小车自动避障与路径规划
车辆自主避障算法
车辆自主避障算法引言车辆自主避障算法是指通过计算机算法和传感器技术，使车辆具备识别障碍物并自动避开的能力。
该算法在现代智能交通系统和自动驾驶技术中扮演着重要角色。
本文将全面、详细、完整地探讨车辆自主避障算法的原理、应用以及未来发展方向。
原理1. 传感器数据采集车辆自主避障算法依赖于传感器数据的准确采集。
常用的传感器包括激光雷达(Lidar)、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以提供精准的距离和位置信息，摄像头可以获取图像数据，超声波传感器可以测量距离。
2. 障碍物识别通过分析传感器数据，算法可以识别出障碍物的位置、大小和形状。
常用的障碍物识别算法包括基于深度学习的目标检测算法和特征提取算法。
3. 路径规划一旦识别出障碍物，算法需要确定车辆的最佳路径以避开障碍物。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和最小耗散算法。
4. 控制与执行最后，算法需要将路径规划结果转化为车辆的控制指令。
这些指令可以是油门、刹车和转向角度等。
应用车辆自主避障算法在许多领域都有广泛应用。
1. 自动驾驶汽车自动驾驶汽车是车辆自主避障算法的重要应用之一。
通过将该算法与其他感知、定位和决策算法相结合，车辆可以根据周围环境自主规划行驶路线并避开障碍物。
2. 物流和仓储机器人物流和仓储机器人也需要具备自主避障能力，以有效地处理货物并避免碰撞。
车辆自主避障算法可以使机器人智能地规避障碍物，提高工作效率和安全性。
3. 农业机器人农业机器人可以利用车辆自主避障算法在农田中自主行驶，避开障碍物并完成播种、浇水等任务。
这为农业生产带来了更高的自动化水平和生产效率。
发展趋势1. 深度学习的应用随着深度学习技术的发展，越来越多的研究将深度学习与车辆自主避障算法相结合。
深度学习可以提取传感器数据中的高级特征，从而提升障碍物识别的准确性和效率。
2. 多传感器融合为了提高避障的可靠性，研究人员正在研究如何将多种传感器的数据融合起来。
通过综合使用激光雷达、摄像头和超声波传感器等多种传感器，可以得到更全面、准确的环境感知信息。
基于Android的智能小车控制及路径规划
目录
01 一、智能小车控制
02 二、路径规划
03 三、Android开发
04 四、传感器应用
05 五、实例分析
随着科技的快速发展，智能小车已经成为了人们研究的热点领域之一。基于 Android系统的智能小车控制及路径规划更是备受。本次演示将介绍智能小车 控制的基本原理、路径规划的方法，以及如何在Android系统中实现这些功能。
1、A*算法
A算法是一种经典的图搜索算法，它通过评估代价函数来找出从起点到终点的 最短路径。在Android系统中，我们可以使用A算法来实现小车的路径规划。 首先，将小车的行驶环境转化为二维网格图，每个网格点表示一个地理位置。 然后，从小车的起点开始搜索，依次遍历周围的网格点，并计算代价函数，直 到找到终点为止。
2、代码开发
代码开发是Android开发的核心环节，它包括应用程序的开发和底层驱动程序 的编写。在智能小车的控制及路径规划中，我们需要通过代码实现无线通在智能小车的控制及路径规划中起着至关重要的作用。通过内置或外接 传感器，Android系统可以获取小车及周围环境的实时信息，从而实现自动控 制和路径规划。
2、Dijkstra算法
Dijkstra算法也是一种常用的图搜索算法，它通过逐步扩展节点来找出从起 点到各个节点的最短路径。在Android系统中，我们可以使用Dijkstra算法来 实现小车的路径规划。首先，将小车的行驶环境转化为二维网格图，每个网格 点表示一个地理位置。然后，从小车的起点开始扩展，逐步遍历周围的网格点， 并计算代价函数，直到所有节点都被遍历为止。
三、Android开发
Android开发是基于Java或Kotlin语言进行的，它包括界面设计、代码开发等 环节。在智能小车的控制及路径规划中，Android开发可以为其提供强大的功 能和智能化。
无人驾驶汽车的自动避障技术
