隨著人工智慧與物聯網技術的飛速發展,智慧移動設備在工業生産、智慧家居、智慧交通等領域的應用日益廣泛。智慧小車作為移動機器人的典型代表,其循跡與避障能力是實現自主導航的核心技術支撐。循跡功能能夠讓小車沿預設路徑精準行駛,避障系統則保障其在複雜環境中安全運作,二者結合構成了智慧小車自主移動的基礎。開展智慧小車循跡與避障控制系統研究,不僅能推動相關技術的優化升級,還能為自動駕駛、服務機器人等高端領域提供技術參考,具有重要的理論價值與實際應用意義。

智慧小車控制系統總體設計

智慧小車循跡與避障控制系統採用 “感知 - 決策 - 執行” 的經典架構,整體由硬體模組和軟體系統兩部分組成,各模組協同工作,實現小車的自主運作。硬體部分是系統運作的基礎,主要包括核心控制模組、感測器模組、動力驅動模組和電源模組。核心控制模組選用 STM32 單片機作為主控晶片,該晶片運算速度快、介面豐富,能夠高效處理多感測器數據並輸出控制指令。感測器模組分為循跡感測器和避障感測器,循跡採用 5 路紅外反射式感測器,通過檢測地面黑白路徑的反射光強度差異識別路徑;避障則結合超聲波感測器和紅外感測器,超聲波感測器負責遠距離障礙物檢測,紅外感測器用於近距離精準判斷,二者互補提升環境感知的全面性。動力驅動模組採用 L298N 電機驅動晶片,搭配直流減速電機,為小車提供穩定動力,同時支援正反轉和速度調節。電源模組選用鋰電池組,輸出穩定的 5V 和 12V 電壓,分別為控制模組和動力模組供電,保障系統持續穩定運作。

軟體部分是系統的 “大腦”,基於 C 語言在 Keil 開發環境中編寫,主要包括主程式、感測器數據採集程式、循跡演算法程式、避障演算法程式和電機控製程序。主程式負責初始化各模組並進行任務調度,協調各子程式有序執行;數據採集程式對感測器信號進行濾波、轉換,將模擬信號轉化為單片機可處理的數字信號;循跡和避障演算法程式根據採集到的數據進行邏輯判斷,生成路徑修正和避障決策;電機控製程序根據決策指令調節電機轉速和轉向,實現小車的精準控制。

循跡核心技術研究

循跡技術的核心是準確識別路徑並實時修正小車行駛方向,確保其沿預設路徑平穩運作。本系統採用紅外感測器陣列結合 PID 控制演算法,實現高精度循跡。紅外感測器的工作原理是利用不同顏色物體對紅外線的反射率差異,黑色路徑吸收大部分紅外線,反射光弱,白色背景反射光強。5 路紅外感測器均勻安裝在小車車頭底部,中間 3 路用於檢測路徑中心線,兩側感測器用於檢測路徑偏移情況。當小車行駛在路徑中心時,中間感測器觸發,小車保持直行;當小車偏離路徑時,對應一側的感測器觸發,系統立即判斷偏移方向和偏移量,為後續控制提供依據。為減少環境光線對感測器的干擾,在軟體中加入了中值濾波演算法,剔除異常數據,提升檢測信號的穩定性。針對小車循跡過程中可能出現的抖動問題,引入 PID 比例 - 積分 - 微分控制演算法進行方向調節。PID 演算法通過比例系數、積分系數和微分系數的協同作用,計算出電機的轉向修正量。比例環節根據當前偏移量實時調整轉向角度,快速糾正偏差;積分環節用於消除靜態誤差,避免小車長期存在小幅偏移;微分環節預測偏差變化趨勢,提前調整,減少系統超調。通過多次調試優化 PID 參數,使小車在直線行駛時平穩順暢,在彎道處能夠精準轉向,有效提升了循跡的穩定性和準確性。

避障核心技術研究

避障技術需要實現障礙物的精準檢測、快速決策和及時響應,保障小車在複雜環境中安全避讓障礙物並回歸預設路徑。本系統採用超聲波與紅外感測器融合檢測,並設計了合理的避障決策邏輯。超聲波感測器通過發射超聲波,測量聲波遇到障礙物後的反射時間,結合聲速計算出障礙物距離,其檢測距離範圍為 2 - 400cm,滿足小車遠距離預警需求。紅外感測器檢測距離較近,範圍為 2 - 30cm,用於近距離障礙物的精準檢測,彌補超聲波感測器近距離檢測精度不足的缺陷。在軟體中對兩種感測器的數據進行融合處理,當檢測到障礙物時,優先根據超聲波感測器數據判斷障礙物距離,若距離小于 30cm,則結合紅外感測器數據進一步確認障礙物位置,確保障礙物檢測無遺漏、無誤判。避障決策邏輯採用分級處理策略,根據障礙物距離分為遠、中、近三個等級。當檢測到遠距離障礙物時,小車提前減速,做好避障準備;當障礙物處於中等距離時,系統判斷障礙物位置,若左側有障礙則向右轉向避讓,若右側有障礙則向左轉向避讓,同時保持低速行駛;當遇到近距離障礙物時,小車立即停車,重新檢測周圍環境,選擇最優避讓路徑。避讓完成後,系統通過循跡感測器重新識別路徑,引導小車回歸預設路徑,實現循跡與避障的無縫銜接。

