張家銘， 周海燕*

(南京林業(yè)大學(xué)機(jī)械電子工程學(xué)院，江蘇 南京 210037)

現(xiàn)代社會(huì)對(duì)自動(dòng)化技術(shù)的需求日益增強(qiáng)，智能避障小車因其能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)人操作避障而成為了自動(dòng)化技術(shù)的重要應(yīng)用之一。 基于STM32 的全向輪避障小車作為其中一種典型代表，不僅可以在智能家居、空間探索等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，最近幾年已經(jīng)成為了機(jī)器人領(lǐng)域研究的一個(gè)熱點(diǎn)方向。 在過(guò)去的研究中，科學(xué)家們利用STM32 芯片作為主控芯片，建立模糊控制規(guī)則，將小車的控制規(guī)劃成一種非線性控制問(wèn)題，并且設(shè)計(jì)出具有全局性的控制算法，使小車能夠在避開障礙物的情況下實(shí)現(xiàn)精確操控。 此外，還有一些研究者借助機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的開源庫(kù)OpenCV，通過(guò)協(xié)同STM32 芯片和機(jī)器視覺(jué)模塊，實(shí)現(xiàn)靜態(tài)環(huán)境下小車對(duì)障礙物的有效識(shí)別與規(guī)避，并對(duì)路徑進(jìn)行規(guī)劃，但是在動(dòng)態(tài)障礙物環(huán)境下，該系統(tǒng)仍存在缺陷。

自2018 年起，針對(duì)基于STM32 的全向輪避障小車的研究文章相繼出現(xiàn)。 這些文章從不同的角度和方法對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行了研究。 其中，李帥男[1]利用超聲波傳感器和循跡模塊實(shí)現(xiàn)了小車的極限避障功能，還實(shí)現(xiàn)了智能化的追蹤行駛。 2019 年，衛(wèi)靜婷等[2]將語(yǔ)音控制技術(shù)融入到小車中，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音控制和避障的功能。 同年，江中玉等[3]通過(guò)傳感器模塊和控制模塊的協(xié)同作用，實(shí)現(xiàn)了小車在障礙環(huán)境下自主導(dǎo)航、避障和自穩(wěn)定的功能。 這些文獻(xiàn)中綜合運(yùn)用了傳感器、語(yǔ)音控制和循跡模塊等多項(xiàng)技術(shù)，提高了小車的自主識(shí)別和避障能力，使其更加智能化和實(shí)用化。

鄧文濤等[4]在架構(gòu)設(shè)計(jì)和電路調(diào)試方面使用不同的單片機(jī)與傳感器，實(shí)現(xiàn)了小車的遠(yuǎn)距離旋轉(zhuǎn)和避障。 楊帆等[5]則是運(yùn)用STM32 為核心控制器實(shí)現(xiàn)小車的智能避障和追蹤。 此外，2019 年曾穎琳等[6]和盧雪紅等[7]則從小車的機(jī)械部分入手，結(jié)合STM32 實(shí)現(xiàn)小車的循跡和避障功能，拓展了小車的應(yīng)用領(lǐng)域。 這些文獻(xiàn)均突出了STM32 單片機(jī)在小車設(shè)計(jì)中所扮演的重要角色。 針對(duì)小車避障行為的優(yōu)化，王鈺等[8]研究了基于聲學(xué)和視覺(jué)傳感器的避障算法，提高了小車的避障效率和成功率。 同時(shí)，洪一民等[9]則在小車的避障行為上進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了距離的監(jiān)測(cè)和測(cè)量，實(shí)時(shí)反饋信息，從而提高小車的安全性和可靠性。 總的來(lái)說(shuō)，這些文獻(xiàn)在小車的智能化設(shè)計(jì)和避障策略方面做出了重要貢獻(xiàn)，為全向輪避障小車的實(shí)用化和推廣提供了重要的技術(shù)支撐。

