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實作自走車 實作自走車 CH13 自走車 最簡單的互動設計 – Arduino一試就上手 孫駿榮、吳明展、盧聰勇 輪型自主載具這部分的應用可以說是相當成熟了，可以將整組車輛拆成：下盤的移動部分和上端酬載的特殊功能儀器或是感測模組。 輪型自主載具 2004年美國國防部的DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency）舉辦了第一屆的無人自走車橫越沙漠的比賽，出乎意料的沒有任何一隊成功完成比賽，甚至在出發之後的幾公里後全軍覆沒，讓眾挑戰者驚覺這不是那麼簡單的一項競賽，也由於有了第一次的失敗，一年後各路好手再度齊聚一堂，終於由史丹福大學奪走了比賽的冠軍。 DARPA 自主載具的移動準則，可以分成兩種類型：被動式和主動式。會有這樣的區分在於：被動式已有一固定路徑規劃，載具透過感測元件尋找此規劃好的標的目標，尋此標記前進。主動式則是利用載具車輛上有的偵測元件，尋找可以繼續前進的路徑。 自走車行走方式 顧名思義，就是在地面上固定某種特殊訊號發射的物體，或是不同於地面其他地方的色彩線條，讓自走車可以沿著這些訊號移動，近年來也有研究發表使用被動式RFID標籤來做為地面上的標示點。 被動式循跡 循跡這樣的概念拓展到了智慧型車輛的應用，經由影像處理來擷取道路上的標線，避免駕駛人可能因為精神不濟而偏離車道。 車道偏移警示系統 循跡的方式必須先在要經過的地方貼上特殊標示的標記，通常為反差較大的顏色，在許多循跡自走車比賽中，常用白色地面加上黑色線條做為路徑的規劃設計。 循跡 紅外線循跡 與紅外線、超音波等測距模組脫不了關係，藉由與周遭的距離來判斷方向，以車前方的感測陣列最常見。 主動式偵測 定位方法大致上可分為三大類型，第一是以距離作為量測參數來計算目標與訊號發送站之間的定位；第二則是量測目標與訊號發送站的角度，由訊號發送站之間角度延伸的直線定出目標位置；第三種是以無線電波在空間中的衰減情形造成接收訊號強度的變化做為定位的依據。 室內定位 Time of Arrival (TOA) 利用多個觀測站發送訊號，與待定位體計算出延遲時間乘上光速換成距離可得到物體和觀測站的距離。 到達時間 三個已知位置的觀察站Station1(x1,y1)，和目標距離d1；Station2(x2,y2)，距離目標d2；Station3(x3,y3)，距離d3，而待測目標位置為(x,y)。我們可以由以下的關係式求得物體所在位置(x,y) ToA Time Difference of Arrival (TDOA) 利用雙曲線上的點到兩焦點的距離差為定值，藉此消除掉發射端和接收端之間的同步誤差。雖然可以用相對抵達時間來代替TOA裡面的絕對抵達時間而不需要求發送端與接收端時間上的同步，但是接收端和接收端之間仍須同步。 到達時間差 Angle of Arrival (AOA) 觀察站利用指向性天線量測由目標發射出訊號的角度，可畫出兩者間的連線；當有兩個觀察站時，就可以兩直線的交點定出目標位置。缺點是全向性天線不能用來做方向角的偵測，所以必須額外架設指向性天線而提高定位系統的成本。而且要量測方位角也必須是直線訊號，用在多障礙物的室內環境對誤差大有影響。 到達角 Received Signal Strength Indication(RSSI) 訊號衰減模型 資料庫比對 接收訊號強度 定位技術 缺點比較 TOA 發送端和接收端時間須同步，時間的微小誤差即造成巨幅誤差。 TDOA 與TOA一樣有時間造成的誤差問題。 AOA 須建立天線陣列，室內多路徑效應所造成的誤差 RSS 訊號強度容易受環境因素的干擾而產生變動，使得衰減模型產生誤差。 各種定位技術比較 常見的車輛運動方式主要分為兩種：前輪或後輪驅動和差動驅動。 自走車驅動方式 採用後輪驅動的方式必須有傳動軸將動力傳輸至後輪，而前輪驅動則沒有這樣的問題，空間上的應用可以比較有彈性，不過由於整體重心的不同，前輪驅動的方式有些人覺得會有操控性比較不穩定的問題。 驅動的位置不同也造成了轉彎上的優劣，前輪驅動的車子由於前輪必須負責驅動車輛前進和轉向，轉彎的角度有所限制下，轉彎半徑會比後輪驅動的來的大。 前輪驅動和後輪驅動 利用車輛兩邊的馬達轉速不同來造成不同類型的運動方式。 差動驅動 沿壁演算法 深度優先演算法 向心搜尋演算法 洪水填充演算法 A*演算法 迷宮演算法 依據電子羅盤內所含有之磁力計的多寡，可大致分為平面電子羅盤和3維電子羅盤兩種。平面電子羅盤顧名思義必須確保使用時的擺放保持水平，才能正確測量出磁力的大小變化。而3維電子羅盤在其內部加上了傾斜感測，一般多為加速度計，當電子羅盤發生傾斜時可以主動對磁力感測做校正補償，維持數據持續輸出無誤。 電子羅盤 使用的是Philips KMZ5