无人驾驶汽车的自动避障技术无人驾驶汽车作为一项创新而备受关注。
它们能够在没有人类驾驶员的情况下自动在道路上行驶，从而提供更安全、高效和便捷的交通方式。
然而，无人驾驶汽车在面对复杂的道路环境和障碍时，需要依靠自动避障技术来确保行驶安全。
本文将探讨无人驾驶汽车的自动避障技术，并分析其应用和发展前景。
一、无人驾驶汽车的自动避障技术概述自动避障技术是指无人驾驶汽车通过利用各种传感器和算法，实时感知和分析道路环境中的障碍物，并自主地采取避让行动以确保行驶安全的能力。
这些传感器可以包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
通过对传感器数据的处理和分析，无人驾驶汽车能够识别和预测可能的障碍物，并根据预测结果进行规避操作。
二、传感器技术在自动避障中的应用传感器技术是实现无人驾驶汽车自动避障的关键。
不同类型的传感器可提供不同类型的信息，从而增强无人驾驶汽车的感知和判断能力。
以下是几种常用的传感器技术及其在自动避障中的应用：1. 激光雷达：激光雷达通过发射激光束来测量距离和检测周围环境。
无人驾驶汽车利用激光雷达可以实时获取周围物体的距离和形状信息，并对可能的障碍物进行识别和分类。
2. 摄像头：摄像头能够捕捉道路图像并进行图像处理。
通过图像识别和计算机视觉技术，无人驾驶汽车可以识别并分类道路上的交通标志、行人、车辆等，从而判断障碍物类型和位置。
3. 超声波传感器：超声波传感器通过发射超声波信号并捕捉回波来测量与障碍物的距离。
无人驾驶汽车可以利用超声波传感器来检测周围物体，并根据距离信息进行避让操作。
三、自动避障算法与决策系统除了传感器技术，自动避障还需要强大的算法和决策系统来处理传感器数据、分析道路环境和作出决策。
以下是几种常见的自动避障算法：1. 障碍物检测和分类算法：该算法通过对传感器数据进行处理和分析，识别和分类障碍物。
例如，当摄像头检测到行人时，算法能够将其识别为障碍物，并作出避让决策。
2. 避障路径规划算法：该算法根据传感器数据和目标位置，计算出一条避开障碍物的路径。
智能小车的避障及路径规划
论文分析研究了“探索者”号智能小车的运动系统，给出了小车的理想运动方程为进一步研究 打下了理论基础。
关键词：自主地面行驶车辆路径规划避障模糊控制方法控制体系结构
东南大学硕士学位论文
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｇｒｏｕｎｄ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｈａｖｅ ｍａｎｙ ｖａｌｕａｂｌｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｔｈａｔ ｃａｎ ｂｅｎｅｆｉｔ ｈｕｍａｎ ｂｅｉｎｇｓ ｉｎ ａｌｌ ｆｉｅｌｄｓ ｏｆ ｍｏｄｅｒｎ ｌｉｆｅ Ｓｅｖｅｒａｌ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ＡＧＶ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｉｎｃｌｕｄｅ：Ｐａｔｈ Ｐｌａｎｎｉｎｇ，Ｏｂｓｔａｃｌｅ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ，Ｐｅｒｃｅｐ６０ｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ；Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｅｔｃ．Ａｌｌ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｗｏｒｋ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｒｅ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｌｙ ｂｕｔ ａｌｓｏ ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｆｏｕｒ－ｗｈｅｅｌｅｄ ｖｅｈｉｃｌｅ “Ｅｘｐｌｏｒｅｒ＇’．Ｔｈｅ ｍａｉｎ ｃｏｎｔｅｎｔ ａｎｄ ａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓ ａｒｅ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ：