1 全向輪避障小車的硬件設(shè)計(jì)

1.1 全向輪的原理及選型

全向輪是由多個(gè)小輪組成的一個(gè)大輪，通過(guò)不同角度的擺放和旋轉(zhuǎn)，可以實(shí)現(xiàn)在任意方向上的移動(dòng)。 它的運(yùn)動(dòng)軌跡不僅可以實(shí)現(xiàn)沿直線、左右平移等基本運(yùn)動(dòng)，還可以實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向、旋轉(zhuǎn)等復(fù)雜運(yùn)動(dòng)。

選擇全向輪的關(guān)鍵因素是其移動(dòng)方向和速度的靈活性，因此在選型時(shí)應(yīng)根據(jù)小車的需要選擇合適的大小和數(shù)量。 在小車的直線運(yùn)動(dòng)中，全向輪相當(dāng)于已知速度且方向不變的剛體，因此可以將其納入小車的驅(qū)動(dòng)和控制系統(tǒng)中，通過(guò)控制每個(gè)全向輪的速度和方向，實(shí)現(xiàn)小車的運(yùn)動(dòng)控制。

在硬件選型上，全向輪的選擇根據(jù)其負(fù)載能力、精度和使用頻度等因素來(lái)確定，可以選擇帶齒輪的或無(wú)齒全向輪。 帶齒輪的全向輪具有更高的扭矩和更好的靈活性，但其精度和壽命相對(duì)較低，因此在需要較高精度的應(yīng)用場(chǎng)景中可以選擇無(wú)齒全向輪。

不同的全向輪在不同的場(chǎng)景下具有不同的優(yōu)缺點(diǎn)，因此在選型時(shí)還需結(jié)合實(shí)際應(yīng)用要求進(jìn)行綜合考慮。 而在小車的實(shí)際研發(fā)過(guò)程中，還需要考慮全向輪與其他硬件和控制系統(tǒng)的兼容性，以及其實(shí)際制造和維護(hù)成本等因素。

在全向輪的選型和設(shè)計(jì)過(guò)程中，需要充分考慮其重要性和應(yīng)用場(chǎng)景的特殊性，同時(shí)結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和性能要求，綜合考慮選型和配合，為小車的后續(xù)開發(fā)和應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

1.2 控制器的選型及接口設(shè)計(jì)

在全向輪避障小車的硬件設(shè)計(jì)中，控制器的選型及接口設(shè)計(jì)是非常重要的一環(huán)。 通常，控制器的選型需要考慮多方面因素，包括但不限于處理速度、存儲(chǔ)容量、接口類型及數(shù)量。 對(duì)于全向輪避障小車而言，還需要考慮它所需的運(yùn)動(dòng)控制算法。

在控制器的選型方面，常見(jiàn)的控制器有單片機(jī)、CPU、FPGA 等。 由于全向輪避障小車的控制需要進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算，并且需要滿足一些特殊的要求，如快速響應(yīng)、低功耗、數(shù)據(jù)通信等，因此選用了STM32 系列單片機(jī)作為控制器。 STM32 系列單片機(jī)(以下簡(jiǎn)稱STM32)是一款基于ARM Cortex-M 內(nèi)核的微控制器，它具有低功耗、高性能、易擴(kuò)展等特點(diǎn)。 同時(shí)，STM32 的接口資源也比較豐富，包括通用IO 口、串口、SPI、IIC 等。

接口設(shè)計(jì)方面，需要將傳感器、執(zhí)行器等外圍設(shè)備與STM32 單片機(jī)連接起來(lái)。 根據(jù)其接口特性，一般選擇UART 通信接口，通過(guò)串口通信與傳感器以及執(zhí)行器進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。 考慮到為了方便調(diào)試和開發(fā)，還可將STLink V2 調(diào)試模塊與STM32 進(jìn)行連接，這樣可以通過(guò)Keil/Cube MX 等開發(fā)環(huán)境對(duì)STM32進(jìn)行在線調(diào)試及下載。

