【Gravity】Mind+掌控板进阶教程-项目十五 无人漫游车

2011年11月，总造价高达25亿美元的好奇号火星车发射升空。在砾石遍布的火星表面，带着探索火星生命元素的使命，好奇号无人漫游车每天都在缓慢移动着、寻找着。

在这个项目中，我们也将制作一台无人漫游车，并让它能够自行躲避障碍。

一般的避障小车会将超声波固定在车头检测障碍，当有障碍物的时候，就自动转左或转右，其实就是让小车一直向前“看”。在这个项目中，为了让小车更加“智能”，将会让小车向四周“看”，检测周围的障碍物，根据结果“智能”选择路线。

如何实现呢？一起来头脑风暴一下吧！

1、无人漫游车首先是一辆小车，参照“相扑机器人”，如何组装一辆车？

2、超声波传感器可以帮助小车“看见”障碍物，那么如何让它往四周“看”呢？借助什么硬件？

3、想一想，往四周“看”的超声波是不是有点像一个雷达？尝试将它简化为一个雷达，帮助小车判断周围路况，比如当小车前进方向的四周都被阻碍时，引导小车调头，原路返回！

4、雷达（详细介绍见核心知识点）可以通过360或180度扫描，反馈周围障碍物的距离和方位，并使用图形显示出来。刚好掌控板上有一块显示屏，能否在掌控板上做这样一个雷达网图呢？     

5、如何确定障碍物的方位呢？能否借助舵机带动超声波看见四周？考虑到这里的舵机是0-180度转动，所以可以采用180度的雷达网图。

6、如何画出雷达网图？如何实时画出障碍物的位置？这可能需要一点数学知识喔！

7、如何“智能”选择路线？

雷达，是英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写，意思为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。因此，雷达也被称为“无线电定位”。

有的雷达可以360度转动，用于定位附近的障碍物的距离和方位，并将数据传回电脑，通过雷达扫描图来实时显示。图中绿色圆点即为检测到的障碍物。

在初中数学中讲过，三角函数是将直角三角形的内角和它的两个边长的比值相关联，若已知斜边长R和其中一个内角的角度A，则两条直角边长可用三角函数表示，如下图。

在Mind+中，掌控板屏幕上建立的坐标系如下左图。前面讲过，使用超声波可以确定障碍物的距离。那么如何确定方位呢？

其实方位就是舵机转动的角度。舵机0-180度转动，在坐标系中可以表示为下图。

将舵机转动的角度结合超声波探测的距离，即可在坐标系中定位障碍物的位置。比如在角度A时，超声波测得障碍物距离为R，通过一定数学运算即可获得该障碍在坐标系中的位置。

参照下图，在雷达网图中，圆心的位置（x0,y0）是确定的，如果知道舵机角度A和距离R，那么由三角函数的知识，即可求得障碍物位置坐标（x1,y1）的值。

当超声波探测距离R随舵机角度A实时变化，根据上面的数学关系，障碍物位置坐标（x1,y1）也会实时变化。

通过上面这个方法，可以在屏幕上画出简易的雷达网图，还可以实时画出超声波检测的障碍物的位置。一起来看看如何实现吧！

这个项目将制作一台无人漫游车，使用舵机带动超声波进行转动，模拟雷达功能，在屏幕上实时显示雷达扫描图，并根据扫描结果，“智能”选择没有障碍的路线。

在项目实现的过程中主要有两个难点：

1、如何实现雷达扫描图？

2、如何“智能”行走？

先来解决问题2：如何“智能”行走？这里的“智能”其实是指小车行走的逻辑，在应对不同的路况时，做出合适的判断。那么行走的逻辑是什么呢？

为了简化分析，我们将小车的前进方向按照左、中、右划分为3个区间。如果采用优先转右的思路行走逻辑如流程图。

根据流程图可以看到，小车在行驶过程中，路线选择的优先级是区间2→区间1→区间3，分析如下：

￭ 扫描过后，当前方无障碍，小车直行；

￭ 当前方有障碍，先判断右侧，无障碍，小车转右后直行；

￭ 当前方和右侧都有障碍，再判断左侧，无障碍，小车转左后直行；

￭ 当左、中、右都有障碍，说明小车前方道路不通，小车调头后直行；

￭ 小车启动后检测前方是否有障碍，无障碍则一直行走，有障碍则停止运动，再重新扫描。

* 优先转右是指当前方有障碍，优先判断右侧。大家也可以采用优先转左，只需要将判断的优先级改为区间2→区间3→区间1。

再来解决问题1：如何实现雷达扫描图？超声波传感器的探测距离为5cm-300cm，但是实际不用探测那么远，假设车身长15cm，超声波探测的范围在60cm也就够用了。将60cm均匀分为3段，在屏幕上画出3个半圆，依次代表探测距离为0-20cm、20-40cm、40-60cm。再画几根线区分0-180度的扫描区间，即可完成雷达网格。

如何显示扫描的障碍呢？考虑到掌控板屏幕小、分辨率低、且只有黑白色，所以这里采用画线的方式显示障碍。如下图，无白线的区域表示没有障碍，有白线的表示有障碍，线的长短代表障碍距离的远近，线越短，说明距离越近！

这样如果扫描时，前方完全没有障碍，屏幕中将没有一点动态效果，为了显示扫描的过程，在雷达网图的最外侧弧线上，通过画点或画圆的方式，实时显示舵机的方位。

这样每次扫描时，可以根据外侧弧线的白点确定舵机方位，根据白线的长短判断障碍的距离。

解决了上面两个难题，一起来看看如何完整实现吧！首先，一步一步分解功能。

在后面项目实现过程中，可能会遇到各种各样的困难，尝试在下表中记录你遇到的问题和解决办法，便于以后出现类似问题时能更好的面对。

程序及实现效果如下：

舵机带动超声波0-180转动，检测障碍。在屏幕上显示雷达扫描图。

连线图：

* 注意在Mind+中加载舵机和超声波。

在功能一程序基础上，程序修改如下：

运行结果：将超声波固定在舵机上（可将胶带或胶枪固定），超声波随着舵机来回转动，在5-60cm范围内，如果有障碍，屏幕上将画出白线。

使用两个电机搭建一辆车。

连线图：

在功能分解部分，已经分析过小车行走的逻辑。也留下了一个问题：如何判断区间1、2、3是否有障碍呢？

从下面这张图可以看出，当掌控板屏幕面向小车行驶前方时，区间1对应舵机0-60度，区间2对应舵机60-120度，区间3对应舵机120-180度。

因为在上面程序中设定舵机每次转动6度，所以一个区间中，舵机会转动10次，即超声波进行10次检测。为了让障碍判断的更加准确，可以让舵机进行一次来回扫描。当在一个区间中，超声波来回超过10次检测到有障碍，可以大致确定这个方位一定是有障碍的。

将这种思路带到编程中，可以设定3个变量，分别累计3个区间超声波检测的情况，当超声波检测到一次障碍，变量加一，来回扫描一遍后，当这个变量大于10，则认为这个区间是有障碍的。

结合小车优先转左的行走逻辑，“智能”选择路线程序如下：

* 注意在Mind+中加载扩展板。

运行结果：上电后，舵机带动超声波0-180度扫描后，再180-0度扫描，同时在屏幕上显示雷达图。扫描一个来回后，小车“智能”行走，可以自行躲避障碍。

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