随着人工智能与物联网技术的飞速发展,智能移动设备在工业生产、智能家居、智慧交通等领域的应用日益广泛。智能小车作为移动机器人的典型代表,其循迹与避障能力是实现自主导航的核心技术支撑。循迹功能能够让小车沿预设路径精准行驶,避障系统则保障其在复杂环境中安全运行,二者结合构成了智能小车自主移动的基础。开展智能小车循迹与避障控制系统研究,不仅能推动相关技术的优化升级,还能为自动驾驶、服务机器人等高端领域提供技术参考,具有重要的理论价值与实际应用意义。
智能小车控制系统总体设计
智能小车循迹与避障控制系统采用 “感知 – 决策 – 执行” 的经典架构,整体由硬件模块和软件系统两部分组成,各模块协同工作,实现小车的自主运行。硬件部分是系统运行的基础,主要包括核心控制模块、传感器模块、动力驱动模块和电源模块。核心控制模块选用 STM32 单片机作为主控芯片,该芯片运算速度快、接口丰富,能够高效处理多传感器数据并输出控制指令。传感器模块分为循迹传感器和避障传感器,循迹采用 5 路红外反射式传感器,通过检测地面黑白路径的反射光强度差异识别路径;避障则结合超声波传感器和红外传感器,超声波传感器负责远距离障碍物检测,红外传感器用于近距离精准判断,二者互补提升环境感知的全面性。动力驱动模块采用 L298N 电机驱动芯片,搭配直流减速电机,为小车提供稳定动力,同时支持正反转和速度调节。电源模块选用锂电池组,输出稳定的 5V 和 12V 电压,分别为控制模块和动力模块供电,保障系统持续稳定运行。
软件部分是系统的 “大脑”,基于 C 语言在 Keil 开发环境中编写,主要包括主程序、传感器数据采集程序、循迹算法程序、避障算法程序和电机控制程序。主程序负责初始化各模块并进行任务调度,协调各子程序有序执行;数据采集程序对传感器信号进行滤波、转换,将模拟信号转化为单片机可处理的数字信号;循迹和避障算法程序根据采集到的数据进行逻辑判断,生成路径修正和避障决策;电机控制程序根据决策指令调节电机转速和转向,实现小车的精准控制。
循迹核心技术研究
循迹技术的核心是准确识别路径并实时修正小车行驶方向,确保其沿预设路径平稳运行。本系统采用红外传感器阵列结合 PID 控制算法,实现高精度循迹。红外传感器的工作原理是利用不同颜色物体对红外线的反射率差异,黑色路径吸收大部分红外线,反射光弱,白色背景反射光强。5 路红外传感器均匀安装在小车车头底部,中间 3 路用于检测路径中心线,两侧传感器用于检测路径偏移情况。当小车行驶在路径中心时,中间传感器触发,小车保持直行;当小车偏离路径时,对应一侧的传感器触发,系统立即判断偏移方向和偏移量,为后续控制提供依据。为减少环境光线对传感器的干扰,在软件中加入了中值滤波算法,剔除异常数据,提升检测信号的稳定性。针对小车循迹过程中可能出现的抖动问题,引入 PID 比例 – 积分 – 微分控制算法进行方向调节。PID 算法通过比例系数、积分系数和微分系数的协同作用,计算出电机的转向修正量。比例环节根据当前偏移量实时调整转向角度,快速纠正偏差;积分环节用于消除静态误差,避免小车长期存在小幅偏移;微分环节预测偏差变化趋势,提前调整,减少系统超调。通过多次调试优化 PID 参数,使小车在直线行驶时平稳顺畅,在弯道处能够精准转向,有效提升了循迹的稳定性和准确性。
避障核心技术研究
避障技术需要实现障碍物的精准检测、快速决策和及时响应,保障小车在复杂环境中安全避让障碍物并回归预设路径。本系统采用超声波与红外传感器融合检测,并设计了合理的避障决策逻辑。超声波传感器通过发射超声波,测量声波遇到障碍物后的反射时间,结合声速计算出障碍物距离,其检测距离范围为 2 – 400cm,满足小车远距离预警需求。红外传感器检测距离较近,范围为 2 – 30cm,用于近距离障碍物的精准检测,弥补超声波传感器近距离检测精度不足的缺陷。在软件中对两种传感器的数据进行融合处理,当检测到障碍物时,优先根据超声波传感器数据判断障碍物距离,若距离小于 30cm,则结合红外传感器数据进一步确认障碍物位置,确保障碍物检测无遗漏、无误判。避障决策逻辑采用分级处理策略,根据障碍物距离分为远、中、近三个等级。当检测到远距离障碍物时,小车提前减速,做好避障准备;当障碍物处于中等距离时,系统判断障碍物位置,若左侧有障碍则向右转向避让,若右侧有障碍则向左转向避让,同时保持低速行驶;当遇到近距离障碍物时,小车立即停车,重新检测周围环境,选择最优避让路径。避让完成后,系统通过循迹传感器重新识别路径,引导小车回归预设路径,实现循迹与避障的无缝衔接。
