STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，由STMicroelectronics公司生产。在本项目中，我们利用STM32CubeMX配置工具和HAL库来开发一款具有超声波避障功能的智能小车。STM32CubeMX是STM32微控制器的配置和初始化工具，它提供了图形化界面，方便用户快速设置系统时钟、外设接口以及引脚复用等功能，大大简化了开发流程。 HAL（Hardware Abstraction Layer）库是STM32官方提供的一种面向对象的驱动库，它将底层硬件操作封装成了统一的接口，使得开发者可以专注于应用层的逻辑编写，而无需过多关注底层硬件细节。在这个项目中，HAL库被用于管理STM32的各种外设，如GPIO、TIM（定时器）、USART（串口通信）以及I2C（用于可能存在的传感器连接）等。 避障小车的核心功能包括以下几个部分： 1. **引脚分配表**：STM32的GPIO引脚需要正确配置以驱动电机、舵机和超声波传感器。引脚模式（输入/输出、推挽/开漏、速度等级等）和中断功能需要在STM32CubeMX中设置。例如，电机控制可能需要用到PWM输出，舵机控制通常通过GPIO的模拟脉宽调制实现。 2. **舵机控制**：舵机会根据接收到的脉冲宽度调整其转动角度，从而改变小车的方向。在STM32中，可以通过定时器配置PWM信号来控制舵机。HAL库提供API函数如HAL_TIM_PWM_Init()和HAL_TIM_PWM_PulseFinishedCallback()，用于初始化定时器和处理PWM脉冲。 3. **超声波数据接收**：超声波传感器（如HC-SR04）通过发送和接收超声波脉冲来测量距离。在STM32上，超声波的发射和接收通常通过GPIO控制。发送一个触发脉冲启动传感器，然后使用定时器检测回波时间。HAL_GPIO_WritePin()和HAL_GPIO_ReadPin()函数用于控制GPIO状态，而HAL_TIM_Encoder_Init()和HAL_TIM_Encoder_Start_IT()可以用于精确计时。 4. **避障算法**：根据超声波传感器返回的距离数据，小车需要有决策机制来判断是否需要避障。这可能涉及到简单的阈值判断，或者更复杂的路径规划算法。一旦检测到前方障碍物，可以通过控制舵机调整小车方向，或通过改变电机速度来避开。 5. **串口通信**：为了调试和监控小车状态，可能需要通过USART与PC或其他设备进行通信。HAL库的HAL_UART_Init()和HAL_UART_Transmit()等函数可以实现串口的初始化和数据发送。 6. **软件架构**：项目可能采用模块化设计，每个功能如电机控制、超声波测距、舵机控制等都有独立的函数或类。这样有利于代码的可读性和维护性。 通过以上介绍，我们可以看出，基于STM32CubeMX和HAL库的开发方式让开发智能小车的过程更加高效和便捷，同时保持了代码的可移植性和扩展性。对于初学者和经验丰富的开发者来说，都是一个很好的实践平台。

基于六自由度机械臂人工势场法避障代码仿真，可以与RRT算法结合使用，包含正逆解分析

基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip使用步骤如下： 因为有未知问题，需要把小车在gazebo中的启动，与tesorflow强化学习分开成两个文件夹，合在一起会报错 1.创建虚拟环境 NDDDQN 2.安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3.在两个工作空间进行编译 在catkin_ws和catkin_ws1分别编译： catkin_make 基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于

预警车正常是在指定的区域线路上进行巡检，通过超声波进行避障，当需要到另外一个区域巡检或者到指定地点执行任务时，需要一个最优路径算法。如图7，作为医疗场所的剖面图，对占有面积的“小车区域”使用广度优先搜索的方法，从起点开始上下左右四方向搜索，就如同小车在图像中运动一样，搜索步长设置为车身的像素长度；即只移动小车的中心点，然后通过检查小车面积占据的方位内，是否有像素点为 0 来判断小车是否碰到障碍，将没有障碍位置的可行路径进行标记，同时记录到达该点的前一个点的坐标。如果判断小车行驶到终点则退出搜索，然后通过回溯得到从起点至终点的最短路径。将起点的灰度像素值设置为（255 + 127）/ 2 = 191，相对的，终点像素设置为（255 - 127）/ 2 = 64，这里的191、64没有额外的含义，只是用来表示区分，再通过BFS算法得到的路径，就是整个地图的最短路径。

基于激光雷达无人机避障系统，内含详细的教程和源码以及对应的视频。可用于参考作为毕业设计和其他创新创业项目。

单片机实验周内容，部分仿真加程序

复旦大学电子系统导论大作业-小车避障与绕桩.zip

DWA（Dynamic Window Approach）算法是一种用于机器人路径规划的算法，它由Andrew Kelly和Lydia E. Kavraki于1996年提出。DWA算法特别适用于在动态环境中进行机器人的实时路径规划，如无人驾驶汽车、无人机（UAV）和移动机器人等。以下是DWA算法的详细解释： ### 1. 算法原理 DWA算法的核心思想是在机器人的控制空间中搜索一个可行的控制序列，使得机器人能够在避免碰撞的同时，尽可能快速地达到目标位置。 ### 2. 算法步骤 DWA算法通常包括以下步骤： #### 2.1 初始化 - 确定机器人的初始位置和目标位置。 - 定义机器人的动力学模型和运动学约束。 #### 2.2 控制空间采样 - 在给定的时间间隔内，从控制空间中随机采样一系列的控制输入（如速度、加速度、转向角等）。 #### 2.3 预测模型 - 对于每个采样的控制输入，使用机器人的动力学模型预测未来一段时间内机器人的位置和姿态。 #### 2.4 碰撞检测 - 对于每个预测的未来状态，检查是否存在碰撞风险。这通常涉及到与环境障碍物的几何关系检查。

红外遥控的超声波避障小车

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