綜上所述，控制器的選型及接口設(shè)計(jì)是全向輪避障小車硬件設(shè)計(jì)中一個(gè)至關(guān)重要的部分。 STM32作為控制器，通過(guò)UART 通信接口與外圍設(shè)備進(jìn)行連接，并使用激光雷達(dá)和超聲波傳感器進(jìn)行環(huán)境感知。 這些措施可以保證小車的運(yùn)動(dòng)控制算法能夠得到準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，并實(shí)現(xiàn)高效穩(wěn)定的運(yùn)行。

1.3 傳感器的選型及布置

在全向輪避障小車的設(shè)計(jì)中，傳感器是非常重要的組成部分。 傳感器的主要作用是實(shí)時(shí)地獲取車輛周圍環(huán)境的信息，并將信息傳送給控制器，從而實(shí)現(xiàn)車輛的自主導(dǎo)航和避障功能。 因此，傳感器的選型和布置非常關(guān)鍵。

在傳感器的選型中，需要考慮一些關(guān)鍵因素:傳感器的靈敏度、精度和響應(yīng)速度。 首先，傳感器的靈敏度要足夠高，以便能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)障礙物和其他物體。 其次，傳感器的精度要足夠高，以便能夠準(zhǔn)確地測(cè)量物體與車輛的距離和方向。 最后，傳感器的響應(yīng)速度要足夠快，以便在遇到障礙物時(shí)能夠作出實(shí)時(shí)地判斷并采取相應(yīng)措施。

在傳感器的布置中，需要考慮車輛的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。一般來(lái)說(shuō)，傳感器應(yīng)該盡可能地分布在車輛的各個(gè)方向上，以便全方向地檢測(cè)周圍的環(huán)境。 另外，傳感器的布置還應(yīng)考慮車輛行駛時(shí)的高度和角度，以便能夠準(zhǔn)確地測(cè)量物體與車輛的距離和方向。 在具體的操作中，可以采用多種傳感器的組合，如超聲波傳感器、紅外傳感器和激光雷達(dá)等，以提高傳感器的檢測(cè)精度和準(zhǔn)確度。

總之，傳感器的選型和布置是全向輪避障小車設(shè)計(jì)的重要組成部分，也是實(shí)現(xiàn)車輛自主導(dǎo)航和避障功能的關(guān)鍵所在。 在選擇和使用傳感器時(shí)，需要綜合考慮多種因素，并根據(jù)車輛的結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)進(jìn)行布置，以提高傳感器的檢測(cè)精度和準(zhǔn)確度，從而實(shí)現(xiàn)車輛的高效全向避障。

2 全向輪避障小車的算法設(shè)計(jì)

2.1 避障算法的原理及分類

全向輪避障小車作為機(jī)器人領(lǐng)域的重要研究課題，其關(guān)鍵技術(shù)之一便是避障算法的設(shè)計(jì)。

避障算法按照分類方法可分為經(jīng)典算法和智能算法兩類。 其中經(jīng)典算法包括壁障法、波前法、虛擬障礙法等，這些算法憑借著簡(jiǎn)單易懂、易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)在避障領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。 而智能算法則是指基于人工智能思想設(shè)計(jì)的避障算法，例如深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和群智能優(yōu)化等，這類算法可以自主學(xué)習(xí)和優(yōu)化，具有一定的自適應(yīng)性和泛化能力。

從避障算法的原理上看，避障算法又可分為基于距離感知的避障算法和基于視覺(jué)感知的避障算法。 前者主要利用超聲波、紅外線等傳感器測(cè)量障礙物與小車之間的距離，通過(guò)距離判斷來(lái)實(shí)現(xiàn)避障；后者則是通過(guò)相機(jī)、激光雷達(dá)等設(shè)備采集場(chǎng)景信息，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)處理圖像信息，最終實(shí)現(xiàn)避障。

