ARM控制器驱动的轮式机器人避障系统设计与模糊控制

"基于ARM的轮式机器人避障系统设计，通过多传感器融合和模糊控制技术提高了机器人在未知环境中的避障能力。该系统利用ARM控制器处理来自多路传感器的障碍物距离信息，根据不同的距离信息制定模糊控制算法，以控制机器人的运动状态。在实际应用中，根据机器人反馈信息动态调整参数，实现精确避障。这种方法对于解决无人驾驶领域的避障问题具有广泛的应用前景。" 基于ARM的轮式机器人避障系统设计是智能机器人领域的一个重要研究方向。在这个系统中，ARM处理器扮演了核心控制器的角色，它具有高效能、低功耗的特点，适合实时处理大量数据，是构建机器人控制系统的基础。论文提出将多传感器融合技术与模糊控制技术相结合，以提升机器人的避障性能。 多传感器融合技术是利用多个不同类型传感器（如超声波传感器、激光雷达、红外传感器等）收集环境信息，通过整合这些信息来提高感知精度和鲁棒性。在避障系统中，不同传感器可以探测不同范围和类型的障碍物，确保全方位无死角的感知能力。例如，超声波传感器适用于短距离检测，而激光雷达则能提供更远距离和更精确的距离信息。 模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制策略，它允许在不确定性和不精确信息下进行决策。在避障场景中，根据传感器提供的障碍物距离，可以构建模糊规则库，定义不同距离下的机器人动作。例如，当障碍物很近时，模糊系统会指示机器人立即停止或改变方向；当障碍物较远时，机器人可能选择保持当前速度或缓慢调整路径。 在实际操作中，系统会根据轮式机器人实时反馈的状态信息（如位置、速度、传感器读数等）动态调整模糊控制参数，确保避障策略的适应性和灵活性。这种自适应能力使得机器人能够在复杂多变的未知环境中有效地避开障碍物。 实验结果证明，基于ARM的轮式机器人避障系统能够有效解决无人驾驶过程中的避障问题，显示出良好的避障性能和稳定性。由于其灵活性和实用性，该系统有巨大的潜力应用于各种自动化运输、监测和救援等无人车辆中，为未来智能交通和物联网的发展提供了有力的技术支持。