七十年代中后期，机器人三维立体视觉开始发展起来。１９７３～１９８０年期间，Ｓｔａｎｆｏｒｄ大学的Ｈａｎｓ Ｍｏｒａｖｅｃ研制出了第一个机器人三维立体视觉系统。该系统采用一台黑白摄像机，能够检测出室内 环境中的多边形物体．之后又进行了双摄像机机器人立体视觉系统的研究。在该实验中，ＡＧＶ的运 动控制系统包括了一个路径规划器和一个避陴控制器。感知系统使用了择重算法。１（Ｍｏｒａｖｅｃ，１９７７）。 这种算法的基本思路是从环境信息中选出特异的特征量。它能跟随并匹配３０种图像特性，并最终为 导航提高－Ｎ稀疏的环境图。该机器人在室内每移动Ｉ米需要１０多分钟。在室外，由于无法识别阴 影等复杂自然图像．它最多只能走１５米。Ｍｏｒａｖｅｅ的研究第一次较全面地府用了三维信息来表述车 辆行驶环境。同时，这一研究也表明应用立体视觉描述动态室外环境是非常困难的。
避障路径规划的算法研究
避障路径规划的算法研究避障路径规划是在机器人、无人驾驶等领域中非常重要的技术，用于避免机器人或车辆在运动过程中遇到障碍物。
随着科技的不断发展，避障路径规划算法的研究也越来越受到。
本文旨在探讨避障路径规划算法的研究现状、方法及其优缺点，展望未来的研究方向，并对其进行详细综述。
避障路径规划算法的研究始于20世纪80年代，随着计算机技术和机器人技术的不断发展，越来越多的学者投入到该领域的研究中。
目前，国内外的研究现状主要包括以下几种方法：基于几何的方法：该方法利用几何学的原理，通过计算机器人与障碍物之间的距离和角度来确定避障路径。
代表性的算法有欧几里得距离算法和可视图法。
基于搜索的方法：该方法通过搜索算法来寻找机器人从起始点到目标点的最优路径，同时避免障碍物。
代表性的算法有A*算法、Dijkstra 算法和Bellman-Ford算法等。
基于概率的方法：该方法通过概率论的原理，建立机器人与障碍物之间的概率模型，从而确定避障路径。
代表性的算法有粒子群算法和遗传算法等。
本文采用基于搜索的方法研究避障路径规划算法，具体实现过程如下：建立机器人运动的数学模型，包括机器人的运动学参数、动力学参数和环境参数等；利用A*算法搜索出机器人从起始点到目标点的最优路径；在搜索过程中，将障碍物作为约束条件加入到搜索过程中，避免机器人与障碍物碰撞；研究结果通过实验验证，本文所研究的避障路径规划算法可以在不同的场景下有效地避开障碍物，找到最优的路径。
同时，该算法具有较低的时间复杂度，可以在实时性要求较高的场景下应用。
然而，该算法仍存在一些局限性，例如在复杂环境下搜索效率有待进一步提高。
本文对避障路径规划算法进行了详细综述，并提出了基于搜索的避障路径规划算法。
通过实验验证，该算法可以有效地避开障碍物，并在不同的场景下找到最优路径。
然而，该算法仍存在一些局限性，未来研究可以以下几个方面：复杂环境下的避障路径规划：针对复杂环境下的避障路径规划，可以研究更为高效的搜索算法，提高算法的搜索效率和鲁棒性；多机器人协同避障：针对多机器人协同运动时的避障问题，可以研究多机器人之间的协调与协作机制，实现多机器人的协同避障；动态环境下避障路径规划：针对动态环境下的避障路径规划，可以研究环境模型的动态更新与预测方法，以适应环境的变化；混合智能避障路径规划：将传统方法与智能方法相结合，利用混合智能优化算法进行避障路径规划，提高算法的性能与适应性。
无人驾驶车辆路径规划与避障算法设计
无人驾驶车辆路径规划与避障算法设计无人驾驶车辆是当今科技发展的热点之一，它不仅代表了未来智能交通的方向，也是人工智能与自动化技术相结合的杰作。
路径规划与避障算法是实现无人驾驶车辆安全行驶的关键之一。
本文将针对无人驾驶车辆的路径规划与避障算法设计进行讨论。
