智能學(xué)步機(jī)的算法設(shè)計與優(yōu)化

洪櫻+馮潔瑜+盧學(xué)榮+李忻儀

【摘要】 本文針對智能學(xué)步機(jī)的基本載體——避障小車功能的不足， 對智能學(xué)步機(jī)進(jìn)行算法設(shè)計及其優(yōu)化， 以完善學(xué)步機(jī)功能及實現(xiàn)功能的多樣化。

【關(guān)鍵詞】 智能學(xué)步機(jī) 算法設(shè)計 優(yōu)化

引言：作為移動機(jī)器人的一種，自動避障小車發(fā)展迅猛，其內(nèi)容涵蓋計算機(jī)，自動控制，電子，機(jī)械等學(xué)術(shù)領(lǐng)域，且廣泛應(yīng)用于冶金，交通，國防等生活和軍事領(lǐng)域，具有良好的民用和軍用的發(fā)展前景[3]。 根據(jù)避障小車迅猛的發(fā)展?fàn)顩r，我們也將它應(yīng)用于民用領(lǐng)域，將其作為我們所要開發(fā)的智能學(xué)步機(jī)的載體。然而，避障小車所擁有的功能是很有限的，僅僅是遇到障礙物就進(jìn)行躲開。針對這種情況，我們對避障小車的功能進(jìn)行優(yōu)化，及進(jìn)行新的算法設(shè)計，在我們本身的算法的基礎(chǔ)上，我們還可以進(jìn)行算法的優(yōu)化，以完善學(xué)步機(jī)的功能和實現(xiàn)功能的多樣性。

一、智能學(xué)步機(jī)的基本算法設(shè)計

1、直線算法。對于學(xué)步機(jī)而言，要使其走直線，不需要學(xué)步機(jī)的避障版塊，即超聲波測距版塊，只需要保持其方向不變，一直向前走即可，此時保持兩邊的車輪的速度保持一定不改變。2、轉(zhuǎn)彎算法。對于學(xué)步機(jī)而言，要使其轉(zhuǎn)彎，不需要學(xué)步機(jī)的避障版塊， 即超聲波測距版塊，只需要使學(xué)步機(jī)兩邊輪子的車速不同即可。例如，向右轉(zhuǎn)時使學(xué)步機(jī)左邊的輪子速度大于右邊輪子速度，否則左轉(zhuǎn)。這里利用了雙輪差速驅(qū)動原理[2]。3、走圓算法。事實上，走圓算法是轉(zhuǎn)彎算法的升級版，當(dāng)保持兩邊輪子的速度差相同且速度不改變時，即可使其不停地轉(zhuǎn)彎，這個不停轉(zhuǎn)彎的過程將會構(gòu)成多個圓。這仍然是使用了雙圓差速驅(qū)動原理，利用兩個獨立的輪子實現(xiàn)運動， 這個方法雖然簡單，但很容易控制。它甚至可以實現(xiàn)半徑為 0 的原地轉(zhuǎn)動。然而在實現(xiàn)走圓算法時，必須要使速度較快，否則，學(xué)步機(jī)沒轉(zhuǎn)彎一次將會停頓一次，造成不連續(xù)的結(jié)果，也就不能成為真正意義上的圓。4、避障算法。對學(xué)步機(jī)而言，要實現(xiàn)避障算法，我們需要超聲波測距模塊。我們的智能學(xué)步機(jī)使用了四個超聲波模塊，通過超聲波傳感器網(wǎng)前后左右四個方向?qū)⒊暡ㄕ駝有盘栂蛲獍l(fā)射出去，遇到障礙物后發(fā)生反射，接收器在接收到反射回來的超聲波以后，通過轉(zhuǎn)換器將其轉(zhuǎn)換為脈沖信號[1]。該信號通過 STM32 單片機(jī)處理以后轉(zhuǎn)化為一個值并與預(yù)定值相比較，然后做出后續(xù)動作。我們需根據(jù)學(xué)步車的運動環(huán)境給他設(shè)定一個參考值，考慮到學(xué)步機(jī)要帶領(lǐng)嬰幼兒學(xué)步的安全性，該設(shè)定值不能過小，否則當(dāng)嬰幼兒運動過于激烈時難以控制自身運動撞擊到障礙物而受傷。在設(shè)定參考值后，我們即可使用該參考值與超聲波測出的距離相比較。實際上，避障的原理為： 當(dāng)前方的距離值大于預(yù)設(shè)參考值時， 直線前行；當(dāng)前方出現(xiàn)障礙物， 且距離值小于預(yù)設(shè)參考值時， 小調(diào)用停車程序?qū)W(xué)步機(jī)暫停，此時比較左右后三個方向的距離值與預(yù)設(shè)值，當(dāng)左右后距離值有至少一個大于預(yù)設(shè)參考值時，對左右后值進(jìn)行比較，選擇距離值大的方向前進(jìn)。 當(dāng)左右距離值均小于預(yù)設(shè)參考值時，學(xué)步機(jī)直線后退，直接讓嬰幼兒抓住。

