一.前言 最近在公司学习Arduino uno ,用它实现小车超声波避障功能.实现的功能很简单,就是在小车前方挂一个超声波模块,当碰到障碍物时,会通过舵机进行摆头,判断两边的距离,进行左右转弯.但是碰到了这样一个问题,舵机库和pwm输出冲突,当舵机旋转时,pwm输出函数analogWrite()不管用了. 二.解决 先分析一下问题产生的原因,我们之前如果想控制舵机,比较常见的方法就是调用舵机库: #include <Servo.h> Servo myservo;  // create serv

流程图 硬件 mega2560 // Pin 13 has an LED connected on most Arduino boards. // give it a name: #include<string.h> //变量IO口定义 int a; int a1=-1; int a2=-1; int a3=-1; char a11; char a22; char a33; int out13 = 13; int in12 = 12; int out1 = 11; int out2 = 10;

标签:  Arduino  乐高  机器人 创客对于成年人来说,多半是科技娱乐,或者是一种是一种向往科技的人生态度,总是希望自己不仅可以看到或者听到科技的资讯,还希望能够亲身制作科技玩意,从而更好地体验科技. 说到科技娱乐,也就是做东西,不需要什么指标,高兴即可,所以做些容易的,也是OK的.这次带来的作品又是Arduino与乐高结合的小车,小车具有简单的避障和寻线功能. 避障传感器是夏普GP2Y0A21红外测距传感器,它是模拟量传感器,该传感器测距范围为10cm~80cm.Arduino模拟量信

转载请注明:@小五义 http://www.cnblogs.com/xiaowuyi 欢迎加入讨论群 64770604   一.实验器材 1.TPYboard V102板  一块 2.电机驱动模块L298N   一个 3.电机 两块 4.小车底盘 5.超声波模块 6.5110屏  一块 二.超声波模块 1.什么是超声波模块 超声波传感器是利用超声波的特性研制而成的传感器, 它是通过传送一个超声波(远高于人的听觉范围)和提供一个对应于爆裂回声返回到传感器所需时间的输出脉冲来工作的.超声波传感器在非

37款传感器与模块的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止37种的.鉴于本人手头积累了一些传感器和模块,依照实践出真知(一定要动手做)的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一动手试试做实验,不管成功与否,都会记录下来---小小的进步或是搞不定的问题,希望能够抛砖引玉. [Arduino]168种传感器模块系列实验(资料+代码+图形+仿真) 实验四十五:红外避障传感器模块(光电接近开关) 红外对管 是红外线发射管与光敏接收管,或者红外线接收管,或者红外线接收头配合

转载请注明:@小五义 http://www.cnblogs.com/xiaowuyi 欢迎加入讨论群 64770604 感谢山东萝卜电子科技公司授权   一.实验器材 1.TPYboard V102板  1块 2.电机驱动模块L298N   1个 3.电机 2块 4.小车底盘 1个 5.超声波模块 1个 6.舵机 1个 7.SG90舵机支架 1个 8.超声波云台支架 1个 二.超声波模块 1.什么是超声波模块 超声波传感器是利用超声波的特性研制而成的传感器, 它是通过传送一个超声波(远高于人的听

摘要 通过前面的基础学习,本章进入最为激动的机器人自主导航的学习.在前面的学习铺垫后,终于迎来了最大乐趣的时刻,就是赋予我们的miiboo机器人能自由行走的生命.本章将围绕机器人SLAM建图.导航避障.巡航.监控等内容展开.本章内容: 1.在机器人上使用传感器 2.google-cartographer机器人SLAM建图 3.ros-navigation机器人自主避障导航 4.多目标点导航及任务调度 5.机器人巡航与现场监控 2.google-cartographer机器人SLAM建图 主流的激

移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航,而实现机器人自主导航有个基本要求--避障.避障是指移动机器人根据采集的障碍物的状态信息,在行走过程中通过传感器感知到妨碍其通行的静态和动态物体时,按照一定的方法进行有效地避障,最后达到目标点.实现避障与导航的必要条件是环境感知,在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息,包括障碍物的尺寸.形状和位置等信息,因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用.避障使用的传感器主要有超声传感器.视觉传感器.红外传感器.激光传感器等. 目前

源:机器人局部避障的动态窗口法(dynamic window approach) 首先在V_m∩V_d的范围内采样速度: allowable_v = generateWindow(robotV, robotModel) allowable_w = generateWindow(robotW, robotModel) 然后根据能否及时刹车剔除不安全的速度: for each v in allowable_v for each w in allowable_w dist = find_dist(v,