路径规划是指从起始点到目标点寻找一条最佳路径的过程。
在无人驾驶车辆中，路径规划算法需要考虑到道路网络、交通流量、限制条件以及车辆自身的状态等因素。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和动态规划等。
在无人驾驶车辆中，通常采用A*算法来进行路径规划。
A*算法是一种基于启发式搜索的路径规划算法，其通过评估每个节点的代价函数来选择最佳路径。
代价函数通常由实际距离和启发式函数组成，实际距离可以通过道路网络图来计算，而启发式函数则是根据当前节点到目标节点的预估距离来计算。
A*算法在搜索过程中会维护一个优先队列，每次选择代价函数最小的节点进行拓展，直到找到目标节点为止。
由于A*算法采用了启发式函数，它能够在较短的时间内找到最佳路径，因此在无人驾驶车辆的路径规划中得到广泛应用。
除了路径规划，无人驾驶车辆还需要进行避障算法的设计。
避障算法是指在车辆行驶过程中，根据周围环境信息来决策如何规避障碍物。
无人驾驶车辆可以通过传感器获取周围环境的信息，如激光雷达、摄像头和超声波传感器等。
避障算法的设计需要根据传感器数据来实时感知障碍物的位置和距离，并决策如何避开这些障碍物。
常见的避障算法包括优先级法、感知网格法和潜在场法等。
优先级法是一种简单有效的避障策略，它根据障碍物与车辆之间的距离来设定优先级，优先规避距离较近的障碍物。
感知网格法将车辆周围的环境划分为网格，通过计算每个网格的权重来决策车辆的移动方向，其中障碍物所在的网格权重较高。
潜在场法则采用了场的概念，将车辆周围的环境看作是一个势场，车辆会受到环境的势能吸引而移动。
其中障碍物所在的位置会产生较高的势能，从而避免与障碍物碰撞。
智能小车的避障及路径规划共3篇
智能小车的避障及路径规划共3篇智能小车的避障及路径规划1智能小车的避障及路径规划在如今的科技时代，人们对自动化技术的需求越来越高。
智能小车作为一种较为常见的自动化技术，一直以来受到人们的关注。
而其中的避障及路径规划技术则是智能小车的核心之一。
所谓智能小车，是指一种具有感知、控制和信息处理能力的机器人小车。
它不仅可以进行自主移动，还可以通过传感器获取周围环境信息，并进行判断和决策，实现避障及路径规划等功能。
下面我们就来详细了解一下智能小车的避障及路径规划技术。
一、避障技术避障技术是智能小车最基本的自主导航功能之一。
它的实现需要借助多种传感器，如超声波传感器、红外传感器、激光雷达等。
这些传感器能够对小车的周围环境进行实时监测，捕捉到环境中所有的物体信息，并将这些信息传递给小车的控制系统。
有了物体信息和控制系统的支持，智能小车就能自主判断和决策，进行避障行动。
具体而言，它可以通过以下方式来实现避障功能：1. 通过超声波传感器探测物品：当小车接近障碍物时，超声波传感器会发出高频声波，然后侦测回响反射距离来确定障碍物的位置和大小。
2. 通过红外传感器检测物品：红外传感器能够监测前方的障碍物，当它检测到物品并且距离过近时，就会向控制系统发送信号，告知小车需要避开当前物品。
3. 通过激光雷达扫描物品：激光雷达可以对物体进行高精度的扫描和测量，判断物体的距离和形状，然后以此来制定小车的避障策略。
综上所述，避障技术是智能小车非常重要的功能之一。
它可以让小车在行驶中避免各种障碍物，保证行驶的安全和稳定性。
二、路径规划技术路径规划是智能小车的另一项核心技术。
它可以通过感知周围环境和收集信息，确定小车前进的最佳道路，实现自主导航的目的。
小车的路径规划技术可以分为静态路径规划和动态路径规划两种方式。
静态路径规划是在预先设定地图的基础上，对路径进行规划。
而动态路径规划则是在小车行驶过程中，不断地检测和采集周围环境的信息，并根据实际情况来制定相应的路径。
无人驾驶车辆的路径规划与避障算法
无人驾驶车辆的路径规划与避障算法现代科技的发展带来了令人瞩目的变化，无人驾驶车辆（AV）就是其中之一。
它既能解决日益严重的交通拥堵问题，也可提高汽车行驶的安全性。
无人驾驶车辆的核心技术之一就是路径规划与避障算法。
本文将讨论这一主题，并分析目前的发展状况和应用前景。
