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超声波定位智能小车自动跟随算法

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超声波定位智能小车自动跟随算法

24 25 科技资讯 SCIENCE TECHNOLOGY INATION 科 技资讯 2019 NO.07 SCIENCE TECHNOLOGY INATION 信 息 技 术 DOI 10.16661/ki.1672-3791.2019.07.025 超声波定位智能小车自动跟随算法 ① 夏晓枫 杨佳丽 宁维阳 吴博 高锋 河南大学濮阳工学院 河南濮阳 457001 摘 要 智能小车中的自动跟随算法应用广泛, 该文研究了一种基于I A P15F2 K61S2单片机的超声波定位自动跟随、 自动避障 智能小车。 小车系统通过车体正前方等距分布并由舵机控制的3个超声波模块, 实时测出 了 与 目标物的3个距离 , 并通过文中 设计的几何算法距离差值比较法、 平面坐标法, 求出被跟随目标的坐标位置信息, 再以坐标情况执行不同的跟随动作。 关键词 自动跟随 智能小车 单片机 超声波测距 超声波定位 中图分类号 TP274 文献标识码 A 文章编号 1672-3791201903a-0025-03 ① 基 金项目 2017年河 南大学大学生创新创业训练计 划项目 “ ‘小跟班’ 智能电子学习书包” (项目编号 74) 。 相 比 汽 车 ,智 能 小 车 是 一 种 轮 式 机 器 人 ,有 安 全 、环 保、 应用广等优越性, 可以解决人们许多问题, 如无人车 间工作、 教育机器人等。 该文研究一种智能小车, 运用多种 传感器, 在能避障的同时跟随目标行驶, 设备供电后无需 人为干预, 解放双手, 方便人们生活。 1 总体方案设计 小车总体设计 ( 1 ) 系统由IAP15F2K61S2单片机、 电 源 、电 机 驱 动 、超 声 波 测 距 、红 外 对 管 避 障 、蜂 鸣 器 报 警 等 硬 件 组 成 ;( 2 ) A r d u i n o u n o 和 舵 机 扫 描 电 路 ;( 3 ) 两 控 制 芯 片通信及它们各自软件编程调试。 具体工作原理 超声波模块在预设距离内检测前方是 否有目标, 如果有则自主跟随。 同时红外对管检测前方障 碍物, 当检测到有障碍物且小于预设值时把信息反馈给单 片机, 单片机控制驱动电路调整车轮转动绕过障碍物继 续跟随。 跟随过程中舵机不动, 停止时舵机转动直到超声 波模块扫描到目标物为止。 小车能短程加减速后再稳速行 驶, 蜂鸣器报警功能仅用以在小车脱离跟随范围后提醒。 所用模块较少且便宜, 制作成本低。 不仅四驱结构平稳, 而且模块布局对整体外观结构影响小, 为后续设计提供方 便性和灵活性。 2 系统硬件设计 系统硬件由MCU搭载多个硬件模块并配合其他电路 构成, 系统硬件框图如图1。 2.1 主控芯片 IAP15F2K61S2是STC生产的单时钟新一代8051单片 机, 工作电压5V, 不需晶振且内部资源丰富。 用汇编、 C等 语言编程。 Arduino由基于单片机的开源硬件平台和专门 的开发环境组成, 可用来开发交互产品。 小车采用的uno 微处理器是ATmega328, 输入电压712V, 用Arduino语言、 scratch积木式编程皆可编程。 2.2 硬件模块 该系统采用硬件模块包括直流电源 ( 给整个系统供 电 )、直 流 电 机 驱 动 模 块( 驱 动 直 流 电 机 )、超 声 波 模 块 (实时测量与目标物距离 ) 、 红外避障模块 ( 跟随过程中 避开障碍物 ) 、 舵机 ( 承载超声波模块上 下扫描来扩大超 声波覆盖面积) 、 蜂鸣器 ( 当小车脱离正前方0.52m的跟 随 范 围 后 报 警 )。 