總體而言，避障算法的設(shè)計(jì)旨在使小車在復(fù)雜環(huán)境下能夠準(zhǔn)確、迅速地避開障礙物，提高小車的行駛安全性和效率。 不同算法適用于不同場(chǎng)景，根據(jù)實(shí)際需求選用合適的算法進(jìn)行避障處理，是提高全向輪避障小車性能的重要途徑之一。

2.2 避障算法的實(shí)現(xiàn)及優(yōu)化

在避障算法的實(shí)現(xiàn)及優(yōu)化方面，目前主要有兩種方法:基于傳感器的避障方法和基于視覺(jué)處理的避障方法。 基于傳感器的避障方法是指通過(guò)機(jī)器人搭載的傳感器對(duì)車輛周圍的環(huán)境進(jìn)行感知，并根據(jù)感知的信息進(jìn)行避障。 在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，需要根據(jù)采用的傳感器類型來(lái)定制避障策略和數(shù)據(jù)處理方法。例如，紅外傳感器主要用于檢測(cè)距離較近的障礙物，可以配合機(jī)器人的電機(jī)速度進(jìn)行避障；超聲波傳感器則可以檢測(cè)更遠(yuǎn)距離的障礙物，可以適用于較高速度的機(jī)器人避障。 與基于傳感器的避障方法相比，基于視覺(jué)處理的避障方法則是通過(guò)攝像頭等感光設(shè)備獲取車輛周圍環(huán)境的圖像信息，并對(duì)圖像進(jìn)行分析處理，通過(guò)算法判斷障礙物的位置、形狀、大小等，并做出相應(yīng)的決策。 基于視覺(jué)處理的避障方法在避障精度方面表現(xiàn)更優(yōu)，適用范圍更廣，但同時(shí)也要求車輛的算力較強(qiáng)。

在避障方法的優(yōu)化方面，常用的方法有路徑規(guī)劃、特征提取和機(jī)器學(xué)習(xí)等。 路徑規(guī)劃方法包括基于預(yù)設(shè)地圖的自動(dòng)路徑規(guī)劃和基于現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃。 特征提取方法包括邊緣檢測(cè)、色彩分割、目標(biāo)追蹤等，這些方法可以對(duì)環(huán)境信息進(jìn)行優(yōu)化和噪聲消除。 機(jī)器學(xué)習(xí)方法則是在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練車輛的避障能力并不斷迭代優(yōu)化，使其能夠在復(fù)雜環(huán)境中做出更好的決策。

綜上所述，在選擇避障算法的實(shí)現(xiàn)及優(yōu)化方面需要根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景和需求來(lái)進(jìn)行選擇，將不同的方法進(jìn)行組合和優(yōu)化，以達(dá)到更好的效果。

2.3 地圖構(gòu)建算法的實(shí)現(xiàn)及優(yōu)化

在全向輪避障小車的自主導(dǎo)航中，地圖構(gòu)建算法起著至關(guān)重要的作用。

地圖構(gòu)建算法是通過(guò)小車搭載的傳感器感知周圍環(huán)境得到障礙物位置等信息，將其轉(zhuǎn)化為地圖的形式，以提供給后續(xù)的運(yùn)動(dòng)控制算法使用。 地圖構(gòu)建算法的實(shí)現(xiàn)可分為三個(gè)步驟。 首先，傳感器模塊獲取小車周圍的環(huán)境信息，包括障礙物的位置、角度、距離等；其次，地圖構(gòu)建算法將傳感器獲取到的信息轉(zhuǎn)化為真實(shí)環(huán)境中的坐標(biāo)，即進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換；最后，地圖構(gòu)建算法將已轉(zhuǎn)換的坐標(biāo)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái)，并進(jìn)行更新，以便小車進(jìn)行下一步運(yùn)動(dòng)控制決策。