智能循迹避障小车 →视频链接← 抢答器

Dynamic Window Approach(DWA)是重要的局部轨迹规划算法,ROS中使用了DWA算法获得了很好的局部路径规划的效果.具体的教程可参考官方的导航调试资料Navigation Tuning Guide.ROS的DWA(dwa_local_planner)应用到新机器人调试时,有一些技巧需要注意的,这里做一些总结. 1.设置坐标系和话题 需要订阅的话题: 里程计话题:/odom 需要设置的坐标系:包含/map,/odom,/base_footprint 2.参数调试 a.加速度的

以下大部分内容参考自 ros_by_example_hydro_volume_1.pdf local costmap 是怎么生成的?跟三维点云有什么关系? global costmap在没有全局地图下怎么办? 要实现标题所述功能: 需要配置local costmap和global costmap 在move_base里默认用到的costmap(这一点在论文:ROS Navigation: Concepts and Tutorial 3.6最后一段节有说到,而且说明了怎么配置layered cos

ppt做完了但是不知道怎么用博客园发ppt!只能发几个图片了

实验名称:Arduino智能小车组装和综合测试 实验小组成员:20135223何伟钦 20135234马启扬 20135229吕松鸿 实验日期:2015.10.27—2015.11.3 实验时长:24h-48h 一.实验前的学习准备 第一步:将光盘资料全部复制到您的电脑保存好(此步骤有利于各类驱动文件的安装和软件的运行). 第二步:新手操作学习板之前一定要先认真看光盘的<2.开发环境>,其中包括驱动和开发软件的安装. 第三步:认真按照视频教程连接小车底板和接线,装好驱动程序和各类随机必备的软件

亚博 Arduino智能小车实践报告 一．     程序安装准备 首先安装了Arduino板载USB转串口CH340驱动安装包, 若上述程序安装成功,则可以在我的电脑中找到相应的端口 本机端口号为COM3 然后安装了Arduino开发软件arduino-1.0.5-windows. 安装好后可以打开界面 对钩是编译程序, 向右的箭头是编译程序加烧录程序 烧录成功后会出现以下界面 右上角那项是在用超声波时检测精确数据时使用, 可以看到数据时分的精确 这里右下角应该选择9600baud 注意:每一次

Arduino Author: Andrew.Du 基础 基础语法: setup() loop() pinMode(引脚,模式) pinMode(13,OUTPUT):设置13号引脚为输出 //在使用输入或输出功能前,你需要先通过pinMode() 函数配置引脚的模式为输入模式或输出模式. --- digitalWrite(引脚,HIGH/LOW) 把引脚电平拉高拉低 digitalWrite() 让其输出高电平或者是低电平 digitalRead() 函数读取外部输入的数字信号 int val

近日公司的项目重心要往米思齐的Arduino图形化编程上转移了,需要我将STM32和Arduino的IIC通讯调通.之前Arduino并没怎么使用过,仅仅是将超声波的代码移植成TOF激光测距而已.网上并没见到STM32与Arduino的IIC通讯实例,唯一的线索是APM中有这部分代码,因为APM的超声波模块与飞控之间是有一个Arduino芯片进行信息交互的,而飞控与Arduino的通讯方式就是IIC. 在直接使用之前MPU6050的IIC协议与Arduino进行通讯无反应之后,懒得去查看APM源

Audrion小车实验过程 一.实验过程 拷贝光盘文件,安装驱动及Arduino软件,观看了教学视频,明白了软件操作界面的各类按钮的含义,进行了事例的上传实验. 接下来就进行了小车的安装工作,这部分不算难,但却针对我们这样动手能力比较强的同学来说是一种乐趣,根据教学视频一步步做下来,很快就完成了小车的安装. 图为小车地板相关器件的安装 图为小车上部器件的安装. 接下来,小组成员进行了智能小车的调试工作,相对来说需要弄清的就是清楚对应视频中所提到各个小灯的区分. 我们分别进行了:黑白线识别模块调试

本来打算用一周时间好好研究下基于Arduino开发板的小车实验,结果实际上两天就完成了小车可玩的各种功能,包括完成特定动作组合,黑线循迹,(带后退)红外避障和(带舵机)超声波避障,超声波测距,红外遥控和蓝牙控制.

耳熟能详的人工智能   深蓝Deep Blue是美国IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑,重1270公斤,有32个大脑(微处理器),每秒钟可以计算2亿步."深蓝”输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万局.   Siri是一款内建在苹果iOS系统中的人工智能助理软件.此软件使用自然语言处理技术,使用者可以使用自然的对话与手机进行互动,完成搜寻资料.查询天气.设定手机日历.设定闹铃等许多服务. 在全球四大语音助手中,微软的Cortana和苹果Siri目前处于落后水平,谷歌助手和亚马逊Alexa已经进