3 系统软件设计 系 统 软 件 为 设 计 的 关 键 ,小 车 程 序 分 以 下 几 部 分 单 片 机 主 程 序, 测 距 子 程 序, 比 较 距 离 差 值子 程 序, 平面 几 何定位子程序 , 避障子程序 , 调速子程序; uno舵机扫描程 序。 单片机为主控核心, 其主程序流程图如图1。 4 核心技术 4.1 超声波测距 系统采用超声波渡越时间检测法。 距离计算公 式 d s 2 v t 2 。其 中 d 为被测物与测物的距离, s为来回声 波路程, v 为声速, t为声波来回的时间。 由于声波在空气 中传播速度与温度有关, 故传播速度查表可得近似公式 v 3320.607Tm / s ,距 离 公 式 S ( 3320.607T ) t/2其中T 为空气温度, t为声波传播时间。 4.2 定位方法 我们把3个超声波模块分别测一次距当作一个完整测 距周期, 一个测距周期总时长约0.3s, 各测距周期互不影 响, 一个测距周期内所得3个距离值作为一组数据使用见 图2。 4.2.1 距离差值比较法 在一个测距周期内, 利用小车正前方3个等距离分布 超声波模块测得的与目标物的3个距离值, 与跟随范围 0.52m做对比, 依据3个距离值在区域 ( 0.5m及以内、 2m及 以外、 0.52m之间 ) 里的分布情况, 做出相应运动方向和 状 态 的 判 断 。具 体 如 下 。 4 、5 、1 1 、1 2 状 态 下 ,目 标 物 在 跟 随 范 围 外 ,小 车 停 止 并 蜂鸣报警。 1 、8 、1 0 、1 3 状 态 下 ,已 有 两 个 距 离 值 在 范 围 外 ,小 车 濒 临 跟 丢 ,此 时 亦 停 下 报 警 。 2、 7、 9、 14状态下 , 仍有两个距离值在范围内, 小车须 赶紧调整状态以防跟丢。 此时根据还在范围内的两个距离 值进行差值比较估计偏转角度, 超过预定值则转弯 , 否则 26 27 科技资讯 SCIENCE 。 28 29 科技资讯 SCIENCE TECHNOLOGY INATION 科 技资讯 2019 NO.07 SCIENCE TECHNOLOGY INATION 信 息 技 术 积。 舵机由uno单独控制, 单片机的一个引脚做输出与uno 的一个引脚做输入通过导线连接, 称信号线。 上电后uno 读 取 线 上 其 引 脚 的 输 入 电 平 ,若 为 低 则 舵 机 来 回 转 动 ,若 为高则舵机不动。 至于信号线的电平, 由单片机据小车运 动状态来对应置高或拉低, 车动置高, 车停拉低。 4.5 电机调速 对 所 用 直 流 电 机 转 速 的 调 控 ,用 单 片 机 软 件 模 拟 P W M 波方法实现。 PWM波有数字信号输出特点可有效降噪。 为 保证小车平稳运行, 采用可调占空比的PWM波, 可实现小 车加速、 减速、 压制速度行驶, 某些特殊场合能够变速, 同 时也可保证小车跟随的可靠性。 5 系统测试与误差分析 5.1 系统测试 虽 1 2 V 电 源 供 电 ,但 小 车 速 度 被 调 控 得 很 好 ,距 目 标 物 距离不适需加减速时 , 可明显表现出加减速过程, 其他时 刻稳定速度跟随目标物行驶。 小车整体平稳, 可在0.52m 范围内实现180 的、 自动绕过障碍物的自主跟随行驶。 在 脱离该跟随范围后能自动蜂鸣报警 , 舵机能在小车不动时 转动, 在小车运动时停止。 小车的整体测试效果与预期相 差 不 大 ,系 统 测 试 正 常 。 5.2 误差分析及减少措施 经分析, 给小车带来跟随效果误差的因素主要有以下这 些 传播过程中超声波信号衰减, 可在同一位置多添置几个 等价超声波模块来改善, 扩大发射接收面, 提高发射增益和 接收灵敏度。 声波接收到与被单片机检测到的时差、 计时开 始与触发超声波发射的时差, 可优化软件代码来做部分弥 补。 系统硬件电路连线存在一些弊端与瑕疵, 可印制电路板 然后焊接减少接线, 优化硬件线路来调整优化。 6 结语 总体来说项目设计很成功, 在老师指导和团队努力下 , 顺利实现超声波定位跟随、 红外避障、 舵机扫描、 蜂鸣器 报警、 小车调速功能, 达到预期效果。 