優(yōu)化地圖構(gòu)建算法的重點(diǎn)在于提升地圖的精度和實(shí)時(shí)性，減少誤差和延遲，使小車能夠?qū)Νh(huán)境的變化做出更加快速、準(zhǔn)確的響應(yīng)。 其中，一種重要的優(yōu)化手段是使用概率地圖進(jìn)行地圖構(gòu)建。 概率地圖是一種基于貝葉斯定理的地圖表示方法，能夠更加準(zhǔn)確地描述環(huán)境中物體的位置和形狀。 在地圖構(gòu)建算法中，利用建立的概率地圖，可以根據(jù)對(duì)環(huán)境的不斷感知來(lái)更新地圖中物體位置的概率分布，從而提高地圖的精度和實(shí)時(shí)性。 除了使用概率地圖，還可以采用分布式地圖構(gòu)建算法，將傳感器節(jié)點(diǎn)和地圖構(gòu)建算法分別部署在多個(gè)小車或節(jié)點(diǎn)中，通過(guò)互相協(xié)作和通信來(lái)實(shí)現(xiàn)地圖的構(gòu)建。 這種方法能夠提高地圖構(gòu)建的速度和精度，適用于大規(guī)模環(huán)境下的場(chǎng)景。

總之，在全向輪避障小車的自主導(dǎo)航中，地圖構(gòu)建算法是實(shí)現(xiàn)小車精準(zhǔn)避障、路徑規(guī)劃等核心功能的基礎(chǔ)，其實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化對(duì)小車的導(dǎo)航性能和穩(wěn)定性具有至關(guān)重要的影響。

3 全向輪避障小車的應(yīng)用領(lǐng)域

3.1 智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用

全向輪避障小車作為一款新型機(jī)器人，在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣闊。 智能家居最基礎(chǔ)的任務(wù)便是物品的搬運(yùn)，將各種生活用品從一個(gè)房間運(yùn)到另一個(gè)房間，而全向輪避障小車的出現(xiàn)則更加方便了家居物流。 全向輪的設(shè)計(jì)讓小車能夠在家居環(huán)境中實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的定位和移動(dòng)，通過(guò)攝像頭、掃地機(jī)、遙控器等多種方式與用戶進(jìn)行交互，實(shí)現(xiàn)智能、便捷的物品搬運(yùn)服務(wù)。

此外，全向輪避障小車還能夠作為家居安保機(jī)器人，其搭載的攝像頭和雷達(dá)能夠監(jiān)控房間內(nèi)的活動(dòng)情況，實(shí)現(xiàn)智能巡邏和報(bào)警。 同時(shí)，還可以將家中的各種設(shè)備進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)，通過(guò)小車的遙控器控制，實(shí)現(xiàn)智能家居的整合管理。 這種新型智能家居方案不僅方便了人們的生活，也推動(dòng)了智能家居發(fā)展的進(jìn)程。

綜上所述，全向輪避障小車在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。 其能夠?yàn)槿藗儙?lái)便捷、智能的物品搬運(yùn)和安保服務(wù)，同時(shí)也推動(dòng)了智能家居的發(fā)展。

3.2 工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用

全向輪避障小車在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，特別是在生產(chǎn)物流和倉(cāng)儲(chǔ)管理方面。 通過(guò)全向輪避障小車的應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

一方面，全向輪避障小車可以配備傳感器、相機(jī)等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化導(dǎo)航和路徑規(guī)劃，準(zhǔn)確高效地完成生產(chǎn)流程。 例如，在倉(cāng)庫(kù)管理中，全向輪避障小車可以根據(jù)倉(cāng)庫(kù)物品存放的位置，自動(dòng)規(guī)劃最短路徑，準(zhǔn)確地將物品從A 區(qū)域運(yùn)輸?shù)紹 區(qū)域，如圖1 所示的AGV 小車。