一、路径规划算法路径规划算法是无人驾驶车辆导航的核心。
它根据输入的地图和车辆当前的位置，计算出一条到达目的地的最短或最优路径。
目前，较常用的路径规划算法有以下几种：（1）A*算法：它是一种基于启发式搜索的算法，通过计算起点到终点的估计最优路径，每次向最优路径逼进，找到最短路径。
它的时间复杂度为O(b^(d/2))，其中b是每个结点的平均分支数，d是目标结点与起点的最短距离。
（2）Dijkstra算法：它是一种广度优先搜索算法，用于计算带权有向图或无向图的最短路径。
它从起点开始搜索并遍历整个图，找到到终点的最短路径。
它的时间复杂度为O((E+V)logV)，其中E是边数，V是结点数。
（3）RRT算法：它是一种随机化的算法，用于寻找非常复杂的路径。
它的主要思想是在地图中随机生成点，然后连接这些点，得到一条复杂的路径。
这种算法的优点是可以找到非常复杂的路径，但缺点是路径规划时间较长，且在密集地区遇到困难。
（4）Floyd算法：它是用于计算所有结点之间的最短路径的一种算法。
它的时间复杂度为O(n^3)，其中n是结点数。
该算法通常用于解决城市间的最短路径问题。
其中，A*算法具有较好的性能，能够快速、准确地计算出最短路径。
因此，在AV的路径规划中，A*算法被广泛应用。
二、避障算法避障算法是AV的另一个核心技术。
通过避免障碍物，AV可以安全地行驶，避免事故发生。
目前，主要采用以下避障算法：（1）基于激光雷达的避障算法：该算法依赖于激光雷达测距的测量数据，创建一个3D点云，表示障碍物和其他物体的位置。
根据这些数据，AV可以避开障碍物并沿着预定路径行驶。
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第3章系统总体结构及工作原理该系统主要以超声波测距为基本测距原理，并在相应的硬件和软件的支持下，达到机器人避障的效果。
3.1机器人总体硬件设计3.1.1传感器的分布要求为了全方位检测障物的分布状况，并及时为机器人系统提供全面的数据，可将所需的八个传感器均匀排列在机器人周围，相邻每对传感器互成45度角。
为了避免相互干扰，八个传感器以程序运行周期为周期，进行循环测距。
传感器排列示意图如下：图3.1.1 传感器分布图图3.1.2 硬件设计总体框架图上图为支持机器人运行实用程序的硬件部分的总体设计框架图，由负责相关任务的同学提供。
在超声波信号输入单片机以后，由存储在单片机中的主程序调用避障子程序，根据输入信号执行避障指令，并使相关数据返回主程序，转而提供给电机和LED显示器的驱动程序使用，最后，由电机执行转向指令，结果则显示在LED显示器上。
图3.1.3 软件总体框架图由上图可知，本文作者负责的超声波避障程序为软件总体设计中的子程序部分。
在主程序运行过程中，若调用超声波避障程序，机器人在自行轨迹规划后，将程序处理所得数据送给电机处理成立程序，控制电机动作。
具体的避障程序设计将在第4章进行。
3.2超声波测距原理测距原理：超声波是指频率高于20KHz的机械波。
为了以超声波作为检测手段，必须产生超生波和接收超声波。
完成这种功能的装置就是超声波传感器，习惯上称为超声波换能器或超声波探头。
超声波传感器有发送器和接收器，但一个超声波传感器也可具有发送和接收声波的双重作用。
超声波传感器是利用压电效应的原理将电能和超声波相互转化即在发射超声波的时候，将电能转换，发射超声波；而在收到回波的时候，则将超声振动转换成电信号。
[8]超声波测距的原理一般采用渡越时间法TOF（time of flight）。
首先测出超声波从发射到遇到障碍物返回所经历的时间，再乘以超声波的速度就得到二倍的声源与障碍物之间的距离，即：[8]D=ct/2其中D为传感器与障碍物之间的距离，以m计，c为超声波速度，这里以340m/s计，t为超声波从发送到接收的总时间，以s计。
据此原理可以用超声波传感器测得的距离为避障程序提供所需的数据。
[8]第4章轨迹规划算法的实现方案4.1轨迹规划算法的层次化设计根据上述材料分析，可以将机器人轨迹规划算法设计分为基础控制层、行为控制层和坐标计算层，三个层次进行。