小车后续设计可以 为系统添加无线模块NRF24L01, 将超声波发射头接收头 分 开, 小车配 置接收 头, 持 拿发 射头, 可令小车与目标物一 对 一 匹 配 ,实 现 特 定 跟 随 。 参考文献 [1] 蔡磊,周亭亭,郭云鹏,等.基于超声波定位的智能跟随小 车[J].电子测量技术,2013,361176-79. [2] 张文霞,张凯,乔良,等.基于单片机的智能跟随小车的设 计与实现[J].科技与企业,201512251. [3] 陈吕洲.Arduino程序设计基础[M].2版.北京北京航空 航天大学出版社,2015. 系 列 算 法 进 行 计 算 ,实 现 相 应 的 能 耗 、腐 蚀 控 制 及 效 率 、 风 险 、运 营 的 管 理 [5] 。 1.2 贯穿于全生命周期的物联网技术应用 物联网技术是智慧管道发展的技术支撑平台, 它可 为实现智慧管道全面精准的感知提供丰富准确的技术手 段。 物联网在技术架构上分为感知层、 网络层和应用层3 层。 感知层是通过射频识别、 红外感应器、 全球定位系 统、 激光扫描器等采集现场各类信息传感仪器仪表设备 的数据。 网络层通过各类传输介质和通信技术按约定的协 议实现数据传输。 应用层进行数据集成和分析 , 继而实现 智 能 化 识 别 、定 位 、跟 踪 、监 控 和 管 理 [6-7] ,物 联 网 应 用 层 次结构如图1所示。 1.3 无人机技术在数据采集与设施监控方面的应用 近年来, 无人机已经在油气长输管道建设中得到良好 的应用。 管道控制中心一方面通过无人机收集现场影像与 地形地貌、 地表植被、 周边设施等数据存于数据库中 , 同 时与原数据相对比能够及时发现滑坡、 冲沟、 第三方施工 等风险因素。 在数据采集中无人机具有工作效率高、 安全 性 高 、采 集 效 果 好 、影 响 因 素 少 等 优 势 。另 外 ,无 人 机 技 术 也可以对目标管道进行视频监控, 随着计算机技术、 物联 网技术的迅猛发展, 视频监控技术在长输管道安全生产 、 应急管理等方面的数字化转型升级蕴藏巨大潜力 [8] 。 2 结语 该文主要介绍了时下各门热门技术在智慧管道建设 发展的全生命周期的不同应用, 通过对大数据、 物联网、 无人机这3项关键技术的典型应用实例说明了其技术应 用的关键所在。 当然智慧管道的关键技术并非只有这几 项, 还有云计算、 虚拟现实技术、 人工智能等。 智慧管道所 智慧的关键并非与热门技术的简单结合 , 而是其关键技术 交 叉 联 合 、嵌 套 运 用 ,形 成 一 种 关 键 技 术 网 ,智 能 化 的 运 行。 相信中国的石油管道行业能够进一步研究探索, 继续 利用 “互联网” 信息技术加快智慧管道的建设, 最终达到 世界先 进 水平。 参考文献 [1] 李遵照,王剑波,王晓霖,等.智慧能源时代的智能化管道 系统建设[J].油气储运,2017,36111243-1250. [2] 白嘉祺.我国油气管道的建设现状与发展趋势浅析[J]. 中小企业管理与科技,2016298. [3] 高鹏,谭喆,刘广仁,等.2016年中国油气管道建设新进展 [J].国际石油经济,2017,25326-33. [4] 董绍华,张河苇.基于大数据的全生命周期智能管网解 决方案[J].油气储运,2017,36128-36. [5] 徐建辉,聂中文,蔡珂.基于物联网和大数据的全生命周 期智慧管道实施构想[J].油气田地面工程,2018126-13. [6] 王昆,李琳,李维校.基于物联网技术的智慧长输管道[J]. 油气储运,2018115-19. [7] 刘锐,张利波,陈玉霞.物联网技术在输气站场建设中的 应用展望[J].油气田地面工程,2017661-63. [8] 曹闯明.油气长输管道巡检中的智能视频监控技术[J]. 油气储运,2018,37101192-1195. 上 接 2 6 页)

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