三路红外循迹超声波避障代码

根据提供的两个引用，我们可以看出这两个引用都是用于51单片机智能小车红外循迹+超声波避障实验的程序源代码。其中，引用使用的步进电机驱动芯片型号为ULN2003，引用使用的电机驱动芯片型号为L293D，电机型号为直流减速电机。因此，我们无法直接回答“三路红外循迹超声波避障代码”的问题，需要更多的信息才能回答。

相关问题

基于STM32F103C8T6的三路PID算法红外循迹超声波避障代码实现

这是一个比较复杂的项目，需要涉及到STM32的硬件控制和PID算法的理解。以下是一个简单的代码框架，可以作为参考：

#include "stm32f10x.h"
#include <stdbool.h>

// 定义红外循迹所使用的引脚
#define LEFT_TRACK_PIN GPIO_Pin_0
#define MIDDLE_TRACK_PIN GPIO_Pin_1
#define RIGHT_TRACK_PIN GPIO_Pin_2

// 定义超声波模块所使用的引脚
#define ECHO_PIN GPIO_Pin_3
#define TRIG_PIN GPIO_Pin_4

// 定义舵机所使用的引脚
#define SERVO_PIN GPIO_Pin_5

// 定义PWM输出口
#define PWM_PIN GPIO_Pin_6

// 定义PID参数
#define KP 1.0
#define KI 0.0
#define KD 0.0

// 定义PID结构体
typedef struct {
    float setpoint; // 目标值
    float last_error; // 上一次误差
    float error_sum; // 误差累积
    float kp, ki, kd; // PID参数
} pid_t;

// 初始化PID结构体
void pid_init(pid_t *pid, float kp, float ki, float kd) {
    pid->last_error = 0.0;
    pid->error_sum = 0.0;
    pid->kp = kp;
    pid->ki = ki;
    pid->kd = kd;
}

// 计算PID输出
float pid_compute(pid_t *pid, float input) {
    float error = pid->setpoint - input;
    float output = pid->kp * error + pid->ki * pid->error_sum + pid->kd * (error - pid->last_error);
    pid->last_error = error;
    pid->error_sum += error;
    return output;
}

// 初始化GPIO
void gpio_init() {
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure;
    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA | RCC_APB2Periph_GPIOB, ENABLE);

    // 红外循迹引脚配置
    GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = LEFT_TRACK_PIN | MIDDLE_TRACK_PIN | RIGHT_TRACK_PIN;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_IPU;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz;
    GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure);

    // 超声波模块引脚配置
    GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = ECHO_PIN;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_IPD;
    GPIO_Init(GPIOB, &GPIO_InitStructure);

    GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = TRIG_PIN;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_Out_PP;
    GPIO_Init(GPIOB, &GPIO_InitStructure);

    // 舵机引脚配置
    GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = SERVO_PIN;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_Out_PP;
    GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure);

    // PWM输出口配置
    GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = PWM_PIN;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AF_PP;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz;
    GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure);
}

// 初始化定时器
void timer_init() {
    TIM_TimeBaseInitTypeDef TIM_TimeBaseStructure;
    TIM_OCInitTypeDef TIM_OCInitStructure;

    RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_TIM3, ENABLE);

    TIM_TimeBaseStructure.TIM_Period = 20000 - 1;
    TIM_TimeBaseStructure.TIM_Prescaler = 72 - 1;
    TIM_TimeBaseStructure.TIM_ClockDivision = 0;
    TIM_TimeBaseStructure.TIM_CounterMode = TIM_CounterMode_Up;
    TIM_TimeBaseInit(TIM3, &TIM_TimeBaseStructure);

    TIM_OCInitStructure.TIM_OCMode = TIM_OCMode_PWM1;
    TIM_OCInitStructure.TIM_OutputState = TIM_OutputState_Enable;
    TIM_OCInitStructure.TIM_Pulse = 0;
    TIM_OCInitStructure.TIM_OCPolarity = TIM_OCPolarity_High;
    TIM_OC1Init(TIM3, &TIM_OCInitStructure);

    TIM_Cmd(TIM3, ENABLE);
    TIM_OC1PreloadConfig(TIM3, TIM_OCPreload_Enable);
}

// 获取红外循迹传感器的状态
void get_track_status(bool *left, bool *middle, bool *right) {
    *left = !GPIO_ReadInputDataBit(GPIOA, LEFT_TRACK_PIN);
    *middle = !GPIO_ReadInputDataBit(GPIOA, MIDDLE_TRACK_PIN);
    *right = !GPIO_ReadInputDataBit(GPIOA, RIGHT_TRACK_PIN);
}

// 发送超声波信号
void send_ultrasonic() {
    GPIO_SetBits(GPIOB, TRIG_PIN);
    Delay_us(10);
    GPIO_ResetBits(GPIOB, TRIG_PIN);
}

// 获取超声波模块的距离
float get_ultrasonic_distance() {
    uint32_t start_time, end_time;
    float distance;

    // 发送超声波信号
    send_ultrasonic();

    // 等待超声波返回信号
    while(!GPIO_ReadInputDataBit(GPIOB, ECHO_PIN));
    start_time = TIM_GetCounter(TIM2);
    while(GPIO_ReadInputDataBit(GPIOB, ECHO_PIN));
    end_time = TIM_GetCounter(TIM2);

    // 计算距离
    distance = (float)(end_time - start_time) * 0.017;
    return distance;
}

int main(void) {
    bool left, middle, right;
    float distance;
    pid_t pid;
    float pid_output;

    gpio_init();
    timer_init();
    pid_init(&pid, KP, KI, KD);

    while(1) {
        // 获取红外循迹传感器状态
        get_track_status(&left, &middle, &right);

        // 获取超声波模块距离
        distance = get_ultrasonic_distance();

        // 根据红外循迹和超声波模块的状态计算PID输出
        // ...

        // 根据PID输出控制机器人移动
        // ...
    }
}

需要注意的是，这只是一个简单的代码框架，具体的实现还需要根据实际情况进行调整和完善。同时，也需要了解STM32的硬件控制和PID算法的原理，才能更好地理解和实现这个项目。

stm32红外循迹和超声波避障会冲突吗

STM32红外循迹和超声波避障在原理上并不会冲突，但在实际运用中可能存在一些问题需要考虑。

红外循迹和超声波避障都是基于不同的传感器技术，用于检测和避开障碍物，以实现机器人的移动控制。

红外循迹原理是利用红外线传感器感知地面上的红外反射信号，通过检测黑线和白地之间的差异，从而确定机器人的运动方向。

超声波避障则是利用超声波传感器发射超声波信号，并通过接收返回的超声波信号来检测与物体之间的距离，以确定是否有障碍物。

在使用过程中，如果同时使用红外循迹和超声波避障，需要注意以下几点：

1.传感器选用：要选择不同的接口或引脚连接红外与超声波传感器，确保它们能够正常工作，不存在硬件上的冲突。

2.信号干扰：因为红外传感器和超声波传感器都属于接收和发送传感器，可能会对彼此的信号产生干扰。在设计电路时，要合理分离它们的供电与信号线，以减少干扰的可能性。

3.算法设计：机器人的控制算法需要根据红外循迹和超声波避障传感器返回的数据进行判断和决策。需要设计合适的算法，使机器人能够同时检测和处理两种传感器的数据，实现循迹和避障功能。

综上所述，STM32红外循迹和超声波避障可以同时使用，但在硬件连接和算法设计方面需要注意一些细节，以确保它们能够正常工作，并避免可能出现的冲突。