圖1 AGV 小車的應(yīng)用

另一方面，全向輪避障小車還可通過(guò)信息傳輸，實(shí)現(xiàn)智能化的任務(wù)分配。 通過(guò)傳送儲(chǔ)存的物品信息，全向輪避障小車能實(shí)現(xiàn)對(duì)物品的自動(dòng)追蹤，同時(shí)結(jié)合物品的儲(chǔ)存需求，在不遮擋視線的情況下，智能地規(guī)劃最優(yōu)路徑，將物品從物料庫(kù)區(qū)運(yùn)送到生產(chǎn)車間。 而且，全向輪避障小車的自行導(dǎo)航和路徑規(guī)劃功能也為生產(chǎn)車間節(jié)約了人力成本，提高工作效率。在傳統(tǒng)的制造業(yè)中，生產(chǎn)線通常為線性的，導(dǎo)致車間空間利用率低、物流效率慢，全向輪避障小車可以有效地解決這一問(wèn)題，整合車間流程，實(shí)現(xiàn)智能化制造。

總之，全向輪避障小車在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用，具有顯著的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和廣闊的應(yīng)用前景。 未來(lái)，隨著人工智能、云計(jì)算等技術(shù)的不斷發(fā)展，全向輪避障小車將會(huì)更加智能化、高效化、精密化，為工業(yè)自動(dòng)化的發(fā)展注入新的動(dòng)力。

4 未來(lái)研究展望

基于STM32 的全向輪避障小車是一個(gè)比較新穎的研究方向，目前在該領(lǐng)域的研究也處于相對(duì)較初級(jí)的階段。 隨著科技的不斷發(fā)展，研究人員對(duì)其未來(lái)發(fā)展方向也逐漸有了更多的認(rèn)識(shí)。

首先，未來(lái)研究的重點(diǎn)應(yīng)該放在提高避障小車智能化方面。 避障小車智能化包括對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)的改進(jìn)，控制系統(tǒng)的優(yōu)化以及對(duì)傳感器、記憶單元等物理系統(tǒng)更精確、更高效的數(shù)據(jù)處理能力進(jìn)行增加。 這些改善將能夠使避障小車獲得更高的穩(wěn)定性和導(dǎo)航精度，也能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境，提高避障小車的無(wú)人自動(dòng)操控能力。 其次，應(yīng)繼續(xù)優(yōu)化避障小車的開發(fā)和生產(chǎn)成本，以滿足市場(chǎng)需求，而且避障小車物美價(jià)廉將增加產(chǎn)品的銷售量，為更多的人群帶來(lái)實(shí)際的使用價(jià)值。 另外，未來(lái)的研究中，對(duì)避障小車的控制算法也需要更進(jìn)一步的探究。 當(dāng)前在該領(lǐng)域的研究還處于探索階段，如遇到復(fù)雜多變的路況，無(wú)法產(chǎn)生快速、準(zhǔn)確的決策。 因此，更加高效的控制算法的設(shè)計(jì)和研究也是未來(lái)必須面臨的任務(wù)。 最后，提高避障小車的通用性和適應(yīng)性是未來(lái)研究的一個(gè)重要方向。 隨著避障小車的發(fā)展，可以將其應(yīng)用到各種不同的場(chǎng)景和領(lǐng)域，如醫(yī)療配送、倉(cāng)庫(kù)物料搬運(yùn)等。 因此，提高避障小車的適應(yīng)性和通用性，將有助于傳感器的精度、時(shí)間響應(yīng)速度以及無(wú)誤操作能力等方面的提高。

總之，未來(lái)基于STM32 的全向輪避障小車的研究方向?qū)⒏幼⒅仄渲悄芑?、控制算法、生產(chǎn)成本優(yōu)化以及其通用性和適應(yīng)性等多個(gè)方面的探究。 相信在不久的將來(lái)，基于STM32 的全向輪避障小車將會(huì)有著更加廣泛的應(yīng)用和更好的發(fā)展前景。