ESP32 MicroPython 小车红外自动寻迹与避障?

发布时间:2024年01月22日

1、小车超声波避障

实验目的
使用舵机水平扫描和超声波测距功能,实现小车自动避障行走
实验内容
小车控制舵机转动到中间位置,读取前方距离。如果前方距离达到设置的最小距离30cm,则小车停止前进。再控制舵机分别左右转动(水平扫描)测得左右两边的前方距离情况,判断哪边离障碍物远就往哪边转向。往复循环下去就可以实现前方避障功能
参考代码
参考代码文件可以在资料包文件夹“智能小车mpy例程\综合实验\04-小车超声波避障”文件夹下的main.py ,下面为完整代码内容:

'''
超声波避障小车
'''
from machine import Pin,Timer  #导入Pin引脚和Time定时器模块
from lcd import LCD20          #导入2.0寸LCD模块
import time
import car                     #导入小车控制模块
myCar=car.SERIAL_CAR() #构建小车控制对象
myCar.stop()                #停止下
#######################################################################
#颜色值定义,(R,G,B) 0~255代表颜色值
red = (255,0,0)         #红色
green = (0,255,0)       #绿色
blue = (0,0,255)        #蓝色
white = (255,255,255)   #白色
back = (0,0,0)          #黑色
#######################################################################
'''
舵机角度定义,左边脉宽,中间脉宽,右变脉宽
'''
MID_PWM  = 1500 #舵机中点脉宽

LEFT_PWM = MID_PWM + 700 #舵机左边脉宽

RIGHT    = MID_PWM - 700  #舵机右边脉宽
#######################################################################
#创建LCD对象 dir 显示方向为竖屏,1、3竖屏,2、4横盘
ld=LCD20(dir=1) 

# 整屏填充指定颜色
ld.fill(back)
ld.dText("超声波避障小车",10,10,color=white,size=3) #显示屏提示信息
myCar.servo(MID_PWM)           #舵机控制脉宽1500us,中间转动

dist = 0                       #超声波测距距离变量
car_pwm = 0                    #小车控制速度(pwm:0~100)表示停止到最快
car_dir = 0                    #小车转动方向 0-停止,1-正转,2-反转,3-左转,4-右转

#控制舵机角度并测量距离
def get_dist(servo_pwm):
    dTemp = 0
    myCar.servo(servo_pwm)      #控制舵机转动
    time.sleep_ms(200)          #延时50ms等待稳定
    dTemp = myCar.distance()    #读取测距距离,测距范围25cm~450cm

    if dTemp ==0 :              #测距限制,为0时表示远处盲区
        dTemp = 450             #设置最大距离
    elif dTemp <= 25:           #近距离盲区 表示靠近物体
        dTemp = 25
        pass
    
    return dTemp                #返回距离

##########################################################################

rightDist = 0  #右边距离
leftDist = 0   #左边距离
while True:

    dist = get_dist(MID_PWM)  #舵机控制中间位置测量距离
    if dist <= 30: #表示前面有遮挡,测量左边距离
        myCar.stop() #先停止小车
        time.sleep_ms(100) #等待一会
        
        leftDist = get_dist(LEFT_PWM) #测量左边距离
        time.sleep_ms(10)#等待一会
        
        rightDist = get_dist(RIGHT)  #测量右边距离
        time.sleep_ms(10)#等待一会
        
        dist = get_dist(MID_PWM) #回中
        time.sleep_ms(10)#等待一会
        
        if leftDist > rightDist: #左边距离大于右边距离
            myCar.left(30) #左转
        else :
            myCar.right(30) #右转
            
        time.sleep_ms(200) # 等待转弯时间s
        myCar.stop()
        time.sleep_ms(10)
        pass
    
    car_pwm = int(((0.3*dist) + 10))
    myCar.forward(40) 
    #显示屏显示距离结果
    ld.dText('距离-> '+"{:03d}".format(dist) + ' cm',10,80,white,size=3)
    time.sleep_ms(30)

实验结果
运行代码后,可以看到小车的显示屏显示出距离。发现前方距离太近后小车超声波左右转动,后自动选择左转或者右转。

在这里插入图片描述

2、 小车红外自动寻迹

实验目的
使用小车红外功能实现自动寻迹行走
实验内容
本实验需要用到黑线赛道地图,小车使用红外识别黑线功能,进行黑线赛道识别跟随。
参考代码
参考代码文件可以在资料包文件夹“智能小车mpy例程\综合实验\05-小车自动寻迹”文件夹下的main.py ,下面为完整代码内容:

'''
红外寻迹小车实验
'''
from machine import Pin,Timer  #导入Pin引脚和Time定时器模块
from lcd import LCD20          #导入2.0寸LCD模块
import time
import car                     #导入小车控制模块
from machine import Pin        #导入引脚控制模块
#######################红外感应读取变量##########################
myCar=car.SERIAL_CAR() #构建小车控制对象
myCar.stop()                   #停止下
#颜色值定义,(R,G,B) 0~255代表颜色值
red = (255,0,0)                #红色
green = (0,255,0)              #绿色
blue = (0,0,255)               #蓝色
white = (255,255,255)          #白色
back = (0,0,0)                 #黑色