4.1.1基础控制层设计基础控制层可定义为基本行为层，这层算法的任务是寻找目标点，并确保机器人可以顺利到达指定目标位。
在确定目的地位置的情况下，为了达到上述目的，计算机必须对机器人的方位进行时实计算。
应用人工势场法原理，可以将目标点设为引力极，牵引机器人运动。
对此动作建立相应的模型，可以使用建立平面坐标作为虚拟势场的方法来给机器人定义方位，将机器人关于目标点的时实偏角作为虚拟引力方向，以确定机器人下一步所需转过的角度，并时实检测，是否已到达目的地，若已到达，则可认为虚拟引力此刻为0，并发出信号控制程序终止运行总体程序。
由此，可确定基础控制层所需的各参数：(1)机器人的时实坐标x, y值，由专门的坐标计算层提供，为了提高精确度，可以采用厘米为单位制。
(2)机器人的速度v，测量后设为定值使用。
(3)周期T，直接设置为定值使用。
(4)偏转角de，可通过机器人与横坐标之间的夹角pe，减去机器人到目标点连线与横坐标的夹角E得到。
(5)终止信号last值先置为0，当到达目的地时，将其置为1。
基础控制层程序流程图如下：数据读入1计算偏转角de判断是否到达目标将last值置Y N数据输出2图4.1.1 基本控制层程序流程图4.1.2行为控制层行为控制层是比基本控制层更复杂，更具有决定权的层次。
它的存在决定了机器人智能避障行为的可行性，是相当重要的算法层。
其主要任务是让机器人根据超声波传感器采集的距离信息判断是否该进行避障行为，且给出避障的转角值，及转向。
这些都以左右综合距离的大小决定，当左边综合距离大于友边综合距离时，可认为左边的斥力值大与右边斥力值，机器人左转，反之，右转。
当前方综合距离小于设定的最小允许接近距离，而左右综合距离又相等时，则需要设置专门的转角，对机器人施行强制性转角动作。
据此，可将各控制变量之间的关系以数学公式的形式列出，并做为“人工势场法”的基本数学模型被运用于程序流程图设计。
设声纳Si的输出为di，转角de和速度v表示控制层行为的输出，其中de 表示机器人下一步的运动方向，v表示机器人下一步运动的速度。
那么，基于势场的控制行为可以表示如下。
de = me L<Mmin∩R<Mminde = de0 R>=Lde = -de0 L>R上式中的L表示机器人左边障碍物的迫近程度，根据图3.1.1 ：L 为第1号到第3号传感器返回距离值的倒数和；R表示机器人右边障碍物的迫近程度，根据图3.1.1 ：R 为第5号到第7号传感器返回距离值的倒数和。
Mmin为障碍物的最小迫近程度值，相当于第L组(或第R组)超声波传感器最大探索围的倒数和。
当左右迫近程度的值都小于最小迫近程度值时，可简单认为机器人周围无障碍物，机器人按基础控制层执行程序，其中的me表示机器人要到达目的地需要转过的角度。
de0表示机器人执行行为控制层程序时，所需转动的角度大小，一般可设为定值。
以上述方案为基础，为了提高机器人的避障能力，还可对设置机器人的前方迫近程度值,因为机器人的反转是以转角180度来实现的，而非后退，所以，后方迫近程度值暂时无需设置。
de = de0 F>MmaxF表示机器人前方距离值障碍物的迫近程度，根据图3.1.1：F 为第4号传感器返回距离值的倒数，Mmax就是用于判断障碍物是否已经离机器人很近，假设机器人的最大速度为v，每两步之间的时间间隔为t，那么，为了确保机器人不会与障碍物碰撞，Mmax可以表示为速度v和间隔时间t乘积的倒数。
当F值大于Mmax值时，表示前方距离障碍物很近了，需要进行避障处理了。
行为控制层程序流程图如下：图4.1.2 行为控制层程序流程图4.1.3坐标计算层设计坐标计算层的设计方案，主要可采用虚拟坐标技术，它能形象地定义机器人相对障碍物及目标点的具体位置，确保机器人及时避障，并顺利到达目标点。
在机器人初始坐标明确的条件下，机器人坐标可根据上述两层程序提供的数据算得。
设程序循环间隔的周期为T，那么，在间隔周期T时间，机器人行走的距离P为速度v与T的乘积。
又设机器人正方向与平面坐标横轴正方向的夹角为pe ，其初始值确定，转动值为上述两层提供的角度de ，那么本周期的pe值为上个周期的pe值与转角de的差。
由此，可分别计算机器人本周期横、纵坐标的变化值 X , Y。
