攝像頭進行顏色形狀識別，完成有色小球動態(tài)追蹤任務。并通過搭建測試賽道，并對系統(tǒng)基本性能進行了實際測試。結果表明，該系統(tǒng)滿足自動控制系統(tǒng)穩(wěn)定性，快速性，準確性的特點，具有良好的穩(wěn)態(tài)特性及動態(tài)響應，可以應用于人工智能領域，具有理論研究意義和實際應用價值。

關鍵詞：循跡避障;智能自控車;PID算法;圖像識別

中圖分類號： TP273.4 ???文獻標識碼： A??? DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.07.011

本文著錄格式：閆博揚，李玉衡，姚磊. 基于Arduino開發(fā)板的自動循跡避障智能車控制系統(tǒng)設計[J]. 軟件，2020，41（07）：57-60

Design of Automatic Tracking Obstacle

Avoidance Antelligent Vehicle

Control System Based on Arduino Development Board

YAN Bo-yang， LI Yu-heng， YAO Lei

（School of Mechanical Engineering， Shanghai University of Technology， Shanghai 200093）

【Abstract】： In this paper，an automatic tracking obstacle avoidance intelligent vehicle system based on arduino development board is designed，which using infrared module and PID control algorithm to track， using ultrasonic module to deal with obstacle avoidance algorithm， using intelligent camera to identify color shape， to complete the dynamic tracking of colored ball. The basic performance of the system is measured by building a test track. The results show that the system meets the characteristics of stability， rapidity and accuracy of automatic control system， and has good steady-state characteristics and dynamic response， which can be applied in the field of artificial intelligence， and has theoretical research significance and practical application value.

【Key words】： Tracking obstacles; Intelligent automatic control vehicle; PID algorithm; Image recognition

0? 引言

在高度現(xiàn)代化的今天，AI及自動化技術廣泛應用，卻還有許多小工廠、物流中心，在用人力搬運貨物。耗費了大量的人力物力在搬運貨物這種簡單機械的工作，現(xiàn)有的運貨機器人有造價高、維護難等問題。故想開發(fā)一款低成本，易維護的可循跡避障的貨運智能自控車系統(tǒng)。該自控智能車具有循跡黑線，超聲避障，以及利用攝像頭追蹤捕獲彩色物塊功能，可應用于人工智能領域里，參與智能運輸^[1]。

1 ?系統(tǒng)硬件環(huán)境

1.1 ?運行測試賽道

如圖1為基于arduino開發(fā)板的自動循跡避障智能車系統(tǒng)測試賽道。賽道分為從三部分，第一部分為循跡部分，最左端虛線為出發(fā)點，智能小車從虛線端出發(fā)，首先進入循跡段，利用紅外傳感器進行PID算法循跡;第二部分為避障路段，該路段有五個相同的合適擋板作為障礙物，智能小車利用超聲波模塊進行避障前進;第三部分為彩色小球追蹤識別路段，智能小車利用openmv攝像頭進行顏色形狀識別，運動到小球附近一定距離范圍內后停止運行，整個賽道測試完成^[2-5]。

1.2 ?智能車整體結構

板球平衡控制系統(tǒng)的框架如圖2所示，由電源模塊，主控模塊，攝像頭模塊，紅外模塊以及超聲波模塊構成，利用主控器件和各傳感器得到的處理信息對電機控制，完成路段功能測試。

2 ?系統(tǒng)軟件環(huán)境

系統(tǒng)主體設計流程圖如圖3所示。對于模擬測試賽道三個不同路段，分別對應不同的控制算法。

3 ?控制原理及算法設計

通過在小車的各個位置加裝紅外傳感器、超聲波傳感器等。收集小車的自身位置信息，將其傳輸給處理器處理后，通過控制PWM波，改變小車的運動狀態(tài)，達到自動控制通過路段的目的。利用智能攝像頭的圖像識別以及測距原理，對小車進行追蹤控制。

3.1 ?循跡路段控制算法設計

采用紅外傳感器并附加PID控制算法，確定軌道位置，保證精確運行。

紅外傳感器布局方式如圖4所示，假設循跡線寬3 cm，利用三路紅外，外側兩路通過獲取電壓值判斷與循跡邊緣線的距離，中間一路紅外用于確定循跡線在行駛路程中間^[6-8]。

對于紅外循跡PID算法研究，其原理圖如圖5，圖6，圖7所示。經過一系列數(shù)據(jù)處理，可以得出智能小車的位置與紅外傳感器處理后的AD值成線性關系，由此可進行PID控制算法處理。

3.2 ?避障路段控制算法設計

采用超聲波傳感器，探測前方是否有障礙物。超聲波傳感器向前方發(fā)射一組方波信號，自動檢測是否有信號返回，通過時間差，測定障礙物距離小車的位置。

隨后通過控制PWM波的輸出控制電機的轉速，由于兩個直流減速電機的差速控制，小車前面的萬向輪會隨之轉向，以此來改變小車的運動狀態(tài)，進行避障處理。

3.3 ?小球追蹤路段算法設計

對于攝像頭圖像識別追蹤小球的算法研究，其原理圖如圖8所示。利用openmv智能攝像頭，進行顏色和形狀識別，將數(shù)據(jù)傳輸給arduino單片機運行圖像處理算法，從而對有色小球進行追蹤。

4 ?系統(tǒng)實際測試

為了驗證理論研究的正確性，本文搭建了基于arduino開發(fā)板的自動循跡避障智能車控制系統(tǒng)測試賽道，對系統(tǒng)實際控制的穩(wěn)定性，快速性和準確性等性能指標，進行了實驗研究。

不同路段對應的測試時間數(shù)據(jù)測試記錄表格1所示，由實測數(shù)據(jù)可以看出，該控制系統(tǒng)滿足穩(wěn)定性，快速性和準確性的性能指標。具有良好的穩(wěn)態(tài)特性及動態(tài)響應。

5 ?測試實驗結論

本文論述了基于arduino開發(fā)板的自動循跡避障智能車控制系統(tǒng)設計原理，并搭建了模擬測試賽道對系統(tǒng)進行實際測試，實驗結果表明這種基于arduino開發(fā)板的自動循跡避障智能車控制系統(tǒng)，滿足自控系統(tǒng)快速性，準確性，穩(wěn)定性的要求，在算法上具備智能化特點，具有良好的控制效果，可以應用于基本人工智能領域，具有研究意義和應用價值。

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