基于ESP３２的智能履帶式移動機器人的設計

摘要：隨著計算機和機器人技術的不斷發展，移動機器人呈現出廣泛的應用前景.作為移動機器人的一種，履帶式移動機器人可以在危險惡劣的環境中開展工作.研究了一種基于ESP３２開發板的智能避障系統，該系統集成了多個傳感器和執行器，能夠實現自主避障、智能顯示障礙物位置信息以及播放音樂等功能.通過詳細的硬件設計、軟件開發和控制系統分析，對履帶式移動機器人進行了系統性的研究.實驗結果表明，該機器人具有較高的穩定性和可靠性，能夠實現履帶式移動機器人的設定功能.研究結果對履帶式移動機器人的系統設計提供了新的思路和方法，為進一步拓展移動機器人在救援及其他相關領域的應用奠定了基礎.

關 鍵 詞：履帶式移動機器人;自主避障;智能顯示;ESP３２

中圖分類號：TP２７３ 文獻標志碼：A

doi：１０．３９６９/j．issn．１６７３ ５８６２．２０２４．０１．００４

隨著世界信息化技術的不斷發展，人工智能鄰也在取得突破，并受到人們越來越多的關注，其中機器人是研究者重視和研究的熱點之一[１].在這種時代背景下，移動機器人系統應運而生.它可以幫助人們完成許多事情，尤其是在一些復雜和危險的路況環境中能夠發揮重要的作用.地面移動機器人按照運動方式可以分為腿式、輪式、履帶式、步行式和復合式五種[２].其中由于履帶式移動機器人能夠較好地適應地面的變化，而呈現廣闊的應用前景.在本文中，將履帶式移動機器人與ESP３２開發板相結合，通過系統的硬件設計和軟件開發，制作出一款能夠實現自主避障以及顯示障礙物位置信息等功能的智能機器人.

１ 智能避障的關鍵技術和理論

１．１ 障礙物判定方法

移動機器人避障包含２個方面的內容：一是對障礙物的感知與識別;二是設計完成躲避障礙物的路徑規劃算法[３].對于移動機器人的獨立自主作業而言，快速有效地判斷障礙物是非常重要的環節.常見的判定障礙物的方法有：

１）基于視覺的障礙物檢測方法一般是對圖像中的特征點或者障礙物的邊緣進行檢測[４].常見的視覺傳感器有攝像頭、紅外傳感器等.

２）基于深度傳感器的障礙物判定方法是通過使用紅外線、激光或其他技術，利用物體反射、散射或吸收傳感器發射出的信號來測量物體與傳感器之間的距離.常見的深度傳感器有結構光相機[５]、激光雷達等.

３）基于多源異構傳感器的障礙物判定方法指的是由不同種類的傳感器組成的傳感器網絡系統.機器人可以通過多個傳感器的配合使用來從不同的方位、層面獲取周邊復雜的環境信息從而做出正確的決策[６].

１．２ 避障算法

１）線性避障算法

距離傳感器的線性避障算法是一種基于距離傳感器數據的簡單且高效的避障算法.它的原理是根據距離傳感器測量到的障礙物距離，通過調整機器人的移動速度和方向來實現避障.

２）路徑規劃算法

基于里程計的路徑規劃算法是通過不斷更新車輛位置和方向來實現路徑規劃，通過不斷地測量車輛的移動信息，并結合預定的路徑規劃算法，可以使車輛按照預定的路徑前往目標位置.但是這種算法需要實時更新路徑的應用場景，否則就會導致測量存在誤差.

３）啟發式算法

基于反向感知的啟發式算法是一種基于避障模型的算法，它的基本思路是利用機器人當前的環境信息，來判斷下一步最佳行動，從而達到避障的目的.

１．３ 障礙物信息成像研究

１）障礙物動靜態判斷

障礙物動靜態判斷[７]是指通過傳感器和算法判斷障礙物是否處于運動或靜止狀態的方法.常用的障礙物動靜態判斷方法有：

（１）運動檢測方法：通過比較連續幀之間的差異來判斷障礙物是否在運動.常見的運動檢測方法包括基于光流場的移動監測法[８]、背景建模法和物體跟蹤法.

（２）點云分析方法：通過分析點云數據中點的分布和運動特征，可以判斷障礙物的運動狀態.

（３）神經網絡方法：使用深度學習模型來學習和判斷障礙物的運動狀態.通過提供帶有標簽的動態和靜態數據，訓練神經網絡模型來進行分類.這些模型可以學習運動特征、紋理特征和形狀特征，從而判斷障礙物的運動狀態.

（４）特征提取方法：特征提取方法通過提取障礙物的特征來判斷其運動狀態.常見的方法有基于障礙物色彩信息的分割檢測法[９]，其中色彩信息包括物體的顏色、紋理、輪廓、邊緣等.

２）障礙物位置信息成像技術

障礙物位置信息成像技術是指通過傳感器和算法來獲取并呈現障礙物在空間中的位置和位置關系的技術.這些技術可以用于自動駕駛、導航、環境監測等應用中，以幫助機器或系統對障礙物進行感知和決策.常用的障礙物位置信息成像技術主要有：激光雷達技術、攝像機視覺技術、超聲波傳感器技術.根據具體應用需求和環境條件，可以選擇合適的技術和傳感器.