基于Arduino开发板的自动驾驶技术研究

张译今 周允浩

指导教师：赵玉涵

【摘要】通过迭代程序，制作了一个可以自行在划定跑道上行驶的智能小车，随后围绕自动驾驶小车的核心组件—传感器展开了一系列性能对比实验。通过实验，全面评估了红外传感器与超声波传感器在不同环境下的性能表现。实验结果表明超声波传感器具有极高的稳定性，而红外传感器在特定条件下（如夜晚室内环境）具有一定优势，但在复杂多变的室外环境中则显得力不从心。在此基础上继续探索在Openbot神经网络的支持下，利用小车底盘制作一个可追踪人行走的智能小车，在多次实验测试后，发现置信度为45%时单人追踪最灵敏，但在现实场景中出现其他人体干扰时，置信度为60%时效果更好。

【关键词】Arduino；智能小车；传感器；置信度

一、研究背景

自动驾驶技术是现代交通领域的一项革命性技术，它通过集成先进的传感器、控制系统和人工智能算法，使车辆能够在没有人类驾驶员直接干预的情况下安全行驶。随着计算能力的提升和传感器技术的进步，自动驾驶技术正逐步从概念走向现实，展现出巨大的应用潜力和市场前景。

传统的自动驾驶技术依赖于昂贵的传感器和复杂的计算平台，这限制了其在教育和研究领域的应用。Arduino开发板的出现为这一领域带来了变革。Arduino是一种开源电子原型平台，它基于易于编程的微控制器，允许用户快速构建和测试电子项目。Arduino的低成本、灵活性和丰富的社区支持使其成为教育和业余爱好者探索自动驾驶技术的理想选择。

基于Arduino开发板的自动驾驶技术研究具有重要的教育和科研价值。首先，它为学生和研究人员提供了一个低成本、易于访问的平台，使他们能够亲身参与到自动驾驶技术的开发和实验中。其次，通过实际操作和实验，研究人员可以更好地理解自动驾驶系统的工作原理，包括传感器融合、路径规划和决策制定等关键技术。此外，Arduino平台的开放性鼓励创新和定制，为自动驾驶技术的研究提供了无限的可能性。

尽管Arduino平台为自动驾驶技术的研究提供了便利，但它也带来了一些挑战。首先，Arduino的计算能力和处理速度有限，这可能影响自动驾驶系统的响应速度和处理复杂任务的能力。其次，Arduino的传感器生态系统虽然丰富，但可能无法与专业自动驾驶车辆使用的高级传感器相媲美。此外，将Arduino集成到自动驾驶系统中需要解决电源管理、系统集成和软件优化等问题。

基于Arduino开发板的自动驾驶技术研究是一个充满活力和潜力的领域。它不仅为教育和科研提供了一个低成本、易于访问的平台，而且通过实际操作和实验，促进了对自动驾驶系统工作原理的深入理解。尽管面临一些技术和资源的挑战，但Arduino平台的灵活性和开放性为自动驾驶技术的研究和创新提供了广阔的空间。随着技术的不断进步和社区的积极参与，基于Arduino的自动驾驶技术研究有望在未来取得更多突破性的成果。

二、实验材料

Arduino 开发板(UNO R3 开发板)、方口USB数据线、公对公杜邦线、公对母杜邦线、A0白纸、黑胶带、智能小车套装(车轮，电机，底板，T形板，螺丝，螺母，铜柱)、充电电池、电池盒、压舌板、热胶、热熔胶枪、接线端子、9V电池、9V电池扣、胶塞、220Ω 电阻、10kΩ电阻、反射式光电传感器、L298N电机驱动板、超声波距离传感器，红外距离传感器，USB-typeC转接头，Android手机，迷你面包板、电脑、钳子、透明胶带、铅笔、秒表、十字螺丝刀、剪刀。

三、研究过程

第一部分：Arduino驱动下的自动驾驶小车设计与实验

1.1 小车组装与跑道制作

整个智能小车的组装过程，包括马达固定、电路连接、传感器安装等。跑道制作中，我们发现黑胶带粘贴会导致纸张不平整，因此改用马克笔和墨汁制作新跑道。

1.2 传感器优化

通过调整传感器的位置和电路连接，我们优化了传感器的性能，确保了小车在不同环境下的稳定运行。

1.3 实验结果与分析

通过Arduino IDE上传程序，我们成功实现了小车的自动行驶。实验中发现，传感器的灵敏度和电路连接的正确性对小车性能有显著影响。

第二部分：自动驾驶传感器性能对比研究

2.1 实验设计

本部分实验旨在评估红外线与超声波传感器在不同环境下的性能。实验在白天室外和夜晚室内两种环境下进行，以模拟自动驾驶小车可能遇到的不同场景。

2.2 实验结果

白天/室外环境：超声波传感器表现稳定，平均停车距离为9.6厘米，方差为0.003平方厘米。红外线传感器在强光条件下表现不佳，平均停车距离为37.3厘米，方差为130.4平方厘米。