#创建LCD对象 dir 显示方向为竖屏,1、3竖屏,2、4横盘
ld=LCD20(dir=1) 

# 整屏填充指定颜色
ld.fill(back)
ld.dText("寻迹小车",50,10,color=white,size=3) #显示屏提示信息

#######################红外感应读取变量########################
ir1 = 0           #红外1感应状态,左起第一个,检测到黑线为1,否则为0
ir2 = 0           #红外2感应状态,左起第二个,检测到黑线为1,否则为0
ir3 = 0           #红外3感应状态,左起第三个,检测到黑线为1,否则为0
ir4 = 0           #红外4感应状态,左起第四个,检测到黑线为1,否则为0
irData = 0x00     #巡线检测数据转换为16进制,方便逻辑操作
###############################################################
leftPWM = 10            #左轮电机控制PWM 变量
lastLeftPWM = 0
rightPWM = 10           #右轮电机控制PWM 变量
lastRightPWM = 0

normalPWM = 10       #小车直行行驶速度

yawMaxPWM = 30       #正常偏航最大速度
yawMinPWM = 5       #正常偏航最小速度

severeYawMaxPWM = 35 #严重偏航最大速度
severeYawMinPWM = 5 #严重偏航最小速度
#################################################################
#小车循迹处理函数,固右转调整
def car_adj_black4():
    global leftPWM           #全局变量声明
    global rightPWM          #全局变量声明
    global lastLeftPWM
    global lastRightPWM
    global ir1
    global ir2
    global ir3
    global ir4
    #########进入调整参数################
    LoutFlag = 0 #左边严重出界标志
    RoutFlag = 0 #右边边严重出界标志
    while True:
        ir1,ir2,ir3,ir4=myCar.ir()                   #读取红外巡线数据
##################################################################
        if ir1 == 1: # 最左侧检测到 严重出界
            rightPWM = severeYawMaxPWM   #右轮速度控制
            leftPWM =  severeYawMinPWM   #左轮速度控制
            RoutFlag = 1 #右出界标志
        if ir2 == 1:
            rightPWM = yawMaxPWM   #右轮速度控制
            leftPWM =  yawMinPWM   #左轮速度控制
            RoutFlag = 0 #解除严重出界标志
            LoutFlag = 0    #解除严重出界标志
##################################################################
        if ir4 == 1: # 最右侧检测到 严重出界
            rightPWM = severeYawMinPWM   #右轮速度控制
            leftPWM =  severeYawMaxPWM   #左轮速度控制
            LoutFlag = 1    #左出界标志
        if ir3 == 1:
            rightPWM = yawMinPWM   #右轮速度控制
            leftPWM =  yawMaxPWM   #左轮速度控制
            RoutFlag = 0 #解除严重出界标志
            LoutFlag = 0    #解除严重出界标志
##################################################################
        if LoutFlag == 0 and RoutFlag == 0:
            if ir1== 0 and ir2 ==0 and ir3== 0 and ir4 ==0: #正常 定速前进
                rightPWM = normalPWM   #右轮速度控制
                leftPWM =  normalPWM   #左轮速度控制
            pass
##################################################################
        #小车电机执行转速控制
        if lastLeftPWM != leftPWM or lastRightPWM != rightPWM:
            time.sleep_ms(30)        #延时等待串口通信
            myCar.lrForward(leftPWM,rightPWM)   #左轮前进
            lastLeftPWM = leftPWM
            lastRightPWM = rightPWM
            
###################################################################

while True:
    car_adj_black4() #小车巡线控制

实验结果
上传代码文件main.py到小车内部存储后,关闭电源再次打开,把小车放到赛道上,黑线位于小车中间,小车自动根据黑线轨迹行走。

在这里插入图片描述

3、 小车摄像头自动寻迹

实验目的
使用小车AI摄像头识别颜色功能,实现赛道黑线寻迹功。
实验内容
本次实验和上个红外寻迹实验类似,他们不同的是检测黑色线方式不一样,本次实验使用摄像头AI颜色识别黑线功能,实现对赛道黑线寻迹行走功能。
参考代码
参考代码文件可以在资料包文件夹“智能小车mpy例程\综合实验\06-小车摄像头自动寻迹”文件夹下的main.py ,下面为完整代码内容:

'''
AI摄像头巡线小车
'''
from machine import Pin,Timer  #导入Pin引脚和Time定时器模块
from lcd import LCD20          #导入2.0寸LCD模块
import car                     #导入小车控制模块
import cam                     #导入摄像头模块
import time
import ai                      #导入AI模块
from machine import UART       #串口模块