X = P * cos ( pe )Y = P * sin ( pe )因此，本周期的横、纵坐标 x , y 值可由上个周期的坐标减去变化值得到。
而本周期的坐标值在行为控制层允许的情况下，将被代入基本行为层，检测是否到达目的地。
坐标计算层程序流程图如下：图4.1.3 坐标计算层程序流程图上述三层算法，相互制约，相互联系，组成了整个系统的基本算法。
每次循环执行程序时，都是由行为控制层入口，通过对迫近程度值大小的判断，选择是否中断行为控制层，转而执行基础控制层。
最后执行坐标计算层，并把所得数据提供传给程序循环的下一周期使用。
依据上述各算法层之间的关系，可以组合出轨迹规划子程序的总体程序流程图，如下图所示：图4.1.4 轨迹规划子程序总体程序流程图4.2机器人系统及环境的软件化硬件及环境的软件化技术是一种脱离硬件及实际环境对程序进行检测、仿真的编程技术，也是对机器人轨迹进行规划的过程中必不可少的一种技术。
它将避障程序运行必需的硬件功能及环境影响，用拥有同样功效的程序表达出来，以检测避障程序正确与否。
1.以下便是支持避障程序运行必需的各项硬件功能：(1)测量8个超声波传感器与障碍物之间的距离。
(2)系统停止调用避障子程序的功能。
(3)机器人运行轨迹的可视化功能。
2.以下可视为环境对程序的影响：(1)机器人运行前，设置障碍物的大小及坐标。
根据上述原理和各项需要模拟的功能，可以使用数学建模的方法进行软件化编程。
首先，需要对上述逻辑化步骤进行排序。
因为机器人行为是一种仿人的行为，因此，可将上述功能及影响对应相关的“神经传导过程”进行排序，并在排序后设计相应的系统程序流程图。
排序及功能对应的图形如下：图4.2.1 神经传导模型排序图图 4.2.1中的“神经传递功能”相当于数据输入功能，而“行为决策功能”相当于偏角计算及算法层次选择的功能，“行为动作功能”则对应机器人下步坐标的确立过程。
“神经反射功能”的任务则是输出必要数据，并判断是否应该结束循环。
由这些功能组成模块，正是机器人轨迹规划子程序部分。
图4.2.2 系统程序流程图4.3超声波传感器测距功能的模拟根据图 4.2.2给出的系统程序流程，可知，在机器人系统及环境的软件化过程中，传感器测距功能的模拟最为繁杂。
主要的解决思路是建立适当的数学模型，通过对模型的具体分析，运用几何学知识计算超声波传感器与障碍物之间的距离值。
为了方便计算，可用微分学将障碍物设为由多个已知坐标和半径的圆组成的任意形状。
而传感器到障碍物之间的距离可参考以下几何建模的方法计算得出：图4.3 机器人测距功能数学模型图根据上图分析可设机器人半径为r ，障碍物半径为R 。
实线M就是需要求取的障碍物与第i号传感器之间的距离。
点划线A是机器人中心与障碍物圆心的连线，它与X正方向的夹角记为Ze 。
第i号传感器与第4号传感器之间的夹角记为Ke ，在图上反映为实线M与第4号传感器之间的夹角。
因为机器人圆心坐标(x ,y)可由避障子程序求得，而障碍物圆心(a ,b)又是已知值，因此，可用C语言表示出Ze值。
Ze=atan2((b-y),(a-x));根据图3.1.1可知相邻两个超声波传感器的夹角为45度，那么，Xe的值可分为两种情况，分别求取：当i < 4时，第i号传感器在第4号传感器左边。
Xe = Ze-pe-(4-i)*45;当i >= 4时，第i号传感器在第4号传感器右边。
Xe = pe-Ze-(i-4)*45;已知Xe值后，通过正余弦公式便可求得机器人与障碍物之间的距离M 。
其C程序表达式如下：N=A*sin(Xe);M = abs(A*cos(Xe))-sqrt(R*R-N*N)-r;4.4避障子程序与实用主程序的衔接组合将 4.1中提及的三层算法整理到一起就可以组装成实现避障行为的子程序。
将该子程序代替图3.1.3的总体软件框架中的“运行超声波避障”部分，就可构成实用程序的流程图了。
图4.4 避障机器人运行实用程序流程图4.5难点程序化优化处理在对程序详细设计的过程中，难免遇到一些难以表达，或表达不到位的地方，比如角度换算问题、障碍物放置个数问题以及虚拟超声波的穿透测距问题。