夜晚/室内环境：超声波传感器平均停车距离为9.4厘米，方差为0.006平方厘米。红外线传感器在低光条件下表现更准确，平均停车距离为8.2厘米，方差为0.15平方厘米。

2.3 结果讨论

实验结果表明，超声波传感器在稳定性方面表现优异，适合作为自动驾驶小车的主要测距和制动控制元件。红外线传感器在夜间或室内环境中表现较好，但其性能受环境光线影响较大。

第三部分：Openbot神经网络在自动驾驶小车追踪任务中的应用与优化

3.1 实验设计

本部分实验利用Openbot神经网络，使小车能够追踪人行走。实验在不同置信度条件下进行，以评估小车在追踪任务中的表现。

3.2 实验结果

·在置信度为30%和40%时，小车能够完成追踪任务，但易受干扰。

·置信度为45%时，单人追踪最灵敏。

·置信度为60%时，即使有第二人干扰，小车也能保持较好的追踪效果。

·置信度提升至80%时，小车几乎无法识别人体。

3.3 结果讨论

实验结果表明，适当调整置信度可以有效提高小车的追踪性能。在实际应用中，需要根据环境和任务需求调整神经网络参数，以实现最优的追踪效果。

四、结果与分析

在自动驾驶技术领域，传感器的性能、车辆的控制系统设计以及智能算法的应用是实现高效、安全自动驾驶的关键因素。本研究通过三个阶段的实验，深入探讨了基于Arduino开发板的自动驾驶小车在车辆设计、不同传感器性能、以及神经网络算法优化方面的表现。

Arduino驱动下的自动驾驶小车设计与实验

在自动驾驶小车的设计和实验阶段，我们面临了组装、跑道制作和传感器优化等挑战。通过细致的组装和调整，我们成功实现了小车的自动行驶。跑道的制作经历了从黑胶带到马克笔和墨汁的改进，解决了因胶带收缩导致的不平整问题，提高了传感器的识别精度。传感器优化过程中，我们发现传感器的灵敏度和电路连接的正确性对小车性能有显著影响，这强调了硬件配置精确性在自动驾驶系统中的重要性。

传感器性能对比研究

在自动驾驶系统中，传感器的作用相当于车辆的“眼睛”，其性能直接影响到车辆对环境的感知能力。本研究对比了红外线与超声波传感器在不同光照条件下的性能表现。结果显示，在白天室外强光环境下，超声波传感器的平均停车距离为9.6厘米，显示出较高的稳定性和精确度，而红外线传感器的平均停车距离为37.3厘米，方差较大，表明其在强光干扰下性能下降。相反，在夜晚室内低光环境中，红外线传感器的平均停车距离缩短至8.2厘米，表现更为准确，而超声波传感器的性能略有下降，但依然保持稳定。

这一结果揭示了两种传感器在不同环境下的优势和局限性。超声波传感器因其稳定性和一致性，更适合作为自动驾驶小车的主要测距和制动控制元件。而红外线传感器在夜间或室内环境中的准确度提升，表明其在特定条件下也能发挥重要作用。因此，在自动驾驶小车的设计中，应根据实际应用环境选择合适的传感器，并考虑传感器融合技术以提高系统的灵敏和稳定性。

Openbot神经网络在自动驾驶小车追踪任务中的应用与优化

在自动驾驶小车的追踪任务中，Openbot神经网络的应用显著提升了小车的智能水平。实验表明，通过调整神经网络的置信度参数，我们可以有效地优化小车的追踪性能。在置信度为45%时，小车在单人追踪任务中表现出最高的灵敏度。而在有第二人干扰的情况下，提高置信度至60%可以获得更好的追踪效果。然而，当置信度过高时，小车对环境的过度敏感导致性能下降。

这一发现指出，神经网络参数的调整对于自动驾驶小车的追踪任务至关重要。在实际应用中，需要根据环境和任务需求精细调整神经网络参数，以实现最优的追踪效果。此外，这也表明了在自动驾驶技术中，智能算法的优化和应用是提升系统性能的关键。

五、结论

综合以上三个阶段的实验结果，我们可以得出以下结论：基于Arduino开发板的自动驾驶小车在传感器选择、车辆设计和智能算法应用方面均展现出了良好的潜力和性能。超声波传感器因其稳定性在多数环境下表现优异，而红外线传感器在特定条件下也能提供准确的测量。Arduino平台的灵活性和小车设计的细致优化为自动驾驶小车的开发提供了坚实的基础。Openbot神经网络的应用和优化进一步增强了小车的智能追踪能力。未来的研究可以继续探索传感器融合技术，以及更高级的神经网络算法，以实现更高效、更可靠的自动驾驶技术。这些研究成果不仅为自动驾驶小车的开发提供了理论支持，也为自动驾驶技术的进一步研究和应用奠定了基础。

六、参考文献

[1]苏春锦，基于Arduino智能小车避障系统设计，福建农机，2023（01）

[2]吴晨昊，杨瀚雄，杨硕等，自动驾驶汽车对行人的运动检测与避让，技术与市场，2022，29（01）

[3]袁新娜，余红英，超声波传感器在智能小车避障系统中的应用，绵阳师范学院学报，2009，28（08）