二、智能學(xué)步機(jī)的算法優(yōu)化

1、一種“由下而上”的隨機(jī)算法。在前面我們已經(jīng)實現(xiàn)了幾個基本的算法，為了減少實時控制已經(jīng)增加小車運動軌跡的多樣性，我們將幾個不使用避障模塊的算法封裝起來，用一個隨機(jī)函數(shù)將其控制，成為一個走隨機(jī)動作的功能。

2、走圓算法的優(yōu)化。在生物界中，我們常常可以觀察到一些關(guān)于蜜蜂的奇特的現(xiàn)象——蜜蜂常常咋空中飛出一個“ 8”字形，由此得到啟發(fā)，我們是否也可以讓學(xué)步機(jī)像蜜蜂一樣跳起“ 8”字舞呢？由數(shù)字 8 我們可以聯(lián)想到兩個圓拼接在一起。事實上， 要實現(xiàn)“ 8 字舞”算法，我們必須讓學(xué)步機(jī)學(xué)會分別以順時針和逆時針的方向轉(zhuǎn)動[2]。這是因為構(gòu)成數(shù)字 8 的兩個圓實際上式兩個不同的圓，它們轉(zhuǎn)動的方向恰好相反。在學(xué)會兩個方向以后，學(xué)步機(jī)需要在順時針轉(zhuǎn)動一段特定的時間后切換到逆時針方向，反之亦然。如此，我們即可在走圓算法的基礎(chǔ)上升級為走“ 8 字舞”。

3、避障算法的優(yōu)化。在前面的避障算法中我們可以發(fā)現(xiàn)，超聲波測距是無差別的，也就是說，在超聲波看來， 人和別的障礙物時無區(qū)別的。這就看出了我們的產(chǎn)品僅應(yīng)用超聲波測距的缺陷所在。學(xué)步機(jī)使得的對象是人，因而它需要將人與其它障礙物區(qū)分開來。

為了解決上述問題，我們加入了紅外模塊。堅持以“人”為本的觀點，我們需先使用紅外測出人再使用超聲波模塊測出其它障礙物的距離。再根據(jù)紅外的形狀——呈半圓形，我們使用了一個紅外與其它超聲波測距相互結(jié)合。其中兩者相結(jié)合的方法為：紅外一直開啟，當(dāng)紅外檢測到有人動物時，就開啟超聲波進(jìn)行探測，然后比較四個超聲波傳感器傳回來的距離值，往距離值最短的那個超聲波傳感器的反方向躲避。

結(jié)語：本文探討和實現(xiàn)了一些基本的智能學(xué)步機(jī)的算法，并在一定程度上將其升級和優(yōu)化. 然后可實現(xiàn)的算法和功能還有很多，本文實現(xiàn)和優(yōu)化的算法很有限，因而對于學(xué)步機(jī)的算法實現(xiàn)這一模塊， 我們?nèi)匀焕^續(xù)探討和研究，學(xué)無止境！

參 考 文 獻(xiàn)

[1] 王化祥， 張淑英. 傳感器原理及應(yīng)用 [M]. 天津： 天津大學(xué)出版社， 2004.

[2] 謝曉石. 機(jī)器人走“ 8 字舞”例析 [J]. 實驗教學(xué)與儀器， 2015（1）： 62-63.

[3] 趙津， 朱三超. 基于 Arduino 單片機(jī)的智能避障小車設(shè)計 [J]. 自動化與儀表， 2013， 28（5）： 1-4.