采用Arduino为核心控制的智能小车避障系统

　　2算法分析

　　针对单传感器避障系统中存在的缺点，本文提出了多传感器协调合作方案，通过超声波传感器和红外传感器的配合，扩大了探测范围以及灵敏性，从而避免了误撞和紧贴障碍物的危险，提高了避障机率，实现了全方位避障。

　　2.1流程设计

　　全方位避障小车在行进过程中，各传感器不断检测小车周围是否有障碍物。当有传感器检测到障碍物时，通过判断检测到障碍物的传感器的数量，来实现小车全方位自动避障：单传感器检测到障碍物时，小车远离检测到障碍物方向;两个传感器检测到障碍物时，小车向未检测到障碍物方向转向;所有传感器都检测到障碍物时，小车急速左转避开障碍物。当小车避开障碍物后，小车继续行进。流程图如图4所示。

　　图4程序流程图

　　2.2避障代码

　　根据以上避障原理，编写相应的程序，以实现小车的全面避障，程序主要分电机、超声波和红外测距三部分。电机部分由analogWrite()、digitalWrite()分别控制车速和小车前进、后退或转向;超声波测距部分由Trig.Pin控制超声波输入，由EchoPin控制超声波输出，控制模块通过对接收到的脉冲波时间进行处理，转化为距离参数，从而获得距离Middle_distance;红外测距部分由控制模块通过红外传感器获得一个模拟量analo.gRead()，通过输出的模拟量可以推算出电压值volts，而输出电压和探测距离关系为distance：65*pow(volts，-1.10)，从而可获得小车与障碍物的距离。

　　3实验研究

　　智能车在进行了器件选型和确定控制算法后，为了验证系统的性能，进行了实验验证。

　　实验中选用一块放着多种障碍物的平地，障碍物分两大种：一种是规则的障碍物，如正方体、圆柱等。另一种为不规则障碍物。实验时，智能避障小车在行进过程中不断探测前方周围是否有障碍物，当存在障碍物时候，判断出相应障碍物位置，并进行相应动作。

　　为了有效验证智能小车避障成功率，通过改变障碍物形状来对小车进行性能测试，结果如图5所示。其中测试小车100次，并统计出单面避障和全方位避障成功通过不同障碍环境的次数，障碍环境由总数为100的规则障碍物和不规则障碍物组成。由图5可见，普通的单面避障方法有着较低的成功通过率，而本文所提出的全方位避障方法则受此影响不大，有着较高的通过率。

　　图5单面避障与全方位避障成功率对比

　　4结论

　　设计的基于Arduino的智能小车避障系统，采用了单红外和双超声波避障方式，使小车在行车过程中对障碍物的探测更加精确。实验结果表明，设计的全方位避障系统较大地提高了避障的效率和成功率，可有效地实现全方位避障。