#颜色值定义,(R,G,B) 0~255代表颜色值
red = (255,0,0)  #红色
green = (0,255,0) #绿色
blue = (0,0,255)  #蓝色
white = (255,255,255) #白色
back = (0,0,0)    #黑色

#创建LCD对象 dir 显示方向为竖屏,1、3竖屏,2、4屏横
ld=LCD20()  #默认为竖屏1

# 整屏填充指定颜色
ld.fill(back)

myCam = cam.OV2640(frame=2)        #创建摄像头对象,图层为2层

myCam.framesize(cam.LCD240X240)    #显示屏对应的分辨率 方便显示
myCam.set_hmirror(0) #设置摄像头水平镜像关闭
myCam.set_awb_gain(0)              #设置取消平白平衡
#######################################################
uart1 = UART(1,115200,rx=18,tx=17)
myCar=car.SERIAL_CAR(uart1)      #构建小车控制对象
myCar.stop()                       #停止下

myAi = ai.colorDetection( color = ai.COLOR_BLACK,displayType=1) #启动黑色检测,LCD显示方式

myAi.start() #启动AI检测

tarNum = 0  #检测到目标数量
#检测到第一个目标的位置,用于计算中点位置
x0=0
x1=0
y0=0
y1=0 
midPointX = 0 #计算出X轴的中心点,90~150控制区域
#######################################################################
#读取检测结果,并计算中点位置返回坐标
def read_ai_data():
    v=myAi.read() #读取检测到数据
    n = v[0] #读取检测目标数量
    yMax = 0 #读取最大值
    iMax = 0 #最大值对应的索引
    if n > 0: #检测到目标
        yMax = v[2] #读取第一个Y轴左上角坐标的值 作为最大值
        for i in range(n): #遍历查找过滤检测目标为最靠近小车的目标坐标
            if yMax < v[(4*i)+2]: #查找最大值
                yMax = v[(4*i)+2]
                iMax = i #记录最大值对应的索引
            pass
        
        x0 = v[4*iMax+1] #读取底部检测对象的X轴坐标用于计算中点
        x1 = v[4*iMax+3]

        return ((x1 - x0)//2) + x0 #计算出X轴中心位置 ,用于控制调整位置 设置调整位置90~150,120为中心点
    else:
        return 0
    return 0
###########################小车速度控制变量#######################################
leftPWM = 10            #左轮电机控制PWM 变量
lastLeftPWM = 0
rightPWM = 10           #右轮电机控制PWM 变量
lastRightPWM = 0

normalPWM = 10       #小车直行行驶速度

yawMaxPWM = 30       #正常偏航最大速度
yawMinPWM = 5       #正常偏航最小速度

severeYawMaxPWM = 35 #严重偏航最大速度
severeYawMinPWM = 5 #严重偏航最小速度

#######################################################################
#AI摄像头巡线小车处理函数
def ai_car_adj_fun():
    global leftPWM           #全局变量声明
    global rightPWM          #全局变量声明
    global lastLeftPWM
    global lastRightPWM
    #########进入调整参数################
    LoutFlag = 0 #左边严重出界标志
    RoutFlag = 0 #右边边严重出界标志
    while True:
        midPointX = read_ai_data()  #读取中点位置
        if midPointX <= 47: #0~47 小车严重往左转向
            rightPWM = severeYawMaxPWM   #右轮速度控制
            leftPWM =  severeYawMinPWM   #左轮速度控制
            pass
        elif midPointX >= 48 and midPointX <= 95 : #48~95 小车往左转向
            rightPWM = yawMaxPWM   #右轮速度控制
            leftPWM =  yawMinPWM   #左轮速度控制
            pass
        elif midPointX >= 96 and midPointX <= 143 : #直行
            rightPWM = normalPWM   #右轮速度控制
            leftPWM =  normalPWM   #左轮速度控制
            pass
        elif midPointX >= 144 and midPointX <= 190 :
            rightPWM = yawMinPWM   #右轮速度控制
            leftPWM =  yawMaxPWM   #左轮速度控制
            pass
        elif midPointX >= 191:
            rightPWM = severeYawMinPWM   #右轮速度控制
            leftPWM =  severeYawMaxPWM   #左轮速度控制
            pass

        #小车电机执行转速控制
        if lastLeftPWM != leftPWM or lastRightPWM != rightPWM:
            time.sleep_ms(50)        #延时等待串口通信
            myCar.lrForward(leftPWM,rightPWM)   #左轮前进
            lastLeftPWM = leftPWM
            lastRightPWM = rightPWM
        time.sleep_ms(100)
##############################################################################################
while True:
    ai_car_adj_fun()

实验结果
上传好代码到小车内部存储后,重启电源放到赛道上,黑线位于小车中间即可实现黑线跟随

在这里插入图片描述
相关代码及固件:
https://download.csdn.net/download/lu330274924/88549191

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文章来源:https://blog.csdn.net/lu330274924/article/details/134475105
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