基于Arduino的寻迹小车高斯分布滤波的原理及代码实现

寻迹小车是一种基于Arduino开发的机器人，它可以根据环境中的黑线进行自主寻路。但是在实际应用中，由于各种干扰因素的存在，小车在行进过程中可能会出现一些误差，导致其偏离原本的轨迹。因此，我们可以利用高斯分布滤波技术对小车的传感器数据进行滤波处理，从而提高小车的定位精度。

高斯分布滤波是一种常用的信号处理算法，其基本思想是利用高斯分布函数对输入数据进行加权平均，从而消除噪声干扰和误差。在寻迹小车中，我们可以将传感器采集到的数据看作输入信号，对其进行高斯分布滤波处理，从而得到更加准确的数据，提高小车的控制精度。

下面是基于Arduino的寻迹小车高斯分布滤波的代码实现：

#include <Wire.h>
#include <LiquidCrystal_I2C.h>

//定义传感器引脚
int sensorPin[5] = {2, 3, 4, 5, 6};
//定义采样次数
int sampleTime = 5;
//定义采样间隔
int sampleInterval = 2;
//定义传感器数据数组
int sensorData[5][5];

//定义LCD显示屏
LiquidCrystal_I2C lcd(0x27, 16, 2);

void setup() {
  //初始化LCD
  lcd.init();
  lcd.backlight();

  //初始化传感器引脚
  for(int i=0; i<5; i++){
    pinMode(sensorPin[i], INPUT);
  }
}

void loop() {
  //采集传感器数据
  for(int i=0; i<5; i++){
    for(int j=0; j<sampleTime; j++){
      sensorData[i][j] = analogRead(sensorPin[i]);
      delay(sampleInterval);
    }
  }

  //对传感器数据进行高斯分布滤波处理
  for(int i=0; i<5; i++){
    int sum = 0;
    for(int j=0; j<sampleTime; j++){
      sum += sensorData[i][j];
    }
    int average = sum / sampleTime;
    int variance = 0;
    for(int j=0; j<sampleTime; j++){
      variance += (sensorData[i][j] - average) * (sensorData[i][j] - average);
    }
    variance = variance / sampleTime;
    int std = sqrt(variance);
    int filteredData = 0;
    for(int j=0; j<sampleTime; j++){
      if(abs(sensorData[i][j] - average) <= std){
        filteredData += sensorData[i][j];
      }
    }
    filteredData = filteredData / sampleTime;
    sensorData[i][4] = filteredData;
  }

  //显示传感器数据
  lcd.clear();
  lcd.setCursor(0, 0);
  lcd.print("Sensor Data:");
  lcd.setCursor(0, 1);
  for(int i=0; i<5; i++){
    lcd.print(sensorData[i][4]);
    lcd.print(" ");
  }
  delay(100);
}

在上面的代码中，我们首先定义了传感器引脚和采样参数，然后在`setup()`函数中初始化了传感器引脚和LCD显示屏。在`loop()`函数中，我们首先采集了传感器数据，并将其存储在一个二维数组中。然后对每个传感器的数据进行高斯分布滤波处理，得到滤波后的数据。最后将滤波后的数据显示在LCD屏幕上。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据实际情况调整采样参数和滤波参数，以达到最佳的滤波效果。