实验验证与结果分析
为全面且精准地验证智能小车循迹与避障控制系统的综合性能,本次实验遵循 “贴近实际应用、覆盖复杂场景、量化核心指标” 的设计原则,搭建了高度还原真实使用环境的专属实验平台,系统性开展了循迹精度测试、避障响应测试和连续运行稳定性测试三大核心测试项目,通过多维度数据采集与分析,全面评估系统的实用价值。
循迹测试场景精心设计了包含直线、直角弯道、S 形弯道的复合路径,路径以白色底板为背景,黑色引导线宽度设定为 3cm,其中直线段长度 5 米,直角弯道夹角 90°,S 形弯道曲率半径为 20cm,完整覆盖了小车日常行驶的典型路况。测试过程中,5 路红外传感器全程保持高频数据采集,配合中值滤波算法,有效过滤了环境光线变化带来的干扰,传感器数据传输延迟控制在 10ms 以内。实验结果显示,小车在直线段行驶时,轨迹偏差始终控制在 0.5cm 以内,行驶姿态平稳无晃动;面对直角弯道时,PID 控制算法快速响应,转向角度精准调整,转向过程流畅无卡顿;在 S 形弯道处,系统通过实时优化比例、积分、微分系数,实现了弯道跟随的无缝衔接,全程无任何脱轨现象,最终循迹成功率达到 100%,充分彰显了系统循迹控制的高精度与高稳定性。
避障测试场景则着重模拟复杂障碍物环境,在预设路径上随机布置了不同高度、不同材质、不同尺寸的障碍物,其中木块规格为 10cm×5cm×8cm,塑料瓶直径 6cm、高 15cm,同时涵盖了硬质与轻质、规则与不规则等多种类型障碍物,分别放置在路径中央、左侧边缘、右侧边缘等不同位置。测试数据表明,小车搭载的超声波与红外传感器融合检测系统表现优异,对远距离障碍物的检测响应时间不超过 0.2 秒,当障碍物距离小于 30cm 时,红外传感器精准补测,实现了障碍物位置的双重确认,有效避免了误判与漏判。整个避障过程中,小车根据障碍物距离分级调整车速与转向,避让动作平稳连贯,无急刹、急转等突兀现象,避让完成后迅速通过循迹传感器重新锁定路径,回归预设轨迹,最终避障准确率达到 98% 以上,完全满足复杂环境下的安全行驶需求。
连续运行稳定性测试是对系统硬件耐久性与软件兼容性的综合考验,测试环境设定为室温 25℃、相对湿度 45% 的标准工况,模拟小车长时间作业场景。在持续 2 小时的不间断运行中,小车循环穿梭于复合路径与障碍物区域,各核心模块始终保持稳定运行状态。电机转速波动范围控制在 5% 以内,电源模块输出电压稳定在12V±0.1V,主控芯片 STM32 的工作温度维持在 40℃以内,未出现任何模块故障、信号中断或性能衰减现象。同时,锂电池组的续航能力完全满足长时间工作需求,测试结束后剩余电量仍保持在 30% 以上,进一步验证了系统在实际应用中的可靠续航能力。
结论与展望
本文针对智能小车循迹与避障控制系统展开研究,设计了基于 STM32 单片机的硬件系统,融合红外与超声波传感器实现环境感知,结合 PID 控制算法和分级避障策略,实现了小车的高精度循迹和高效避障。实验验证表明,该系统结构稳定、控制精准,具备良好的实用性。随着技术的不断发展,智能小车控制系统还有广阔的优化空间。未来可以引入机器视觉技术,采用摄像头替代传统传感器,提升路径识别和障碍物分类能力;结合机器学习算法,让小车具备自主学习能力,适应更多复杂多变的环境;同时可增加无线通信模块,实现多小车协同运行,拓展其在物流运输、仓储管理等领域的应用场景。智能小车技术的持续进步,必将为智能装备产业的发展注入更强劲的动力。(作者:郭训深 赣州职业技术学院)