hal平衡小车避障代码

### 平衡小车避障代码实现

对于平衡小车的避障功能，可以采用分层策略来组合不同的行为算法。每个单独的行为只负责特定的任务，并接收完成该任务所需的输入数据[^1]。

下面是一个简单的Python伪代码示例，用于展示如何通过传感器读取障碍物距离并调整方向：

import time

class BalanceCar:
    def __init__(self):
        self.speed = 0.5  # 初始速度设置
        
    def read_distance(self):
        """模拟超声波或其他类型的测距仪"""
        pass
    
    def turn_left(self):
        print("转向左")
    
    def turn_right(self):
        print("转向右")

def avoid_obstacle(car: BalanceCar):
    distance = car.read_distance()
    if distance < SAFE_DISTANCE_THRESHOLD:
        if random.choice([True, False]):
            car.turn_left()
        else:
            car.turn_right()

while True:
    avoid_obstacle(balance_car_instance)
    balance_car_instance.move_forward()  
    time.sleep(LOOP_DELAY_TIME)  # 控制循环频率

此段代码展示了基本框架，在实际应用中还需要考虑更多因素如路径规划、动力学模型以及防止过拟合等问题。为了使决策过程更加稳健，可以在损失函数中引入熵奖励项和标签平滑技术以降低系统的自信度，从而获得更平稳的方向角变化[^2]。