實驗驗證與結果分析

為全面且精準地驗證智慧小車循跡與避障控制系統的綜合性能,本次實驗遵循 “貼近實際應用、覆蓋複雜場景、量化核心指標” 的設計原則,搭建了高度還原真實使用環境的專屬實驗平臺,系統性開展了循跡精度測試、避障響應測試和連續運作穩定性測試三大核心測試項目,通過多維度數據採集與分析,全面評估系統的實用價值。

循跡測試場景精心設計了包含直線、直角彎道、S 形彎道的複合路徑,路徑以白色底板為背景,黑色引導線寬度設定為 3cm,其中直線段長度 5 米,直角彎道夾角 90°,S 形彎道曲率半徑為 20cm,完整覆蓋了小車日常行駛的典型路況。測試過程中,5 路紅外感測器全程保持高頻數據採集,配合中值濾波演算法,有效過濾了環境光線變化帶來的干擾,感測器數據傳輸延遲控制在 10ms 以內。實驗結果顯示,小車在直線段行駛時,軌跡偏差始終控制在 0.5cm 以內,行駛姿態平穩無晃動;面對直角彎道時,PID 控制演算法快速響應,轉向角度精準調整,轉向過程流暢無卡頓;在 S 形彎道處,系統通過實時優化比例、積分、微分系數,實現了彎道跟隨的無縫銜接,全程無任何脫軌現象,最終循跡成功率達到 100%,充分彰顯了系統循跡控制的高精度與高穩定性。

避障測試場景則著重模擬複雜障礙物環境,在預設路徑上隨機佈置了不同高度、不同材質、不同尺寸的障礙物,其中木塊規格為 10cm×5cm×8cm,塑膠瓶直徑 6cm、高 15cm,同時涵蓋了硬質與輕質、規則與不規則等多種類型障礙物,分別放置在路徑中央、左側邊緣、右側邊緣等不同位置。測試數據表明,小車搭載的超聲波與紅外感測器融合檢測系統表現優異,對遠距離障礙物的檢測響應時間不超過 0.2 秒,當障礙物距離小于 30cm 時,紅外感測器精準補測,實現了障礙物位置的雙重確認,有效避免了誤判與漏判。整個避障過程中,小車根據障礙物距離分級調整車速與轉向,避讓動作平穩連貫,無急剎、急轉等突兀現象,避讓完成後迅速通過循跡感測器重新鎖定路徑,回歸預設軌跡,最終避障準確率達到 98% 以上,完全滿足複雜環境下的安全行駛需求。

連續運作穩定性測試是對系統硬體耐久性與軟體相容性的綜合考驗,測試環境設定為室溫 25℃、相對濕度 45% 的標準工況,模擬小車長時間作業場景。在持續 2 小時的不間斷運作中,小車迴圈穿梭于複合路徑與障礙物區域,各核心模組始終保持穩定運作狀態。電機轉速波動範圍控制在 5% 以內,電源模組輸出電壓穩定在12V±0.1V,主控晶片 STM32 的工作溫度維持在 40℃以內,未出現任何模組故障、信號中斷或性能衰減現象。同時,鋰電池組的續航能力完全滿足長時間工作需求,測試結束後剩餘電量仍保持在 30% 以上,進一步驗證了系統在實際應用中的可靠續航能力。

結論與展望

本文針對智慧小車循跡與避障控制系統展開研究,設計了基於 STM32 單片機的硬體系統,融合紅外與超聲波感測器實現環境感知,結合 PID 控制演算法和分級避障策略,實現了小車的高精度循跡和高效避障。實驗驗證表明,該系統結構穩定、控制精準,具備良好的實用性。隨著技術的不斷發展,智慧小車控制系統還有廣闊的優化空間。未來可以引入機器視覺技術,採用攝像頭替代傳統感測器,提升路徑識別和障礙物分類能力;結合機器學習演算法,讓小車具備自主學習能力,適應更多複雜多變的環境;同時可增加無線通信模組,實現多小車協同運作,拓展其在物流運輸、倉儲管理等領域的應用場景。智慧小車技術的持續進步,必將為智慧裝備産業的發展注入更強勁的動力。(作者:郭訓深 贛州職業技術學院)