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STM32无人小车自主避障系统概述

基于STM32的无人小车自主避障系统是一种嵌入式智能控制系统，通过传感器实时采集环境数据，结合算法实现路径规划与动态避障。STM32微控制器作为核心处理单元，负责传感器数据融合、电机控制及决策逻辑执行。

系统硬件组成

主控模块：STM32F103/F407系列芯片，具备高性能Cortex-M内核，支持PWM输出、多路ADC采集及定时器中断，满足实时控制需求。
传感器模块：

• 超声波传感器（HC-SR04）：测量前方障碍物距离，典型探测范围2cm–400cm。
• 红外避障传感器：检测近距离障碍物（10–80cm），响应速度快。
• MPU6050陀螺仪：辅助小车姿态校正，防止运动偏移。
  驱动模块：L298N电机驱动板，控制直流电机转速与方向，支持PWM调速。

软件设计关键点

数据采集与处理：

• 超声波传感器通过定时器捕获回波信号，距离公式为：
  [
  \text{距离} = \frac{\text{高电平时间} \times \text{声速}(340\text{m/s})}{2}
  ]
• 红外传感器输出数字信号，直接通过GPIO读取状态。

避障算法：

• 阈值判断法：当障碍物距离小于设定阈值（如20cm），触发转向或停止。
• 模糊控制算法：根据多传感器输入动态调整转向角度，提高复杂环境适应性。

电机控制：

• 使用STM32的PWM模块生成占空比信号，调节电机速度。
• 典型代码片段（HAL库）：

  TIM_OC_InitTypeDef sConfigOC;sConfigOC.Pulse=500;// 占空比50%（假设ARR=1000）HAL_TIM_PWM_ConfigChannel(&htim2,&sConfigOC,TIM_CHANNEL_1);HAL_TIM_PWM_Start(&htim2,TIM_CHANNEL_1);

系统优化方向

多传感器融合：结合超声波与红外数据，通过卡尔曼滤波减少误检。
低功耗设计：采用STM32的休眠模式，在空闲时降低功耗。
无线通信扩展：添加蓝牙或Wi-Fi模块（如ESP8266），实现远程监控与参数调整。

典型应用场景

• 室内清洁机器人路径避障
• 仓库AGV小车货物运输
• 教育领域嵌入式系统教学案例

该系统设计平衡成本与性能，适合快速原型开发及进一步功能扩展。

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